Perakende Sektöründe Kümeleme Yöntemleri ile Müşteri Segmentasyonu
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: HAYRİYE ŞENTÜRK
Danışman: Selçuk Alp
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Pazarlama dünyası, ürün merkezli çalışmalardan uzaklaşmış, müşterinin önemini anlamış ve müşterinin özelliklerini ilk sıraya koymaya doğru kaymıştır. Günümüzde teknolojinin gelişmesi ve artan rekabet ile birlikte işletme-müşteri ilişkilerinin önemi de artmıştır. Müşteri profilleri oluşturmak, işletmelerin müşterilerini tanıması ve en karlı müşterilerini ayırt etmesi için kritik bir öneme sahiptir. Müşterilerinin tercihlerini anlayan işletmeler, pazarlama ve müşteri ilişkileri yönetimi stratejilerini onlara uyacak şekilde uyarlayabilir, müşterilerinin gereksinimlerini karşılayabilir, sunulan hizmetlerden memnuniyetlerini artırabilir, işletmelerine olan bağlılıklarını artırabilir ve onları tekrar kendilerinden alışveriş yapmaya teşvik edebilir. Bu açıdan bakıldığında, bu çalışmanın amacı, müşterileri RFM metriklerine dayalı olarak kümelere ayırmak ve oluşan kümeleri pazarlama bakış açısıyla yorumlamaktır. Segmentasyon aşamasında hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümeleme yöntemleri (K-Means, Aglomerative Kümeleme ve DBSCAN Kümeleme) kullanılmış ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Bu amaca ulaşmak için İstanbul bölgesinde faaliyet gösteren bir tekstil perakende işletmesinden veri elde edilmiştir. Bir yıllık zaman diliminde e-ticaret aracılığıyla alışveriş yapan 38975 müşterinin alışveriş bilgileri çalışmanın veri setini oluşturmaktadır. Müşteriler tarafından yapılan satın alma sayısına ek olarak, harcadıkları toplam tutarlar ve yapılan son satın alma işleminin ne zaman yapıldığı gibi metrikler kullanılarak en değerli müşterileri ortaya çıkarmak için müşteriler puanlanmıştır. K-Means analizinden daha iyi sonuç alındığı tespit edilmiştir. Kullanılan veri madenciliği yöntemleri sonucunda dört farklı müşteri tipi belirlenmiştir. Oluşan müşteri segmentleri "sadık müşteri", "potansiyel müşteri", "yeni müşteri" ve "kayıp müşteri" tipleridir. Çalışmanın sonucunda her bir müşteri profili için özel pazarlama stratejileri sunulmuştur.