Perakende sektöründe kümeleme algoritmaları ile müşteri segmentasyonu ve RFM modeli
Customer segmentation and RFM analysis using clustering algorithms in retail industry
Yazar: SAMET KANCA
Danışman: DOÇ. DR. YAKUP ÇELİKBİLEK
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde teknolojinin gelişimi ile birçok sektörde olduğu gibi perakende sektöründe de gelişim ve dijital dönüşüm yaşanmaktadır. Bu çalışma, teknolojinin hızla geliştiği ve veri biliminin her sektörde önem kazandığı bir dönemde, perakende sektöründe müşteri segmentasyonunun önemini vurgulamaktadır. Özellikle tekstil perakendeciliği alanında, müşteri satın alma davranışlarının doğru bir şekilde analiz edilmesi ve segmente edilmesi, işletmelerin müşteri ilişkilerini yönetme ve pazarlama stratejilerini belirleme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Bu çalışma, bir tekstil perakendecisinin maskelenmiş verilerini kullanarak, RFM modeli ile müşteri segmentasyonu yapmayı hedeflemektedir. Veriler, ön işleme tabi tutulmuş ve RFM değerleri hesaplanmıştır. Ardından, K-ortalama ve bulanık C-ortalama algoritmaları kullanılarak müşteri kümeleri oluşturulmuştur. Oluşturulan bu kümelerin sonuçları değerlendirilmiş ve müşteri gruplarına yönelik yorumlar yapmak için kullanılmıştır. Sonuçlar, müşteri segmentasyonunun, perakende sektöründe müşteri davranışlarını anlamak, müşteri ilişkilerini yönetmek ve etkili pazarlama stratejileri geliştirmek için ne kadar önemli olduğunu göstermektedir. Bu çalışma, perakende sektöründeki işletmelerin, müşteri verilerini etkin bir şekilde kullanarak, müşteri memnuniyetini artırmak ve işletme performansını iyileştirmek için nasıl stratejiler geliştirebileceğine dair değerli bilgiler sunmaktadır.

Abstract:
With the development of technology, as in many sectors, the retail sector is also experiencing development and digital transformation. This study emphasizes the importance of customer segmentation in the retail sector in a period where technology is rapidly developing, and data science is gaining importance in every sector. Especially in the field of textile retailing, the correct analysis and segmentation of customer purchasing behaviors play a critical role in managing customer relationships and determining marketing strategies for businesses. This study aims to perform customer segmentation using the masked data of a textile retailer with the RFM model. The data has been preprocessed and RFM values have been calculated. Then, customer clusters were created using K-means and Fuzzy C-means algorithms. These clusters were evaluated to make comments on customer groups. The results show how important customer segmentation is to understand customer behaviors in the retail sector, manage customer relationships, and develop effective marketing strategies. This study provides valuable information on how businesses in the retail sector can develop strategies to increase customer satisfaction and improve business performance by effectively using customer data.