Show simple item record

dc.contributor.advisorYarman, Bekir Sıddık Binboğaen_US
dc.contributor.authorGören, Olga Ufuken_US
dc.contributor.otherIşık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Enformasyon Teknolojileri Yüksek Lisans Programıen_US
dc.date.accessioned2019-05-30T02:51:09Z
dc.date.available2019-05-30T02:51:09Z
dc.date.issued2003-10
dc.identifier.citationGören, O. U., (2003). Data mining techniques customer relationship management : a case study for Doğuş Otomotiv. İstanbul: Işık Üniversitesi Fen Bilimleri Fakültesi.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/1601
dc.descriptionText in English ; Abstract: English and Turkishen_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves 174-177)en_US
dc.descriptionxvi, 182 leavesen_US
dc.description.abstractCustomer Relationship Managment has recently become a very important investment for many companies. The value of the customer is expressed more clearly with this new concept and it's demonstrated through its applications. The increased importance of focusing on the customer has been recognized in related academic studies in recent years. CRM has great importance in helping companies find the answers to questions such as ''What types of customers exist in which markers?'', ''What do they demand from companies?'', ''Who should be targeted as a customer?''. In fact it is a corporate strategy itself. In order to be successful, a company needs to combine the whole CRM concept with its vision. Furthermore, CRM is a strategy which aims to increase the improtance of every stakeholder of the company. With CRM, it is easy to realize the great value sone data for future of a company even though such data for the future of a company even though such data were not considered important in the past. CRM also provides ways of evaluating these data, and creating new goals out of results. The aim of this thesis is to study the CRM implementation process and show how customer data is being classified, analyzed and assessed, making use of the results of RFM analysis and demographical analysis as implemented in Doğuş Otomotiv. The importance of this thesis is that it keeps customers and their information in a data warehouse, so as to be available for effective use and analysis when needed. This analysis will help companies organize their marketing and sales activisties so as to respond to the right customer, at the rigth time, in the right way, and at the right place within their market.en_US
dc.description.abstractMüşteri ilişkileri yönetmi son yıllarda şirketler için çok önemli bir yatırım aracı olmuştur. Müşteirye verilen değerin bu kavramla daha net bi şekild eifade edildiği ve uygulamalarla da gösterildiği kesindir. Ne tarz müşteriler vardır, bizden ne talep etmektedir, hedef kitlemiz kimler olmalıdır gibi soruların cevabını bulmamızda önemli görevler ifşa etmekle birlikte, CRM aslında başlı başına bir şirket stratejisidr. Bu uygulamanın başarısı için bir şirketin bütün olarak CRM kavramını vizyonuyla bağdaştırması gereklidir. Müşteri odaklılığın artan önemi son yıllarda bu konudaki akademik çalışmaları da yaygınlaştırmıştır. Ayrıca CRM kavramı bir şirketin tüm paydaşlarına değer katmayı hedeflemektedir. Bu uygulamada belki eskiden hiç değer verilmeyen ve artık olan bazı verilerin şirketin geleceğine katkı sağlayacak kadar değerli olduklarını farketmek zor olmamıştır. CRM kavramı bu verilerin yorumlanmasını ve bunlardan yeni şirket hedefleri çıkarılmaısnı sağlamıştır. Bu tezin amacı bu stratejinin CRM süreci uygulamasında işleyişini görmek ve bu süreçte müşteri verilerinin nasıl verimli bir şekilde gruplandığını analiz edildiğini ve yorumlandığını Doğus Otomotiv bünyesinde uygulanacak RFM analizi ve demografik analiz sonuçlarıyla göstermektedir. Bu tezin önemi CRM uygulamalarında müşteri ve onu hakkındaki bilgilerin bir veri ambarında saklanıp ihtiyaca göre doğru bir şekilde analiz edilmesidir. Bu analiz şirketin pazarlama ve satış aktivitelerini bulundukları pazarda doğru müşteriye doğru zamanda, doğru şekilde ve doğru yerde yapmalarına yardımcı olacaktır.en_US
dc.description.tableofcontentsDEFINITIONS AND BACKGROUND OF CUSTOMER, CRM & DATA MININGen_US
dc.description.tableofcontentsCustomeren_US
dc.description.tableofcontentsDefinition of Customeren_US
dc.description.tableofcontentsTypes of Customeren_US
dc.description.tableofcontentsThe Evolution and Transformation of Customersen_US
dc.description.tableofcontentsDefinitions and History of CRMen_US
dc.description.tableofcontentsDefinition of CRMen_US
dc.description.tableofcontentsHistory of CRMen_US
dc.description.tableofcontentsData Miningen_US
dc.description.tableofcontentsDefinition of Data Miningen_US
dc.description.tableofcontentsUnderstanding the Background of Data-Miningen_US
dc.description.tableofcontentsTHE TRANSFORMATION OF DATAen_US
dc.description.tableofcontentsDefinition and Architecture of Dataen_US
dc.description.tableofcontentsData Qualityen_US
dc.description.tableofcontentsImportance of Data Qualityen_US
dc.description.tableofcontentsIssues on Data Qualityen_US
