Hızlı tüketim ürünleri sektöründe onlıne alışveriş müşterilerinin segmentasyonu
Segmentation of online shopping customers in the fast-moving consumer goods sector
Yazar: BÜŞRA KESKİN AKTAŞ
Danışman: DOÇ. DR. CEREN TUNCER ŞAKAR
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Hızlı tüketim ürünleri sektörü yıllardır var olmakla birlikte e-ticaret kapsamına son yıllarda girmiştir ve gittikçe önem kazanmaktadır. Özellikle COVID-19 pandemisinin de etkisi ile insanların alışveriş alışkanlıkları değişmeye başlamış olup, hızlı tüketim ürünleri de yoğun olarak çevrimiçi alışveriş sitelerinden satın alınmaya başlamıştır. Bu gelişmeler ile birlikte her geçen gün sektöre yeni firmalar eklenmektedir ve her şirketin pazar payını koruması gerekmektedir. Bu sebeple, nispeten yeni olan bu pazarda müşteri özelliklerinin ve davranışlarının araştırılması ile hizmetin ve kârlılığın artırılması önem kazanmaktadır. Müşteri segmentasyonu, Müşteri İlişkileri Yönetimi alanında önemli bir rol oynamaktadır. Bu tez çalışmasında, hızlı tüketim ürünleri sektöründe çok sayıda firma ile iş birliği halinde çalışan bir çevrimiçi alışveriş sitesinin müşterilerinin satın alım verileri üzerinden müşteri segmentasyonu ele alınmıştır. Öncelikle eldeki öznitelik kümesi üzerinden hangi öznitelikler ile çalışılacağı belirlenmiştir. Bu noktada literatürde yer alan güncellik, sıklık, para öznitelikleri öncelikle alınmıştır. Öznitelik seçim yöntemleri kullanılarak kuponlu sipariş sayısı yüzdesi özniteliğinin de ek olarak kullanılmaya değer olduğu tespit edilmiş ve toplamda dört öznitelik kullanılmıştır. Seçilen bu özniteliklerle uygun küme sayısı belirlenmiştir. Daha sonra kümeleme yöntemlerinden K-Ortalamalar Kümeleme, Birch Hiyerarşik Kümeleme ve Gauss Karma Kümeleme yöntemleriyle müşteri segmentasyonu yapılmıştır. Segmentasyonun sonuçları belirlenen performans ölçütleri ile karşılaştırılmış ve şirket yetkililerinin de inceleme ve görüşleriyle K-Ortalamalar kümeleme metodunun sonuçlarının kullanılması kararlaştırılmıştır. Son olarak da K-Ortalamalar kümeleme metoduna göre belirlenen kümeler için müşteri ilişkileri geliştirme stratejileri önerilerinde bulunulmuştur. 


Anahtar Kelimeler: Hızlı tüketim ürünleri sektörü, çevrimiçi alışveriş, öznitelik seçimi, müşteri segmentasyonu, kümeleme algoritmaları, müşteri ilişkileri geliştirme stratejileri

Abstract:
The fast-moving consumer goods sector, which has existed for years, has entered the scope of e-commerce in recent years and become increasingly important. Especially with the effects of the COVID-19 pandemic, people's shopping habits have started to change and fast-moving consumer goods have started to be purchased from online shopping sites intensively. These developments mean that new companies are added to the sector everyday and each company needs to maintain its market share. Therefore, in this relatively new market, investigating customer characteristics and behaviors, and improving service and profitability have become more important. Customer segmentation has an important role in the field of Customer Relationship Management. In this thesis, customer segmentation is studied with the purchasing data of the customers of an online shopping site working in cooperation with many companies in the fast-moving consumer goods sector. Firstly, it is determined which feautures will be considered from the existing set of features. Primarily, the recency, frequency and money feautures in the literature are selected. Using feature selection methods, the order number percentage with coupons feature is also determined to be worth using, and four features are used in total. With these selected feautures, the appropriate number of sets is determined. Later, customer segmentation is carried out with K-Means, Birch Hierarchical and Gaussian Mixture Clustering methods. The results of the segmentation are compared with the determined performance metrics, and with the examination and opinion of the company officials, it is decided that the results of the K-means clustering method will be used. Finally, for clusters determined by the the K-means clustering method, customer relationship development strategies are suggested.


Keywords: Fast Moving Cunsumer Goods industry, online shopping, feature selection, customer segmentation, clustering algorithms, customer relationship development strategies