Prediction of churn rate for prepaid customers in turkish telecom industry

Telekom sektörü yıllar içerisindeki dijital gelişmelerle birlikte tüm dünyadaki en önemli ve en rekabetçi pazar haline geldi. Telegraf ile başlayan telekomunikasyon sektörü zaman içinde günümüz dünyasında kullandığımız mobil servisler haline dönüştü. Önümüzdeki yıllarda da daha dijital deneyimler ile müşterilerle buluşan, daha da rekabetçi şirketler ile karşılaşacağız gibi gözüküyor. Yakın geçmişşe baktığımızda telekomunikasyonun 4 evreden geçtiğini görüyoruz. Bunlardan ilki, sabit hat olarak adlandırılan kablolu hat ile iletişim sağlanan dönemdir. İkinci evrede ise artık sektör, yavaş yavaş mobil telefona evrilmiştir. Bu dönem şirketlere en çok gelir getiren evredir ve hala sürmektedir. Üçüncü evre ise veri iletişim internet olarak adlandırılan şirketlere en çok gelir getiren diğer bir evredir. Bu devir de günümüzde hala sürmektedir. Veri trafiği arttıkça da sürmeye devam edecektir. Dördüncü ve son evre ise mobil veri evresidir. Telekom pazarının 2005'ten bu yana akıllı telefonların hayatımıza girmesiyle çok yoğun bir şekilde büyüdüğünü görmekteyiz. Bu noktada şirketler, ürün portföylerini genişletmiş, artan talebi karşılacak fiyat stratejileri belirlemiş ve paralelde ise servis sağlayıcısı için sürekli olarak yatırımlar yapmaya devam etmiştir. Dünyanın dijitalleşmesi ile birlikte mobil telefonlar da artık insanlığın en önemli iletişim aracı olmuştur. Bu noktada, daha da dijitalleşerek her an hayatın içine 'bağlı' olmak insanlar için önemli bir hedef olmaya başlamıştır. Tüm dünyada olduğu gibi Türkiye'de de mobil pazar büyük bir gelişme göstermiş ve müşterilerin sektöre ve dijitalleşmeye bakış açıları değişmiştir. Müşteriler, eskiden ürünlerin fiyatlarına göre seçim yaparken, günümüzde bu durum mükemmel müşteri deneyimine evrildi. Bununla birlikte artık müşteriler ucuz ürün yerine kaliteli ürün talep etmeye başladılar. Bu noktada, şirketler için sadık müşteriler, yeni müşteri edinmekten daha değerli hale geldi. Araştırmalarda ise, yeni müşteri edinmenin, halihazırda olan müşteriyi elde tutmaktan şirketler için çok daha fazla maliyetli olduğu belirtilmektedir. Telekomunikasyon sektörü yukarıda da bahsedildiği gibi şirketlerin dijitalleşmesinde ve buna ek olarak ülkelerin sosyo-ekonomik gelişmelerinde büyük önem teşkil etmektedir. Bununla birlikte sektör hızla büyümektedir. Türkiye pazarını ele alırsak, sabit müşteriler 11.3 milyon iken, mobil pazar müşterileri 77.8 milyona ulaşmıştır. Bu müşterilerin kullanım detaylarına bakacak olursak, Avrupa ülkeleri arasında en çok konuşan ülkenin 442 dakika ile Türkiye olduğunu görmekteyiz. Türkiye pazarındaki telekomunikasyon şirketlerinin geçtiğimiz yılki pazar payları ise Turkcell 40 ,5%, Vodafone 37,9% ve Turk Telekom 21,6% olarak raporlanmıştır. Durum böyleyken şirketler, rekabetçi pazardaki yerlerini sağlamlaştırmak için çeşitli müşteri tutundurma çalışmaları gerçekleştirmekteler. Bu çalışmaların içerisinde en önemlisi de, var olan müşteriyi rakibe kaybetmemek için yapılan çalışmalardır. Özellikle, sektörde Mobil Numara Taşıma işleminin yaygınlaşması ve kolaylaşmasıyla birlikte, müşteri veri analizi şirketler için daha da önemli bir noktaya taşınmış durumda. Örnekle açıklayacak olursak, 2017 yılı içerisinde 3.3 milyon numara şebekeler arasında taşınmış, bu sayı Mobil Numara Taşıma özelliği hayatımıza girdiğinden bu yana ise 112. 