Veri madenciliği yöntemleriyle müşteri kaybı analizi: Yazılım sektörü
Customer churn analysis with data mining methods: Software as a service(SAAS) industry
Yazar: SENA KASIM
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT ÇALLI
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Büyük veri = Big data ; Karar ağacı = Decision tree ; Kayıp müşteri tahminlemesi = Customer churn prediction ; Lojistik regresyon yöntemi = Logistic regression method ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Rekabet gücünün arttığı ve hızlı büyüyen sektörlerde devamlılığın sağlanması için
sadık müşterilerin artırılması önemli bir konudur. Yeni müşteri kazanmak için
harcanan maliyet mevcut müşteriyi elde tutmak için harcanan maliyetten çok daha
yüksektir ve bu açıdan mevcut müşterilerin davranışları incelenerek, firmayı bırakma
ihtimali olan müşteriler belirlenip memnuniyet artırmaya yönelik çalışmaların
yapılması gereklidir. Literatürde, müşteri işletmeyi terk etmeden önce bunu fark
edebilecek önleyici yaklaşımlar önerilmektedir. Churn (kayıp) analizi yöntemi de bu
yaklaşımlardan biridir. Telekominasyon, bankacılık ve daha çok üyelik sisteminin
yoğun olduğu sektörlerde tercih edilen kayıp analizi, bu çalışmada farklı olarak
yazılım sektöründe hizmet veren özel bir firma verileriyle yapılmıştır. Veri setinde
bulunan 17 özellik analiz edilerek müşteri kayıp durumu ile aralarında anlamlı bir ilişki
bulunan değişkenler çalışmada kullanılmıştır. Ürün sayısı, cari sayısı, sipariş sayısı,
teklif sayısı, fatura sayısı, kasa kullanıcı sayısı, kargo kullanımı, mail kullanımı, özel
rapor kullanımı ve kullanıcı sayısı ile müşteri kaybı arasında anlamlı ilişki bulunmuş
ve çalışma bu özellikler kullanılarak yapılmıştır. Veri setimiz 1951 kayıttan
oluşmaktadır, bu veriler 1463 adet eğitim verisi 488 adet test verisi olacak şekilde 2
parçaya ayrılmıştır. Veri seti incelenerek ve ön işlemler yapılarak analize uygun hale
getirilmiştir. Karar Ağaçları, Rastgele Orman, Lojistik Regresyon, K-nn, Naive Bayes
ve Yapay Sinir Ağları algoritmaları kullanılarak müşteri kayıp analizi yapılmış ve
doğruluk oranları karşılaştırılmıştır. Veriler çapraz doğrulama(cross validation) ile
optimize edilerek, tekrar analiz edilmiş ve iki analiz sonucunda da Rastgele
Orman(Random Forest) algoritması en iyisonucu veren algoritma olarak bulunmuştur.

Abstract:
Ensuring customer continuity and increasing the number of loyal customers is an
essential issue for industries with increasing competitiveness and rapidly growing.
Since the cost of acquiring new customers is much higher than retaining existing
customers, businesses must examine existing customer behaviors, identify customers
likely to leave the business, and conduct marketing activities to increase satisfaction.
In the literature, some approaches are suggested to detect customers who have the
intention to leave the company. The churn analysis method is one of them and is mostly
used in business-to-consumer business models such as telecommunications, banking,
and retailing. This study considered a software company that provides serviceswithin
the business-to-business model was considered. Seventeen features in the data set with
1951 records were analyzed, and the ten features (number of products, number of
customers, number of offers, number of orders, number of invoices, cargo usage,
number of users, custom report usage, number of cash register receipts, email
connection) that found a significant relationship with customer churn variable were
selected to analyze in the study. Customer churn analysis was performed using
Decision Tree, Random Forest, Logistic Regression, k-nearest neighbors (k-NN),
Naive Bayes, and Artificial Neural Networks algorithms. As a result, the Random
Forest algorithm was found to give the best result.