Müşteri kayıp analizi: Hava yolu sektöründe bir uygulama
Customer churn analysis: An application in airline industry
Yazar: FATMA KAPTAN
Danışman: DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / İşletme Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Sivil Havacılık = Civil Aviation

Özet:
Müşteri odaklı pazarlamaya geçişin artık kaçınılmaz olduğu günümüzün yoğun rekabet ortamında, firmalara rekabet avantajı sağlayan Müşteri İlişkileri Yönetimi hem firmaların hem de araştırmacıların ilgilendiği bir strateji haline gelmiştir. 
MİY önceleri yeni müşteri kazanımına odaklanarak firmaların müşteri sayılarını artırmayı hedeflemiştir. Ancak yeni müşteri kazanımının hâlihazırda var olan müşteriyi elde tutmaktan daha maliyetli olduğunun ve kazanılan müşterinin elde tutulamadığı sürece yeni müşteri kazanımının firma kârlılığına hizmet etmediğinin görülmesi üzerine mevcut müşteriyi elde tutmak MİY'in odaklandığı bir konu haline gelmiştir. Firmalar müşterilerini elde tutmak için müşteri sadakatini ve memnuniyetini artırmayı hedefleyen çalışmalar yapmaya başlamışlardır. Bu kapsamda hazırlanan sadakat programları hem firmaların müşteri bağlılığını artırmalarına hem de müşterileri daha iyi tanımalarına imkân sağlamıştır. Bu gelişmelerle birlikte araştırmacılar da firma performansını olumlu yönde etkileyen müşteri sadakatini ve müşteri memnuniyetini artırmanın yollarını bulmaya çalışan pek çok araştırmalar yapmaya başlamışlardır.
Her müşteriyi elde tutmanın firma gelirlerini ve kârlılığını aynı oranda artırmadığını fark eden firmalar, müşterilerini daha yakından tanıyarak değerli müşterilerinin kimler olduğunun belirlenmesi gerektiğini gördüler. Bu bağlamda bakıldığında müşteri sadakat programlarının mevcut müşteriyi elde tutmaya yönelik olumlu katkıları olsa da değerli müşterilerin belirlenmesinde beklenen katkıyı sunmadığı ortaya çıktı. Bu durumun önemli sebeplerinden biri tüm müşterilerin bu programlara üye olmaması ve dolayısıyla firmaların tüm müşterilerini detaylı tanıyamamasıydı. Özellikle müşteri ile sözleşmeye dayalı bir ilişki olmayan sektörlerde firma, sadakat programına üye olmayan müşterileri yakından tanıyamıyordu. 
Sadakat programlarının değerli müşterileri belirlemede yetersiz kalması üzerine firmalar müşteri analitiği çalışmalarına odaklanmaya başladılar. Müşteri analitiği çalışmaları kapsamında yapılan müşteri segmentasyonu firmaların müşterilerinin değerini belirlemesini sağladı. Bu durum ile firmalar elde tutmak için çaba harcayacakları değerli müşterilerini ayırt edebilme imkânına sahip oldular. Müşteri analitiğinin bir diğer faydası da her bir müşterinin beklentisini anlayarak, müşteriye özel elde tutma stratejileri geliştirilmesine olanak sağlamasıdır. 
Değerli müşterilerini ve onların beklentilerini anlayan firmalar, bu müşterilerini elde tutabilmek için müşteri, firmayı terk etmeden önce müşteri terkini önleyici aksiyonlar almaları gerektiğini gördüler. Bu konuda firmaların doğru aksiyonları alabilmesi için en önemli ilk adım kayıp müşteri tanımının doğru yapılabilmesidir. Terk edecek müşterilerin önceden tahmin edilebilmesi firmanın değerli müşterilerini elde tutmasını sağlayacak kişiye özel teklifler sunmasını, müşteri memnuniyetine yönelik çalışmalar yapmasını ve nihayetinde firma kârlılığına hizmet eden pazarlama faaliyetlerinde bulunabilmesini sağlar. 
Kayıp müşterilerin belirlenebilmesi her sektörde kolay değildir. Müşteri ile sözleşmeye dayalı bir ilişki kurulan sektörlerde kaybedilen müşterinin net tanımlanabilmesi yapılan analitik çalışmaların güvenirliliğini artırırken diğer sektörlerdeki çalışmaların verimliliğini artırmak oldukça zordur. Müşteri ile sözleşmeye dayalı bir ilişkisi olmayan ve firma değişikliğinin müşteriye bir maliyeti olmayan sektörlerden biri olan hava yolu sektöründe hem kayıp müşterinin tanımlanabilmesi hem de bu müşterilerin davranışlarının tahmin edilebilmesi oldukça zordur.  
Bu tez çalışması, hava yolu sektöründeki bir firma için kayıp müşteri tanımının yapılmasını ve etkin bir kayıp müşteri öngörü modelinin sunulmasını amaçlamaktadır. Bu amaçla bir hava yolu firmasında, MİY uygulamaları kapsamında öncelikle kayıp müşteri tanımı yapılmıştır. Bu tanım temelinde müşteri kayıp analizi (customer churn analysis) amacı ile veri madenciliğinin öngörü (prediction) işlevine yönelik karar ağaçları, yapay sinir ağları ve lojistik regresyon teknikleriyle modeller geliştirilmiştir. Geliştirilen öngörü modellerinin doğruluk oranları kıyaslanmıştır. Model sonucunda sunulan önemli(kritik) değişkenler tespit edilerek, müşteri kaybını gösteren ve etkileyen faktörler açıklanmıştır.

