Müşteri Odaklı Pazarlama Stratejileri için Veri Madenciliği Teknikleri Kapsamında Perakende Sektöründe Kümeleme Analizi Uygulaması
Application of Clustering Analysis in Retail Sector within the Scope of Data Mining Techniques for Customer Oriented Marketing Strategies
Yazar: Namlı, Ersin; Murat, Sümeyra
Dergi: Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Vol. 10, 2019
Anahtar kelimeler: Veri Madenciliği,Kümeleme,Tüketici Davranışları,pazarlama ; Data Mining,Clustering,Customer Behavior

Günümüzrekabetçi ortamında pazarlama kavramının sadece satış ve reklam anlayışı ilesınırlandırılamayacağı ekonomik göstergeler ve pazar paylarındaki değişimlerneticesinde kolaylıkla anlaşılmaktadır. pazarlamada ki temel noktanın tüketici ihtiyaçlarının araştırılıp ortayaçıkarılmasından, satın alma sonrası müşteri sadakati ve memnuniyetine kadarolan geniş bir süreç olduğu yapılan bilimsel çalışmalar ve araştırmalarlaortaya konmuştur. Tüketicilerinürün veya hizmet satın alırken nasıl karar verdikleri kişisel, sosyal vepsikolojik olarak hangi parametrelerden etkilendikleri satış sonrasıfirmalardan beklentileri tüketicilerin davranışlarını belirlemektedir.İşletmeler pazarlama stratejilerini tüketicileri çeşitli gruplara ayırarak,davranışları benzerlik gösteren müşterilerine benzer stratejileri uygulayarakPazar paylarını, marka değerlerini ve karlılıklarını arttırmayaçalışmaktadırlar. Buna ek olarak Firmalar müşteri ilişkilerini verimli vefaydalı bir biçimde yönetebilmek için birçok bilimsel yöntem kullanarak müşterisegmentasyonu yapmaktadırlar. Son yıllarda popülaritesi gittikçe artan   veri madenciliği tekniklerinden,sınıflandırma, kümeleme ve birliktelik analizi gibi yöntemlerin oldukçabaşarılı sonuçlar verdiği görülmektedir. Buçalışmada ülkemizin lokomotif sektörlerinden olan tekstil sektörü kapsamındaperakende tekstil satış verileri incelenmiştir. İki Aşamalı Kümeleme Analiziyöntemi ve Beklenti Maksimizasyonu algoritması kullanılarak müşteri gruplarınaözel promosyon ve kampanya çalışmalarına ek olarak müşteri odaklı pazarlamastratejileri geliştirmek için kümeleme analizi yapılmıştır. Elde edilen müşterisegmentesyon sonuçları doğrultusunda firma için akıllı pazarlama önerileri vestratejiler ortaya konmuştur.

In today's competitiveenvironment, marketing concept can not be limited only by sales and advertisingunderstanding, as a result of economic indicators and changes in market sharesis easily understood. The main point in marketing is a wide process fromexploring and revealing consumer needs, post-purchase service, customer loyaltyand satisfaction. is laid out by studies and researchHow consumers decide when buyingproducts or services, which parameters are affected by personal, socially andpsychologically, the expectations of after-sales firms are consumers'determines their behavior. Business marketing strategies by dividing consumersinto a variety of groups, applying similar strategies to their customers whosebehavior is similar to their customers, market shares, brand values and aretrying to increase their profitability. In addition, companies are engaged incustomer segmentation using many scientific methods to manage customer relationshipsefficiently and beneficially. From the increasingly popular data miningtechniques in recent years, methods such as classification, clustering andassociation analysis show quite successful results.In this study, retail textilesales data were analyzed within the scope of the textile sector, which is oneof the locomotive sectors of our country. Customer-oriented marketingstrategies in addition to promotional and campaign work for customer groupsusing Two-Step Clustering Analysis method and Expectation Maximizationalgorithm was conducted clustering analysis to improve. Intelligent marketingproposals and strategies for the company are presented in accordance with theresults of the customer segmentation.