sigortacilik sektorunde musteri iliski yonetimi icin kumeleme analizi
Saved in:
| Title: | sigortacilik sektorunde musteri iliski yonetimi icin kumeleme analizi |
|---|---|
| Authors: | DOĞAN, Buket, BULDU, Ali, DEMİR, Önder, EROL, Bahar |
| Source: | Volume: 8, Issue: 1 11-18 Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi Karaelmas Science and Engineering Journal |
| Publisher Information: | Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi, 2018. |
| Publication Year: | 2018 |
| Subject Terms: | k-means algoritması, Kümeleme, Müşteri ilişki yönetimi, k-means algorithm, Clustering, Customer relationship management |
| Description: | Teknolojik ilerlemeler insanlar arası ilişkileri etkilediği kadar şirketlerin müşterileri ile olan ilişkilerini, satış ve pazarlama sistemlerini, hatta tüm kurumsal organizasyonlarını etkilemiştir. Müşteri ilişkileri yönetimi kavramı, müşteri odaklı bir yaklaşımla uzun dönemli ilişki kurarak şirketin karlılığını arttırmayı hedefleyen bir yaklaşımdır. Bu kapsamda birbirine benzer nitelikte müşterilerin özelliklerini tanımlamak ve gruplandırmak önemli bir faaliyettir. Bu amaçla farklı kaynaklardan alınan müşterileri verileri bir araya getirilir ve bu müşterilerin karakteristik özelliklerini belirlemek için analizler yapılır. Veri madenciliği VM bu karakteristik özelliklerin tespitinde kullanılabilecek veri analizi yöntemlerini içeren bir disiplindir. Bu çalışmada, Türkiye’de faaliyet gösteren bir sigorta şirketinin müşterilerine ait veriler VM’nin en çok kullanılan kümeleme algoritmalarından k-means algoritması ile analiz edilmiştir. Bu analiz ile elde edilen sonuçlar yardımıyla, şirketin benzer müşterilerinin özelliklerini tespit etmesi ve onlara uygun yeni pazarlama stratejileri geliştirebilmesi hedeflenmektedir Technological advances in relations with customers of the company not only affect relationships between people, but also sales and marketing systems and the entire enterprise organizations. Customer relationship management aims to establish a long-term relationship with a customer-oriented approach for increasing the profitability of the company. In this context, it is important to define and group the characteristics of similar customer attributes. For this purpose, data analysis is done on the combined data of customers from different data sources to determine the similar customer characteristics. Data mining is a discipline that involves data analysis methods used in the determination of these characteristics. In this study, the data of customers of an insurance company operating in Turkey were analyzed by the most widely used algorithms k-means clustering algorithm. The obtained results with this analysis identify the similar feature of the company’s customers and they are useful to develop appropriate and targeted new marketing strategies. |
| Document Type: | Other literature type Article |
| File Description: | application/pdf |
| DOI: | 10.7212/zkufbd.v7i2.664 |
| Access URL: | http://fbd.beun.edu.tr/index.php/zkufbd/article/view/664 https://dergipark.org.tr/tr/pub/karaelmasfen/issue/57119/805686 https://app.trdizin.gov.tr/makale/TWprME16STJOZz09/data-collection-from-blood-glucose-meter-and-anomaly-detection https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1329092 https://dergipark.org.tr/tr/pub/karaelmasfen/issue/57119/805686 |
| Accession Number: | edsair.dedup.wf.002..bf73aaad1a570965203f1693d5c1f4d0 |
| Database: | OpenAIRE |
Nájsť tento článok vo Web of Science | Abstract: | Teknolojik ilerlemeler insanlar arası ilişkileri etkilediği kadar şirketlerin müşterileri ile olan ilişkilerini, satış ve pazarlama sistemlerini, hatta tüm kurumsal organizasyonlarını etkilemiştir. Müşteri ilişkileri yönetimi kavramı, müşteri odaklı bir yaklaşımla uzun dönemli ilişki kurarak şirketin karlılığını arttırmayı hedefleyen bir yaklaşımdır. Bu kapsamda birbirine benzer nitelikte müşterilerin özelliklerini tanımlamak ve gruplandırmak önemli bir faaliyettir. Bu amaçla farklı kaynaklardan alınan müşterileri verileri bir araya getirilir ve bu müşterilerin karakteristik özelliklerini belirlemek için analizler yapılır. Veri madenciliği VM bu karakteristik özelliklerin tespitinde kullanılabilecek veri analizi yöntemlerini içeren bir disiplindir. Bu çalışmada, Türkiye’de faaliyet gösteren bir sigorta şirketinin müşterilerine ait veriler VM’nin en çok kullanılan kümeleme algoritmalarından k-means algoritması ile analiz edilmiştir. Bu analiz ile elde edilen sonuçlar yardımıyla, şirketin benzer müşterilerinin özelliklerini tespit etmesi ve onlara uygun yeni pazarlama stratejileri geliştirebilmesi hedeflenmektedir<br />Technological advances in relations with customers of the company not only affect relationships between people, but also sales and marketing systems and the entire enterprise organizations. Customer relationship management aims to establish a long-term relationship with a customer-oriented approach for increasing the profitability of the company. In this context, it is important to define and group the characteristics of similar customer attributes. For this purpose, data analysis is done on the combined data of customers from different data sources to determine the similar customer characteristics. Data mining is a discipline that involves data analysis methods used in the determination of these characteristics. In this study, the data of customers of an insurance company operating in Turkey were analyzed by the most widely used algorithms k-means clustering algorithm. The obtained results with this analysis identify the similar feature of the company’s customers and they are useful to develop appropriate and targeted new marketing strategies. |
|---|---|
| DOI: | 10.7212/zkufbd.v7i2.664 |