Müşteri analizinde veri madenciliği kullanımı ve bir uygulama
| dc.contributor.advisor | Aytulun, Sabahattin Kerem | |
| dc.contributor.author | Hacıosmanoğlu, Özlem | |
| dc.date.accessioned | 2025-03-10T18:42:06Z | |
| dc.date.available | 2025-03-10T18:42:06Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.department | Enstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı | |
| dc.description.abstract | Perakende sektörü; tüketici ve üretici arasındaki hizmeti sağlayan köprüdür. Üretici yoğunluğunun arttığı bir dünyada yeni doğan her marka rekabetin içine doğmaktadır. Dolayısıyla yapılan alışverişlerin işletmeye katmadeğer olarak dönmesini sağlamak ve müşteri bağlılığını sağlamak için pazarlama yaklaşımları gerekmektedir. Müşteri alışveriş alışkanlıkları ve ihtiyaçları dikkate alınarak oluşturulan müşteri profillerine uygun olarak müşteri memnuniyetini arttıracak pazarlama stratejileri geliştirilmelidir. Dünyaca ünlü Online perakende sitesinin satışlarından oluşan veri setinde müşterilerin ID,Ülke,alınan ürün adı,tarih ve adet bilgileri bulunmaktadır. Bu verilerin veri madencliği yöntemleri sayesinde müşterilerin alışkanlıkları, bu alışkanlıklara göre profillenmesi gün geçtikçe önem kazanmaktadır. Yapılan veri madenciliği çalışmasının neticesinde müşterilerin rutin olarak aldıkları ürünün yanında beraber alabilecekleri ürünler, müşteri profilleri, hangi ürüne müşterinin ihtiyaç duyabileceği ve kıtasal bazda müşterilerin mevsimsel alışverişleri gözlemlenmektedir. | |
| dc.description.abstract | Retail sector; is the bridge that provides service between consumer and producer. In a world where every brand new manufacturer density increases arises in the competition. Therefore, shopping and contribute to the business of added value to ensure customer loyalty marketing approach. Considering customer shopping habits and needs, in accordance with the customer profile created will increase customer satisfaction and marketing strategies should be developed. The world famous Online retail site customer sales of data sets taken from the ID, country, product name, date and piece of information. That data into data mining an thanks to the habits of customers of methods, according to which these habits day by day is becoming increasingly important. As a result of the clients ' data mining work routinely with the product they can take together products, customer profiles, which product the customer may need and observed seasonal shopping for customers of continental basis. | |
| dc.identifier.endpage | 84 | |
| dc.identifier.startpage | 1 | |
| dc.identifier.uri | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=q3-d9QtLoVA2OMExHSkJpVWt45DZaht2YegKp-sWmRQmfjljwQPPI-uAkAk7xixT | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12662/6045 | |
| dc.identifier.yoktezid | 461788 | |
| dc.institutionauthor | Hacıosmanoğlu, Özlem | |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.publisher | İstanbul Beykent Üniversitesi | |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.snmz | KA_TEZ_20250310 | |
| dc.subject | Endüstri ve Endüstri Mühendisliği | |
| dc.subject | Industrial and Industrial Engineering | |
| dc.title | Müşteri analizinde veri madenciliği kullanımı ve bir uygulama | |
| dc.title.alternative | Data mining usage in customer analysis and an application | |
| dc.type | Master Thesis |
