Telekomünikasyon sektöründe müşteri kaybı yönetimi için meta sezgisel tabanlı karar destek sistemi
Meta-heuristic based decision support system for customer churn management in telecommunications sector
Yazar: MİHRİMAH ÖZMEN
Danışman: DOÇ. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Telekomünikasyon sektöründe yer alan firmalar, pazar koşulları gereği müşterilerini elde tutabilmek için etkili bir müşteri kaybı yönetimine ihtiyaç duymaktadırlar. Bu ihtiyaca yönelik olarak müşterilerin hizmet aboneliklerini sonlandırma nedenlerini analiz etmede, müşteri kaybı analizi teknikleri kullanılmaktadır. Telekomünikasyon sektöründe büyük miktarlarda müşteri verisi olsa da bunların yararlılığı veri kalitesiyle ilişkilidir.  Müşteri veri kümeleri; yüksek boyutlu ve dengesiz olması sebebiyle müşteri kaybı tahmini için arzu edilen performansı elde etmeyi zorlaştırmaktadır. Hazırlanan tezde, sınıflandırmayı zorlaştıran; yüksek boyutluluk, sınıfsal dengesizlik ve asimetrik yanlış sınıflandırma maliyetleri ile başa çıkabilen, maliyet duyarlı entegre bir müşteri kaybı yönetimi yaklaşımı önerilmektedir. Önerilen model, nitelik seçimi ve sınıflandırma aşamalarından oluşmaktadır. Nitelik seçimi aşamasında, öncelikle müşteri kaybı tahmininde etkin sonuçlar elde etmede önem arz eden nitelikler ayrıntılı olarak literatüre kazandırılmış olup, daha sonra bu niteliklere bulanık kaba küme tabanlı FRQR (The fuzzy-rough Quick Reduct) ve maliyet tabanlı NSGA-II (Non-dominated Sorted Genetic Algorithm) nitelik seçim algoritmaları uygulanarak sınıflandırma kalitesini arttıracak indirgenmiş nitelikler elde edilmiştir. Sınıflandırma aşamasında ise, nitelik seçimi yaklaşımlarından elde edilen indirgenmiş veriler, önerilen maliyet duyarlı KKO (Karınca Kolonisi Optimizasyonu) algoritması ile sınıflandırılmıştır. Geliştirilen müşteri kaybı sınıflandırma modeli, Türkiye'de ilk 100 Bilgi Teknolojileri (BT) şirketleri içerisinde yer alan bir firmanın müşteri verilerine uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen modelin müşteri kaybını tahmin etmede 0.99 AUC değeri ile etkin bir performans sergilediğini göstermekte olup, telekomünikasyon sektörü literatürü için de farklı bir bakış açısı kazandırmıştır.

Abstract:
The telecommunications sector companies need effective customer churn management to keep customers due to the market conditions. Therefore; customer churn analysis techniques are used to analyze the reasons for cancellation of subscriptions. In the telecommunications sector, even though there are large amounts of customer data, their usefulness is limited by data quality and relevance. The characteristics of telecommunications datasets such as; high dimensionality and imbalanced are making it difficult to achieve the desired performance for churn prediction. In this thesis, an integrated cost sensitive customer churn management approach is proposed, which can cope with high dimensional, class imbalance and asymmetric misclassification costs. The proposed model consists of feature selection and classification stages. In the stage of feature selection, the features that are important to obtain effective results in predicting customer churn have been elaborated in detail, and then these features have been applied to Fuzzy Rough Quick Reduct (FRQR) and cost-based NSGA-II (Non-dominated Sorted Genetic Algorithm) feature selection algorithms to obtain reduced features that increase the classification quality. In the classification stage, the reduced data obtained from the feature selection approaches are classified by the proposed cost sensitive ACO (Ant Colony Optimization) algorithm. The developed customer churn model has been applied to the customer data of a company in the first 100 Information Technology (IT) companies in Turkey. The results show that the proposed model performs effectively with AUC values of 0.99 to predict the churners and it gives a different perspective to the literature of the telecommunication sector.