An Analysis of Turkish Deposit Banks’ Customer Forecasting with Machine Learning Methods
| Autor: | Mehmet Kayakuş, Filiz Yetiz, Mustafa Terzioğlu |
|---|---|
| Jazyk: | turečtina |
| Rok vydání: | 2020 |
| Předmět: |
Banking
Customer Relations Customer Satisfaction Customer Loyalty Artificial Neural Networks Support Vector Machines business.industry Economics Business administration Customer satisfaction General Medicine Customer relationship management business Bankacılık Müşteri ilişkileri Müşteri Memnuniyeti Müşteri Sadakati Yapay Sinir Ağları Destek Vektör Makineleri İktisat Loyalty business model |
| Zdroj: | Volume: 29, Issue: 50 413-432 Sosyoekonomi |
| ISSN: | 1305-5577 |
| Popis: | Bankalar, sektördeki pazar paylarını artırmak için pazarlama faaliyetlerini mevcut müşteriyi koruma ve yeni müşteri kazanma konusunda genişletmişlerdir. Çalışmanın amacı, müşteri sayısı tahmininin önemini vurgulamak ve müşteri sayısı tahmini belirlemede etkili olan etmenleri araştırmaktır. Çalışmada makine öğrenmesi yöntemlerinden yapay sinir ağları ve destek vektör makineleri kullanılmıştır. Çalışmada, Türk Bankacılık sektöründeki mevduat bankaların 2011-2020 dönemi aylık verileri kullanılarak şube sayısı, çalışan sayısı, toplam mevduat, toplam krediler gibi literatürde kullanılan değişkenler müşteri tahminini tespit etmede seçilmiştir. Analiz sonucunda, Türkiye’deki mevduat bankalarının müşteri sayısı tahminleri başarılı bir şekilde elde edilmiştir. Bu çalışmanın bankaların hizmet sunmayı hedeflediği hedef müşterileri belirleme aşamasında bankalara yol göstereceği düşünülmektedir. Banks have expanded their marketing activities to uphold their existing customers and gain new customers to accentuate their market share in the sector. This study aims to emphasize the importance of customer forecasting and investigate the factors that are effective in determining the number of customer forecasting. Machine learning, artificial neural networks, and support vector machines methods are used. The variables commonly used in the literature, such as number of branches, number of employees, total deposits, total loans, were selected to determine customer estimates by considering the monthly data of deposit banks in the Turkish banking sector for the period 2011-2020. As a result of the analysis, the number of customers estimates of deposit banks in Turkey was successfully obtained. In light of these estimates, it is thought that banks can facilitate the creation of targets for identifying target customers they aim to provide services to in the future. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|