Perakende sektöründe kümeleme algoritmaları ile müşteri segmentasyonu ve RFM modeli
Customer segmentation and RFM analysis using clustering algorithms in retail industry
- Tez No: 825439
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YAKUP ÇELİKBİLEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Günümüzde teknolojinin gelişimi ile birçok sektörde olduğu gibi perakende sektöründe de gelişim ve dijital dönüşüm yaşanmaktadır. Bu çalışma, teknolojinin hızla geliştiği ve veri biliminin her sektörde önem kazandığı bir dönemde, perakende sektöründe müşteri segmentasyonunun önemini vurgulamaktadır. Özellikle tekstil perakendeciliği alanında, müşteri satın alma davranışlarının doğru bir şekilde analiz edilmesi ve segmente edilmesi, işletmelerin müşteri ilişkilerini yönetme ve pazarlama stratejilerini belirleme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Bu çalışma, bir tekstil perakendecisinin maskelenmiş verilerini kullanarak, RFM modeli ile müşteri segmentasyonu yapmayı hedeflemektedir. Veriler, ön işleme tabi tutulmuş ve RFM değerleri hesaplanmıştır. Ardından, K-ortalama ve bulanık C-ortalama algoritmaları kullanılarak müşteri kümeleri oluşturulmuştur. Oluşturulan bu kümelerin sonuçları değerlendirilmiş ve müşteri gruplarına yönelik yorumlar yapmak için kullanılmıştır. Sonuçlar, müşteri segmentasyonunun, perakende sektöründe müşteri davranışlarını anlamak, müşteri ilişkilerini yönetmek ve etkili pazarlama stratejileri geliştirmek için ne kadar önemli olduğunu göstermektedir. Bu çalışma, perakende sektöründeki işletmelerin, müşteri verilerini etkin bir şekilde kullanarak, müşteri memnuniyetini artırmak ve işletme performansını iyileştirmek için nasıl stratejiler geliştirebileceğine dair değerli bilgiler sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
With the development of technology, as in many sectors, the retail sector is also experiencing development and digital transformation. This study emphasizes the importance of customer segmentation in the retail sector in a period where technology is rapidly developing, and data science is gaining importance in every sector. Especially in the field of textile retailing, the correct analysis and segmentation of customer purchasing behaviors play a critical role in managing customer relationships and determining marketing strategies for businesses. This study aims to perform customer segmentation using the masked data of a textile retailer with the RFM model. The data has been preprocessed and RFM values have been calculated. Then, customer clusters were created using K-means and Fuzzy C-means algorithms. These clusters were evaluated to make comments on customer groups. The results show how important customer segmentation is to understand customer behaviors in the retail sector, manage customer relationships, and develop effective marketing strategies. This study provides valuable information on how businesses in the retail sector can develop strategies to increase customer satisfaction and improve business performance by effectively using customer data.
Benzer Tezler
- RFMLP based customer segmentation and customer churn analysis in heavy equipment industry using customer transactions data
İş makinesi sektöründe müşteri işlem verilerini kullanarak RFMLP tabanlı müşteri segmentasyonu ve müşteri kayıp analizi
MUSTAFA ÇAMLICA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETHİ ÇALIŞIR
- Kümeleme yöntemleri ile müşteri kanal göçü analizi
Customer channel migration analysis with clustering methods
GİZEM ÇALIŞKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET YASİN ULUKUŞ
- Makine öğrenmesi ile SCO kasa sistemlerinin temassız alışverişlerinde çalıntı tahmini
Stolen prediction in contactless shopping of SCO registry systems with machine learning
MERVE KÖKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ATINÇ YILMAZ
- Hızlı moda sektöründe makine öğrenmesi yöntemleri ile satış miktarlarının tahmin edilmesi
Forecasting of sales quantities by machine learning methods in fast fashion sector
SİNEM ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDA UĞURLU
- Müşteriye yönelik ürün önerisinde işbirlikçi yöntemlerin uygulanması
Using collaborative filtering methods for products recommendation intended for to customers
SUNGU MURAT GEDİKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Okan ÜniversitesiBilişim Sistemleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FERİDUN CEMAL ÖZÇAKIR