Modern perakendecilik sektöründe veri madenciliği tekniklerinin uygulanması
Applications of data mining techniques in modern retail sector
Yazar: BARIŞ YILDIRIM
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNCAY ÖZCAN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; İstatistik = Statistics ; İşletme = Business Administration
Dizin: Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Bilginin kaynağı olan veri, veri madenciliği kavramında işlenerek anlam kazanan bir güç haline gelmiştir. Dünya'da ve Türkiye'de veri madenciliğine yapılan yatırımlar gün geçtikçe artmaktadır. Özellikle perakendecilik sektöründe sıkça kullanılan veri madenciliği yöntemleri işletmelerin vazgeçilmez parçaları haline gelmiştir.
Bu çalışmada, ilk olarak veri madenciliğinin içinde barındırdığı temel kavramlar açıklanmış ve veri madenciliği süreci sıralanmıştır. Daha sonra, veri madenciliğinin işletmelere kattığı pozitif değerlerden biri olan müşteri sadakatini sağlama amacı doğrultusunda ilk olarak yaklaşık 900.000 müşteri alışveriş kaydı kullanılarak müşteri segmentasyonu yapılmıştır. Bu amaçla; k-ortalamalar algoritması, Bulanık c-Ortalamalar algoritması kullanılmıştır. En iyi algoritma ve küme sayısı, kümeleme indekslerinden faydalanılarak belirlenmiştir.  Son olarak, oluşturulan kümeler için geri kazandırılma ve sadakati artırma amacı hedefi ile pazar sepet analizi gerçekleştirilmiştir. Bu noktada; Apriori algoritması ile birliktelik analizi yapılmış ve birlikte alınan ürün kategorileri keşfedilmiştir. Çalışmanın sonunda, kurulan modellerin çıkarımları göz önünde bulundurularak hedef kitle ve gelecek çalışmalar için farklı pazarlama stratejileri ve öneriler sunulmuştur.

Abstract:
Data, which is the source of information, has become a power that has gained meaning by being processed in the concept of data mining. Investments made in data mining in the world and Turkey are increasing day by day. Data mining methods, which are often and particularly used in the retail sector, has become an essential part of businesses.
In this work, the fundamental concepts included in data mining are explained and the process of data mining is aligned initially. Then, in order to ensure customer loyalty, which is one of the positive values that data mining has contributed to businesses, customer segmentation has been formed from approximately 900.000 customer transaction records. For this purpose, the k-Means algorithm and the Fuzzy c-Means algorithm were used. The best algorithm and the number of clusters were determined by using clustering indices. Finally, market basket analysis was carried out with the aim of recovery and loyalty increase for the clusters that were created. At this point, an association analysis was performed with the Apriori algorithm and the product categories bought together were discovered. At the end of the study, different marketing strategies and suggestions were presented for the target group and future studies by considering the implications of the established models.