Veri madenciliği teknikleri ile sigorta satış stratejilerinin belirlenmesi
Data mining techniques in insurance sales strategies
Yazar: SERDAR KILIÇSEL
Danışman: PROF. DR. MEHMET ALPER TUNGA
Bahçeşehir Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Kasko sigortası = Comprehensive coverage ; Satış tahmini = Sales forecast ; Sınıflandırma = Classification ; Trafik sigortası = Traffic insurance ; Veri madenciliği = Data mining ; Çağrı merkezi = Call center

Özet:
Günümüzün iş dünyasında, zor piyasa koşulları şirketleri daha farklı ve daha etkili rekabet etme yollarını arayıp bulmaya zorlamaktadır. Küresel çapta yaşanan yoğun rekabet ve hız kesmeden ilerleyen teknolojik gelişmeler, firmaların müşteri gereksinimlerini en yüksek seviyede karşılamak ve müşteri memnuniyetini de en üst seviyeye çıkarmak için elde etmeleri gereken özelliklerden birisi haline dönüşmüştür. Yaşanan bu teknolojik ilerlemeler neticesinde firmalar, satış süreçlerinde topladıkları verileri kesintisiz bir şekilde ve artan çeşitlilikte depolamaktadırlar. Veri madenciliği uygulamaları, sürekli depolanmakta olan bu veriler içerisinden, şirketlerin hedeflerine daha hızlı ve daha doğru yollardan ulaşabilmelerini sağlamak amacıyla daha önce keşfedilmemiş değerli bilgileri bulmamıza ve katma değeri yüksek sonuçlar elde etmemize yarar.
Bu tez çalışmasında, özel bir bankanın sigortacılık sektöründe faaliyet gösteren bir şirketine yönelik verileri, veri madenciliği teknikleri kullanılarak satış ve pazarlama departmanı faaliyetlerinin akademik sonuçlar ışığında düzenlenmesi amaçlanmıştır. Müşterinin sigorta başvurusu kanalı, cinsiyet ve yaş bilgisi, çağrı merkezi yetkilisinin müşteriyi telefonla arama sayısı, müşteri sigorta talebinin kaç günde sonuçlandığı ve sürecin satış ile sonuçlanıp sonuçlanmadığı gibi 7 farklı özellik içeren yaklaşık 42.000 örnekten oluşan veri kümesi kullanılarak, sigortacılık sektörü için kullanılabilecek anlamlı bilgilere dönüştürülmüştür. Bu bağlamda, müşteri bilgileri ile birlikte yapılan telefon araması bilgileri arasındaki ilişkiler incelenerek, gelecek tahminlemesi için en iyi sonucu veren sınıflandırma algoritmalarını bulabilmek amacıyla bir veri madenciliği uygulaması yapılmıştır.

Abstract:
In today's business world, difficult market conditions force companies to seek and find ways to compete differently and more effectively. Technological developments that proceed without intense competition and deceleration on a global scale have become one of the features that companies need to achieve in order to meet customer needs at the highest level and to maximize customer satisfaction. As a result of these technological advances, companies store the data they collect in their sales processes continuously and in an increasing variety. Data mining applications enable us to find valuable information that has not been previously discovered and to obtain high value added results in order to enable companies to reach their targets faster and more accurately through this constantly stored data.
In this thesis, it is aimed to organize the sales and marketing department activities in the light of academic results by using the data of a private bank operating in the insurance sector and data mining techniques. The insurance application channel of the customer has been converted into meaningful information that can be used for the insurance industry by using a data set consisting of approximately 42,000 samples including 7 different features such as gender and age information, the number of call center official's phone calls to the customer, how many days the customer insurance request resulted and whether the process resulted in sales. . In this context, a data mining application has been carried out in order to find the classification algorithms that give the best results for future prediction by examining the relationships between customer information and phone call information.