Müşteri ilişkileri yönetiminde veri madenciliği

Abstract

ÖZET Günümüzde teknolojinin hızla ilerlemesiyle beraber insanların kendi aralarındaki ilişkiler ve hatta şirketlerin müşterileriyle olan ilişkileri de farklılaşmıştır. Bu yeni dönemde özellikle müşteri için rekabet daha yoğun hale gelmeye başlamış, coğrafi sınırlar göreceli hale gelmiş, pazarda daha fazla kişisel tercihlere önem verilmeye başlanmış ve bire bir pazarlama stratejileri ön plana çıkmaya başlamıştır. Bu şartlarda şirketler müşterilerinin sadakatini garanti edemez hala gelmiş ve müşterisine daha yakın olma ihtiyacı duymaya başlamışlardır. Bu durum yeni bir kavramı ortaya çıkarmıştır; Müşteri İlişkileri Yöntemi (CRM=Customer Relationship Management). İşletmeler bu yönetim biçimini uygularken bir takım araçları kullanmak ihtiyacı duymaktadırlar. Bunlardan birisi de veri madenciliğidir (Data Mining). Veri madenciliği en basit anlamda ham verinin bilgiye dönüştürülmesidir. İşletmeler; veri madenciliği tekniklerini kullanarak geleceğe yönelik öngörülerini oluşturur, müşteri davranışlarını, harcama kalıplarını ortaya çıkarırlar ve bu bilgileri geleceğe yönelik kararlarında ve stratejilerinde kullanırlar. Bu çalışmanın ilk bölümünde veri madenciliği bunun için gereken alt yapıyı oluşturan veri depoları ve OLAP (on-line analytical processing) teknolojileri gözden geçirilmiştir. Çalışmanın ikinci bölümünde ise bir süper marketin bir günlük satış bilgilerini kapsayan veri kümesinden, veri madenciliği tekniklerinden kural çıkarma ile müşteri harcama kalıplan belirlenmeye çalışılmıştır, işlem sonucunda 24 ürün kümesi belirlenmiş ve bulara bağlı 52 kural çıkarılmıştır. Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği Veri Ambarı Müşteri İlişkileri Yönetimi

ABSTRACT Recently, the rapid development of technology has differentiated relations not only among people but also between firms and their customers. In this new period, specifically competition for customer gain more importance as well as personel preferences in the market, geographic boundaries became relative and one to one marketing strategies have become very important. Under these conditions, since firms were not be able to guarantee their customers loyalty, they need to be closer to their customers. This situation has revealed a new concept; namely; Customer Relationship Management (CRM). While the firms put in practice this management style, they have to use some instruments. One of these instruments is data mining which means basic transformation of the raw data to information. Firms formulate their foresight as a guidance for future by using data mining techniques. By finding out costumer behaviours and their consumption models, they use these informations for future decisisons and strategies. In the first part of this study, data mining, data warehouse which is the necessary foundation for data mining and OLAP (on-line analytical processing) technologies have been studied. In the second part, by using data group of daily sales of a super market, customer consumption models have been tried to be identify with the rule making of data mining techniques. Finally, 24 product groups have been identified and 52 rules were formed related to these product groups. Key Words Data Mining Data Warehouse Customer Relations Management