MARKET MÜŞTERİ VERİLERİNİN BİRLİKTELİK KURALLARI İLE ANALİZİ

Şengül CAN
2019 Journal of International Social Research  
Öz Günümüzde gelişen teknolojiler ve veri saklama kapasitesinde yaşanan artış, büyük veri kavramını ortaya çıkarmıştır. Büyük veriden anlamlı bilgiye ulaşmak için veri madenciliği teknikleri kullanılmaktadır. Veri madenciliği ve pazarlama arasında oldukça yoğun bir etkileşim bulunmaktadır. Küresel rekabet ortamında bu yoğun etkileşim firmaları büyük oranda etkilemektedir. Firmalar rekabet edebilmek için müşterilerine özel uygulamalar geliştirmektedir. Kişisel uygulamaların geliştirilebilmesi
more » ... liştirilebilmesi müşteriler hakkında doğru ve detaylı bilgiye sahip olmayı gerektirmektedir. Büyük miktardaki veri içerisinde gizli kalan doğru bilgiye ulaşmak ancak veri madenciliği teknikleri ile mümkün olmaktadır. Veri madenciliğinin en sık kullanılan tekniklerinden birisi de Pazar sepet analizidir. Pazar sepet analizi ile müşterilerin satın aldıkları ürün bilgilerinden yola çıkılarak satın alma davranışları analiz edilebilmektedir. Bu çalışma kapsamında market verilerine birliktelik analizi uygulanmıştır. Veri seti içerisinde 440 adet veri ve 8 adet nitelik bulunmaktadır. Analize tüm veriler ve 6 adet nitelik dâhil edilmiştir. Bu kapsamda elde edilen bulgular göre; satın alınan ürünler içerisinde %66 oranında sebze ve temizlik ürünlerinin birlikte bulunduğu görülmüştür. Benzer biçimde süt, sebze ve hazır gıdaların birlikte bulunma olasılığının da %50 üzerinde olduğu görülmüştür. Ayrıca süt, temizlik ürünü ve hazır gıda alan bireylerin sebze alma olasılığının %97 olduğu görülmüştür. Sebze alma olasılığının %96 olasılıkla Süt-Temizlik Ürünü-Hazır Gıda, Taze Meyve-Temizlik Ürünü-Hazır Gıda ve Süt-Temizlik Ürünü-Hazır Gıda-Donuk Gıda ürün gruplarından alınıyor olmasına bağlı olduğu görülmüştür. Temizlik ürünü satın alınmasının ise %94 olasılıkla sadece sebze veya Süt-Sebze-Hazır Gıda ürünlerinin alınmasına bağlı olduğu görülmüştür. Market raf konumlarının bu kurallar dikkate alınarak belirlenmesinin firmalar açısından olumlu sonuçlar oluşturacağı düşünülmektedir. Ayrıca firmaların bu kuralları dikkate alarak müşterilerine özel kampanyalar gerçekleştirmelerinin de firmalara müşteri sadakati ve karlılık olarak geri döneceği düşünülmektedir. Abstract Nowadays, the developing technologies and increasing data storage capacity have revealed the concept of big data. Data mining techniques are used to reach meaningful information found in big data. There is intense interaction between data mining and marketing. In the global competitive environment, this intense interaction affects firms. Companies develop special applications for their customers in order to compete. To develop the personal applications, accurate and detailed information about customers are needed. Reaching to accurate information that is hidden in a large amount of data can be possible by data mining technique. One of the most commonly used techniques in data mining is market basket analysis. Market basket analysis is used to analyze purchasing behavior of customers using their products information. In this study, association rules analysis was applied to market data which contains 440 data and 8 attributes. All data and 6 qualities were included in the analysis. According to obtained findings, of purchased products, 66% contained vegetables and cleaning products together. Similarly, coexistence probability of milk, vegetables and prepared foods was found to be over 50%. In addition, buying vegetable possibility was 97% for individuals who buy milk, cleaning products and prepared foods. Moreover, it was found that buying vegetable possibility was depending on buying of Milk, Cleaning Product, Prepared Food, Fresh Fruit, Cleaning Product, Prepared Food and Milk, Cleaning Product, Prepared Food, Frozen Food in 96% rate. Buying cleaning product possibility was depending on buying of vegetables or Milk, Vegetables, Prepared Food products in 94% rate. It was thought that determination of market shelf positions by taking these rules into consideration could create positive results for companies. Also, it was thought that if companies conduct special campaigns for their customers by taking these rules into consideration, this could come back to as customer loyalty and profitability to companies.
doi:10.17719/jisr.2019.3772 fatcat:g5b2lanw3vauhechgwbyotohrm