Tasarım Mimarlık ve Mühendislik Dergisi
Yazarlar: ["Hande Esin AKYİĞİT", "Tuğrul TAŞCI"]
Konular:-
Anahtar Kelimeler:Müşteri Kaybı Analizi,Makine Öğrenmesi,Rastgele Orman,Karar Ağacı,K-En Yakın Komşu
Özet: Hızlı büyüyen ve rekabet gücünün arttığı günümüzde, yeni müşteri edinme çabası ve maliyeti var olan müşteriyi kaybetmeme çabası ve maliyetinden fazla olması, firmaları var olan müşterilerin kaybedilmemesi gerektiği düşüncesine itmiştir. Güçlü rakiplerin olduğu sektörde tüketicilerin bir ürün veya hizmet sebebiyle bir şirketi tercih edip ihtiyaçlarını devamlı olarak bu şirket üzerinden karşılayan sadık müşteri portföyünü arttırmak amacıyla müşterinin tercih ettiği bir ürün veya hizmeti bırakma ihtimali üzerine analitik çalışmalar yapılmıştır. Mevcut müşterilerin profilleri ve davranışları incelenerek şirketi bırakma ihtimali olan müşterileri bulma, bu müşterilerin memnuniyetlerini arttırmayı hedefleyen müşteri kayıp analizi, stratejik karar verme ve planlama sürecinin en önemli aşamalarından biri olmaktadır. Bu çalışmada bankacılık, telekomünikasyon, e-ticaret gibi müşteri sayısı ile gelir miktarının doğru orantılı olduğu sigortacılık sektöründe var olan şirketin verileri kullanılarak bir müşteriye ait içerisinde yaş, cinsiyet, doğum yeri gibi sosyodemogrofik bilgilerin yanı sıra kullanılan araç marka, model bilgilerinin de bulunduğu öznitelikler belirlenmiştir. Belirlenen öznitelikler makine öğrenmesi algoritmalarından Karar Ağacı (Desicion Tree) Algoritması, Rastgele Orman (Random Forest) Algoritması ve K-En Yakın Komşu (K Nearest Neighborhood) Algoritmaları ile terk eden müşterilerin profilleri analiz edilip, terk etme ihtimali olan müşteriler tahmin edilmiştir. Çalışmada en başarılı sonucu veren Rastgele Orman (Random Forest) Algoritması ile bu çalışma bir sınıfa dâhil edilip son kullanıcı tarafından sürekli yapılmasına olanak sağlanmıştır.