Müşteri yaşam boyu değeri (Customer Lifetime Value, CLTV), bir müşterinin işletmeye sağlayacağı toplam gelirin tahminidir ve işletmelerin stratejik kararlarında kritik bir rol oynar. CLTV tahminleri, pazarlama kampanyalarının etkinliğini değerlendirmek, müşteri sadakatini artırmak ve işletmenin karlılığını optimize etmek için kullanılır. Bu yazıda, makine öğrenimi kullanarak CLTV tahminlemeyi ve müşteri segmentasyonunu adım adım gerçekleştireceğiz.
CLTV Nedir?
Customer Lifetime Value (CLTV), bir müşterinin işletme ile olan ilişki süresince sağlayacağı toplam gelirin tahminidir. CLTV, müşteri ilişkilerini daha iyi anlamak ve müşteri bağlılığını artırmak için kullanılır.
Önemli CLTV Bileşenleri:
Satın Alma Sıklığı (Frequency): Müşterinin belirli bir süre içinde kaç kez alışveriş yaptığı.
Ortalama Sipariş Değeri (Average Order Value): Müşterinin her alışverişte ortalama olarak ne kadar harcadığı.
Müşteri Yaşam Süresi (Customer Lifespan): Müşterinin işletme ile olan ilişkisinin süresi.
Brüt Kar Marjı (Gross Margin): Müşteri harcamalarından elde edilen kar oranı.
Adım Adım CLTV Tahminleme Projesi
Bu projede, müşteri verilerini kullanarak makine öğrenimi modelleriyle CLTV tahminlemeyi gerçekleştireceğiz. İşte adım adım yapacağımız işlemler:
Adım 1: Veri Yükleme ve Hazırlık
Öncelikle, veri setlerini yükleyerek temizleme işlemlerini gerçekleştireceğiz. Bu adım, verilerin analiz edilebilir hale getirilmesi için kritiktir.
Veri setlerini yükleyin ve ilk 5 satırı görüntüleyin.
Eksik ve aykırı değerleri tespit edip temizleyin.
Adım 2: Özellik Mühendisliği
Gelecekteki müşteri davranışlarını tahmin edebilmek için gerekli özellikleri oluşturacağız.
Müşteri başına toplam harcama, ortalama harcama ve harcama standart sapmasını hesaplayın.
CLTV hesaplama için etiket ekleyin.
Adım 3: Modelleme
Makine öğrenimi modellerini kullanarak gelecekteki CLTV'yi tahmin edeceğiz.
Veri setini eğitim ve test setlerine ayırın.
Random Forest regresyon modeli ile tahmin yapın.
Model performansını değerlendirin.
Adım 4: Sonuçların Analizi ve Görselleştirme
Tahmin edilen CLTV değerlerini bir sütun olarak ekleyip tüm müşterileri CLTV değerlerine göre 4 farklı gruba böleceğiz. Ayrıca, bu grup adlarını yeni bir sütun olarak ekleyeceğiz.
Tahmin edilen CLTV değerlerini ekleyin.
Müşterileri CLTV değerlerine göre gruplara bölün.
Model performansını değerlendirin ve sonuçları analiz edin.
CLTV Tahminlerinin Görselleştirilmesi
Modelin performansını değerlendirip sonuçları analiz edeceğiz.
Gerçek ve tahmin edilen CLTV değerlerinin karşılaştırılması.
Hata dağılımının görselleştirilmesi.
Sonuç
Bu projede, müşteri verilerini kullanarak gelecekteki CLTV'yi tahmin etmeye çalıştık. Özellik mühendisliği yaparak müşteri davranışlarını modelledik ve Random Forest regresyon modeli ile tahminlerde bulunduk. Tahmin edilen CLTV değerlerini ekleyerek, müşterileri CLTV değerlerine göre segmentlere ayırdık ve bu segmentleri analiz ettik. Bu tür tahminlemeler, pazarlama stratejilerini optimize etmek ve müşteri ilişkilerini güçlendirmek için oldukça değerlidir.
CLTV tahminleri, işletmelere müşterileri hakkında daha derinlemesine bilgi sağlar ve bu bilgileri stratejik kararlar almak için kullanabilirler. Müşteri segmentasyonunu kullanarak, her bir segment için özelleştirilmiş pazarlama stratejileri geliştirebilir ve müşteri memnuniyetini artırabilirsiniz.