Bankacılıkta müşteri terk modeli
Churn modelling in banking
Yazar: KÜBRA ŞEN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. NİLGÜN GÜLER BAYAZIT
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Değişik sektörlerde yapılan araştırmalar, bir şirket için mevcut müşteriyi elde 
tutabilmenin, yeni müşteri kazanımından daha maliyetli olduğunu göstermiştir. 
Dolayısıyla şirketlerin iyi bir müşteri elde tutma stratejilerinin olması ve bunu 
pazarlama/müşteri ilişkileri yönetimi ile uygulamaya geçirmesi büyük önem 
taşımaktadır. İyi bir elde tutma stratejisine en iyi girdi ise, terk etme potansiyeli taşıyan 
müşterileri belli bir güven aralığında modelleyebilmektir. Bu müşteriler belirlendikten 
sonra gerekli önlem ve aksiyonlar alınabilir.
Bu tez, Türkiye'de bankacılık sektörü için bir terk tahmini modeli geliştirmeyi 
amaçlamaktadır. Bankacılık sektöründe müşteri banka ilişkisinin süresi bir kontrata 
dayalı olmadığından, bu modeli bankacılık için geliştirmek diğer sektörlere oranla daha 
zorlu bir süreçtir. Model için öncelikle müşteri ham verilerinin kullanışlı ve anlamlı bir 
hale dönüştürülerek veri ambarına alınması çalışması yapılmıştır. Daha sonra 
hazırlanan bu veri kümesi üzerinde, veri madenciliği teknikleri kullanılarak bir terk 
tahmin modeli oluşturulmuştur. Klasik tekniklerin yanı sıra son dönemde öne çıkan 
rastgele orman tekniği de kullanılarak sonuçlar tahmin başarısı açısından 
karşılaştırılmıştır.
Son olarak terk olasılığı tahmin edilmiş müşterilerin elde tutulabilmesi için, terke 
neden olan faktörler ışığında gerekli önlemlerin alınması ve stratejilerin geliştirilmesine 
yönelik önerilerde bulunulmuştur.


Anahtar Kelimeler: Müşteri terk tahmini, müşteriyi elde tutma, CRM, veri madenciliği, 
karar ağaçları, yapay sinir ağları, lojistik regresyon, rastgele orman

Abstract:
Studies across a number of industries have revealed that the cost of keeping an 
existing customer is more than the cost of acquiring a new one. Therefore, it is 
essential for a company to have a good retention strategy and apply this strategy 
through marketing and CRM tools. A crucial input to a good retention strategy is 
modeling the percentage of customers who are more prone to churn. Once these type 
of customers determined, then the necessary steps can be taken to prevent the churn .
This thesis is aiming to provide a churn prediction model for banking sector in Turkey. 
It proves a bit more challenging to provide a model for banking sector as there are 
no contractual agreements between a customer and a bank regarding the duration 
of services. During the implementation of the model, we first converted the raw data 
into usable and meaningful form so it could be used for our analysis. Later, using 
data mining techniques and our model, we build a "churn prediction model" for each 
customer in this data set. Besides the classical datamining techniques, we also use 
the recently popular "Random Forest" technique in our prediction, and compared the 
results in terms of prediction ability.
Lastly, for the purpose of improving retention performance, we propose some 
measures and make suggestions regarding the factors that are contributing more to 
churn according t our model.


Keywords: Customer churn prediction, cutomer retention, CRM, data mining, decision 

trees, neural networks, regression, random forests