AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThis study aimed to provide the company with the necessary insight in taking customer-oriented strategic decisions to secure customer continuity and preventing customer loss by providing clusters according to the information in the customer's database.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The Individual Pension System (IPS) in Turkey entered into force on October 27, 2003. From this date, IPS shows a rapid development in terms of number of participants and fund size. Thus, individual pension companies need to differentiate in products and services and must offer the right products and services to the right customers in order to increase the number of participants. In addition to these, data mining techniques aimed at retaining corporate customers should be applied by existing customers with good definitions and correct strategies to prevent customer loss. Correctly meeting the needs of different customers plays an important role in increasing the market and profitability of companies in a competitive environment. For this reason, data mining is an important technique used by enterprises and institutions that have large data volumes to provide superiority to their competitors. In this study, two-step cluster method, one of the data mining clustering methods, was applied to the information of the customers of a pension company operating in Turkey. The two-step cluster method has the ability to process both continuous and categorical data when compared to other clustering methods. It is also preferred because of its large sample size and flexibility. The data were divided into three different clusters and each cluster was examined separately. This study aimed to provide the company with the necessary insight in taking customer-oriented strategic decisions to secure customer continuity and preventing customer loss by providing clusters according to the information in the customer's database.
Özet
Türkiye'de Bireysel Emeklilik Sistemi (BES) 27 Ekim 2003 tarihinde yürürlüğe girmiştir. Bu tarihten itibaren katılımcı sayısı ve fon büyüklüğü açısından BES hızlı bir gelişme göstermiştir. Bu nedenle bireysel emeklilik şirketlerinin katılımcı sayılarını arttırmaları için ürün ve hizmetlerde farklılaşmaları ve doğru müşteriye doğru ürün ve hizmeti sunmaları gerekmektedir. Bunların yanı sıra, şirketler müşterilerini elde tutmaya yönelik, veri madenciliği teknikleriyle mevcut müşterilerini iyi tanımaları ve müşteri kaybını önlemek için doğru stratejileri uygulamaları gerekmektedir. Çünkü farklı müşteri ihtiyaçlarını doğru şekilde karşılamak, rekabet ortamında şirketlerin pazar payı ve karlılıklarını arttırmaları açısından önemli rol oynamaktadır. Bu nedenle, veri madenciliği büyük veri yığınlarına sahip olan işletme ve kurumların, rakiplerine üstünlük sağlayabilmesi için kullanılan önemli bir tekniktir. Bu çalışmada, Türkiye'de faaliyet gösteren bir emeklilik şirketinin müşterileri hakkındaki bilgilere veri madenciliği kümeleme yöntemlerinden biri olan iki aşamalı kümeleme yöntemi uygulanmıştır. İki aşamalı kümeleme yöntemi, diğer kümeleme yöntemleri ile kıyaslandığında hem sürekli hem de kategorik verileri işleyebilme yeteneğine sahiptir. Ayrıca büyük örneklem büyüklüklerinde esnek olması nedeniyle tercih edilmektedir. Veriler üç farklı kümeye ayrılmış ve her küme ayrı ayrı incelenmiştir. Bu çalışma ile müşterileri veritabanında yer alan bilgilerine göre kümelere ayırarak müşteri sürekliliğinin sağlanması ve müşteri kaybının önlenmesi için müşteri odaklı stratejik kararlar alınmasında şirkete gerekli öngörüyü sağlaması hedeflenmiştir.