Banka çağrı merkezinin bono satış verilerinin sınıflandırmaalgoritmaları ile analizi
Analysis of bond sales data of the banking call centerby classification algorithms
Yazar: ERKAN ŞEKER
Danışman: DOÇ. DR. YÜCEL BATU SALMAN
Bahçeşehir Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Maden Mühendisliği ve Madencilik = Mining Engineering and Mining

Özet:
Rekabet her sektördeki şirketlerin önem verdiği bir mücadele olmakla birlikte rakiplerinin gerisinde kalan şirketlerin piyasa koşullarına uyum sağlaması oldukça güç olmaktadır. Rekabetin yüksek olduğu sektörlerden biri olan Bankacılık sektöründeki şirketlerin rakiplerinden önde olabilmesi için gelişen teknolojiye ayak uydurması, müşteri memnuniyetini sağlaması ve müşterilerin ihtiyaçlarını karşılayacak ürün ve hizmetleri piyasaya zamanında ve doğru sunması oldukça önemlidir. Aynı zamanda mevcut müşterilere sunulacak ürün ve hizmetlerin hedef kitlesinin doğru belirlenmesi müşterileri rakip şirketlere kaptırmayı önlemekte ve müşteri sadakatini sağlamaktadır. Müşterilerden satış, başvuru, müşteri edinim gibi değişik adımlarda toplanan ve depolanan verilerden fayda sağlayabilmek için teknolojik yöntemlerin amacına uygun ve doğru kullanılması gerekmektedir. Depolanan veriler mevcut hali ile veri yığını iken, Veri Madenciliği uygulamaları sayesinde kullanılabilir bilgilere dönüştürülebilir. Elde edilen bu bilgiler kullanılarak düşük efor ve maliyet avantajı ile doğru hedef kitleye ulaşılabilmesi mümkün olmaktadır.

Bu tez çalışmasında, özel sektörde faaliyet gösteren bir yatırım bankasına ait veriler üzerinde Veri Madenciliği teknikleri ile bilimsel nitelikli yöntemler kullanılarak bono ürünü satışı yapmak üzere doğru hedef kitleye ulaşılması amaçlanmıştır. Müşterilerin banka sisteminde bulunan cinsiyet, yaş aralığı, eğitim durumu, meslek, GSM operatörü, konuşma süresi, arama sonucunda satış yapılıp yapılmadığı gibi 7 ayrı özellik içeren 20.117 kayıttan oluşan veri topluluğu kullanılarak sonraki aramalarda fayda sağlayabilecek bilgilerin elde edilmesi amacıyla veri madenciliği yöntemlerinden faydalanılmıştır. Veri seti niteliklerinin kategorik yapıda olması nedeniyle veri madenciliği tekniklerinden sınıflandırma algoritmaları kullanılarak modeller oluşturulmuştur.

Abstract:
While competition is a struggle which is placed emphasis on by the companies in every sector, it is quite difficult for those companies which fall behind their competitors to accommodate themselves to the market conditions. It is highly important for the companies in the Banking sector where stiff competition prevails to keep pace with technological developments, to ensure customer satisfaction and to offer the products and services that are to meet the customers' needs to the market on a timely basis and correctly, in order to be ahead of their competitors. Accurate identification of target audience of the products and services to be offered to the existing customers also prevents losing customers to rival companies and ensures customer loyalty. Technological methods need to be used suitably for their purpose and properly in order to be able to avail of data collected from the customers at various steps such as sales, application and customer acquisition, and stored. While the stored data is a data stack as is, the same may be turned into useable information by means of Data Mining. Correct target audience is reachable with cost advantage and less effort using such information acquired.

In this thesis study, it is aimed to reach the correct target audience to sell bonds employing scientific methods by Data Mining techniques on the data kept by an investment bank operating in private sector. Data mining methods have been availed for the purpose of deriving information which may be benefited during subsequent calls using the big data consisting of 20.117 records involving 7 different features such as the customers' sex, age range, educational background, occupation, GSM operator, talk time and whether any sale was closed in the wake of the call, which are kept in the bank's system. Models have been set using classification algorithms in data mining as the data sets have a categorical structure.