Müşteri karlılık modellemesinde akıllı sınıflandırmaya dayalı yöntemler

İsim Müşteri karlılık modellemesinde akıllı sınıflandırmaya dayalı yöntemler
Yazar Ekinci, Y., Duman, Ekrem
Basım Tarihi: 2015
Basım Yeri - Springer Uluslararası Yayıncılık
Konu Müşteri karlılığı, Müşteri yaşam boyu değeri, Regresyon, Sınıflandırma
Tür Kitap
Dil İngilizce
Dijital Evet
Yazma Hayır
Kütüphane: Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası 978-3-319-17906-3
Kayıt Numarası 12acba28-7e02-4d1d-a750-cfacaa1ac0c0
Lokasyon Endüstri Mühendisliği
Tarih 2015
Örnek Metin Müşterilerden beklenen karlar, şirketlerin satın alma/elde tutma kararları vermesinde ve farklı müşteri segmentlerine yönelik farklı stratejiler geliştirmesinde önemli bilgilerdir. Bu kararların çoğu akıllı Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) sistemleri aracılığıyla alınabilir. CP değerlerine dayalı kararların otomatikleştirilmesi için CRM sistemlerine akıllı bir Müşteri Karlılığı (CP) modelinin yerleştirilmesini öneriyoruz. CP analizinin amaçlarından biri en çok/en az kârlı müşterileri bulmak olduğundan, bu makale, müşterilerin farklı kârlılık segmentlerine göre doğru şekilde sınıflandırılmasına dayalı olarak CP modellerinin performanslarını değerlendirmeyi önermektedir. Çalışmamız, sınıflandırma bazlı modellerle müşteri segmentlerinin doğrudan tahmin edilmesini ve sonuçların geleneksel yaklaşım (değer bazlı modeller) sonuçlarıyla karşılaştırılmasını önermektedir. Bu çalışmada, bazı segmentlerin yanlış sınıflandırılması diğerlerine göre daha önemli olduğundan müşteri segmentlerini tahmin etmek için maliyete duyarlı sınıflandırma tabanlı modeller kullanılmıştır. Bu amaçla Sınıflandırma ve regresyon ağaçları, Lojistik regresyon ve Ki-kare otomatik etkileşim dedektörü tekniklerinden yararlanılmaktadır. Modellerin performansını karşılaştırmak amacıyla isabet, yakalama ve kaldırma oranları gibi yeni performans ölçütleri tanıtılıyor. Sınıflandırmaya dayalı modellerin daha önce kullanılan değere dayalı modellere göre daha iyi performans gösterdiği görülmektedir, bu da önerilen çerçevenin iyi çalıştığını göstermektedir.
Editör Kahraman, C., Onar, S. C.
DOI 10.1007/978-3-319-17906-3_20
Cilt 87
Kaynağa git Özyeğin Üniversitesi Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru
Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru Özyeğin Üniversitesi

Müşteri karlılık modellemesinde akıllı sınıflandırmaya dayalı yöntemler

Yazar Ekinci, Y., Duman, Ekrem
Basım Tarihi 2015
Basım Yeri - Springer Uluslararası Yayıncılık
Konu Müşteri karlılığı, Müşteri yaşam boyu değeri, Regresyon, Sınıflandırma
Tür Kitap
Dil İngilizce
Dijital Evet
Yazma Hayır
Kütüphane Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası 978-3-319-17906-3
Kayıt Numarası 12acba28-7e02-4d1d-a750-cfacaa1ac0c0
Lokasyon Endüstri Mühendisliği
Tarih 2015
Örnek Metin Müşterilerden beklenen karlar, şirketlerin satın alma/elde tutma kararları vermesinde ve farklı müşteri segmentlerine yönelik farklı stratejiler geliştirmesinde önemli bilgilerdir. Bu kararların çoğu akıllı Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) sistemleri aracılığıyla alınabilir. CP değerlerine dayalı kararların otomatikleştirilmesi için CRM sistemlerine akıllı bir Müşteri Karlılığı (CP) modelinin yerleştirilmesini öneriyoruz. CP analizinin amaçlarından biri en çok/en az kârlı müşterileri bulmak olduğundan, bu makale, müşterilerin farklı kârlılık segmentlerine göre doğru şekilde sınıflandırılmasına dayalı olarak CP modellerinin performanslarını değerlendirmeyi önermektedir. Çalışmamız, sınıflandırma bazlı modellerle müşteri segmentlerinin doğrudan tahmin edilmesini ve sonuçların geleneksel yaklaşım (değer bazlı modeller) sonuçlarıyla karşılaştırılmasını önermektedir. Bu çalışmada, bazı segmentlerin yanlış sınıflandırılması diğerlerine göre daha önemli olduğundan müşteri segmentlerini tahmin etmek için maliyete duyarlı sınıflandırma tabanlı modeller kullanılmıştır. Bu amaçla Sınıflandırma ve regresyon ağaçları, Lojistik regresyon ve Ki-kare otomatik etkileşim dedektörü tekniklerinden yararlanılmaktadır. Modellerin performansını karşılaştırmak amacıyla isabet, yakalama ve kaldırma oranları gibi yeni performans ölçütleri tanıtılıyor. Sınıflandırmaya dayalı modellerin daha önce kullanılan değere dayalı modellere göre daha iyi performans gösterdiği görülmektedir, bu da önerilen çerçevenin iyi çalıştığını göstermektedir.
Editör Kahraman, C., Onar, S. C.
DOI 10.1007/978-3-319-17906-3_20
Cilt 87
Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru
Özyeğin Üniversitesi yönlendiriliyorsunuz...

Lütfen bekleyiniz.