Yeni bir müşteri kayıp yönetimi modeli: Perakende sektörü uygulaması
A new customer churn management model: Retail sector application
Yazar: ÖMER FARUK SEYMEN
Danışman: PROF. DR. NİHAL SÜTÜTEMİZ
Sakarya Üniversitesi / İşletme Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Üretim Yönetimi ve Pazarlama Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Kayıp müşteri tahminlemesi = Customer churn prediction ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Pazarlama alanında artan rekabetin getirdiği en büyük sorunlardan biri müşteri
portföyünde yaşanan kayıplar ve bu müşterilerin rakiplere yönelmesidir. Bu sebeple
perakende sektöründe bu müşteri kayıplarını ve geçişlerini engellemek, sadık
müşteriler yaratmak için bilişim teknolojileri araçlarını kullanmaya başlamışlardır.
Özelikle bilgisayar, veri tabanı ve matematiksel modelleri barındıran istatistiksel
programlar aracılığı ile firmalar, sadık olan müşterilerini tespit etmeye çalıştıkları gibi
kayıp olabilecek müşterileri de tespit etme konusunda çalışmaktadırlar.
Bu çalışmada perakende sektöründe faaliyet gösteren bir süpermarket zincirinden elde
edilen veriler kullanılarak müşteri portföyünde yer alan müşterilerin hangilerinin kayıp
olduğu, bu bilgi kullanılarak hangi müşterilerin ileriki zamanlarda kayıp olup firmayı
terkedebileceklerine yönelik sınıflandırma ve tahmin tekniklerinin kullanımını içeren
bir model önerisi sunulmuştur. Literatürdeki geçmiş çalışmalara göre kayıp olabilecek
müşterilerin tespiti, kayıp olmalarının önlenmesi ve tekrar sadık müşteri kapsamına
getirilmesini içeren tüm süreçlerin maliyetlerinin, bu müşterilerin kaybedilmesi halinde
yerlerine aynı karlılıkta ve bağlılıkta yeni müşteri kazanma sürecinin maliyetine göre
en az 5 veya 7 kat az olacağı belirtilmektedir. Bu sebeple kayıp olabilecek müşterilere
odaklanmak hem ekonomik açıdan oldukça faydalıdır hem de yeni müşteri kazanma
sürecinde karşılaşılabilecek zaman kaybı, ekonomik kayıp ve riskli durumlar önceden
elimine edilmiş olacaktır.
Çalışmada sunulan modellerde de perakende sektöründe uzmanların görüşlerinin ve
RFM haricindeki ek değişkenlerin sınıflandırma ve tahmin modellerindeki
performanslara olan etkisi incelenmiştir. Uzman görüşleri AHP yöntemini kullanılarak
RFM tabanlı tahmin modellerine eklenmiştir. Çalışma sonucunda uzman görüşünün
kullanıldığı modellerin sınıflandırma ve tahmin doğruluğu performans kriterlerine göre
isabetli ve olumlu sonuçlar sahip olduğu ortaya çıkmıştır.

Abstract:
One of the biggest problems brought about by the increasing competition in the field
of marketing is the churn of customer portfolio and the tendency of these customers
leaving to the competitors. For this reason, businesses in the retail sector have started
to use information technology tools to prevent these customer churn and transitions and
to create loyal customers. In particular, by means of statistical programs that contain
computers, databases and mathematical models, companies try to identify their loyal
customers as well as those who may be lost.
In this study, using the data obtained from a supermarket chain operating in the retail
sector, a model proposal is presented, which includes the use of classification and
forecasting techniques for which customers in the customer portfolio are churn
customers and which customers may be a churn customer in the future by using this
information. According to the previous studies in the literature, it is stated that the costs
of all processes including the detection of customers who may be churn, preventing
them from being churn and bringing them back into the scope of loyal customers will
be at least 5 or 7 times less than the cost of the process of acquiring new customers
with the same profitability and loyalty, in case of loss of these customers. For this
reason, focusing on customers who are likely be churn is both economically beneficial
and time loss, and risky situations that may be encountered in the process of acquiring
new customers will be eliminated in advance.
In the models presented in the study, the effects of the opinions of the experts
experienced in the retail sector and the additional variables other than RFM on the
performances of the classification and estimation models were examined. Expert
opinions were added to the RFM-based forecasting models using the AHP method. As
a result of the study, it has been revealed that the models in which expert opinion is
used have accurate and positive results according to the classification and estimation
accuracy performance criteria.