KREDİ KARTI KULLANAN MÜŞTERİLERİN SOSYO-EKONOMİK ÖZELLİKLERİNİN KÜMELEME ANALİZİYLE İNCELENMESİ

Günlük hayatımızda çok önemli bir yere sahip olan bankacılık sektöründe yer alan bireysel bankacılığın işlevlerinden birisi de kredi kartlarıdır. Kredi kartlarına ilişkin hizmetlerin daha iyi verilebilmesi için, bunları kullanan müşteri yapısının bilinmesi gereği vardır. Bu bağlamda kredi kartı kullanan banka müşterilerinin sosyo-ekonomik özellikleri bakımından gruplanması önem kazanmaktadır. Böylece banka müşterilerinin daha iyi tanımlanması sağlanarak, belli müşteri kalıpları belirlenmesi amaçlanmıştır. Söz konusu gruplama işleminde birimlerin, değişkenlerin ya da birimlerin ve değişkenlerin bir arada gruplandırılmaları işlemlerini içeren kümeleme analizi kullanılmıştır. Bu analiz sonuçlarına göre banka müşterileri 3 kümede toplanmıştır. İlk kümede müşterilerin çoğunluğu yer almıştır. Ayrıca söz konusu kümelerde müşteriler cinsiyet, yaş, kredi kartı türü gibi değişkenlere göre de gruplanmışlardır. Bu gruplamanın bankaların kredi kartı hizmetlerinde ne tür müşteri grubuna gideceklerini bilmelerin de yarar sağlayacaktır

Anahtar Kelimeler:

Kredi kartı, Sosyo Ekonomik Değişkenler, Kümeleme Analizi

KREDİ KARTI KULLANAN MÜŞTERİLERİN SOSYO-EKONOMİK ÖZELLİKLERİNİN KÜMELEME ANALİZİYLE İNCELENMESİ

One of the functions of the individual banking sector -which has a wide effect on our life- is handling credit card operations. For better service levels related to credit cards, the structure of the client spectrum must be well known. Clients how own credit cards must be grouping the clients who own credit cards according to social-economic characteristics, is very important. By well defining the clients, some client models may be introduced. In grouping process cluster analysis was used in which units, variables or units and variables can be grouped together. According to these results clients were collected in 3 group. The most of clients took place in the first cluster. Furtermore in these clusters clients were also grouped according to variables such as sex, age, type of credit card. By the help of this grouping methods, banks can determine the type of target clients and service them in a better way

Keywords:

Credit Card, Social Economic Variables, Cluster Analysis,

PDF

___

Anderberg, M.R. (1973). Cluster Analysis for Applications. New York: Academic Press.
Aydın, N. (1991). ‘‘Kredi Kartları ve Kredi Kartlarının Faiz Masraflarının Hesaplanması’’, Anadolu Üniversitesi Dergisi, İ.İ.B.F. Dergisi, Cilt: 9, S:1-2 :148.
Bakır, H. (2000). ‘‘Türkiye’de Plastik Kartlar ve Plastik Karların Geleceği-Akıllı Kartlar (Smart Card) ’’, Anadolu Üniversitesi Dergisi, İ.İ.B.F. Dergisi, C: 16, S:1-2 :194.
Bakır, H. (2001). ‘‘ Kredi Kartı Uygulamaları ve Co-brand Kartlar ’’, Sanayide Yeni Ufuk Eskişehir Sanayi Odası Dergisi, Ocak-Mart:23.
Jobson, J. D.( 1991). Applied Multivariate Data Analysis, Volume II: Categerical and Multivariate Methods. New York: Springer-Verlag.
Johnson, R.A. ve Wichern, D.W. (2002). Applied Multivariate Statistical Analysis. Fifth Edition. New Jersey: Pearson educationInt..
Özdamar, K.(2004). Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi, (Çok Değişkenli Analizler). Eskişehir: Kaan Kitabevi.
Proctor, T. (2003). Pazarlama Araştırmasının Temelleri. Çeviri. İstanbul: Bilim Teknik Kitabevi. SPSS (1999). SPSS Base 10.0 Applications Guide. United States of America: SPSS Inc..
Tatlıdil, H. (1996). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz. Ankara: Cem Web Ofset Ltd. Şti..
Yılmaz, E. (2000). Türkiye’de Kredi Kartı Uygulaması ve Ekonomik Etkileri. İstanbul: Türkmen Kitabevi.