Yaşam boyu müşteri değeri modellemesi üzerine bir örnek uygulama
Modeling customer lifetime value on an example of application
Yazar: SİNEM YILMAZ
Danışman: DOÇ. DR. ALİ HAKAN BÜYÜKLÜ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: İstatistik = Statistics ; İstatistiksel modeller = Statistical models

Özet:
Veri madenciliği, geniş veri yığınları içerisinde, yararlı olma potansiyeline sahip, aralarında bilinmedik ilişkilerin olduğu verilerin keşfedilerek, veri sahibi için hem anlaşılır hem de kullanılabilir bir biçime getirilmesine yönelik geliştirilmiş yöntemler topluluğudur. Başka bir deyişle, veri madenciliği daha önceden bilinmeyen, geçerli ve uygulanabilir bilgilerin geniş veri tabanlarından elde edilmesi ve bu bilgilerin firma kararları verilirken kullanılmasıdır.Yaşam boyu müşteri değeri firmanın müşteri ile ilişkide bulunduğu dönem boyunca müşteriden elde edeceği net gelirlerin toplamıdır. Tezin amacı müşterilerin yaşam boyu değerlerini belirlemektir. Oniki farklı şirketin 2007 ve 2008 yılı ciroları incelenmiştir. Yaşam boyu müşteri değeri uygulamasında müşterilerin bir sonraki dönemde firma ile ilişkisinin sona erip ermeyeceği tahmin edilmiştir. Tahminleme gerçekleştirirken farklı modeller denenmiş en ideal model olan lojistik regresyonda karar kılınmıştır. Bir sonraki dönemde firma ile ilişkisinin devam edeceği bilinen müşterilerin yaşam boyu müşteri değeri hesaplanmıştır.Firmanın yaşam boyu müşteri değerlerinin bilinmesi müşterilerin değerlerinin gözönünde bulundurularak, her müşteriye aynı şekilde yaklaşmak yerine müşteriye özel yaklaşımlar sunma imkanı verecektir. Firmanın yaşam boyu müşteri değerini belirlemesi firmaya gelecekte faaliyet göstereceği alanları belirlemede, müşterilerine uygun faydalar sunmak başta olmak üzere sayısız fayda sağlayacaktır. Yaşam boyu müşteri değerini belirlemek ve yönetmek oldukça meşakatli bir iştir. Teorik olarak yaşam boyu müşteri değerini belirleme yöntemleri bilinsede gerçek hayatta her firma bu değeri belirleme yetisine sahip değildir. Belirlenen bu değerin yönetilebilmesi de çok önemlidir. Değerin yönetilebilir olabilmesi için son derece organize, planlı ve takip edilebilir stratejiler uygulanmalıdır.

Abstract:
Data mining is the process of discovering meaningful, understandable, implicit, previously unknown and potentially useful information from databases. Another description of data mining is a diverse process and defined as uncovering hidden relationships and extracting information, that is actionable and previously unknown, from huge databases.Customer lifetime value is the net present value of all future contributions to profit and overhead expected from an individual customer. The main purpose of this thesis is to determine the customer lifetime value of customers. Revenues of 2007 and 2008 years are analysed for twelve different firms. In the application of customer lifetime value modeling, the customers are predicted if they will come or not in the next time period. Different models are developed and decided to use the idealist logistic regression model. After identifying customers coming, customer lifetime value is calculated.Customer lifetime value helps the firm to treat each customer differently based on their contribution rather than treating all the customers same. And also calculating customer lifetime value helps the firm to know how much it can invest in retaining the customer so as to achieve positive return on investment.Viewing a company as a portfolio of current and future customer relationships can provide many insightful perspectives.Customer lifetime value future contributions can source from different value components and be determined by multiple factors varying depending on industries. In reality, however, very few companies can measure customer lifetime value, making it virtually impossible to manage customer lifetime value. The barriers have to do with the ways companies are organized, make decisions and track information.