3 milyonu aşmıştır. Müşteri kaybı, telekom dünyasında 3 farklı faza ayrılır. Birinci faz, müşterinin hala şirlet müşterisi olarak aktif şekilde kullanım yaptığı evredir. Bu evrede şirket, müşteriden gelir kazanmaya devam eder. İkinci fazda, müşteri hala şirketin müşterisidir fakat kullanım sıklığı azalmıştır. Ek olarak da şirkete kazandırdığı gelir azalmıştır. Bu noktada kullanımların analizleri yapılarak ne zaman gideceği tahmin edilmeli ve ona uygun teklifler sunulmalıdır. Üçüncü ve son aşamada ise, müşteri tamamen bulunduğu operatörü kullanmayı bırakmış ve başka bir operatöre geçmişştir. Bu evreden önce müşterinin gitmesine müdahale edilmelidir. Müşterinin geçmişş verilerine dayanarak yapılan gelecek tahminlemeleri optimal olarak hesaplandığında, şirketlerin gelir kaybını önlediği bilinmektedir. Bu tahminlemelere göre yapılan müşteri tutundurma aktiviteleri, yeni müşteri kazanımı için harcanan maliyetlerden çok daha verimli olduğundan da literatürde bahsedilmiştir. Ancak, müşteri tutundurma aktivitelerinin de doğru müşterilere yapılması, bir maliyet kalemini daha düşürerek optimizasyonu sağlamamıza yardımcı olur. Bu noktada abone hareketi tahminlemesi yöntemleri oldukça önem kazanmaktadır. Abone hareketi tahminleme yöntemleri, şirketlere müşterilerin geçmişş davranışsal verilerini inceleyerek onların diğer operatörlere gidişlerini tahminlemeye yardımcı olur. Bu tahminleme ile birlikte gitme ihtimali yüksek olan müşterileri belirlenir ve bu müşterilere özel yapılacak olan tutundurma aktiviteleri ve stratejileri oluşturulur. Yukarıda da bahsedildiği gibi, abone hareketi tahminleme yöntemleri şirketlere, rakipler karşısında oldukça avantaj sağlar. Doğru yöntemler ile müşteriye yakşalışdığında ve kullanımlar analiz edildiğinde müşteriye uygun teklifler sunularak müşterinin rakibe gitmesi önlenebilir. Bu noktada, telekom sektörü halihazırda gelişmiş bir sektör olduğu ve yeni müşteri kazanımının olan müşteriyi tutmaktan şirkete daha çok maliyet getirdiğini göz önünde bulundurursak, müşterilerden daha fazla gelir sağlayabilmek için şirketlerin var olan müşteri tutundurma aktivitelerine yönlenmesi gerektiğini görüyoruz. En temel müşteri tutundurma aktiviteleri genellikle üst tarifeyi önerme, alt tarifeyi önermektir. Bu noktada görüyoruz ki telekom şirketleri aslında müşterinin davranışlarını pazarlama aktiviteleriyle etkileyerek onların daha fazla kullanım yapmasını sağlamaya odaklanmış durumdalar. Telekom endüstrisinde, diğer bir alternatif pazarlama aktivitesi ise müşteriyi daha sadık tutmak adına faturasızdan faturalıya geçirmektir. Bu stratejideki en önemli nokta, faturalı müşterilerin şirketlere çok daha fazla kişi başı ortalama gelir getirmesidir. Abone hareketi tahminlemenin doğruluğu şirketler için oldukça önemli bir gelir kalemidir. Abone hareketi hesaplama için birçok program ve method kullanılmaktadır. Genellikle bu metodlar, gıda ya da telekom gibi müşteri sadakatinin çok önemli olduğu endüstrilerde kullanılmaktadır. Örnekle açıklayacak olursak, müşterinin dikkatini çekmek ve onu kazanmak sektördeki yarıştan ötürü gıda endüstrisinde oldukça kritiktir. Bu yoğun yarışın sonucu olarak, abone kaybı diğer sektörlerden çok daha fazlardır. Bunu önlemek amacıyla şirketler, müşterilerin davranışlarını anlamak ve yeni stratejiler yaratmak zorunda kalmışlardır. Bu noktada da