Müşteri İlişkileri Yönetiminde İş Zekası Ve Veri Madenciliği Yöntemleri

Abstract

Bu çalışmada, iş zekası ve veri madenciliği yöntemlerinin müşteri ilişkileri yönetimini ne şekilde destekledikleri anlatılmıştır. İlk olarak, iş zekası kavramı ve verinin yararlı bilgiye dönüşümden oluşan iş zekası değer zinciri açıklanmıştır. Veri madenciliğin etkileşimli çevrimi ve Pazar Sepeti Analizi, Belleğe Dayalı Muhakeme ve Sinir Ağları gibi veri madenciliğin başlıca yöntemleri irdelenmiştir. Bu bölümlerin amacı, yöntemlerin derinlemesine anlaşılmasını sağlamaktır. Veri madenciliği, veri tabanındaki girdilerle müşteri davranışını tahmin eden modeller kurmaktadır. Veri madenciliği her ne kadar değerli enformasyon sağlayan güçlü yöntemler seti olsa dahi, asıl kritik faktör şirketlerin iş fırsatlarını tanımlayabilme ve elde edilen enformasyonu doğru şekilde kullanabilme yeteneğidir. Son olarak, sinir ağları ile kurulabilecek bir kredi skor sistemi uygulaması önerilmektedir.In this study is described how business intelligence and data mining techniques can help customer relationship management. First, business intelligence concept and its value chain, the transition of data into wisdom are explained. Then data mining virtuous cycle and its principal techniques like Market Basket Analysis, Memory Based Reasoning and Neural Networks are analyzed. The intention of these chapters is to provide understanding, insight and background. Data mining build models by using inputs from a database to predict customer behavior. Although data mining is a powerful set of techniques which provide valuable information, the critical factors are the ability of companies to identify the business opportunity and to use information obtained in the right way. Finally, a credit scoring system which can be formulated by neural networks is suggested.