Burak BİRGÖREN, Süleyman ERSÖZ, Nevra YAMAN

Müşteri ilişkileri yönetiminde verilerin yapay sinir ağları ile modellenmesi ve analizi

İşletmeler giderek artan rekabet şartlarına ayak uydurabilmek için, müşteri memnuniyetini en üst seviyede tutmak ve bunun sürekliliğini sağlamak zorundadırlar. Bunu sağlamak için de, müşterilerin doğru analiz edilebilmesi ve onlara özel ilgi gösterilmesi gerekmektedir. İşletmelerin başarı ölçütleri, müşterileri için “vazgeçilmez” olmayı gerçekleştirmekte yatmaktadır. Bu bağlamda işletmelerin, müşteri memnuniyet ve bağlılık düzeylerini maksimum noktaya çıkarmaları büyük önem arz etmektedir. Bu değerlendirmeyi yapabilmek için de öncelikle müşterilerin memnuniyet ve bağlılık düzeyleri ölçülebilmelidir. Bu çalışmanın amacı; matematiksel modeller ve optimizasyon teknikleri ile kontrol altına alınamayan müşteri pozisyonu bilgilerinin yapay sinir ağları kullanılarak analiz edilmesidir. Müşterilerin pozisyonu memnuniyet ve bağlılık matrisi çerçevesinde 4 ana grupta değerlendirilecek ve bu çerçevede yeni ve farklı pazarlama stratejilerinin geliştirilmesi sağlanacaktır.

Modeling and analyzing customer data in customer relationship management with artifical neural networks

Customers must keep customer satisfaction as a top priority in order to keep up with increasing competition. In order to achieve, they need to be able to analyze their customers properly and pay attention to their individual expectations. It is important for companies to maximize customer satisfaction and dependence. The success of Companies depends on the extent to how they manage to become ‘indispensable’ for their customers. It is related with how they determine important points for the satisfaction of their customers, and reflect it back accordingly. In order to make this assessment, companies must first consider their customers as groups. This study aims to analyze customer information, by artificial neural networks, which cannot be handled by mathematical models and optimization techniques, thus improve marketing process for determining important factors and their levels for customer satisfaction.

PDF

___

1. Öztemel E.,"Yapay sinir ağlarına dayalı deneysel tasarım: Bir endüstriyel uygulama”, TÜBİTAK, DOĞA, Çevre ve Mühendislik Dergisi, 20(2), 73- 78, 1996.
2. Öztemel E. Yapay Sinir Ağları, Papatya Yayıncılık, İstanbul, Eylül 2006.
3. Akın A., Müşteri Memnuniyeti ve Ölçümü MPM yayınları, Yayın no 12, s.7-11 Ankara, 2001.
4. Demuth, H.,Beale, M.,Neural Network Toolbox User’s Guide, The Mathworks, 1997.
5. Buckinx, W., Verstraeten,G., Van den Poel,D., “Predicting customer loyalty using the internal transactional database”, Expert Systems with Applications, Volume 32, Pages 125-134, 2007.
6. Torkzadeh,G., Chang, J.C.,Hansen, G. W.,” Identifying issues in customer relationship management at Merck-Medco”, Decision Support Systems, 2005.
7. Kurt, A., “Simulasyon-Yapay Sinir Ağı ile Esnek Üretim Sistemi Tasarımı”, PiVOLKA, Cilt 18, Sayfa 31-38, 2003.
8. Swift,R.S., Accelarating Customer Relationships Using CRM and It’s Technologies, Prentice Hall, 2001.
9. Ergezer, H., Dikmen, M. ve Özdemir, E.,”Yapay sinir ağları ve tanıma sistemleri”, PiVOLKA, 2(6), 14-17, 2003.
10. Chryssolourıs, G.E.,LEE, M.,Pıerce,J., and Domroese,M., “Use of Neural Networks for the design of Manufacturing Systems”, Manufacturing Review, 3,187-194,1990.
11. Karna, K. N., and Breen, D. M., “An Artificial Neural Networks Tutorial:Part 1 Basics”, Neural Networks,1,1,pp.4-23. 1989.
12. MATLAB 7.0, The MathWorks.