E-ticaret Müşteri Bağlılığı Gri İlişkisel Kümeleme Analizi
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 kazanma...
Main Author: | |
---|---|
Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Akademik Bilişim Araştırmaları Derneği
2018-04-01
|
Series: | Online Academic Journal of Information Technology |
Subjects: | |
Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/pub/ajit-e/issue/54420/740725 |
id |
doaj-26c7871ff077490191ebb9ab2f64258c |
---|---|
record_format |
Article |
spelling |
doaj-26c7871ff077490191ebb9ab2f64258c2021-04-25T08:11:24ZengAkademik Bilişim Araştırmaları DerneğiOnline Academic Journal of Information Technology1309-15812018-04-0193216318210.5824/1309-1581.2018.2.010.x2039E-ticaret Müşteri Bağlılığı Gri İlişkisel Kümeleme AnaliziHüseyin Fidan0Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Endüstri Mühendisliği, Burdur-TÜRKİYEİnternet 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.https://dergipark.org.tr/tr/pub/ajit-e/issue/54420/740725gray theorygray relational analysisgray relational clusteringloyaltye-commercegri teorigri i̇lişkisel analizgri i̇lişkisel kümelemebağlılıke-ticaret |
collection |
DOAJ |
language |
English |
format |
Article |
sources |
DOAJ |
author |
Hüseyin Fidan |
spellingShingle |
Hüseyin Fidan E-ticaret Müşteri Bağlılığı Gri İlişkisel Kümeleme Analizi Online Academic Journal of Information Technology gray theory gray relational analysis gray relational clustering loyalty e-commerce gri teori gri i̇lişkisel analiz gri i̇lişkisel kümeleme bağlılık e-ticaret |
author_facet |
Hüseyin Fidan |
author_sort |
Hüseyin Fidan |
title |
E-ticaret Müşteri Bağlılığı Gri İlişkisel Kümeleme Analizi |
title_short |
E-ticaret Müşteri Bağlılığı Gri İlişkisel Kümeleme Analizi |
title_full |
E-ticaret Müşteri Bağlılığı Gri İlişkisel Kümeleme Analizi |
title_fullStr |
E-ticaret Müşteri Bağlılığı Gri İlişkisel Kümeleme Analizi |
title_full_unstemmed |
E-ticaret Müşteri Bağlılığı Gri İlişkisel Kümeleme Analizi |
title_sort |
e-ticaret müşteri bağlılığı gri i̇lişkisel kümeleme analizi |
publisher |
Akademik Bilişim Araştırmaları Derneği |
series |
Online Academic Journal of Information Technology |
issn |
1309-1581 |
publishDate |
2018-04-01 |
description |
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. |
topic |
gray theory gray relational analysis gray relational clustering loyalty e-commerce gri teori gri i̇lişkisel analiz gri i̇lişkisel kümeleme bağlılık e-ticaret |
url |
https://dergipark.org.tr/tr/pub/ajit-e/issue/54420/740725 |
work_keys_str_mv |
AT huseyinfidan eticaretmusteribaglılıgıgriiliskiselkumelemeanalizi |
_version_ |
1721510087195885568 |