dc.description.tableofcontentsInfluence of Data Quality on Business Domainsen_US
dc.description.tableofcontentsStandardization and Process of Combining and Integrating of Dataen_US
dc.description.tableofcontentsMetadataen_US
dc.description.tableofcontentsCreating a Data Mart Model, Data Separation, Transportation and Cleansingen_US
dc.description.tableofcontentsCreating a Data Mart Modelen_US
dc.description.tableofcontentsData Separationen_US
dc.description.tableofcontentsData Transport and Cleansingen_US
dc.description.tableofcontentsTransformation of Data Mart to Data Warehouseen_US
dc.description.tableofcontentsData Warehouse Definition and Characteristicsen_US
dc.description.tableofcontentsDefinition of Data Warehouseen_US
dc.description.tableofcontentsCharacteristics ofthe Data Warehouseen_US
dc.description.tableofcontentsData Warehousing: Todayen_US
dc.description.tableofcontentsData Warehouse Approachesen_US
dc.description.tableofcontentsSelecting the Right Dataen_US
dc.description.tableofcontentsData Warehousing and Customer Relationshipsen_US
dc.description.tableofcontentsFrom Data Warehousing to Data Miningen_US
dc.description.tableofcontentsCRM: THE CONCEPT, APPLICATION, AND METHODOLOGYen_US
dc.description.tableofcontentsCustomer Centricity & Birth of CRMen_US
dc.description.tableofcontentsThe Customer-Centric Marketing Modelen_US
dc.description.tableofcontentsCustomer-Centric Enterprise Managementen_US
dc.description.tableofcontentsCRM and the New Marketing Paradigmen_US
dc.description.tableofcontentsMeasuring and Optimizing CRMen_US
dc.description.tableofcontentsCRM: An Overviewen_US
dc.description.tableofcontentsCRM: Definitionen_US
dc.description.tableofcontentsMajor Types ofCRMen_US
dc.description.tableofcontentsTools to Support CRM Programsen_US
dc.description.tableofcontentsIntegration and the Implication for CRMen_US
dc.description.tableofcontentsArchitecture of CRMen_US
dc.description.tableofcontentsAnalytical CRMen_US
dc.description.tableofcontentsOperational CRMen_US
dc.description.tableofcontentsCollaborative CRMen_US
dc.description.tableofcontentsDATA MINING AND DATA MINING TECHNIQUESen_US
dc.description.tableofcontentsIntroduction to Data Miningen_US
dc.description.tableofcontentsWhat Is Data Mining?en_US
dc.description.tableofcontentsBenefits and Uses of Data Miningen_US
dc.description.tableofcontentsData Mining Stylesen_US
dc.description.tableofcontentsHypothesis Testingen_US
dc.description.tableofcontentsKnowledge Discoveryen_US
dc.description.tableofcontentsProcesses of Data Mining Stylesen_US
dc.description.tableofcontentsApplications of Data Miningen_US
dc.description.tableofcontentsMarket Managementen_US
dc.description.tableofcontentsRisk Managementen_US
dc.description.tableofcontentsAttritionen_US
dc.description.tableofcontentsFraud Managementen_US
dc.description.tableofcontentsSuccess Factors for DM Applicationen_US
dc.description.tableofcontentsData Mining Operations and Techniquesen_US
dc.description.tableofcontentsData Mining Operationsen_US
dc.description.tableofcontentsData Mining Techniquesen_US
dc.description.tableofcontentsSearching for the Right Techniqueen_US
dc.description.tableofcontentsCommon Characteristics of Data Mining Techniquesen_US
dc.description.tableofcontentsCASE STUDY FOR DOGUŞ OTOMOTİVen_US
dc.description.tableofcontentsRFM Analysisen_US
dc.description.tableofcontentsRecency Implementationen_US
dc.description.tableofcontentsFrequency Implementationen_US
dc.description.tableofcontentsMonetary Implementationen_US
dc.description.tableofcontentsResults of RFM Analysisen_US
dc.description.tableofcontentsBasic Data Mining Implementation (Demographical Analysis)en_US
dc.description.tableofcontentsFirst Analysis for Volkswagen Branden_US
dc.description.tableofcontentsSecond Analysis for AUDI Branden_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherIşık Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.subjectCustomer relationship managementen_US
dc.subjectCase studyen_US
dc.subjectCRM recencyen_US
dc.subjectData miningen_US
dc.subjectFrequencyen_US
dc.subjectMonetaryen_US
dc.subjectRFM analysisen_US
dc.subjectCRMen_US
dc.subjectDoğuş Otomotiven_US
dc.subjectMüşteri ilişkileri yönetimien_US
dc.subjectRFM analizien_US
dc.subjectVaka analizien_US
dc.subjectVeri madenciliğien_US
dc.subject.lccHF5415.125 .G67 2003
dc.subject.lcshMarketing -- Data processing.en_US
dc.subject.lcshData mining.en_US
dc.subject.lcshBusiness enterprises -- Computer networks -- Management.en_US
dc.titleData mining techniques customer relationship management : a case study for Doğuş Otomotiven_US
dc.title.alternativeMüşteri ilişkileri yönetimi için veri madenciliği teknikleri: Doğuş Otomotiv vaka analizi.en_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.contributor.departmentIşık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Enformasyon Teknolojileri Yüksek Lisans Programıen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.contributor.institutionauthorGören, Olga Ufuken_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record