Supporting managerial decisions using data mining: Evidence from telecommunication industry in Turkey
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2016
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: SUAT SEÇGİN
Danışman: GÖKHAN DALKILIÇ
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:1970'lerden bu yana, müşteri memnuniyeti ve sadakatini elde edebilmek için, müşteri davranışları üzerine birçok araştırma yapılmıştır. Marka algısı, servis ve ürün kalitesi, satış sonrası hizmetler müşteri memnuniyetini etkileyen en önemli parametreler olarak alınabilir. Araştırmaların ana bölümleri bu başlıklar için yapılmaktadır. Şehir bazlı demogratif dağılım, bu şehirlerde yaşayanların davranışlarını adreslemede önemli bir parametredir. İnsanların davranışlarını ayırt edebilmek müşteri davranışlarını anlamak açısından şirketler için yararlı bir uygulamadır. Coğrafik olarak müşteri davranışlarını gösteren bir sistem şirket yöneticileri tarafından bir karar destek sistemi olarak kullanılabilir. Bu çalışmada, toplumun demografik yapısının müşteri memnuniyetini nasıl etkilediği incelenecektir. Bunun için, Türkiye'de bulunan 81 ilin, bir sabit hat operatörünün müşteri memnuniyeti skorları ve yine Türkiye için gerçekleştirilen yaşanabilirlik sonuçları kullanılacaktır. İnceleme, yaşanabilirlik, ekonomik gelişmişlik, eğitim durumu, sağlık gelişmişliği, kültür-sanat seviyesi, güvenlik ve şehir hayati başlıklarında 7 kategoride yapılacaktır. Şehirler ve bu başlıklar arasındaki ilişki incelenirken Spearman'ın sıra korelasyonu kullanılmıştır. Yaşanabilirlik parametreleri ve müşteri memnuniyeti skorları arasındaki ilişki, yöneticiler tarafından, müşteri memnuniyeti ve sadakati konularında doğru aksiyon alma karar süreçlerinde kullanılabilir. Bunlara ilaveten, 81 il ve 35 alt başlığı kapsayan bir durum çalışması yapılacaktır. Yukarıda değinilen 7 başlığın 35 alt başlığı altında şehirlerin coğrafik olarak nasıl kümelendiği incelenecektir. Aynı kümede yer alan şehirlerde yaşayan insanlar aynı şekilde davranacaktır. Böylece, kümeleme ve sonuçlarında şehirleri gösteren bir haritada çizilmesi sonrasında elde edilen grafik ve tablolar, veri madenciliği kümeleme tekniklerini ve coğrafi bilgi sistemlerini kullanan bir karar destek sistemi olarak kullanılabilir. Bunu yaparken, derecelendirilmiş verilerdeki etkinliği nedeniyle, Rapidminer veri madenciliği kümeleme yazılımı üzerinde aglomeratif hiyerarşik kümeleme ve k-medoids kümeleme algoritmaları kullanılacaktır. Aglomeratif kümeleme algoritmasının etkinliği ise "cophenetic correlation coefficient" kullanılarak ölçülmüştür. Kümeleme algoritması sonuçları daha sonra bir coğrafi bilgi sistemine girilerek Türkiye haritası üzerinde gösterilmiştir. Sonuçlar göstermiştir ki, birkaç istisna ile aynı coğrafik bölgelerde bulunan iller, aynı kümelerde bulunma eğilimindedir. Bir başka açıdan ise, bir coğrafik bölgede bulunan bir il tamamen farklı bir coğrafyada bulunan bir il ile aynı davranışı gösterebilmektedir.