dc.contributor.author |
Önal, Buket
|
|
dc.date.accessioned |
2019-04-19T06:28:41Z |
|
dc.date.available |
2019-04-19T06:28:41Z |
|
dc.date.issued |
2017-10 |
|
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/11547/1447 |
|
dc.description.abstract |
Günümüzde teknoloji geçmişe nazaran hızla gelişme göstermekte, artan ihtiyaçlara
cevap verecek nitelikte fayda sağlamaya çalışmaktadır. Büyük veriler elektronik
ortamlarda saklanmakta, kalabalıklaşan nüfusla birlikte saklanan verilere daha erken
ulaşma ihtiyacı başı çekmektedir. Veri madenciliği sınıflandırma algoritmaları
kullanılarak sağlanan çalışmalarla kalabalık verilerin gruplanması yapılmakta, bu
veriler etiketlenerek gerektiğinde çok kısa bir süre içerisinde karşımıza
çıkabilmektedir. Günümüzde gelişme gösteren hemen hemen her sektörde olduğu
gibi lojistik sektöründe de rekabet koşulları hızla artmaktadır. Gelişmiş ülkelerin
çoğunun entegre olduğu ve her geçen gün hızla gelişen lojistik sektörü ülkemizde
1980‟ li yıllarda hizmet vermeye başlamış, 1990‟ lı yıllarda tam anlamıyla rayına
girmiştir. Bütün dünyada hızla gelişen bu sektör için müşteri sadakati çok büyük bir
öneme sahiptir. Bu nedenle müşteri kayıplarını minimize etmek için müşteri ilişkileri
yönetimine daha fazla önem verilmesi gerekmektedir. Artan e-ticaret sektörü ile
birlikte daha fazla müşteri potansiyelinin yükseldiği görülmektedir. Aynı zamanda
bununla birlikte lojistik sektörüne bir çok yeni firma dahil olmuştur. Bu koşullar
doğrultusunda mevcut müşterileri elde tutmak, başka firmaya geçme eğilimi gösteren
müşterileri tespit etmek önem kazanmıştır. Müşterilerin şirketten beklentilerini
anlamak ve firmanın davranışlarını daha iyi takip etmek, buna yönelik stratejiler
geliştirmek sektörde tutunabilmenin temeli haline gelmiştir.
Kaybedilen müşterilerin geç tespit edilmesi, maliyetlerin artmasına sebep olmaktadır.
Yeni müşteri kazanımı var olan mevcut müşterilerin elde tutulmasından daha fazla
süre ve daha fazla maliyet gerektirmektedir. Buna bağlı olarak müşterilerin
sergiledikleri davranışlar dikkate alınarak elde edilen veriler modellenerek, iptal
eğilimi gösteren müşterilerin tespiti sağlanabilmektedir.
Veri madenciliği büyük veri setleri içerisinde gizli kalmış anlamlı bilgiyi ortaya
çıkarma faaliyetidir. Veri madenciliği hem klasik istatiksel yöntemleri hem de
makine öğrenmesi yöntemlerini kullanabilir. En çok kullanılan alanlardan biri
müşteri kaybı analizinde müşterileri segmentasyonlara ayırarak kaybedilecek
müşterileri tahmin etmektir. Bu çalışmada, Türkiye‟ de faaliyet gösteren bir lojistik
firması ile çalışan müşterilerin geçmiş iki yıldaki gönderi bilgileri incelenerek,
kaybedilmiş müşteri davranışları ortaya çıkarılmaya çalışılmıştır.
Veri madenciliği prensiplerine uygun olarak hazırlanan veriler üzerinde makine
öğrenmesi algoritmalarından biri olan destek vektör makinesi (DVM) algoritması
üzerinde uygulanmıştır. Firmadan alınan veriler içerisinden 2.000 adet müşteri
uygulamamızda kullanılmıştır. Doğrusal olmayan bu veriler için en uygun
sınıflandırma yöntemi DVM algoritması tercih edilmiştir. Bu müşterilerin geçmiş iki
yılına ait veriler 3‟er aylık dönemlere ayrılmıştır. Toplam 8 çeyrek üzerinde müşteri
kaybı analizi yapılarak, firmadan ayrılma eğilimi gösteren müşterilerin gelecek üç
aydaki kayıp analiz tahminlemesi yapılmaya çalışılmıştır. |
tr_TR |
dc.language.iso |
tr |
tr_TR |
dc.publisher |
İSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ |
tr_TR |
dc.subject |
Müşteri Kaybı Analizi |
tr_TR |
dc.subject |
Veri Madenciliği |
tr_TR |
dc.subject |
Sınıflandırma |
tr_TR |
dc.subject |
Destek Vektör Makinası |
tr_TR |
dc.subject |
Churn Analyisis |
tr_TR |
dc.subject |
Data Mining |
tr_TR |
dc.subject |
Classification |
tr_TR |
dc.subject |
Support Vector Machine |
tr_TR |
dc.title |
MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ İLE MÜŞTERİ KAYBI ANALİZİ |
tr_TR |
dc.type |
Thesis |
tr_TR |
dc.description.abstractol |
Technology develops faster than the past in our time and tries to provide benefits in
order to meet the increasing needs. Larger data are stored in electronic media, and
the need to reach the stored data as quicker as possible is of great importance in an
overcrowded population environment. Immense data are grouped by using data
mining and classification algorithms which these data are labeled so that we can find
in a very short time when necessary.
The competition conditions are increasing rapidly in the logistics sector in a manner
similar to nearly all developing sectors of today. The logistics industry, which is
rapidly integrated by many developed countries, has started to deliver services in our
country in the 1980s, and has been fully adapted in the 1990s. Customer loyalty for
this fast-growing sector means tremendous importance all over the world. That is
why greater emphasis should be placed on customer relationship management to
minimize customer losses. With the increasing share of e-commerce sector, it is
observed that more and more customer potential is in rise. At the same time, many
new companies have joined the logistics sector. Under these conditions, it has
become vitally important to retain existing customers and to identify customers who
tend to move another companies. It has become the basis for standing in the sector to
be able to understand the expectations of customers from the company, to follow up
the company's attitudes better and accordingly to develop strategies in line with these
findings.
Late awareness about lost customers results in cost increases. New customer
acquisition requires more time and more costs than keeping existing customers.
Accordingly, the data obtained by taking into consideration the behaviors exhibited
by the customers can be modeled and the customers who have a tendency to escape
can be determined.
Data mining is the activity of revealing meaningful information that is hidden in
large data sets. Data mining can use both traditional statistical methods and machine
learning methods. One of the most used areas is to estimate the customers that will
be lost by segmenting the customers in customer loss analysis. In this study, we tried
to reveal lost customer behaviors by analyzing the shipping information of past two
years about customers of a logistics company operating in Turkey.
It is applied on the support vector machine (SVM) algorithm which is one of the
machine learning algorithms on the data prepared according to the principles of data
mining. 2.000 customers among the data received from the company have been used
in our application. Support vector machine algorithm, being the most suitable
classification method, is used for this nonlinear data. The data for the past two years
of these customers are divided into quarterly periods. Customer loss analysis was
conducted on a total of 8 quarters and loss analysis estimation for the customers who
tend to leave the company was made for the next three months. |
tr_TR |