A Data Mining Application in Customer Churn Prediction

Uluslararası Muhendislik Arastirma ve Gelistirme Dergisi Pub Date : 2022-09-19 DOI:10.21205/deufmd.2022247218

Mustafa Büyükkeçeci̇, M. C. Okur

{"title":"A Data Mining Application in Customer Churn Prediction","authors":"Mustafa Büyükkeçeci̇, M. C. Okur","doi":"10.21205/deufmd.2022247218","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Müşteri memnuniyeti ve sadakati uygun fiyat, ürün çeşitliliği, hızlı tedarik ve sevkiyat, ürün kalitesi, satış öncesi ve sonrası hizmetler ve müşteri davranışlarının analiz edilmesi ile sağlanır. Müşteri davranışlarını analiz eden işletmeler hem mevcut müşterilerini koruyabilir hem de yenilerini kazanabilir. Bu çalışmanın amacı işletmeleri terk etme ihtimali olan müşterileri tahmin edebilen gözetimli modeller üretmektir. Bu amaçla toplamda 21 sınıflandırma yöntemi ve telekomünikasyon, bankacılık ve e–ticaret sektörlerine ait veri kümeleri kullanılarak deney çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Ayrıca işletmelerin harcama alışkanlıklarına göre müşterileri sıralamak ve sınıflandırmak için kullandıkları basit ama etkili bir pazarlama analiz aracı olan RFM (Recency, Frequency, Monetary Value) bölümlemesi, Ki-Kare Testi ile birlikte boyut indirgeme metodu olarak kullanılmıştır. Böylelikle optimal eleman sayısına sahip öznitelik altkümelerinin elde edilmesi ve öznitelik seçim öncesi ve sonrası model performanslarının kıyaslanması hedeflenmiştir.","PeriodicalId":23481,"journal":{"name":"Uluslararası Muhendislik Arastirma ve Gelistirme Dergisi","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-09-19","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Uluslararası Muhendislik Arastirma ve Gelistirme Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.21205/deufmd.2022247218","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Müşteri memnuniyeti ve sadakati uygun fiyat, ürün çeşitliliği, hızlı tedarik ve sevkiyat, ürün kalitesi, satış öncesi ve sonrası hizmetler ve müşteri davranışlarının analiz edilmesi ile sağlanır. Müşteri davranışlarını analiz eden işletmeler hem mevcut müşterilerini koruyabilir hem de yenilerini kazanabilir. Bu çalışmanın amacı işletmeleri terk etme ihtimali olan müşterileri tahmin edebilen gözetimli modeller üretmektir. Bu amaçla toplamda 21 sınıflandırma yöntemi ve telekomünikasyon, bankacılık ve e–ticaret sektörlerine ait veri kümeleri kullanılarak deney çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Ayrıca işletmelerin harcama alışkanlıklarına göre müşterileri sıralamak ve sınıflandırmak için kullandıkları basit ama etkili bir pazarlama analiz aracı olan RFM (Recency, Frequency, Monetary Value) bölümlemesi, Ki-Kare Testi ile birlikte boyut indirgeme metodu olarak kullanılmıştır. Böylelikle optimal eleman sayısına sahip öznitelik altkümelerinin elde edilmesi ve öznitelik seçim öncesi ve sonrası model performanslarının kıyaslanması hedeflenmiştir.

查看原文