| Popis: |
Günümüzde işletmeler için rekabet kavramının giderek önem kazandığı ve kapsamanın her alana yayıldığı bir döneme girilmiştir. Bu bağlamda müşteri ilişkileri yönetimi (CRM), şirketlerin rekabet gücünü artırmak için hayati öneme sahip bir konu haline gelmiştir. Buna ek olarak, son yıllarda gelişen bilgi teknolojileri ile şirketlerin veri tabanlarında büyük miktarda müşteri verileri toplanabilmektedir. İşletmeler bu büyük veri tabanlarından, veri madenciliği teknikleri ile anlamlı bilgilere ulaşarak, rekabet avantajı sağlamaktadır. Bu çalışmada öncelikle e-ticaret, müşteri ilişkileri yönetimi, analitik müşteri ilişkileri yönetimi kavramları hakkında temel bilgiler verilmiştir. Uygulama kısmında, hazır giyim sektöründe faaliyet gösteren öncü bir firmasına ait e-ticaret sitesinin 2017 yılına ait müşteri verileri öncelikle istatiksel analizler uygulanmıştır. Sonra RFM tekniği ve Apriori algoritması ile analiz edilmiştir. Müşteriler satın alma davranışına göre RFM tekniği yardımıyla 9 segmente ayrılmıştır. Her segment için farklı pazarlama stratejileri geliştirilmiştir. Apriori algoritması yardımıyla, müşteri verisi için birliktelik (market sepet) analizi yapılmıştır. Kategori ve renk bazında, farklı destek ve güven aralıkları için birliktelik kuralları bulunmuştur. Today, the concept of competition for businesses has become increasingly important and a turnaround has been widespread across all areas. In this context, customer relationship management (CRM) has become a vital issue for companies to increase their competitive power. In addition, by the help of information technologies developed in recent years can be collected Besides big data is on the professional agendas large amounts of customer data in company databases. Businesses gain competitive advantage from these databases by reaching meaningful information with data mining techniques. In this study, firstly, basic information about e-commerce, customer relationship management, analytical customer relationship management concepts are given.In the application section, statistical analysis was firstly applied to the customer data of the e-commerce site belonging to a leading company operating in the garment sector for the year of the data set 2017. Then analyzed by RFM technique and Apriori algorithm. Customers are divided into 9 segments by the help of RFM technique according to purchasing behavior. Different marketing strategies have been developed for each segment. With the aid of the apriori algorithm, a customer basket analysis was conducted. There are union rules for different support and confidence intervals on the basis of category and color. 153 |
