Müşterilerin GSP analizi kullanarak kümelenmesi

Abstract

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.