Sadakat Programında Müşteri Kayıp Tahmini: Bir Vaka Çalışması

Artan rekabetle birlikte, yeni musteri edinmek her gecen gun daha maliyetli bir hale geldi ve sirketler var olan musterilerini elde tutmak icin daha fazla caba harcar oldu. Tahminleyici modellerin gelistirilmesi ve bilgisayar teknolojisindeki gelismeler sayesinde buyuk miktarda veriyi analiz edebilme kabiliyeti, sirketlere, hangi musterilerinin musterileri olarak kalmaya devam edecegini ve hangilerinin terk etmeye meyilli olabilecegini guvenilir bir sekilde tahmin etme imkani verdi. Bu calismada, Turkiye'de mobil bir sadakat uygulamasindan elde edilen veriler; restoran, perakende ve e-ticaret olmak uzere faaliyet gosterilen uc farkli sektor uzerinden analiz edilecektir. Musterilerin gelecek ceyrekteki aktiflik durumlarini tahmin etmek icin her sektorde iki farkli tahminleyici model gelistirilmistir. Gelistirilen modellerde Lojistik Regresyon ve Yapay Sinir Aglari yontemleri kullanilmistir. Gelistirilen tum bu alti modelde, butun sektorlerde genel olarak %90'in uzerinde dogruluk oranina ulasilmasinin yani sira, Yapay Sinir Aglari dogruluk, hassasiyet ve ozgulluk olcutleri acisindan Lojistik Regresyona kiyasla daha iyi bir performans sergiledi.