Decision support system for a customer relationship management case study

Abstract

Son zamanlarda oldukça yaygınlaşan ve önem kazanan veri madenciliği, büyük verilerin içerisinde gizli bulunan değerli bilgilerin keşfedilmesini sağlayan bir araçtır. Veri madenciliğinin yaygın kullanım alanlarından biri Müşteri ?lişkileri Yönetimi (CRM)?dir. CRM, müşterinin davranışlarını anlamak ve müşteri memnuniyetini artırmak için kullanılan bir yaklaşımdır. Bu çalışmanın amacı, son yıllarda çok yaygın ve önemli hale gelen veri madenciliği ve CRM kavramlarını incelemek, bunun yanında bir veri madenciliği modelini örnek olarak bankacılık sektöründe uygulamak ve sonucunu da bir mobil platform üzerinden görüntülemektir. Bu çalışmada naive Bayes sınıflandırma algoritması kullanarak bir sınıflandırıcı oluşturulmuştur. Oluşturulan modelin doğruluk oranını saptamak için çapraz doğrulama tekniğinden yararlanılmıştır. Sonuçlar oluşturulan modelin etkin ve uygulanabilir bir model olduğunu göstermektedir. Naive Bayes sınıflandırıcı yüksek ve kabul edilebilir bir doğruluk göstermiştir. Bu yüzden bu sınıflandırma kuralları işletmelerin iyi bir müşteri ilişkileri yönetimini başarabilmeleri için bir karar destek sistemi oluşturmaktadır. Data mining which has become very common and gained importance recently, is a tool which provides to discover hidden and valuable information in large datasets. One of the widely used areas of data mining is Customer Relationship Management (CRM). CRM is an approach used to understand customer?s behaviors and increase the customer satisfaction. The aim of this study, researching the data minig and CRM concepts which has become widespread and important in recent years, in addition to applying a data mining model to banking sector as an example and representing the result in a mobile platform. This study has built a classifier using the naive Bayesian classification. The accuracy rate of the model is determined by doing cross validation. The results demonstrated the applicability and effectiveness of the proposed model. Naive Bayesian classifier reported high acceptable accuracy. So the classification rules can be used to support decision making for achieving a good CRM for businesses