Müşteri profili ve alışveriş hareketlerini belirlemede RFM analizi ve birliktelik kuralları analizi: Perakende sektöründe bir uygulama
Küçük Resim Yok
Tarih
2023
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İstanbul Ticaret Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Günümüzde hızlı gelişen teknoloji ile birlikte birçok işletme, müşterileri hakkında çeşitli veriye sahiptir. Bu veri yığınlarının çeşitli analiz teknikleri aracılığıyla işlenerek anlamlı ve yararlı bilgilere dönüştürülmesi, işletmenin verileri yorumlaması ve etkin karar vermesinde büyük rol oynamaktadır. Ancak veri yığınlarının artmasıyla birlikte yararlı bilgiye ulaşmak oldukça zor bir süreçtir. Bu zorlu süreçler karşısında veri madenciliği kavramı ortaya çıkmıştır. Veri madenciliği, matematiksel ve çeşitli istatistiksel yöntemler ile rekabetin arttığı dünyada işletmelere karar verme sürecinde yardımcı olarak rekabet etme gücünü arttırmaktadır. Bu çalışma iki aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşamada perakende sektöründe hizmet veren bir firmaya ait veriler üzerinden Python programı aracılığıyla RFM analizi uygulanarak müşterilerin alışverişlerinde sergiledikleri davranışlar incelenerek müşteri segmentasyon çalışması yapılmıştır. Yapılan RFM analizi doğrultusunda, doğru müşteri kitlesi ile iletişime geçmek ve buna bağlı olarak işletmenin kârını arttıracak çeşitli stratejiler geliştirmek amaçlanmıştır. Çalışmanın ikinci aşamasında ise birliktelik kurallarının en temel algoritmalarından biri olan Apriori algoritması kullanılarak market sepet analizi yapılmıştır. Yapılan analiz sonucunda birlikte satılma eğilimi gösteren ürünler hakkında bilgiler verilmiştir. Elde edilen bu bilgi birikimi ile kararsız müşteriler için ikna edici ve satın almayı arttırıcı çeşitli promosyonların tasarlanması için yol gösterici olmuştur.
With the internet fast internet technology, many businesses have various data about their customers. Transforming data and useful information by processing these data collections through various analysis data can play a major role in interpreting the data and making effective decisions. But with groups of datasets, useful information is pretty hard to come by. In the face of these challenging conditions, the concept of data mining has emerged. Data mining continues to increase the challenge by helping businesses around the world own and compete with various constraints. This study consists of two structures. In the first stage, a customer segmentation study was carried out by examining the behaviors they see in their shopping by applying RFM analysis through the Python program on the information of a company serving in the retail sector. As a result of the RFM analysis, the boundaries covering various strategies that approve with the right customer base and accordingly increase the entire profit. The second test of the study was the market basket analysis using the Apriori study, which is one of the most basic behaviors of the association test. As a result of the analysis, information is given about the products that show the results of selling together. With this accumulated knowledge, it has been convincing for the indecisive departure and guiding the design of various developer promotions for purchase.
With the internet fast internet technology, many businesses have various data about their customers. Transforming data and useful information by processing these data collections through various analysis data can play a major role in interpreting the data and making effective decisions. But with groups of datasets, useful information is pretty hard to come by. In the face of these challenging conditions, the concept of data mining has emerged. Data mining continues to increase the challenge by helping businesses around the world own and compete with various constraints. This study consists of two structures. In the first stage, a customer segmentation study was carried out by examining the behaviors they see in their shopping by applying RFM analysis through the Python program on the information of a company serving in the retail sector. As a result of the RFM analysis, the boundaries covering various strategies that approve with the right customer base and accordingly increase the entire profit. The second test of the study was the market basket analysis using the Apriori study, which is one of the most basic behaviors of the association test. As a result of the analysis, information is given about the products that show the results of selling together. With this accumulated knowledge, it has been convincing for the indecisive departure and guiding the design of various developer promotions for purchase.
Açıklama
Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Endüstri Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
