Veri madenciliği teknikleri ile bir kozmetik markanın ayrılan müşteri analizi ve müşteri segmentasyonu
Churn analysis and customer segmentation of a cosmetics brand using data mining techniques
- Tez No: 180239
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEVRİYE GENCER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Veri madenciliği, büyük veri kümeleri içindeki anlamlı bilgiyi ortaya çıkarmasürecidir. Günümüzde veri madenciliği; pazarlama, bankacılık ve finans, tıp,imalat gibi pek çok alanda uygulanmaktadır.Veri madenciliğinin en yaygın kullanıldığı uygulama alanlarından biri, ayrılmaeğilimi gösteren müşteri profilini belirleme ve müşteri segmentasyonudur.Ayrılma eğilimi gösteren müşteri profilini belirleme, şirketlerin bu müşterilereözel pazarlama kampanyalarını geliştirmelerini sağlamaya yöneliktir. Müşterisegmentasyonu ise benzer özellikler gösteren müşterileri gruplandırarak;gruplara özel, pazarlama programlarının geliştirilmesini sağlar.Bu tez, bir kozmetik markasının müşteri gruplarını ve ayrılma eğilimi gösterenmüşteri profilini belirleyerek; bu müşterilere özel pazarlama stratejilerigeliştirilmesini hedeflemektedir. Segmantasyon için kümeleme teknikleri,ayrılacak müşteri profilini belirlemek için sınıflama teknikleri kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Data minig is the process of finding hidden and unknown patterns in hugeamounts of data. Data mining has a wide application area such as marketing,banking and finance, medicine and manufacturing.Churn analysis and customer segmentation are two common application areasof data mining. Churn modeling is predicting which customers will leave thecompany. This allows companies to increase customer loyalty by producingspecial campaigns. Customer segmentation is the process of dividing customersinto mutually exclusive groups. Segmenting customers enables companies todevelop customized marketing programs for them.This thesis aims to determine the customer profile who likely to leave and thecustomer segments of a cosmetic brand and develop customized campaigns andmarketing strategies. Clustering techniques used for segmentation andclassification techniques used for determining the churners.
Benzer Tezler
- Finansal veri madenciliği
Financial data mining
ÜNAL ARAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİLGÜN GÜLER BAYAZIT
- Intelligent question classification for e-learning environments by data mining techniques
Veri madenciliği teknikleri ile e-öğrenme platformunda akıllı soru sınıflandırması
İBRAHİM FURKAN İNCE
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
- Student performance assessment in higher education using data mining
Yüksek öğrenimde öğrenci performansının veri madenciliği teknikleri ile belirlenmesi
EDA GÜVENÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ RIZA KAYLAN
- Forecasting simulated retail demand using statistical and data mining techniques
Simülasyon ile elde edilmiş perakende datasının istatistik ve veri madenciliği yöntemleri ile talep tahmini
AYŞE GÜL TUNÇELLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. ÖZDEN GÜR ALİ
PROF. DR. SERPİL SAYIN
- Arıza teşhisinde veri madenciliği ve yumuşak hesaplama tekniklerinin kullanımı
The using of data mining and soft computing techniques in fault diagnosis
İLHAN AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ERHAN AKIN