Müşteri tiplerine göre mevcut ürün fiyatlama stratejilerinin geliştirilmesi ve kar maksimizasyonuna etkilerinin incelenmesi - bir banka örneği
Developing existing product pricing strategies according to customer types and investigation of their effects on profit maximization - a bank example
Yazar: SEDA KÖSE
Danışman: PROF. DR. TAHİR HANALİOĞLU
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
İşletmelerin hedefleri doğrultusunda kullandığı pazarlama araçlarının finansman kaynağı ve kar getirisi sağlayan en önemli bileşenlerinden biri fiyattır. Doğru yer ve zamanda, uygun strateji ile fiyatlama yapmak, işletmelerin başlıca hedefi olan varlıklarının devamlılığını sağlama konusunda önemli bir husustur. Fiyatlandırma üretim ve hizmet giderleri, satış hacmi, rakiplerin fiyatları, pazar koşulları vb. unsurlara bağlı olarak değişmektedir. Dolayısıyla fiyatlandırma işleminin uygun yöntem ve stratejiler ile kurularak değişen ve dönüşen dünya dinamiklerine uygun çalışmalar ile desteklenmesi gerekmektedir. Bu tez çalışmasının amacı, müşteri bazlı fiyatlama adı verilen fiyatlandırma yönteminin incelenerek ürün ve fiyat çekiciliğinin devamlılığının sağlanması ve toplam karı maksimize edecek bir fiyat stratejisinin geliştirilmesidir. Bu kapsamda, anonim bir bankanın, vadeli mevduat ürünü ele alınarak fiyatlamayı etkileyen şirket içi ve dışı, pazara bağlı, etkenler incelenmiştir. Bu etkenlere müşterilerin tüketim davranışları, ürün ve fiyat sahiplikleri, varlık bilgileri, tahmini gelir hesaplamaları, müşterilerin ürünü satın alma eğilimleri, müşteriyle iletişim sağlanabilecek pazarlama kanalları, rakip fiyatları ve pazar koşulları örnek verilebilmektedir. Literatürde incelenen ilkeler doğrultusunda işletme, banka, yapısı ve ürünün tabiatına uygun yöntemler ile müşteri tiplerine karar verilmiştir. Ürüne halihazırda sahip olan mevcut müşterilerin ve potansiyel alıcıların ürüne olan talebini etkileyecek durumlar gözetilerek hazırlanan bir modelleme ile talep tahmini çalışılmıştır. Ürüne olan talebi etkileyecek bu unsurlara başlıca, müşterilerin fiyata karşı hassasiyeti, ürünü satın alma kararı ile ilişkin diğer hareketleri ve ürünün maliyetini oluşturan etkenler örnek verilebilmektedir. Bu çalışmada bahsi geçen, tahmin edilmesi amaçlanan talep, müşterilerin vadeli mevduat ürününü temdit edip etmeyeceği, yani vade sonunda ürün süresini uzatma işlemini gerçekleştirme işleminin hesaplanması, yönündedir. Hedeflenen talep ile gerçekleşen talep arasındaki varyansın en aza indirgenmesi amaçlanmıştır. Müşteri ve pazar hareketlerinin dinamik olduğu bu çalışma ortamı için en uygun çözümün Gradyan Artırma algoritması olduğuna karar verilmiştir. Pyhton programı kullanılarak hesaplanan talep tahmini sonrası kararlaştırılan mevcut müşteri grubu için fiyatlandırma süreci tasarlanmıştır. Ardından uygun fiyatlama yöntemleri ile belirlenen müşteriye özel fiyat, bankanın çeşitli iletişim kanalları ile müşteriye sunulmuş ve müşterilerin fiyata tepkisi ve satın alma dönüş oranları incelenmiştir. Hazırlanan yeni fiyat ile geçmiş fiyatın diğer ürünler ile penetrasyonu ve ürün özelinde kar/ maliyet analizi sonucu bu çalışmanın kar ve geliri artırdığı gözlenmiştir. Karlılık, elde edilen kar marjı ve ürünün bankaya kazandırdığı pazar payı ile de ayrıca incelenmiştir.

Anahtar Kelimeler: Artırma algoritması, Gradyan artırma algoritması, Müşteri bazlı fiyatlama, Kitlesel özelleştirme, Kar maksimizasyonu.

Abstract:
One of the most important components of the marketing tools that businesses use in line with their goals is the financial source and the price. Pricing at the right place and time with the appropriate strategy is an important issue in terms of sustainability, which is the main goal of businesses. Pricing includes production and service costs, sales volume, competitors' prices, market conditions, etc. varies depending on the factors. Therefore, the pricing process should be established with appropriate methods and strategies and supported by studies in line with the changing and transforming world dynamics. The aim of this thesis is to analyze the pricing method called customer-based pricing, to ensure the continuity of product and price attractiveness and to develop a price strategy that will maximize total profit. In this context, the time deposit product of a joint stock bank is handled, and the internal and external factors affecting the pricing, depending on the market, are examined. Examples of these factors are customers' consumption behavior, product and price ownership, asset information, estimated income calculations, customers' purchasing tendencies, marketing channels to communicate with customers, competitor prices and market conditions. In line with the principles examined in the literature, the types of customers were decided with methods suitable for the business, bank, structure and nature of the product. Demand forecasting has been studied with a modeling prepared by considering the conditions that will affect the demand of existing customers and potential buyers who already own the product. The main factors that will affect the demand for the product are the sensitivity of the customers to the price, other actions related to the decision to purchase the product and the factors that make up the cost of the product. The demand mentioned in this study, which is intended to be estimated, is whether the customers will extend the time deposit product, that is, the calculation of the process of extending the product period at the end of maturity. It is aimed to minimize the variance between the targeted demand and the actual demand. It has been decided that the most appropriate solution for this working environment where customer and market movements are dynamic is the Boosting algorithm. The pricing process is designed for the existing customer group, which is decided after the demand forecast calculated using the Python program. Then, the customer-specific price determined by appropriate pricing methods was presented to the customer through various communication channels of the bank, and the reaction of the customers to the price and the purchase return rates were examined. It was observed that this study increased profit and income as a result of the new price and the penetration of the previous price with other products and the profit/cost analysis specific to the product. Profitability was also analyzed with the profit margin obtained and the market share that the product brought to the bank.

Keywords: Boosting algorithm, Gradient boosting algorithm, Customer-based pricing, Mass customization, Profit maximization.