LEE- İşletme Mühendisliği-Yüksek Lisans
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Yazar "Kirişçioğlu, Nergis" ile LEE- İşletme Mühendisliği-Yüksek Lisans'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgePazar bölümlendirmede GSP analizine dayalı bir modelleme çalışması(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Kirişçioğlu, Nergis ; Burnaz, Şebnem ; 629353 ; İşletme Mühendisliği Anabilim DalıHızlı değişen pazarlarda ve kar marjlarının küçüldüğü sektörlerde; özellikle yüksek sayıda ve farklı profillerde müşterisi olan işletmeler için mevcut müşterileri uzun vadede memnun etmek ve elde tutmak, en az yeni müşteri elde etmek kadar önemli bir konudur. Bu nedenle işletmeler yaptıkları çalışmalarda, müşteri odaklı olmaya büyük öncelik vermektedir. Sürekli değişen ve gelişen dünyada müşterilerin talepleri, günlük yaşantıları ve öncelikleri de hızlı bir şekilde değişmektedir. Bu nedenle artık işletmelerin de müşteri odaklılık anlayışında yeni nesil yaklaşımlara yönelmesi gerekmektedir. Bu noktada gelişen teknoloji ile birlikte aynı hızda ilerleyen analitik yöntemlerin yeri şüphesiz ki oldukça önemlidir. Literatür incelendiğinde, müşteri verilerinin toplanması, işlenmesi, bu yolla müşteri davranışlarının modellenmesi sonucunda işletme kararlarında fayda sağlayacak öngörülerin elde edilmesini amaçlayan birçok çalışmanın mevcut olduğu görülmektedir. Müşteri yaşam boyu değeri ve müşteri sermayesi kavramları, işletme açısından müşterileriyle ilişkilerine bütüncül bir bakış açısı sağlanması bakımından önemlidir. Öncelikle, bu tez çalışmasında, bankacılık sektöründe, perakende bankacılık müşterileri için müşteri davranış ve ihtiyaçları temel alınarak yeni bir pazar bölümlendirme yapısının oluşturulması ve her bir pazarın özelliklerine uygun kampanya stratejilerinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Yöntem olarak, daha çok davranış modellemeye dayalı pazar bölümlendirme amacıyla kullanılan bir model olan GSP (Güncellik, Para, Sıklık) tekniği esas alınmıştır. Perakende bankacılık müşterileri, veri madenciliğinde kümeleme tekniklerinden biri olarak kullanılan K-ortalamalar algoritması aracılığıyla müşterinin en yakın zamandaki işlemi, işlem sıklığı ve işlem miktarı boyutlarına göre bölümlendirilmiş, sonrasında ise müşteri yaşam döngüsü içerisindeki aşamaya uygun olacak kampanya stratejileri önerilmiştir. Kurgulanan yöntem ve önerilen stratejiler ile yaşam döngüsü içerisinde müşterinin döngünün hangi kısmında olduğunun proaktif olarak belirlenmesi, böylelikle müşteri ihtiyacına uygun ve bu ihtiyaca doğru zamanda cevap verecek bir yapı oluşturulması hedeflenmektedir.