Endüstriyel işletmelerde müşteri segmentasyonu uygulamaları: Çok kriterli bir model önerisi
Customer segmentation practices in industrial businesses: A multi-criteria model proposal
Yazar: BAHAR TAŞAR
Danışman: PROF. DR. KETİ VENTURA ; DOÇ. DR. URAL GÖKAY ÇİÇEKLİ
Ege Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Pazarlama Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
Endüstriyel pazardaki çetin koşullar ve endüstriyel müşteri ilişkilerinin karmaşık yapısı işletmelerin müşterilerini daha iyi tanımasını gerektirmektedir. Müşteri segmentasyonu, işletmelerin müşterilerinin ortak profillerini çıkarmasına, kısıtlı kaynaklar altında her birine uygun pazarlama stratejileri oluşturarak ilişkilerini geliştirmesine ve sürdürmesine olanak sağlamaktadır. Müşteri segmentasyonunda belirlenecek modelin işletme ihtiyaçlarına uygun, kapsayıcı ve etkin bir yapıda olması aynı grup içerisinde birbirine benzer müşterilerin yer alması için gereklidir. 
Bu tez çalışmasının amacı işletmelerin farklı özelliklere sahip müşterilerini benzerliklerine göre segmentlere ayırarak farklı pazarlama stratejilerini oluşturmalarına yardımcı olacak bir karar verme aracı geliştirmektir. Müşteri segmentasyonu için müşterilerin özelliklerine bağlı segmentasyon kriterleri brüt kârlılık, satın alma miktarı, ödeme vadesi, sipariş sıklığı, satış geliri, ıskonto oranı, talep tahmin uyum oranı, rakipten çevirdiği müşteri oranı, ortak ARGE çalışması, sadakat derecesi, hammadde tedarik zorluğu, üretim zorluğu, özel ürün talebi, müşteri cirosu, portföyündeki alternatif marka sayısı, bulunduğu bölgedeki rakip sayısı, hizmet ettiği bölge sayısı olarak belirlenmiştir. Segmentasyon kriterlerinin holistik bir yapıda müşterinin finansal performanslarını, işletmeyle olan iş birliklerini, işletmeye getirdiği zorlukları ve gelecek potansiyelini içermesi bu tezin özgün değerini oluşturmaktadır. 
Müşteri segmentasyonu, Birleştirici Kümeleme Algoritmalarından K-ortalamalar Yöntemi ve Bulanık C-ortalamalar Yöntemine göre Excel Visual Basic for Applications programı ile kodlanmıştır. Segmentasyon kriterleri Bulanık AHP yöntemi ile ağırlıklandırılmış ve kümeleme sonucu ortaya çıkan segmentlerin önem sıralamasının belirlenmesinde kullanılmıştır.
Durum araştırması ile ele alınan endüstriyel işletme verisinin analiz sonuçlarına göre müşteriler; inciler, gizli cevherler ve misafirler olmak üzere üç segmente ayrılmıştır. Her bir segmentin profil özellikleri ortaya çıkarılmış ve her biri için uygun pazarlama stratejileri geliştirilerek yönetimsel önerilerde bulunulmuştur.

Abstract:
The robust conditions in the industrial market and the complex nature of industrial customer relations require businesses to recognize their customers better. Customer segmentation allows businesses to create mutual profiles of their customers and develop and maintain their relationships by creating appropriate marketing strategies for each one under limited resources. Customer segmentation model should be suitable for business needs, should be inclusive and effective by creating customer groups including similar customers features.
The aim of this thesis is to develop a decision-making tool that will help businesses for developing different marketing strategies by segmenting their customers according to their similarities. The customer segmentation criteria were determined such as gross profitability, purchase amount, payment term, order frequency, sales revenue, discount rate, demand forecast compliance rate, customer conversion rate, joint R&D works, loyalty degree, raw material supply difficulty, production difficulty, special product demand, customer turnover, the number of alternative brands in its portfolio, the number of competitors in the region, the number of regions served. The unique value of this thesis is that the segmentation criteria include the financial performances, cooperation with the business, the challenges they bring to the business and the future potential of the customer in a holistic structure.
Customer segmentation was coded with Excel Visual Basic for Applications (VBA) program according to the K-means Method and the Fuzzy C-means Method from Clustering Combination Approach. The segmentation criteria were weighted with the Fuzzy AHP method and used to determine the importance order of the segments that emerged the clustering results.
According to the results of the analysis of the industrial business data, customers; It is divided into three segments: pearls, hidden potentials, and guests. The profile features of each segment were identified, the appropriate marketing strategies were developed, and managerial recommendations were given.