Davranışsal segmentasyon, müşterilerin alışveriş davranışlarına dayalı olarak segmentlere ayrılmasını sağlar. Bu segmentasyon türü, müşteri davranışlarına dayalı stratejiler geliştirmek ve müşteri memnuniyetini artırmak için oldukça önemlidir. Bu blog yazısında, müşteri verilerini kullanarak K-Means kümeleme algoritması ile davranışsal segmentasyon gerçekleştireceğiz ve elde edilen içgörüleri analiz edeceğiz. Kullanacağımız veri setleri, müşteri bilgilerini, alışveriş detaylarını ve müşterilerin edinim bilgilerini içermektedir.
Projenin Amacı
Bu projenin amacı, müşterilerin alışveriş davranışlarını analiz ederek onları benzer davranış kalıplarına göre segmentlere ayırmaktır. Bu sayede, her bir segment için özel pazarlama stratejileri geliştirilebilir ve müşteri memnuniyeti artırılabilir.
Kullanılacak Veri Setleri
Customers: Müşteri bilgilerini içerir. (CustomerID, Age, Gender, Region)
Orders: Alışveriş bilgilerini içerir. (OrderID, CustomerID, PurchaseDate, PurchaseAmount)
OrderDetails: Alışveriş detaylarını içerir. (OrderID, ProductCategory, CustomerType)
CustomerAcquisition: Müşterilerin edinim bilgilerini içerir. (CustomerID, AcquisitionChannel, AcquisitionDate)
Adım 1: Veri Yükleme ve Birleştirme
Öncelikle, bu veri setlerini yükleyip birleştireceğiz. Bu adım, verilerin bir araya getirilmesi ve daha sonraki analizler için hazırlanmasını sağlar.
Adım 2: Eksik ve Aykırı Değerlerin Temizlenmesi
Veri setlerindeki eksik ve aykırı değerleri tespit edip temizleyeceğiz. Bu adım, analizlerin doğruluğunu artırmak için kritiktir.
Adım 3: Davranışsal Özelliklerin Hesaplanması
Müşterilerin alışveriş sıklığı (Frequency), toplam harcama miktarı (Monetary) ve son alışveriş tarihine göre gün sayısı (Recency) gibi davranışsal özelliklerini hesaplayacağız.
Frequency (Alışveriş Sıklığı): Müşterinin belirli bir süre içinde yaptığı alışverişlerin sayısı.
Monetary (Toplam Harcama): Müşterinin yaptığı alışverişlerin toplam harcama miktarı.
Recency (Son Alışveriş Tarihi): Müşterinin en son yaptığı alışverişin üzerinden geçen gün sayısı.
Adım 4: Veriyi Ölçeklendirme
Davranışsal özellikleri ölçeklendireceğiz. Bu, K-Means algoritmasının daha iyi performans göstermesini sağlar. Ölçeklendirme, verinin belirli bir aralıkta tutulması ve farklı özelliklerin eşit ağırlıkta değerlendirilmesi için gereklidir.
Adım 5: K-Means Kümeleme
K-Means Algoritması Nedir?
K-Means, veriyi belirli sayıda kümeye ayıran bir kümeleme algoritmasıdır. Algoritma, her bir veri noktasını en yakın olduğu küme merkezine (merkez noktası) göre atar ve bu işlemi kümeler sabitlenene kadar tekrarlar. K-Means algoritması aşağıdaki adımlarla çalışır:
Başlangıç Küme Merkezlerini Seçme: Rastgele veya belirli bir yöntemle k sayıda küme merkezi seçilir.
Veri Noktalarını Küme Merkezlerine Atama: Her veri noktası, en yakın olduğu küme merkezine atanır.
Küme Merkezlerini Güncelleme: Her küme için yeni merkez noktaları, kümedeki tüm veri noktalarının ortalaması alınarak güncellenir.
Atama ve Güncelleme Adımlarını Tekrarlama: Veri noktalarının küme merkezlerine atanması ve merkezlerin güncellenmesi işlemleri, merkezler sabitlenene kadar (değişmeyene kadar) tekrarlanır.
Dirsek Yöntemi ile Optimal Küme Sayısının Belirlenmesi
Optimal küme sayısını belirlemek için Dirsek Yöntemi kullanılır. Bu yöntemde, farklı küme sayıları için küme içi hata kareler toplamı (WCSS) hesaplanır ve bir grafik çizilir. Grafikteki "dirsek" noktası, optimal küme sayısını gösterir. Bu noktada, küme sayısını artırmanın getirdiği fayda azalmaya başlar.
Adım 6: Segmentlerin Analizi ve Görselleştirilmesi
K-Means algoritması ile belirlediğimiz segmentleri analiz edecek ve görselleştireceğiz. Her segmentin özelliklerini ve müşteri davranışlarını inceleyeceğiz.
Segmentlerin Özellikleri ve İşletme İçin Faydalar
Yüksek Harcama ve Sık Alışveriş Yapan Müşteriler: Bu segment, sadakat programlarına dahil edilerek teşvik edilebilir.
Yüksek Harcama Yapan Ancak Seyrek Alışveriş Yapan Müşteriler: Bu müşterilere özel teklifler ve indirimler sunulabilir.
Düşük Harcama Yapan ve Seyrek Alışveriş Yapan Müşteriler: Bu müşterilere yönelik yeniden kazanım kampanyaları düzenlenebilir.
Comments