Müşterilerin GSP analizi kullanarak kümelenmesi
Göster/ Aç
Tarih
2018-07-05Yazar
Pakyürek, MuhammetSezgin, Mehmet Selman
Kestepe, Sedat
Bora, Büşra
Düzağaç, Remzi
Yıldız, Olcay Taner
Üst veri
Tüm öğe kaydını gösterKünye
Pakyürek, M., Sezgin, M. S., Kestepe, S., Bora, B., Düzağaç, R. & Yıldız, O. T. (2018). Customer clustering using RFM analysis. Paper presented at the 26th IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2018, 1-4. doi:10.1109/SIU.2018.8404680Özet
Bu çalışma ile mevcut misafir ve rezervasyon verisi kullanılarak doğal öbeklenmeleri tespit ederek misafir davranışları tespit ettik. Ayrıca verilen hizmetleri ve satış stratejilerini bu davranışlara göre özelleştirdik. K-ortalama ile kişileri öbekledikten sonra bu mevcut öbeklenmeleri sağlayan temel karakteristikler karar ağacı yaklaşımı ile çıkartılmıştır. Bu karakteristiklerin kişinin ürün alma kanalı, belirli ürün tercihleri, rezervasyon süresi, sezonsal tercihi vb. olduğu tespit edilmiştir. Bu karakteristiklerin her öbeklenmede ciddi değişiklikler göstermiş olması çözümün genel olarak doğru olduğunun ve bu karakteristiklerin başarılı bir şekilde seçildiğini göstermektedir. Bu çalışma, grup karakteristiklerine uygun kampanyalar ve ürün paketleri oluşturulmasında önemli bir rol oynamaktadır. In this study, customers' behaviors are determined by detecting natural clusterings using existing reservation and customer data. We also customize their services and sales strategies according to these behaviors. The basic characteristics that provide these existing heuristics have been extracted by the decision tree approach after the K-means is implemented. It is determined that these characteristics are customer's product acquisition channel, specific product preferences, reservation periods, seasonal preference, etc. The fact that these characteristics show significant changes in each clusters indicates that the solution is generally successful and that these characteristics are successfully selected. This work plays an important role in creating campaigns and product packages appropriate for these groups' characteristics.
İlgili Öğeler
Başlık, yazar, küratör ve konuya göre gösterilen ilgili öğeler.
-
Customer retention dynamics of organized ready-to-wear textiles retailers in real and virtual markets
Yılmaz, Kemal Özkan (Işık Üniversitesi, 2017-10-13)Customer retention dynamics have been receiving attention of the academic researchers especially for the last two decades. The challenging conditions of the swiftly increasing global competition have increased the importance ... -
An applied study on the customer retention dynamics of organized ready-to-wear textiles retailers in real and virtual markets in Turkey
Yılmaz, Kemal Özkan; Ferman, Murat (PressAcademia, 2017-12-30)Purpose - This descriptive field study aims to reveal customer retention strategy formulation insights among top level marketing professionals of the organized ready-to-wear textiles retailers, who are members of United ... -
Leveraging transformer-based language models for enhanced service insight in tourism
Er, Aleyna; Özçelik, Şuayb Talha (IEEE, 2023-12-22)Customer feedback is a valuable resource for enhancing customer experience and identifying areas that require improvement. Utilizing user insights allows a tourism company to identify and address problematic points in its ...