DOI: 10.5824/1309‐1581.2018.2.010.x
E-ticaret Müşteri Bağlılığı Gri İlişkisel Kümeleme Analizi
Gray Relational Clustering Analysis of E-commerce Customers Loyalty
Hüseyin Fidan
Abstract in Turkish
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.
Keywords in Turkish
Gri Teori, Gri İlişkisel Analiz, Gri İlişkisel Kümeleme, Bağlılık, E-ticaret
Abstract in English
E-commerce, which is one of the biggest developments
that change our life with internet technologies, brings significant advantages
to consumers and firm. Nowadays, e-commerce has become a necessity for firms to
survive rather than as a competitive tool. In this context, e-commerce
strategies such as acquiring new customers, retaining customers, building trust
and providing customer loyalty have become important issues in terms of
companies. Especially creating and maintaining customer loyalty are crucial
issues to increase the profitability of the firm. For this reason, the
identification of loyalty of customer groups is important in terms of ing
the right sales strategies to be applied to these groups. Clustering analyzes
are performed to determine customer groups, using K-means, K-medoids and fuzzy
C-means algorithms or methods based on these algorithms for this purpose. However,
these algorithms, known as central clustering algorithms, require values such
as cluster number and cluster center, which are uncertain, as parameters before
analysis. In this study, a customer loyalty clustering analysis was conducted
based on actual transaction data from an e-commerce site, including the total
number of purchases, total transaction amount, average transaction amount,
number of entries on site, number of complaints, number of product return. Since
the number of clusters and cluster centers are uncertain before the analysis,
clustering was performed by Gray Relational Analysis. According to the results
of the research, e-commerce customers' loyalty clusters have been realized
with Gray Relational Clustering analysis, which shows that the clusters can be
realized without determining the number of clusters and cluster centers before
analysis.
Keywords in English
Gray Theory, Gray Relational Analysis, Gray Relational Clustering, Loyalty, E-commerce