Satış tahminlemesinde hibrit bir yaklaşım: Pestel, RFM, gradient boosting
A hybrit approach to sales prediction: Pestel, RFM, gradient boosting
Yazar: ESRA AKCA
Danışman: PROF. DR. SEMRA ERPOLAT TAŞABAT
Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Gradyan artırma algoritması = Gradient boosting algorithm ; Müşteri ilişkileri yönetimi = Customer relationships management ; PESTEL analizi = PESTEL analysis ; RFM modeli = RFM model ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Teknolojinin ilerlemesi ve internet kullanımının yaygın hale gelmesi ile birlikte adını sıkça duymaya başladığımız büyük veri kavramı ortaya çıkmıştır. Kısaca yapısal olmayan veri yığını olarak ifade edilen büyük verinin anlamlı bilgilere dönüştürülmesi, gizli kalmış örüntülerin ortaya çıkarılması farklı yöntemlerle gerçekleştirilebilir.  Veri madenciliği olarak adlandırılan bu yöntem ve algoritmalar topluluğu istatistik ile birleştirilerek daha anlaşılabilir ve anlamlı çözüm yollarına dönüşmüşlerdir. Bu yöntemlerden bir tanesi de RFM analizidir. RFM analizi Recency Frequency ve Monetary kelimelerinin kısaltması olup davranışa dayalı müşteri segmentasyonunu gerçekleştiren etkili ve pratik bir pazarlama modelidir. Pazarlama stratejilerinin geliştirilmesine yardımcı olan RFM analizinin temel dayanak noktası yakın zamanda alışveriş eden, sık alışveriş eden ve alışverişlerinde yüksek miktarda getiri sağlayan müşterilerin gelecekteki pazarlama kampanyalarına olumlu dönüş yapabilecek potansiyel müşteriler olacağı görüşüdür.
Günümüz şartlarında aynı alanda hizmet üreten veya ürün satan bir çok firma bulunmaktadır. Firmalar oldukça rekabetçi koşullarda yarışmaktadır. Hizmet üreten veya ürün satan firmalar için en önemli durum doğru müşteriyle, doğru zamanda iletişim kurmaktır. Bu sayede firmalar kaynaklarını optimum şekilde tüketmektedir. Aynı zamanda müşteriler için doğru zamanda gelen teklifler önemliyken, ihtiyacının olmadığı zamanda gelecek teklifler, ürün ve hizmet satın alan müşteriler için  gereksiz zaman kaybına, müşteri şikayetine sebep olabilmektedir.
Karmaşık veri kümelerinden anlamlı sonuçlar elde etmek ve içerdiği verinin belirli özelliklerine göre veri setinin sınıflara ayrılması için, veri madenciliğinin farklı bir yöntemi olan sınıflandırma algoritmaları geliştirilmiştir. Sınıflandırma problemlerinde yapay zeka alanının alt kümesi olan makine öğrenmesi algoritmaları yüksek düzeyde doğru tahmin ediciler olarak kullanılmaktadır.
Bu çalışmada RFM analizinin ardından; elde edilen analiz çıktısı, şirketlerin çevresel olarak etkilendiği; PESTEL (Political, Economic, Social, Technological, Legal and Environmental) analizinin etkileyici faktörleriyle birlikte satışlar üzerindeki sınıflandırma süreci ele alınacaktır. Sınıflandırma algoritmalarından, Gradient Boosting makine öğrenmesi algoritması uygulanacaktır. Modellerin tahmin değerlerinin doğruluğuyla ilgili performans ölçüm sonucu ve model açıklanabilirliği değerlendirilecektir. Söz konusu model ile verimlilik süreçlerinin daha kaliteli hale getirilmesi ve müşteri ilişkilerini daha doğru yönetecek bir sınıflandırma yönteminin geliştirilmesi hedeflenmiştir.

Anahtar Kelimeler : RFM Analizi, Veri Madenciliği, Gradient Boosting Algoritması, PESTEL Analizi, Müşteri İlişkileri Yönetimi

Abstract:
With the advancement of technology and the widespread use of the internet, the concept of big data, which we hear frequently, has emerged. In short, the transformation of big data, which is expressed as an unstructured data stack, into meaningful information, and revealing hidden patterns can be realized by different methods. This collection of methods and algorithms, called data mining, has been combined with statistics and turned into more understandable and meaningful solutions. One of these methods is RFM analysis. RFM analysis is the abbreviation of Recency Frequency and Monetary, and it is an effective and practical marketing model that performs behavior-based customer segmentation. The basic premise of RFM analysis, which helps to develop marketing strategies, is the view that customers who shop recently, shop frequently, and generate high returns on their purchases will be potential customers who can make a positive return to future marketing campaigns.
In today's conditions, many companies produce services or sell products in the same field. Firms compete in highly competitive conditions. The most important situation for companies that produce services or sell products is to communicate with the right customer at the right time. In this way, companies consume their resources optimally. At the same time, while offers that come at the right time are important for customers, offers that come when they do not need them can cause unnecessary time loss and customer complaints about customers who purchase products and services.
Classification algorithms, a different method of data mining, have been developed to obtain meaningful results from complex data sets and to classify the data set according to certain characteristics of the data it contains. Machine learning algorithms, which are a subset of artificial intelligence, are used as highly accurate estimators in classification problems.
After RFM analysis in this study; With the data envelopment method of the analysis output obtained, companies are affected environmentally; The classification process on sales will be discussed along with the influencing factors of the PESTEL (Political, Economic, Social, Technological, Legal and Environmental) analysis. Among the classification algorithms, the Gradient Boosting machine learning algorithm will be applied. The performance measurement result and model explainability related to the accuracy of the predicted values of the models will be evaluated. This model, it is aimed to improve production processes and develop a classification method that will manage customer relations more accurately.

Keywords : RFM Analysis, Data Mining, Gradient Boosting Algorithm, PESTEL Analysis, Customer Relations Management