Abstract:
In today's intense competitive environment, the transition to customer-oriented marketing has been inevitable; therefore both companies and researchers have started to be interested in Customer Relationship Management (CRM) providing a competitive advantage to the companies. CRM can be defined as the process of predicting customer behavior and selecting actions to influence that behavior for the benefit of the company. CRM can help managers for decision making in sales forecasting, sales management, product planning, customer service staffing and marketing campaign planning.
Previously, CRM was used to attempt to increase the number of customers by focusing on customer acquisition. Later on, since acquisition of new customers is more expensive than retention of the existing customers and that new customer acquisition does not really serve to the profitability of the company, unless retention is ensured. Customer acquisition and customer retention have become the main objectives of the companies and researches within the CRM, but customer retention has been the top topic of the CRM systems. Because, satisfied existing customers have lower price sensitivities, depending on their satisfaction with the company, they may receive other products or services from the company, by making positive comments about the company, they can both increase the company's awareness and bring new customers to the company with their recommendations and they contribute to the profitability of the company by decreasing operating and advertising costs. 
Companies that recognize the importance of retaining customers have promoted actions and strategies to increase customer loyalty and satisfaction in order to increase customer retention. The loyalty programs that are designed prepared within this scope have enabled companies both to increase customer loyalty and to know the customers better. These improvements directed researchers to study on the approaches and methods to increase customer loyalty and satisfaction. 
Realizing that retaining all customers does not necessarily increase the company revenues and profitability; companies initiated efforts to know their customers individually and to differentiate them according to the values they bring to the firm. Regarding this context, it was revealed that customer loyalty programs were not successful enough to identify valuable customers, even though they significantly contributed to customer retention. One of the main reasons is that not all customers are members of loyalty programs therefore the firms cannot know all of their customers in a sufficient detail. That is the case especially for the firms in sectors where a contractual relationship with the customer is not obligatory. 
As loyalty programs are inadequate in identifying valuable customers, companies have begun to concentrate on customer analytics. Customer segmentation as a sub-subject of customer analytics enables firms to determine customers' values and to decide for which customers to struggle for their retention. The importance of customer retention has led to the development of various tools that support some important tasks in predictive modeling and classification in customer analytics studies.Understanding the customers' expectations and developing the adequate person-to-person retention strategies are also other benefits of the customer analytics to the firms. 
Customer churn is defined as the propensity of a customer to stop doing business with an organization and subsequently moving to some other company in a given time period. Customer churns are the customers who have decided to leave a service provider, product, or a company and shifted to a competitor in the market. Churn management is a term that describes an operator's process to retain profitable customers. Churn management consists of developing techniques that enable firms to keep their profitable customers and it aims at increasing customer loyalty. Churn management provide for an analysis of the causes of customer churn and identifies customers who are most likely to churn in the future. Identifying likely churners allows appropriate steps to be taken to prevent customers who are likely to churn from actually churning.
Companies who identified valuable customers and their expectations have noted that they had to take some actions to prevent customers' abandonment. Taking effective actions in regard depends significantly on defining the customer churn correctly. The anticipation of the customers that will churn allows the company to provide special offers to retain valuable customers, to take actions increasing customer satisfaction and finally to perform marketing activities that serve to the profitability of the company.
Identifying the customers who are about to leave the company is not easy in every sector. While clearly identifying the lost (about to be lost) customers in the sectors that have a contractual relationship with the customers increases the reliability of the analytical studies, it is very difficult to ensure the efficiency of such studies in other sectors. In the aviation industry as one of the sectors in which companies do not obligate a contractual relationship and where switching between companies is not costly to the customer, it is very difficult to identify the lost (about to lost) customers and to estimate the behaviors of these customers.
Besides identifying customers who churned is difficult in the airline industry, the aviation sector is one of the fastest developing sectors in the world and plays a pioneering role in international and intercontinental areas. Airlines are vital to the global economy and are important for the integration of the united world economy. The aviation sector has grown annually by an average of over 10% since 2003. This growth is predicted to continue increasingly over the next twenty years. The aviation sector in Turkey has performed three times as much as the world average in terms of growth. While the global average growth rate of the industry over the past twelve years is around 5% and in Turkey it is 15%. Additionally Turkey's geographical location between Europe and Asia is the important advantage in the aviation industry. Almost 50 countries can be reached from Istanbul on a flight that lasts three hours or less, allowing them to be served by narrow-bodied aircraft. Considering all these advantages of the aviation industry in economy, focusing customer satisfaction, customer loyalty and customer retention of valuable customer are quite important for airline companies. If an airline company doesn't want to lose valuable customer, the company have to manage customer churn and set up a customer churn management system. 
This thesis aims to define customer churn and to develop an effective customer churn prediction model for a company in the aviation industry. For this purpose, in the scope of CRM applications, customer churned was first defined in an airline company, analyzing historical customer behavior. Variables are defined and data is prepared for data mining. Based on determined customer churn definition, models have been developed with decision tree, neural networks and logistic regression techniques for customer churn prediction. Developed prediction models' sensitivity, specificity, precision, accuracy Rate and F1 score values were calculated and compared. How important predictors as a result of developed models affect customer churn was discussed and explained.