Cilt 5 Sayı 1 (2020): Turkish Journal of Marketing
Makaleler

RFM ANALİZİ İLE MÜŞTERİ BÖLÜMLENDİRİLMESİ VE PROFİL OLUŞTURULMASI

PDF (İngilizce)
  • İbrahim SABUNCU,
  • Edanur TÜRKAN,
  • Hilal POLAT
İbrahim SABUNCU
Dr. Öğr. Üyesi

Yayınlanmış 25.04.2020

Anahtar Kelimeler

  • Müşteri Yaşam Boyu Değeri,
  • RFM Modeli,
  • Bölümlendirme
Telif Hakkı Düzenlemesi

Nasıl Atıf Yapılır

RFM ANALİZİ İLE MÜŞTERİ BÖLÜMLENDİRİLMESİ VE PROFİL OLUŞTURULMASI. (2020). Turkish Journal of Marketing, 5(1), 22-36. https://doi.org/10.30685/tujom.v5i1.84

Öz

Bu çalışma, bir veri madenciliği yöntemi olan RFM (Güncellik, Sıklık, Parasallık) modelini kullanarak müşterilerin kârlılık değerlerine göre bölümlendirilmesi ve profillerinin oluşturulması üzerine bir vaka çalışmasıdır. İstanbul, Türkiye'de bir akaryakıt istasyonundan toplanan gerçek müşteri verileri vaka çalışması için kullanılmıştır. Veriler, 2016'nın ilk yarısında 1015 müşterinin varış sıklığını, son varış tarihini ve toplam harcama tutarını ve müşterilerin 10 tanımlayıcı değişkenini içerir. İlk olarak, akaryakıt istasyonu müşterilerinin demografik özellikleri tanımlayıcı istatistikler ile analiz edilmiştir. Daha sonra SPSS programı ile müşterilerin RFM puanı hesaplanmış ve küme analizi ile RFM puanlarına göre müşteriler 5 bölüme ayrılmıştır. Son olarak, bölümlerin müşteri profili, uyum analizi ve diskriminant analizi kullanılarak oluşturulmuştur. Akaryakıt istasyonu yöneticileri, şirketleri için en değerli müşterinin otomobil kullanıcıları olduğunu düşünmesine rağmen, analiz sonucu en değerli müşterilerin kamyon kullanıcıları olduğunu göstermektedir. Makalenin sonunda, VIP ve GOLD olarak adlandırılan en değerli iki bölümün müşteri profilleri temel alınarak önerilerde bulunulmuştur.

PDF (İngilizce)

Referanslar

  1. Altan, D. (2019). Güncellik/Sıklık/Parasallık (RFM) Analizi İle Hedef Kitle Seçimi: Hava Yolu Sektöründe Bir Uygulama. Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  2. Armstrong, G., Kotler, P., & Opresnik, M. O. (2016). Marketing: An Introduction (Global Edi). Pearson Education.
  3. Berman, B. (2006). Developing an effective customer loyalty program. California Management Review, 49(1), 123?148.
  4. Birant, D. (2011). Data mining using RFM analysis. In Knowledge-oriented applications in data mining. IntechOpen.
  5. Buckinx, W., & Van den Poel, D. (2005). Customer base analysis: partial defection of behaviourally loyal clients in a non-contractual FMCG retail setting. European Journal of Operational Research, 164(1), 252?268.
  6. Charan, A. (2015). Marketing analytics: A Practitioner?s Guide to Marketing Analytics and Research Methods. World Scientific Publishing Company.
  7. Cheng, C.-H., & Chen, Y.-S. (2009). Classifying the segmentation of customer value via RFM model and RS theory. Expert Systems with Applications, 36(3), 4176?4184.
  8. Dursun, A., & Caber, M. (2016). Using data mining techniques for profiling profitable hotel customers: An application of RFM analysis. Tourism Management Perspectives, 18, 153?160.
  9. Ekergil, V., & Ersoy, N. F. (2016). B2B/Endüstriyel Pazarlar Için Anahtar Müsteri Yönetimine Iliskin Müsteri Yasam Boyu Degerinin Hesaplanmasinda Muhasebe ve Pazarlamanin Rolü. Business and Economics Research Journal, 7(4), 159?180. http://search.proquest.com/docview/1833938122/
  10. Fader, P. S., Hardie, B. G. S., & Lee, K. L. (2005). ?Counting your customers? the easy way: An alternative to the Pareto/NBD model. Marketing Science, 24(2), 275?284.
  11. Hiziroglu, A., & Sengul, S. (2012). Investigating Two Customer Lifetime Value Models from Segmentation Perspective. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 62, 766?774. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.09.129
  12. Hughes, A. M. (1996). Boosting response with RFM. Marketing Tools, 4?8.
  13. Kabasakal, İ. (2020). Customer Segmentation Based On Recency Frequency Monetary Model: A Case Study in E-Retailing. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 13(1), 47?56.
  14. Maryani, I., & Riana, D. (2017). Clustering and profiling of customers using RFM for customer relationship management recommendations. 2017 5th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM), 1?6.
  15. Namvar, M., Khakabimamaghani, S., & Gholamian, M. R. (2011). An approach to optimised customer segmentation and profiling using RFM, LTV, and demographic features. International Journal of Electronic Customer Relationship Management, 5(3?4), 220?235. https://doi.org/10.1504/IJECRM.2011.044688
  16. Pakyurek, M., Sezgin, M. S., Kestepe, S., Bora, B., Duzagac, R., & Yildiz, O. T. (2018). Customer clustering using RFM analysis. 26th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 1?4. https://doi.org/10.1109/SIU.2018.8404680
  17. Peker, S., Kocyigit, A., & Eren, P. E. (2017). LRFMP model for customer segmentation in the grocery retail industry: a case study. Marketing Intelligence & Planning.
  18. Piersma, N., & Jonker, J.-J. (2004). Determining the optimal direct mailing frequency. European Journal of Operational Research, 158(1), 173?182.
  19. Sarvari, P. A., Ustundag, A., & Takci, H. (2016). Performance evaluation of different customer segmentation approaches based on RFM and demographics analysis. Kybernetes.
  20. Sohrabi, B., & Khanlari, A. (2007). Customer Lifetime Value (CLV) Measurement Based on RFM Model. Iranian Accounting & Auditing Review, 14(47), 7?20.
  21. Tsiptsis, K. K., & Chorianopoulos, A. (2011). Data mining techniques in CRM: inside customer segmentation. John Wiley & Sons.
  22. Wei, J.-T., Lin, S.-Y., & Wu, H.-H. (2010). A review of the application of RFM model. African Journal of Business Management, 4(19), 4199.

Benzer Makaleler

Bu makale için ayrıca gelişmiş bir benzerlik araması başlat yapabilirsiniz.