Bir e-ticaret firması için rfm analizi ve kümeleme algoritmaları kullanılarak müşteri segmentasyonu ve analizi
Customer segmentation using rfm analysis and customer segmentation and analysis with using clustering algorithms
Yazar: HAVVA GÜLSÜM ERARSLAN
Danışman: DOÇ. DR. RÜYA ŞEN
İstanbul Medeniyet Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uygulamalı Matematik ve Hesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Günümüzde çevrimiçi(online) dolaşım kanallarının yaygınlaşması ile erişim olanakları kolaylaşırken müşteri memnuniyeti farklı bir boyut kazanmıştır. Bu anlamda şirketler müşteri verilerini satış ve pazarlama karar süreçlerinde aktif olarak kullanmaya başlamışlardır. Müşteri kitlesinde yer alan kullanıcıların davranış verilerinin analiz edilerek çıkarımlarda bulunulması ve bu bağlamda satış ve pazarlama hizmetlerine yön verilmesi hususunda iş süreçleri içinde şirketler, müşteri analitiğine yönelmiş ve kullanıcı verileri bu sayede anlam kazanmıştır. Bu tez çalışmasında müşteri kitlesinin bilgisayar yazılımı ile RFM analizi edilmesi, makine öğrenmesi ile yorumlanabilir hale gelmesinin yanı sıra müşteri sadakati ve sürdürülebilirlik bakış açısı ile piyasa değerlendirmesinin yapılabilmesi ve özellikle pandemi sürecinde yeniden şekillenen e-ticaret sektöründeki müşteri profillerinin segmentasyonu amaçlanmaktadır.
Bu kapsamda büyük çapta potansiyel müşteri kitlesine sahip şirketler mevcut ve potansiyel müşterilerle etkileşimini efektif yönetebilmek adına müşteri ilişkileri yönetimine dayanan CRM yaklaşımı benimsenmektedir. Geçmiş satın alma davranışlarının analiz edilerek müşterilerin gruplanması ve kategorize edilmesi ise pazarlama departmanında yer alan veri analistlerince RFM analizi uygulanarak sürece dahil edilmektedir. RFM analizinin temel amacı en doğru hedef kitleye hitap edebilmek ve müşterilerin gelecekteki satın alma davranışlarına yönelik tutarlı öngörüde bulunabilmektir. Müşterilere sunulan ürün ve hizmetler için memnuniyetin en üste taşınabilmesi adına süreç deneyimine yönelik veriler toplanır, bunlar analiz edilerek sürece dair iyileştirmelerde bulunulur. Bu çalışmada da benzer bir süreç uygulanacak olup bir e-ticaret şirketine ait müşteri verileri ve bu kişilere dair harcama davranışları baz alınarak Python programlama yazılımı ile RFM analizinin gerçekleştirilmesi ve makine öğrenmesi kümeleme algoritması kullanılmıştır. 
Son zamanlarda çevrimiçi iletişim kanallarının yaygınlaşması ile paralel olarak pazarlama stratejileri de dinamik hale gelmiştir. Veri biliminin de olgunluk kazanması ile bu gibi soru işaretlerine yapay zekâ ile yazılımsal çözümler getirilmesi günümüz tüketim toplumuna objektif ve gerçekçi bir yorum getirmiştir. Bu çalışma çerçevesinde analiz çıktıları ile e-ticaret pazarına ışık tutulması planlanmıştır. RFM analizi aşamaları uygulanmış ve e-ticaret pazarında gerçek veri seti ile çalışılmıştır. Ayrıca literatüre bu alan ile ilgili Türkçe kaynak kazandırılması hedeflenmiştir.

Abstract:
Nowadays, with the widespread use of online circulation channels, access opportunities have become easier and customer satisfaction has gained a different dimension. In this sense, companies have started to use customer data actively in their sales and marketing decision processes. Companies have included customer analytics in their company's processes in order to analyze the behavior data of the users in the customer group and make inferences, and in this context, direct sales and marketing services. User data has gained meaning in this way. In this thesis, it is aimed to analyze the RFM with computer software, to make it interpretable with machine learning, as well as to be able to evaluate the market with a customer loyalty and sustainability perspective, and to segment the customer profiles in the e-commerce sector, which has been reshaped especially during the pandemic process.
In this context, companies with a significant number of potential customer base adopt a CRM approach based on customer relationship management in order to effectively manage their interactions with both existing and potential customers. Grouping and categorizing customers based on analyzing their past purchasing behavior is included in the process by applying RFM analysis by data analysts in the marketing department. The main purpose of RFM analysis is to appeal to the most accurate target audience and to make consistent predictions about the future purchasing behavior of customers. In order to maximize satisfaction with the goods and services offered to customers, data on process experience is collected, these are analyzed and improvements are made regarding the process. In this study, a similar process will be applied, and RFM analysis with Python programming software and machine learning algorithms will be used based on the customer data of an e-commerce company and the spending behaviors of these people.
Recently, marketing strategies have also become dynamic in parallel with the widespread use of online communication channels. With the development of data science, artificial intelligence and software solutions to such question marks have brought an objective and realistic interpretation to today's consumer society. Within the scope of this study, it is planned to shed light on the e-commerce market with the analytical results. By applying the stages of RFM analysis, real data set will be studied in the e-commerce market and it is desired to bring Turkish resources to the literature.