AI Summary & Key Takeaways
AI InsightTo determine the reasons of the customer churn, logistic regression and decision trees analysis, which is one of the classification techniques, are applied.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Data mining is used to analyze mass databases for having meaningful output. One of the most common applications of the data mining, which is called as Churn Analysis is used to predict behavior of customers who are most likely to change provided service, and to create special marketing tools for them. The aim of this paper is to determine customers who want to churn, and to create specific campaigns to them by using a customer data of a major telecommunication firm in Turkey. To determine the reasons of the customer churn, logistic regression and decision trees analysis, which is one of the classification techniques, are applied.
Özet
Veri madenciliği, büyük veri kümeleri içindeki anlamlı bilgiyi ortaya çıkarma sürecidir. Veri madenciliğinin yaygın olarak kullanıldığı uygulama alanlarından biri, ayrılma eğilimi gösteren müşterilerin tahmin edilmesidir. Churn adı verilen bu analiz, şirketlerin kaybetme potansiyeli olan müşterilerine özel pazarlama kampanyalarını geliştirmelerini sağlamaya yöneliktir. Bu çalışma, Türkiye’de telekomünikasyon sektöründe faaliyet gösteren büyük bir firmanın, ayrılma eğilimi gösteren müşterilerini belirleyerek; bu müşterilere özel pazarlama stratejileri geliştirilmesini hedeflemektedir. Ayrılacak müşteri profilini belirlemek için Lojistik Regresyon Analizi ve sınıflandırma tekniklerinden Karar Ağaçları kullanılmış ve uygulamanın sonuçları sunulmuştur.