Müşteri ilişkileri yönetiminde veri madenciliği durum analizi: Hava yolu şirketinde bir uygulama
Data mining situation analysis in customer relationship management: An application in airway company
Yazar: YASİN AFŞİN
Danışman: PROF. DR. SEMRA ERPOLAT TAŞABAT
Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Müşteri ilişkileri yönetimi, ürün ve hizmetin sunumunun doğru kanal aracılığı ile yapılmasını ve doğru müşterinin seçilerek doğru zaman da sunumun gerçekleşmesini sağlayan sistematik bir yönetimdir. Müşteri ilişkileri yönetimi veri tabanı ve veri madenciliği uygulamaları ile desteklenerek kaynakların mümkün olan en iyi şekilde verimli kullanılmasını sağlar. Bu çalışmanın genel amacı havayolu sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın müşteri verilerinin veri madenciliği teknikleri ile analiz edilmesi ve müşteri davranışlarının ne derece anlamlandırılabileceğinin gösterilmesidir. Bu çalışma genel olarak 5 bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde
müşteri ilişkileri yönetiminde müşteri memnuniyetine yer verilmiştir. İkinci bölümde veri madenciliği süreç gelişimine yer verilmiştir. Üçüncü bölümde kümeleme analizi tekniklerin de kullanılan yöntemlere yer verilmiştir. Dördüncü bölümde Toplam 114988 müşteriye ait (%51 kadın, %49 erkek) veriler 2015 yılında toplanmıştır. Veri
analizi SPSS-22 programı ile istatistiksel analiz yöntemlerinden kümele analizi yöntemlerinden, iki aşamalı kümeleme tekniği, hiyerarşik olan analiz yönteminde öklid uzaklığına göre ward tekniği ile K – ortalamalar algoritması analizi yapılmıştır. Genel özelliklere göre müşteri profili oluşturmak amacıyla kümeleme analizi
uygulanmıştır. Aynı zamanda hava yolunda verilen hizmetlere yönelik kümeleme analizi 18-65 yaş aralığındaki yolcuların vermiş olduğu cevaplara göre değerlendirilmiştir. Analiz öncesi frekans tabloları, normallik testi yapılmıştır. Yolcuların gruplama değerlendirilmesi kümeleme analizi ile yapılmış olup genel özellikler (memnuniyet, cinsiyet, yaş, müşteri tipi, seyahat türü, uçuş sınıfı) oluşturulmuş kümelerin homojen dağılımlarına göre gruplara dağılmıştır. Havacılık sektöründe hizmet veren firmanın müşteri profillerine göre hizmet kalemleri
kümeleme yöntemi analizini teknikleri ile incelenmiştir. Son bölümde Kümelerin genel olarak yorumlandığı müşteri profillerine göre oluşan üç küme, hizmet kalemleri ile gruplandırılarak uçak içi ve dışı hizmetlere verilen puanlamalar doğrultusunda 1.kümede koltuk konforu, uçak içi eğlence ve uçak içi hijyen hizmetlerinin 2.kümede
bağaj taşıma, uçak içi servis hizmetlerinin, 3.kümede çevirim içi biniş, koltuk konforu, uçak içi eğlence hizmetlerinin daha ön planda olduğu gözlemlenilmiştir. Bu bölümle birlikte havayolu firmasının değerlendirilme sürecine göre tavsiyelerde bulunulmuş ayrıca memnuniyetsiz hizmet kalemlerinin düzenlenmesi için yorumlara yer
verilerek çalışmanın bulguları değerlendirilmiş ve tez çalışması sona erdirilmiştir.

Abstract:
Customer Relationship Management is a systematic management that ensures that the product and service is presented through the right channel and that the right customer is selected and the right time is presented. Customer Relationship Management is supported by database and data mining applications, enabling efficient use of resources in the best possible way. The overall aim of this study is to analyze customer data of a company operating in the airline industry using data mining techniques and to show the extent to which customer behavior can be
interpreted. This study generally consists of 5 parts. In the first part, customer satisfaction is given in customer relations management. The second section contains very mining process development. In the third section, methods used in clustering analysis techniques are given. Data for a total of 114988 customers (51% female,
49% male) were collected in the fourth division in 2015. Data analysis from statistical analysis methods to cluster analysis methods with SPSS – 22 program, two-stage clustering technique, hierarchical analysis method according to Euclidean distance, ward technique and K-averages algorithm analysis were performed. Clustering analysis was applied to create a customer profile according to general characteristics. At the same time, clustering analysis for airline services was evaluated according to the responses of passengers in the 18-65 age range.Frequency tables and normality tests were performed before the analysis. The grouping evaluation of the passengers was done by clustering analysis and the general characteristics (satisfaction, gender, age, customer type, travel type, flight class) were divided into groups according to the homogeneous distribution of the clusters formed. The analysis of the clustering method of service items according to customer profiles of the company serving in the aviation sector has been studied with techniques. In the last section, the three clusters formed according to the customer profiles in which the clusters are generally interpreted are grouped with service items  in line with the ratings given to in-flight and out-of-flight services 1.2 of the cluster seat Condors, in-flight entertainment and in-flight hygiene services.bagage transport in the cluster, in-flight service services, 3.it was observed that in-flight boarding, seat comfort and in-flight entertainment services were more prominent in the cluster. With this section, recommendations were made according to the evaluation process of the airline company and comments were given for the arrangement of dissatisfied service items and the findings of the study were evaluated and the thesis work was ended.