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...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Hüseyin Fidan
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