Kredi kartı kullanıcılarının sadakat puanlarının RFMD tabanlı hesaplanması ve makine öğrenimi uygulamaları
RFMD-based calculation of loyalty scores of creditcard users and machine learning applications
- Tez No: 941131
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖYKÜM ESRA YİĞİT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bankacılık, Banking
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Bilimi ve Büyük Veri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Veri Bilimi ve Büyük Veri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Müşteri sadakati, müşteri ilişkileri yönetimi kapsamında kurumların sürdürülebilir başarısı açısından stratejik bir öneme sahiptir. Sadık müşteriler, yalnızca tekrar eden satın almalar yoluyla gelir artışına katkı sağlamakla kalmaz, aynı zamanda olumlu ağızdan ağıza pazarlama yoluyla yeni müşteri kazanımını da destekler. Bu doğrultuda müşteri davranışlarını analiz etmek ve sadakat düzeylerini belirlemek için kullanılan en yaygın yöntemlerden biri, geçmiş alışveriş bilgilerine dayanan RFM (Recency, Frequency, Monetary) analizidir. RFM modeli, müşterilerin son satın alma tarihleri, satın alma sıklıkları ve harcama tutarları gibi değişkenleri dikkate alarak müşteri değerlemesi yapar ve segmentasyon sağlar. Bu çalışmada, geleneksel RFM modeline“süre”bileşeni eklenerek geliştirilen ağırlıklı RFM-D (RFM-Duration) modeli kullanılmıştır. Modelleme süreci kapsamında, 2023-2024 dönemine ait özel bir katılım bankasının kredi kartı işlemlerine ait müşteri verileri kullanılarak her müşteri için bir sadakat skoru hesaplanmıştır. Hesaplanan bu skorlar doğrultusunda müşteriler farklı sadakat düzeylerine göre sınıflandırılmıştır. Uygulanan makine öğrenmesi süreçlerinde hiperparametre optimizasyonu, çapraz doğrulama ve regülarizasyon tekniklerden yararlanılmıştır. Model performansı ise doğruluk, F1-skoru, hassasiyet ve özgüllük gibi sınıflandırma metrikleri üzerinden değerlendirilmiştir. Bu tez, müşteri sadakatini analiz etmeye yönelik modellerde zaman faktörünün dikkate alınmasının değerini ortaya koymakta ve özellikle finans sektörü gibi rekabetin yüksek olduğu alanlarda stratejik karar alma süreçlerine katkı sunmayı amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Customer loyalty is of strategic importance for the sustainable success of institutions within the scope of customer relationship management. Loyal customers not only contribute to revenue growth through repeat purchases but also support new customer acquisition through positive word-of-mouth marketing. In this context, one of the most common methods used to analyze customer behavior and determine loyalty levels is the RFM (Recency, Frequency, Monetary) analysis based on past shopping information. The RFM model evaluates customers and provides segmentation by taking into account variables such as customers' last purchase dates, purchase frequencies and spending amounts. In this study, the weighted RFM-D (RFM-Duration) model, which was developed by adding the“duration”component to the traditional RFM model, was used. Within the scope of the modeling process, a loyalty score was calculated for each customer using customer data from credit card transactions of a private participation bank for the period 2023-2024. In line with these calculated scores, customers were classified according to different loyalty levels. Hyperparameter optimization, cross-validation and regularization techniques were used in the applied machine learning processes. Model performance was evaluated through classification metrics such as accuracy, F1-score, sensitivity and specificity. This thesis demonstrates the value of considering the time factor in models for analyzing customer loyalty and aims to contribute to strategic decision-making processes, especially in highly competitive areas such as the financial sector.
Benzer Tezler
- Yakın alan iletişimi için sadakat uygulamaları platformunun geliştirilmesi
Developing loyalty application platform for near field communication
MOHAMMED ALSADI
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN
DOÇ. DR. VEDAT COŞKUN
- Perakende piyasalarında dayanıksız tüketim ürünleri ile ilgili gelişmeler -bireysel markalı ürünlerde satın alma davranışı
Developments regarding fast moving consumer goods at retail markets-buying behavior at the private label products
K. SELÇUK TUZCUOĞLU
- Gamification effects on private data collection
Kişisel veri toplanmasında oyunlaştırmanın etkisi
TOLGA BİLBEY
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiOyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET TAHİR SANDIKKAYA
- Bireysel kredi kartı seçimine etki eden faktörlerin kalite fonksiyon yayılımı ile incelenmesi
Implementation of quality function deployment on factors of chosing decison for personal credit cards
MERVE FAYDALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. H. BÜLENT CERİT
- Suçla mücadelede farkındalığın önemi: Banka ve kredi kartlarının kötüye kullanılması
Importance of awareness in fighting against crime: The abuse of debit and credit cards
FATİH BOSTANCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilim ve TeknolojiKara Harp Okulu KomutanlığıGüvenlik Yönetimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OLGUN DEĞİRMENCİ