Müşteri terk etme davranışı tahmini ve müşteri tutundurma yöntemleri tespiti amaçlı veri analizi iş süreci yazılım mimarisi
Data analysis business process software architecture for customer abandonment behavior prediction and customer retention methods detection
Yazar: DAMLA EREK
Danışman: PROF. DR. MEHMET SIDDIK AKTAŞ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Müşteri terketme davranışı tahmini son yılların en önemli araştırma konularından biri olup bir hizmet aboneliği iptal etme olasılığı olan müşterileri tespit etmekten oluşur. Son zamanlarda özellikle kargo ve lojistik pazarı hızla büyüyen bir pazar olup şiddetli rekabet durumundan dolayı müşteri terketme tahmini ve yönetimi giderek önemli bir hal almaktadır. Bu nedenle rakabetçi ortamda hayatta kalma ihtiyacını karşılamak için şirketlerin odak noktası müşteri tabanı oluşturmaktan müşterileri elde tutmaya doğru kaymıştır. Rekabetçi ortamda  hayatta kalma ihtiyacını karşılamak için müşterilerin elde tutulması önemli olup hangi müşterilerin bir rakip şirkete geçme ihtimalinin yüksek olduğunu bilmek değerlidir. Bir müşterinin gerçek değerini anlamak, şirkete müşteri ilişkileri yönetiminde yardımcı olacaktır. Ayrıca rekabetin yüksek olduğu bu ortamlarda müşterilerin davranışlarının tanınması ve analiz edilmesi gerekmektedir. Bu analizlerin en önemlisi müşteriyi elde tutma ve kaybetme oranıdır. Müşteri terk etme davranışı analizi hizmete yönelik sözleşmelerini iptal etme olasılığı en yüksek olan müşterilerin tahmin etmelerini sağlar. Hizmete yönelik sözleşmelerini iptal etme olasılığı en yüksek olan müşterilerin tahmin edilmesi ve hizmetlerini iptal eden müşterilerin geri kazandırılması sorununu çözmek için, kargo ve lojistik sektörlerinde kayıp analizini yapacak bir veri analizi ve müşteri tutundurma yöntemlerini tahmin edilmesini sağlayacak bir veri analizi iş akışı yazılım mimarisi önerilmektedir. Elde edilen sonuçlar, önerilen veri analizi iş akışının müşteri kayıp analizinde ve müşteri tutundurmasında başarılı olduğunu göstermektedir.

Abstract:
Customer abandonment behavior prediction is one of the most important research topics in recent years and consists of identifying customers who are likely to cancel a service subscription. Recently, especially the cargo and logistics market is a rapidly growing market, and customer abandonment forecasting and management is becoming increasingly important due to the fierce competition situation. Therefore, to meet the need to survive in the competitive environment, the focus of companies has shifted from building a customer base to retaining customers. Customer retention is important to meet the need to survive in a competitive environment, and it is valuable to know which customers are most likely to switch to a competitor. Understanding the true value of a customer will assist the company in customer relationship management. In addition, in these environments where competition is high, the behavior of customers needs to be recognized and analyzed. The most important of these analyzes is customer retention and loss rate. Customer abandonment behavior analysis allows them to predict the customers who are most likely to cancel their contract for the service. To solve the problem of predicting the customers who are most likely to cancel their contracts for the service and recovering the customers who have canceled their services, a data analysis that will analyze the loss in the cargo and logistics industries and a data analysis workflow software architecture that will provide the prediction of customer retention methods is proposed. The results show that the proposed data analysis workflow is successful in customer churn analysis and customer retention.