Müşteri şikayetlerinin veri madenciliği algoritmalarıyla incelenmesi ve üretim yapan bir kamu kuruluşunda uygulama
Analysis of customer complaints by using data mining algorithms and practice at a producing public institution
Yazar: MERVE ÖZER
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET BAŞ
Gazi Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Kamu kuruluşları = Public institutions ; Müşteri ilişkileri = Customer relationship ; Müşteri şikayetleri = Customer complaints ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Bilgi teknolojilerindeki gelişme, küreselleşme ve değişen müşteri profili işletmelerin müşteri ilişkileri stratejilerini de etkilemiştir. İşletmeler müşteri memnuniyetini ve sadakatini arttırmak, pazar payını büyütmek ve müşteri mevcudiyetini genişletmek için müşteri merkezli yönetim yaklaşımına önem vermeye başlamışlardır. Bu yönetim yaklaşımı kapsamında işletmelerin ilgilenmesi gereken en önemli konulardan biri müşteri şikayetleridir. Müşteri şikayetlerinin etkin bir şekilde yönetilmesi hem mevcut müşterilerin memnuniyetini arttırarak müşteri sadakatinin sağlanmasını sağlayacak hem de işletmelerin kendileri ile ilgili olumsuzlukları düzeltmelerine ve böylece potansiyel müşterileri daha kolay kazanmalarına yardımcı olacaktır. Şikayet yönetimi sürecinde işletmelerin veritabanlarında biriktirdikleri veriler oldukça önemlidir. Bu veriler üzerinde ürünler, müşteriler ve şikayetler ile ilgili çeşitli analizler yapılarak hangi müşterilerin hangi ürünlerden şikayet ettiği ve hangi ürünlerden hangi türde şikayetler geldiği tespit edilebilir. Veri madenciliği teknikleri ile yapılacak veri analizleri sayesinde müşteri şikayetleri ile ilgili veritabanında tutulan verilerden anlamlı bilgi ve örüntüler çıkarılabilir. Elde edilen bilgiler ise orta ve uzun vadeli kararlarda karar mekanizmalarına destek olacaktır. Bu tez çalışmasında, kamu sektöründe faaliyet gösteren ve ürünlerinin yaklaşık %97 sini ihraç eden bir şirketin müşterileri şikayetlerine ilişkin verileri veri madenciliği tekniklerinden Apriori algoritmasıyla incelenerek, şikayetler arasında birliktelik kuralları tespit edilmeye çalışılmıştır. Tespit edilen birliktelik kuralları ile daha etkin sonuç verecek şikayet yönetimi stratejileri geliştirmek mümkündür.

Abstract:
The development in information technologies, globalization and changing customer profiles have affected customer relations strategies of businesses. Businesses have started to attach importance to customer-driven management approach, with a view to enhance customer satisfaction and loyalty, to grow its market share and to expand customer existence. Within the framework of this management approach, one of the most important matters that the businesses need to address is customer complaints. Effective management of customer complaints will not only ensure customer loyalty by enhancing the satisfaction of existing customers, but also help the businesses correct the negativities related to themselves, thus making their potential customers earn more easily. The data collected by businesses in their databases in the complaint management process are highly important. Which customers complain from which products and what kind of complaints are received for which products can be identified by conducting various analyses, regarding the products, customers and complaints, on such data. Significant information and patterns can be acquired from the data kept at the database about customer complaints, by means of data analyses to be carried out by data mining techniques. The acquired information will support decision-making mechanisms in medium-term and long-term decisions. In this thesis study, customer complaints data of a company operating in the public sector and exporting approximately 97% of its products have been analyzed by means of the Apriori mechanism, one of the data mining techniques, and the rules of association have been endeavored to be identified among the complaints. It is possible to develop complaint management strategies that will give more effective results, by means of the identified rules of association.