Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği (İngilizce) Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2015
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: ŞÜKRAN SEZİN KARAAĞAÇ
Danışman: Bahar Sennaroğlu
Özet:Müşteri kaybı rakip firmalar için müşteri kazanmak adına büyük bir fırsattır. Çoklu rekabet ortamında şirketler müşteri ihtiyaçlarını karşılayarak varolan müşterilerini elde tutmaya odaklanmak zorundadır çünkü yeni müşteriyi etkileme maliyeti genellikle varolan müşteriyi elde tutmaktan daha maliyetlidir (Heskett et al., 1994; Reichheld and Sasser, 1990; Van den Poel and Lariviere, 2004; Lin et al., 2011). Son günlerde bir çok şirket yoğun rekabet baskısı ve müşteri kaybıyla baş etmek için CRM alanında odaklanmaya başlamıştır. CRM süreçlerinin amacı, organizasyondaki müşteri algısının şekillendirilmesi, müşteri bilgisi yaratılması, samimi müşteri ilişkileri kurulması, müşterilerin satınalma davranışlarının daha anlaşılır bir hal kazanmasıyla etkili bir rekabet üstünlüğü sağlanması olarak lenebilir (Ragins ve Greco, 2003; Tan Vd, 2002; Bradshaw ve Brash, 2001). Bunun yanında tahminleme şüphesiz ki bugünün değişken ve yüksek etkileşimli iş dünyasında büyük bir gereksinimdir (Hanke ve Wichern, 2009). Bu çalışmada, özel bir bankanın planlama ve pazarlama süreçlerine destek olması amacıyla kayıp müşteri analizi ve tahminleme analizi uygulanmıştır. Veri madenciliği metotları olarak karar ağacı ve lojistik regresyon kullanılmıştır. ABSTRACT Losing a customer is an opportunity for competitors to gain a customer. With so much competition, companies need to focus on keeping existing customers by satisfying their needs because the cost of attracting a new customer is usually considerably more than the cost to retain a current customer (Heskett et al., 1994; Reichheld and Sasser, 1990; Van den Poel and Lariviere, 2004; Lin et al., 2011). Nowadays, lots of companies start to focus on CRM to handle intensive competitive pressure and customer churn. The objectives of the CRM process can be summarized as shaping customers’ perceptions of the organization and its products through identifying customers; creating customer knowledge, building committed customer relationships, and gaining clearer insight and more intimate understanding of customers’ buying behaviors, and thus helping to build an effective competitive advantage (Ragins and Greco, 2003; Tan et al., 2002; Bradshaw and Brash, 2001). Beside this, forecasts are absolutely necessary to move forward of today’s ever-changing and highly interactive business environment (Hanke and Wichern, 2009). In this thesis study, churn analysis and forecasts is made in order to support the planning and marketing process of a private bank. Decision Tree and Logistic Regression are used as data mining methods.