Havayolu şirketlerinde müşteri ilişkileri yönetimini (CRM) desteklemek ve müşteri sadakatini değerlendirmek için veri madenciliğinin kullanılması
Using data mining techniques in airline industry to support customer relationship management and to evaluate customer loyalty
Yazar: AFAN HASAN
Danışman: YRD. DOÇ. SONGÜL ALBAYRAK
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Havacılık, çok fazla rekabetin olduğu ve hızlı değişiklerin yoğun bir şekilde yaşandığı sektörlerden biri haline geldi. Bu durum havayolu şirketlerini müşterilerinin ihtiyaçlarını ve isteklerini daha iyi anlamaya yönlendirmektedir. Bunun için çoğu havayolu şirketi müşterilerinin sadakatini kazanmak için sık uçanlar (frequent flyer) programlarını kullanmaktadır. Havayolu şirketleri bu tür programları kullanılarak müşterilerini değişik aktiviteler ve servisler için verdiği puanlarla ödüllendirmeyi hedeflemektedir. Bu işlemler için de havayolları müşterilerinin bilgilerini veritabanlarında tutmaktadır.Bu çalışmadaki amaç Sık Uçanlar (Frequnt Flyer) veritabanını inceleyip veri madenciliği yöntemlerini kullanarak Müşteri İlişkileri Yönetimine (CRM) yardımcı olabilecek sonuçlar elde etmektir. Kullanılan veriler ise havayolları için yazılım çözümleri üreten bir yazılım şirketinin müşteri verisidir. Bu çalışmadan elde edilecek sonuçlara göre yazılım şirketi yeni ürünlerinde veri madenciliği algoritmalarının kullanılması hedeflemektedir. Seçilen havayolu şirketinin FFP veri tabanında yaklaşık 1,8 milyon müşterisi ve bu müşterilerin yaklaşık 28 milyon aktivitesi bulunmaktadır. Veri madenciliği algoritmaları bu verinin üzerine uygulanıp anlamlı sonuçlar üretilmeye çalışılmıştır.Veri madenciliği sürec üç temel aşamaya bölünmüştür. İlk aşama, verilerin müşteri ortamından test ortamına güvenli bir şekilde alınmasını içermektedir. İkinci aşama ise, verilerin hazırlanmasını içermektedir. Veri madenciliği algoritmalarının uygulanabilmesi için verilerin farklı tablolara taşınıp uygun formatlara getirilmiştir. Üçüncü aşama verinin işlenmesini ve değerlendirilmesini içermektedir. Müşterilerin ortak özelliklerine göre kümelenmesi için K-Ortalama algoritması kullanılmıştır. Değişik değerlere göre sonuçlar elde edilip bu sonuçlar değerlendirilmiştir. Kümelemeden sonra aktiviteler ve uçuşlar arasındaki ilişkinin görülebilmesi için Birliktelik Kuralları kullanılmıştır, birliktelik kuralları için Apriori algoritması kullanılmıştır.Elde edilen sonuçlar cesaret verici oldu. Buna göre veri madenciliği tekniklerinin havayolu şirketlerinin müşteri verisine uygulanmasıyla elde edilen sonuçlar CMR e yardımcı olacağı görüldü.

Abstract:
The airline industry become highly competitive and subject to rapid changes. This pushes airlines to understand customers? needs and wants. Therefore most airlines use frequent flyer incentive programs to win the loyalty of their customers. Airlines give award points to their customers that use various activities and services by frequent flyer programs. Furthermore, these airlines maintain a database of their frequent flyer customers.Aim of this study is to use data mining techniques for extracting important customer information from frequent flyer program?s database. We hope that extracted information can be helpful for customer relationship management (CRM). The database that is used in this study is supplied from a company that produces software solutions for aviation industry. The company intends to use data mining techniques in their developments; therefore the results that will be obtained from this study can be the initiator of using data mining techniques in company. The airline that is used in this study has nearly 1,8 million members and these members has nearly 28 million activates. Data mining techniques is applied to this airlines FFP programs database.The data mining process was divided into three major phases. During the first phase, database tables were copied from production to test environment. The data preparation phase was next, where a procedure was developed to compute and fill-in for missing revenue values. Moreover, data integration and transformation activities were performed. In order to apply data mining algorithms new tables had to be created. In the third phase, which is model building and evaluation, K-means clustering algorithm was used to segment individual customer records into clusters with similar behaviors. Different parameters were used to run the clustering algorithm before arriving at customer segments that made business sense to domain experts. Next, association rules are used for revealing relation between activities and flight destinations. Apriori algorithm is used for association rules.The results from this study were encouraging, which strengthened the belief that applying data mining techniques could indeed support CRM activities at airlines.