| Summary: | İnternet teknolojileriyle hayatımızı değiştiren en büyük gelişmelerden olan e-ticaret tüketicilere ve firmalara önemli avantajlar getirmektedir. Günümüzde e-ticaret bir rekabet aracı olmaktan çok firmaların ayakta kalabilmesi için bir zorunluluk haline gelmiştir. Bu bağlamda yeni müşteri kazanmak, müşterileri elde tutmak, güven oluşturmak ve müşteri bağlılığını sağlamak gibi e-ticaret stratejileri, firmalar açısından önemli konular haline gelmiştir. Özellikle müşteri bağlılığını oluşturmak ve sürdürmek firma karlılığını arttırmak için hayati bir konudur. Bu sebeple bağlılık oluşan müşteri gruplarının belirlenmesi, bu gruplara uygulanacak doğru satış stratejilerinin seçilmesi açısından önem arz etmektedir. Müşteri gruplarının belirlenmesi için kümeleme analizleri gerçekleştirilmekte, bu amaçla K-ortalamalar, K-medoids ve bulanık C-ortalamalar algoritmaları veya bu algoritmaları temel alan metotlar kullanılmaktadır. Ancak merkezi kümeleme algoritmaları olarak bilinen bu algoritmalar belirsiz olan küme sayısı ve küme merkezi gibi değerleri analiz öncesi parametre olarak istemektedir. Bu çalışmada, bir e-ticaret sitesinden temin edilen, toplam satın alma işlem sayısı, toplam işlem tutarı, ortalama işlem tutarı, siteye giriş sayısı, şikayet sayısı ve ürün geri iade sayısı bilgilerini içeren gerçek işlem verileri temel alınarak müşteri bağlılığı kümeleme analizi gerçekleştirilmiştir. Analiz öncesinde küme sayısı ve küme merkezleri belirsiz olduğu için kümeleme işlemi Gri İlişkisel Analiz ile gerçekleştirilmiştir. Araştırma sonuçlarına göre, analiz öncesi küme sayısı ve küme merkezleri belirlenmeksizin kümelenmenin gerçekleştirilebileceği ortaya konulmuş, Gri İlişkisel Kümeleme analizi ile e-ticaret müşterilerinin bağlılık kümelenmeleri gerçekleştirilmiştir.
|
|---|
