Müşteri profili ve alışveriş hareketlerini belirlemede RFM analizi ve birliktelik kuralları analizi: Perakende sektöründe bir uygulama
Customer profile and shopping movements RFM analysis and combination in determination rules analysis: A thing in the retail industryapplication
Yazar: GÜLFEM OĞUR
Danışman: PROF. DR. OĞUZ BORAT
İstanbul Ticaret Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Günümüzde hızlı gelişen teknoloji ile birlikte birçok işletme, müşterileri hakkında
çeşitli veriye sahiptir. Bu veri yığınlarının çeşitli analiz teknikleri aracılığıyla işlenerek
anlamlı ve yararlı bilgilere dönüştürülmesi, işletmenin verileri yorumlaması ve etkin
karar vermesinde büyük rol oynamaktadır. Ancak veri yığınlarının artmasıyla birlikte
yararlı bilgiye ulaşmak oldukça zor bir süreçtir. Bu zorlu süreçler karşısında veri
madenciliği kavramı ortaya çıkmıştır. Veri madenciliği, matematiksel ve çeşitli
istatistiksel yöntemler ile rekabetin arttığı dünyada işletmelere karar verme sürecinde
yardımcı olarak rekabet etme gücünü arttırmaktadır.
Bu çalışma iki aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşamada perakende sektöründe hizmet
veren bir firmaya ait veriler üzerinden Python programı aracılığıyla RFM analizi
uygulanarak müşterilerin alışverişlerinde sergiledikleri davranışlar incelenerek
müşteri segmentasyon çalışması yapılmıştır. Yapılan RFM analizi doğrultusunda,
doğru müşteri kitlesi ile iletişime geçmek ve buna bağlı olarak işletmenin kârını
arttıracak çeşitli stratejiler geliştirmek amaçlanmıştır. Çalışmanın ikinci aşamasında
ise birliktelik kurallarının en temel algoritmalarından biri olan Apriori algoritması
kullanılarak market sepet analizi yapılmıştır. Yapılan analiz sonucunda birlikte satılma
eğilimi gösteren ürünler hakkında bilgiler verilmiştir. Elde edilen bu bilgi birikimi ile
kararsız müşteriler için ikna edici ve satın almayı arttırıcı çeşitli promosyonların
tasarlanması için yol gösterici olmuştur.

Abstract:
With the internet fast internet technology, many businesses have various data about
their customers. Transforming data and useful information by processing these data
collections through various analysis data can play a major role in interpreting the data
and making effective decisions. But with groups of datasets, useful information is
pretty hard to come by. In the face of these challenging conditions, the concept of data
mining has emerged. Data mining continues to increase the challenge by helping
businesses around the world own and compete with various constraints.
This study consists of two structures. In the first stage, a customer segmentation study
was carried out by examining the behaviors they see in their shopping by applying
RFM analysis through the Python program on the information of a company serving
in the retail sector. As a result of the RFM analysis, the boundaries covering various
strategies that approve with the right customer base and accordingly increase the entire
profit. The second test of the study was the market basket analysis using the Apriori
study, which is one of the most basic behaviors of the association test. As a result of
the analysis, information is given about the products that show the results of selling
together. With this accumulated knowledge, it has been convincing for the indecisive
departure and guiding the design of various developer promotions for purchase.