ANALYZING TELEMARKETING DATASET WITH ASSOCIATION RULES AND CRISP-DM METHODOLOGY

Volume: 5 Number: 2 July 31, 2013
  • Muhammed Bilgehan Aytaç
  • Hasan Şakir Bilge
TR EN

TELE PAZARLAMA VERİLERİNİN BİRLİKTELİK KURALLARIYLA VE CRISP-DM YÖNTEMİYLE ANALİZ EDİLMESİ

Öz

Veri madenciliği ile pazarlama arasındaki yoğun etkileşim günümüz işletmelerinde yaygın bir hal almıştır. Veri tabanı pazarlaması adlı yeni bir anlayış doğmuş, işletmeler müşteri bölümleme ve müşteri ilişkileri gibi konularda bu yaklaşım çerçevesinde hareket etmeye başlamışlardır. Bu çalışmada son dönemde çok hızlı bir şekilde gelişen ve ilgi odağı olan veri madenciliğinin doğrudan pazarlama üzerine örnek bir uygulaması gerçekleştirilmiştir. Doğrudan pazarlamanın bir alt kolu olarak tanımlanabilecek tele pazarlama bankalar tarafından yoğun olarak kullanılmaktadır. Ancak bankaların müşterileriyle yaptığı görüşmeler çoğunlukla müşteriler tarafından hoş karşılanmamakta hatta çoğunlukla yapılan çağrılara müşteriler hiç yanıt vermemeyi tercih etmektedirler. Tele pazarlama başarımındaki bu düşüşü arttırabilmek için veri madenciliği önemli bir araçtır. Bankalar müşterilerini daha iyi tanıdıkça onlarla daha sağlıklı ilişki kurabilecektir. Bu çalışmada da birliktelik kurallarıyla yapılan analizler sonucunda bir bankanın müşterileri hakkında aydınlatıcı bilgiler üretilmeye çalışılmıştır. Uygulama kapsamında Portekiz’de bulunan bir bankanın verileri CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining; Çapraz Endüstri Veri Madenciliği Standart Süreci) yöntemiyle analiz edilmiştir. Bankaların veya müşterileriyle tele pazarlama yoluyla iletişim kuran diğer firmaların müşterilerini daha iyi tanımalarına ve tekliflerini en uygun yolla belirli müşterilere iletmelerine yönelik örnek bir veri madenciliği süreci sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

References

  1. AKBULUT, S. (2006). Veri Madenciliği Teknikleri İle Bir Kozmetik Markanın Ayrılan Müşteri Analizi Ve Müşteri Segmentasyonu. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
  2. AY D. ve ÇİL İ. (2008), Migros Türk A.Ş. de Birliktelik Kurallarının Yerleşim Düzeni Planlamada Kullanılması, Endüstri Mühendisliği Dergisi Özel Sayısı Cilt: 21 Sayı: 2 Sayfa: (14-29).
  3. BAI, Y. (2010) Practical Database Programming With Visual C#.NET. U.S.A: IEEE Press.
  4. CHAPMAN P., CLINTON J., KERBER R., KHABAZ T., REİNARTZ T., SHEARER C., ve WIRTH R. (2000). Step-by step Data Mining Guide, SPSS Inc..
  5. CHEN M.S., HAN J., ve YU P.S. (1996), Data Mining: An Overview from a Database Perspective, Ieee Transactıons On Knowledge And Data Engıjeerıng, 86, (s:866-883).
  6. ÇANKIRI, S., KARTAL, E., YILDIRIM, K. ve GÜLSEÇEN, S . (2009). Organizasyonlarda Bilgi Yönetimi Sürecinde Veri Madenciliği Yaklaşımı, Bilgi Çağında Varoluş: “Fırsatlar ve Tehditler” Sempozyumu, 01-02 Ekim, İstanbul.
  7. EMEL, G.G. ve TAŞKIN, Ç., (2005), Pazarlama Stratejilerinin Oluşturulmasında Bir Karar Destek Aracı: Birliktelik Kuralı Madenciliği, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitü Dergisi, 7(3), (s:30-59).
  8. EMEL, G.G. ve TAŞKIN, Ç., (2005), Veri Madenciliğinde Karar Ağaçları Ve Bir Satış Analizi Uygulaması, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6(2), (s:221-239).

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

-

Journal Section

-

Authors

Muhammed Bilgehan Aytaç

Hasan Şakir Bilge

Publication Date

July 31, 2013

Submission Date

July 14, 2016

Acceptance Date

-

Published in Issue

Year 2013 Volume: 5 Number: 2

APA
Aytaç, M. B., & Bilge, H. Ş. (2013). TELE PAZARLAMA VERİLERİNİN BİRLİKTELİK KURALLARIYLA VE CRISP-DM YÖNTEMİYLE ANALİZ EDİLMESİ. Aksaray Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(2), 25-40. https://izlik.org/JA88DU38XK