TELEKOMÜNİKASYON SEKTÖRÜNDE PSO İLE MÜŞTERİ SEGMENTASYONU


Özmen M., Delice Y. , Kızılkaya Aydoğan E.

Bilişim Teknolojileri Dergisi, vol.11, no.2, pp.163-173, 2018 (National Refreed University Journal)

  • Publication Type: Article / Article
  • Volume: 11 Issue: 2
  • Publication Date: 2018
  • Doi Number: 10.17671/gazibtd.368460
  • Title of Journal : Bilişim Teknolojileri Dergisi
  • Page Numbers: pp.163-173

Abstract

Rekabetçi piyasa ekonomisi koşullarında, işletmelerin gelişiminde etkili olan en önemli kaynak müşterilerdir. Farklı müşteri gruplarının tercihlerini, alışveriş tutumlarını ve fiyat duyarlılıklarını anlamak pazarlama faaliyetlerinin yönelimi açısından çok önemlidir. Bu durumda müşteri segmentasyonu hedef pazardaki uygun müşteri gruplarını seçmek için kullanılmaktadır. Bu çalışmada Türkiye'nin ilk 100 telekomünikasyon şirketlerinden birine müşteri segmentasyonu uygulanmıştır. Çalışmada yer alan firma, veri ambarında müşteri davranışlarıyla ilgili çağrı detayları, fatura bilgisi, müşteri demografik özellikleri gibi çok miktarda veri toplamıştır. Bu verilerin boyutu, manuel analizin mümkün olmadığı kadar büyüktür. Bununla birlikte; bu veriler operasyonel ve stratejik amaçlar için uygulanabilecek değerli bilgileri barındırmaktadır. Bu verilerden anlamlı bilgi çıkarmak için gelişmiş veri madenciliği teknikleri gereklidir. Bu çalışmada, PSO tabanlı kümeleme tekniği ve DB uygunluk fonksiyonu ile müşteri segmentleri belirlenmiştir. 

Rekabetçi piyasa ekonomisi koşullarında, işletmelerin gelişiminde etkili olan en önemli kaynak müşterilerdir. Farklı müşteri gruplarının tercihlerini, alışveriş tutumlarını ve fiyat duyarlılıklarını anlamak pazarlama faaliyetlerinin yönelimi açısından çok önemlidir. Bu durumda müşteri segmentasyonu hedef pazardaki uygun müşteri gruplarını seçmek için kullanılmaktadır. Bu çalışmada Türkiye'nin ilk 100 telekomünikasyon şirketlerinden birine müşteri segmentasyonu uygulanmıştır. Çalışmada yer alan firma, veri ambarında müşteri davranışlarıyla ilgili çağrı detayları, fatura bilgisi, müşteri demografik özellikleri gibi çok miktarda veri toplamıştır. Bu verilerin boyutu, manuel analizin mümkün olmadığı kadar büyüktür. Bununla birlikte; bu veriler operasyonel ve stratejik amaçlar için uygulanabilecek değerli bilgileri barındırmaktadır. Bu verilerden anlamlı bilgi çıkarmak için gelişmiş veri madenciliği teknikleri gereklidir. Bu çalışmada, PSO tabanlı kümeleme tekniği ve DB uygunluk fonksiyonu ile müşteri segmentleri belirlenmiştir.