Müşteri ilişkileri yönetimde veri madenciliği: Bir bankanın kredi müşterilerine yönelik uygulama
Data mining in customer relationship management: Applications for a bank's credit customers
- Tez No: 899661
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ KILIÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bankacılık sektörü, Kümeleme, Müşteri ilişkileri yönetimi, Sınıflandırma, Veri madenciliği, Banking sector, Clustering, Customer relationships management, Classification, Data mining
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Konya Gıda ve Tarım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, bankacılık sektöründe Müşteri İlişkileri Yönetimi (MİY) ve Veri Madenciliği (VM) tekniklerinin kullanılmasıyla müşteri davranışlarının analiz edilmesi, çeşitli tahmin sistemlerinin geliştirilmesi ve müşteri segmentasyonu yapılması amaçlanmaktadır. Çalışmada kullanılan veri seti, bir banka şirketine ait müşteri kredi verilerinden oluşmaktadır. Veri madenciliği teknikleri kapsamında kümeleme ve sınıflandırma algoritmaları uygulanmış; KNIME, WEKA, RapidMiner, Orange ve Python programları aracılığıyla çeşitli analizler gerçekleştirilmiştir ve en uygun algoritmalar belirlenmiştir. Bu süreçte elde edilen analiz sonuçları, müşteri segmentlerini belirlemek ve pazarlama stratejilerini geliştirmek açısından önemli bilgiler sağlaması hedeflenmiştir. Ayrıca, çalışmada elde edilen bulguların bankaların stratejik karar alma süreçlerine katkı sağlayarak rekabet avantajı yaratacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to analyze customer behavior, develop various prediction systems, and conduct customer segmentation by utilizing Customer Relationship Management (CRM) and Data Mining (DM) techniques in the banking sector. The dataset used in the study consists of customer credit data from a bank. Clustering and classification algorithms were applied as part of data mining techniques, and various analyses were conducted using KNIME, WEKA, RapidMiner, Orange, and Python programs to determine the most suitable algorithms. The analysis results are expected to provide valuable insights for identifying customer segments and developing marketing strategies. Additionally, the findings from the study are thought to contribute to the strategic decision-making processes of banks, thereby creating a competitive advantage.
Benzer Tezler
- Veri madenciliği teknikleri ile kredi hedef kitlesi stratejilerinin belirlenmesi
Data mining techniques and determining the credit target group strategies
NESLİHAN GÜLTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YÜCEL BATU SALMAN
- Bankacılık sektöründe müşteri ilişkileri yöntemi (CRM) açısından veri madenciliği (Data mining) yöntemi : Özel bir bankada gerçekleştirilen uygulama
Data mining aproach from the point to customer relationship management (CRM) in the banking sector: An application on a private bank
DORUK PARMAN
- Veri ambarı oluşumunda kullanılan teknolojilerin incelenmesi ve veri ambarlarının kişiye özel üretimde kullanımı
Examination of technologies used for building data warehouses and use of data warehouses in mass customization
ŞEFİK EĞRİBOZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. HALİL HALEFŞAN SÜMEN
- Müşteri ilişkileri (CRM) yönetiminde veri madenciliği metodolojisi ve bir gıda firmasına uygulama çalışmaları
The Data mining methodology in the customer relationship management (CRM) and study of implementing to a food company
RECEP ÖZMETİN
- Müşteri şikayetlerinin veri madenciliği algoritmalarıyla incelenmesi ve üretim yapan bir kamu kuruluşunda uygulama
Analysis of customer complaints by using data mining algorithms and practice at a producing public institution
MERVE ÖZER