yukarıda bahsedilen abone hareketi hesaplama metodları oldukça önem kazanmış ve sektörde adeta vazgeçilemez olmuştur. Bu yöntemleri kullanarak şirketler, farklı stratejiler kurup yeni teklifler sunarak müşterilerinin daha sadık olmasını sağlamaya çalışmaktadırlar. Abone hareketi tahminlemesi için literatürde birçok yöntemden bahsedilmiştir. Ancak yöntemlerden önce abone hareketi tahminlemesi için kullanılacak değişkenlerin belirlenmesi oldukça önemlidir. Bu değişkenlere literatür taranarak ve müşterilerin kullanımları incelenerek karar verilebilir. Literatürde en önemli abone hareketi tahminlemesi değişkenleri; indirim oranı, servis kalitesi, arama kalitesi, tarife ücreti, müşteri desteği olarak bulunmuştur. Ancak bunlara ek olarak, müşterilerin veri, ses, dakika kullanımları, yurt dışı arama oranları, diğer operatörleri arama sıklıkları, kontör yükleme sıklığının da önemli değişkenler olduğundan bahsedilmiştir. Bunlara ek olarak, çeşitli araştırmalarda, dakika, veri ve SMS kullanım oranları, aylık fatura ödeme tutarı ve faturasız müşteriler için aylık kontör yükleme sıklığı abone hareketinin tahminlemesinde birbirleriyle ilişkisi olan değişkenler olduğundan bahsedilmiştir. Kullanımlar ve ödeme planı haricinde davranışsal sadakat ve müşterinin operatörde bulunma süresi, şirkete olan memnuniyeti pozitif etkilemektedir. Ancak, her ne kadar durum böyle olsa da, ürün ve servislerden memnun olan müşteriler kesinlikle operatöre sadıktır gibi bir yorum yapamayız. Müşteri memnuniyeti ve operatörde bulunma süresi doğrusal ve basit bir ilişki değildir. Çünkü operatördu bulunma süresi üzerinde ürün/servis kalitesi, fiyat algısı, sosyal çevre ve kontrat süresi gibi diğer etkenler de vardır. Buna ek olarak, bağlılık ve memnuniyet arasındaki ilişki müşteri memniyet skoruna da bağlıdır. Örneğin, düşük memnuniyet skoru veren bir müşteri, başka bir operatöre gitmeye yatkındır gibi yorumlanabilir. Tezin içeriğini oluşturan faturasız müşteriler genellikle, göçmenler, genç segment ve harcamalarını kontrollü yapmak isteyen segmentler tarafından tercih edilmektedir. Faturasız hat kullanımı, mobil numara taşımanın kolaylaşmasıyla daha da yaygınlaşmıştır. Bu tez içerisinde faturasız müşterilerin geçmişş verileri SPSS V22. 0 programı üzerinde Karar Ağaçları yöntemiyle incelenmiş ve sonuçlarından bahsedilmiştir. Sonuçta, davranışsal ve demografik verilerin abone hareketi tahminlemesini etkilediği ortaya konmuştur. Özellikle, diğer operatörlerdeki müşteriler ile konuşma süresi, tarife aşım süresi, müşterinin şirket bazında bulunma süresi ve yaşı seçilen değişkenler içerisinde en yüksek doğruluğu veren değişkenler olarak bulunmuştur. Karar Ağaçları yöntemini veriye uygulamadan önce, değişkenlerin birbirleriyle olan ilişkileri incelenmiş ve veri üzerindeki dağılımlarına bakılmıştır. Bu dağılımlara göre değişkenler gruplandırılarak yorumlama kolaylaştırılmıştır. Birbirleri ile ilişkili çıkan değişkenler, Karar Ağaçları yöntemi sonucunda çıkan verilerle de karşılaştırılmıştır. Bunlara ek olarak, faturasız müşterilerin müşteri bazından ne zaman tamamen gittiğinin bilinmemesi ve şirket sistemlerinde müşterilerin 'giden' olarak işaretlenmesinin belirli bir süre kontör yüklememesi durumuna göre verilmesi, davranışsal verilerin doğruluğunu olumsuz etkilemektedir. Bu sebeple giden müşterilerin kullanım bazlı hareketleri Karar Ağacı'nı etkilemiştir.