Otel işletmelerinde müşteri profili oluşturmada veri madenciliği tekniklerinin kullanılması: RFM modeli örneği
Using data mining techniques for building customer profiles in hotel firms: RFM model example
Yazar: ASLIHAN DURSUN
Danışman: DOÇ. DR. MELTEM CABER
Akdeniz Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Turizm İşletmeciliği ve Otelcilik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Turizm = Tourism ; İşletme = Business Administration
Dizin: Müşteri ilişkileri = Customer relationship ; Müşteri ilişkileri yönetimi = Customer relationships management ; Müşteri profili = Customer profile ; Müşteriler = Customers ; Oteller = Hotels ; RFM modeli = RFM model ; Veri madenciliği = Data mining ; İşletmeler = Businesses

Özet:
Otel işletmelerinin müşterilerini tanımak ve en kârlı müşterilerini ayırt etmek adına müşteri profillerini oluşturmaları önemlidir. Müşterilerin tercihleri anlaşıldığında, işletmeler müşterilerine özel pazarlama ve M.İ.Y. (Müşteri İlişkileri Yönetimi) stratejileri geliştirebilirler. Böylece müşterilerinin taleplerini karşılayarak, sunulan hizmetlerden elde ettikleri memnuniyeti ve işletmeye olan bağlılıklarını arttırabilir ve onları tekrar satın almaya yönlendirebilirler. 
     Gerçekleştirilen bu araştırmanın amacı; mevcut müşteri verilerinden yararlanarak, gizli kalmış müşteri bilgilerini açığa çıkarmak adına veri madenciliği tekniklerinden faydalanmak ve müşteri profillerini oluşturmaktır. Bu sayede otel işletmelerinin hangi değişkenlere daha fazla önem vermeleri gerektiği tespit edilerek, farklı profile sahip müşteriler için farklı pazarlama stratejilerinin geliştirilmesine katkı sağlanabilir ve M.İ.Y. etkinliğinin artırılmasına yardımcı olunabilir.
     Araştırmanın yöntemi kapsamında Antalya'da faaliyet göstermekte olan bir beş yıldızlı zincir otel işletmesinin mevcut müşteri verileri kullanılarak, veri madenciliği tekniklerinden RFM (recency, frequency and monetary) modeli uygulanmıştır. Çalışmada küme sayılarını belirlemek için Kendini Düzenleyen Haritalar'dan (self-organizing maps) faydalanılmış ve kümeleme analizi için K-means metodu kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre veri madenciliği teknikleri; sadık müşterileri, sadık yaz sezonu müşterilerini, birlikte harcayan müşterileri, kış sezonu müşterilerini, kayıp müşterileri, yüksek potansiyel müşterileri, yeni müşterileri ve kış sezonu yüksek potansiyel müşterilerini içeren sekiz farklı müşteri grubunun belirlenmesinde ve bu sekiz farklı müşteri profiline yönelik pazarlama stratejilerinin geliştirilmesinde yardımcı olmaktadır.


Anahtar Kelimeler:Veri Madenciliği, Müşteri İlişkileri Yönetimi, RFM Modeli, Antalya

Abstract:
It's important for hotel firms to build their customer profiles in order to learn about their customers and to find out the most valuable ones. Once they understand their preferences, companies can develop specific marketing and CRM (Customer Relationship Management) strategies for their customers. Thus, they can meet the demands of their customers, increase their loyalty and the satisfaction they gain from the services and make them to buy from the company again.
     The main purpose of this study is using data mining techniques to find the hidden customer information from the existing customer data and to build customer profiles. With the help of determining to which variables the hotel firms should pay more attention, they can develop different marketing strategies for different customer profiles and increase the efficiency of CRM. 
     Research methods include one of the data mining techniques called RFM (recency, frequency and monetary) model which applied to the existing customer data of a five-star chain hotel in Antalya. To decide the number of data clusters self-organizing maps method and for cluster analysis the K-means method were used in the study. Based on the results obtained, the data mining techniques help identify eight different groups of customers including loyal customers, loyal summer season customers, collective buying customers, winter season customers, lost customers, high potential customers, new customers and winter season high potential customers and develop marketing strategies for the eight different customer profiles.


Keywords: Data Mining, Customer Relationship Management, RFM Model, Antalya