Predictive modeling and customer segmentation to reduce customer churn in a subscription-based business: A data-driven approach
Abonelik tabanlı işletmelerde müşteri kaybını azaltmak için tahmin modelleri ve müşteri segmentasyonu: Veriye dayalı bir yaklaşım
- Tez No: 962816
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ UMMAN MAHİR YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Bilgi Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Programlar Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Akıllı Sistemler Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Günümüzün rekabetçi dijital pazarlama ortamında, sadık müşteri grubu oluşturmak, özellikle abonelik tabanlı modellerde, işletmeler için oldukça kritiktir. Bu tez, LaVita GmbH firmasının Türkiye pazarında çeşitli dijital pazarlama kampanyalarını kullanarak öncelikle Google ve Meta platformları aracılığıyla edinilen multivitamin satışlarında müşteri kaybını öngörmek için tahmine dayalı modellerin doğruluk oranlarını araştırmaktadır. Çalışmada, potansiyel müşteri kaybını belirlemek için sepet değeri, ortalama okuma süresi, firma ile iletişime geçme durumu, son satın alma tarihi ve toplam sipariş sayısı gibi 14'ü aktif olmak üzere toplamda 20 parametre kullanılmıştır. Araştırma metodolojisi, geçmiş müşteri verilerinden eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmek için veri madenciliği teknikleri kullanan kapsamlı bir veri analizi içerir. Bu çalışma, müşterilerin satın alma davranışlarını inceleyerek, potansiyel müşteri kaybını tahmin etme ve bu müşteri grubu ile ilgili veri odaklı stratejiler geliştirmeyi amaçlamaktadır. Araştırmanın ana hedefleri üç ana başlık altında toplanmıştır. İlk olarak, müşteri tabanı davranışsal farklılıklara göre segmente edilerek müşteriler“Kayıp Müşteriler”ve“Sadık Müşteriler”olarak sınıflandırılmıştır. İkinci olarak, mevcut veri setindeki parametrelerin müşteri kaybı üzerindeki etkisini değerlendirmek için çeşitli makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak tahmin modelleri eğitilmiştir. Üçüncü olarak, en yüksek doğruluk oranına sahip yaklaşımı belirlemek için bu modellerin performansı karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In today's competitive digital marketing environment, building a loyal customer base is particularly critical for businesses, especially in subscription-based models. This thesis investigates the accuracy rates of predictive models in forecasting customer churn in multivitamin sales acquired through Google and Meta platforms, using various digital marketing campaigns of LaVita GmbH in order to predict potential customer loss by examining customer purchasing behavior and to develop data-driven strategies for this customer group in Turkish market. The study utilizes, actively 14 in total 20 parameters, including cart value, average reading time, contact status with the company, last purchase date, and total order count, to identify potential customer churn. The research methodology includes a comprehensive data analysis that uses data mining techniques to obtain actionable insights from past customer data. The main objectives of the research are grouped under three main headings. First, by segmenting the customer base according to behavioral differences, customers were classified as“Lost Customers”and“Loyal Customers.”Second, prediction models were trained using various machine learning algorithms to assess the impact of parameters in the existing data set on customer churn. Third, the performance of these models was compared to identify the approach with the highest accuracy rate.
Benzer Tezler
- A delphi study examining the interaction of building information modelling and lean construction
Yapı bilgi modellemesi ile yalın inşaatın etkileşimine yönelik bir delphi çalışması
ABDUL HAMID ESHAQZADA
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BAHRİYE İLHAN JONES
- Baskı çoğaltma endüstrisine yönelik otonom tekliflendirme ve cihaz yönetimi stratejilerinin değerlendirilmesi: Bir karar destek sisteminin tasarımı
Evaluation of autonomous bidding and device management strategies for the print reproduction industry: The design of a decision support system
DENİZ IŞIL ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMRE ÇEVİKCAN
- DNS big data processing for detecting customersbehaviour of isp using an optimized apache spark cluster
İSP müşterilerin davranışlarını tespiti için optimize edilmiş bir apache spark kümesi kullanarak dns büyük veri işleme
YOUSEF ALKHANAFSEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHİR ÇETİN AKINCI
- Müşteri kayıp analizi: Hava yolu sektöründe bir uygulama
Customer churn analysis: An application in airline industry
FATMA KAPTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Sivil Havacılıkİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM
- Veri madenciliği: Sınıflandırma ve tahmin yöntemlerini kullanarak bir uygulama
Data mining: Application by using predictive and classification modelling
PELİN BİÇEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
İşletmeYıldız Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. S. ÜMİT OKTAY FIRAT