Müşteri profili ve alışveriş davranışlarını belirlemede kümeleme ve birliktelik kuralları analizi: perakende sektöründe bir uygulama

Bilginin öneminin yıllar boyunca artması ile verinin içindeki anlamlı ve kullanışlı bilginin çıkarılmasını sağlayan Veri Madenciliği tekniği, özellikle işletmelerin başarısı için önemli bir araç haline gelmiştir. Bu çalışmada hazır giyim perakende sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın alışveriş kayıtları ile alışverişi gerçekleştiren müşteri verileri ele alınmıştır. Analizde öncelikle "Birliktelik Kuralları Analizi" ile müşterilerin alışveriş alışkanlıkları belirlenmeye çalışılmış, daha sonra "Kümeleme Analizi" ile müşteriler, demografik özellikleri dikkate alınarak bölümlendirilmiştir.

Birliktelik Kuralları ,

Kümeleme Analizi ,

Veri Madenciliği ,

Perakendecilik ,

Association Rules ,

Clustering ,

Data Mining ,

Data Mining is a technique, which enables discovering meaningful and useful information in data has been critical factor for the success by the increase of the importance of the knowledge over the years. In this study, shopping data of a confection retail firm with the data of the owners of the shopping is handled and first of all the shopping behavior of customers are determined by using Association Rules which is one of the technique of Data Mining. After that an application is presented by dividing customers into segmentations considering their demographic specifications by using Clustering techniques.

Retailing ,