Müşteri yaşam boyu değeri endeksi ve veri madenciliğine dayalı bir karar destek modeli: Bir firma uygulaması
A decision support model based on customer lifetime value index and data mining: A case study
Yazar: İNANÇ KABASAKAL
Danışman: PROF. DR. HALUK SOYUER
Ege Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Endeks = Index ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Müşteri ilişkileri = Customer relationship ; Müşteri yaşam boyu değeri = Customer lifetime value ; Veri madenciliği = Data mining ; İşletmeler = Businesses

Özet:
İşletmeler açısından müşteri ilişkileri son yıllarda giderek önem kazanmış, işletmeler mevcut bilgi sistemleri ve CRM uygulamalarından yararlanarak müşterilere ilişkin bilgiyi faydaya dönüştürmek üzere çabalarını yoğunlaştırmıştır. Müşteri verilerinin toplanması, işlenmesi, bu yolla müşteri davranışlarının modellenmesi sonucunda işletme kararlarında fayda sağlayacak öngörülerin elde edilmesini amaçlayan birçok çalışma mevcuttur.
Müşteri yaşam boyu değeri ve müşteri sermayesi kavramları, işletme açısından müşterileriyle ilişkilerine bütüncül bir bakış açısı sağlanması bakımından önemlidir. Bu tez çalışmasında, daha çok davranış modellemeye dayalı müşteri segmentasyonu amacıyla kullanılan bir yöntem olan LRFM modeli esas alınarak bir işletmenin müşterilerine ilişkin müşteri yaşam boyu değeri endeks ortaya konulmuştur. Her ne kadar RFM temelli yöntemlerle müşteri yaşam boyu değeri hesabına yer veren çalışmalar bulunsa da, bu ölçümü geçmişe dönük işleterek bir endeks ortaya çıkaran geçmiş bir çalışmaya rastlanmamıştır. Böyle bir endeksin başta müşteri elde tutma çalışmaları olmak üzere çeşitli amaçlar doğrultusunda kullanılabileceği savunulabilir. Tez çalışmasında müşterilerin yaşam boyu endeksi aykırılık tespiti yöntemlerinden LOF analizi ile incelenmiş, yaşam boyu değer endeksinde LRFM boyutlarına göre kayda değer değişim görülen başlıca müşteriler saptanmıştır.
Kurgulanan yöntem ve geliştirilen örnek yazılım BATIÇİM A.Ş.'ne ait gerçek veriler ile test edilmiş; bulgular arasında yer alan ve endekse göre son haftalarda müşteri yaşam boyu değerinde olağan dışı düşüşler rastlanan müşteri endeksleri belirlenerek pazarlama yönetiminin tutundurma kararları bağlamında karar desteği sunan bir model ortaya konulmuştur.

Abstract:
Customer Relationship Management has been an essential topic in the marketing context. Various studies have focused on CRM systems and customer data to provide insights about customers for marketing management. Customer data is collected, analyzed, reported, and utilized to model customer behavior and provide decision support for managerial decisions.
The concepts "customer equity" and "customer lifetime value" provide a holistic perspective on the customer relations; thus, both are crucial for business management. In this thesis, an index has been introduced based on LRFM model that has been widely used for customer segmentation in previous research. Despite the prevalence of CLV estimation models based on RFM in prior studies, a shortage of analyses based on indexes with periodic estimation of lifetime values was noted in the literature review. It can be argued that such an index might be used in marketing management, especially for customer retention. In this thesis, a customer lifetime index was proposed based on LRFM model, and periodic LRFM combinations for customers were individually analyzed with LOF analysis for outlier detection. The CLV index and LRFM combinations were utilized as a temporal data set for various data mining techniques. A software prototype was implemented to perform LRFM analysis, outlier detection, and filter recent outliers. The model was tested on data supplied from BATIÇİM A.Ş., and noticeable outliers discovered were discussed along with LRFM components to provide managerial insights in customer retention.