top of page

Müşteri Davranışı ve Sadakat Analizi


Hands-on Mentor Projects
Hands-on Mentor Projects


Proje Açıklaması


Müşteri davranışı ve sadakat analizi, işletmelerin müşteri ilişkilerini anlamalarına ve iyileştirmelerine yardımcı olan önemli bir süreçtir. Bu projede, çeşitli müşteri ve satış verilerini analiz ederek, müşteri davranışlarını, sadakatini ve geri bildirimlerini değerlendireceğiz. Amacımız, müşteri sadakatini artırmak, müşteri deneyimini iyileştirmek ve satış stratejilerini optimize etmektir. Bu analiz, pazarlama ekiplerine ve yöneticilere, müşteri ilişkilerini geliştirmede ve iş stratejilerini belirlemede yardımcı olacaktır.


Proje Kullanım Alanları


Bu proje, pazarlama ekipleri, müşteri ilişkileri yöneticileri ve işletme sahipleri için çeşitli kullanım alanlarına sahiptir:


  • Müşteri Davranışlarının Analizi: Müşterilerin satın alma alışkanlıklarını ve tercihlerini analiz ederek, pazarlama stratejilerini optimize etme.

  • Sadakat Programları: Müşteri sadakatini artırmak için sadakat programları oluşturma ve mevcut programları değerlendirme.

  • Geri Bildirimlerin İncelenmesi: Müşteri geri bildirimlerini analiz ederek, ürün ve hizmet kalitesini iyileştirme.

  • Satış Stratejileri: Satış verilerini analiz ederek, etkili satış stratejileri geliştirme ve müşteri segmentasyonu yapma.

  • Müşteri Memnuniyetinin Artırılması: Müşteri memnuniyetini artırmak için geri bildirimlerin ve değerlendirmelerin analiz edilmesi.


Veri seti Açıklaması


Bu projede kullanılacak veri seti, müşteri ve satış verilerini içermektedir. Veri seti, toplamda dört ana dosyadan oluşmaktadır:


Müşteriler (customers)

CustomerID: Müşteri kimliği

CustomerName: Müşteri adı

JoinDate: Katılım tarihi

Gender: Cinsiyet

Country: Ülke


Satışlar (sales)

SaleID: Satış kimliği

CustomerID: Müşteri kimliği

ProductID: Ürün kimliği

SaleDate: Satış tarihi

Quantity: Satış miktarı

Price: Satış fiyatı


Ürünler (products)

ProductID: Ürün kimliği

ProductName: Ürün adı

Category: Kategori

Price: Fiyat


Geri Bildirimler (feedback)

FeedbackID: Geri bildirim kimliği

CustomerID: Müşteri kimliği

ProductID: Ürün kimliği

FeedbackDate: Geri bildirim tarihi

Rating: Değerlendirme (1-5 arası)

Comments: Yorumlar


Bu veri setinde, eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tipi gibi çeşitli kirli veri sorunları bulunmaktadır. Bu, gerçek hayatta sıkça karşılaşılan veri temizleme ve işleme süreçlerini deneyimlemek için ideal bir veri setidir.


Öğrenci Faydaları


Bu proje, öğrenciler için birçok fayda sağlamaktadır:


  • Veri Manipülasyonu: Öğrenciler, veri setlerini inceleme, temizleme ve analiz etme becerilerini geliştirirler.

  • Pandas Kullanımı: Pandas kütüphanesinin veri işleme ve analiz yöntemlerini etkin bir şekilde kullanmayı öğrenirler.

  • Veri Temizleme: Eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tiplerini temizleme becerileri kazanırlar.

  • İş Zekası: Veri setlerini analiz ederek, müşteri davranışlarını ve sadakatini değerlendirme ve stratejik kararlar alabilme yeteneklerini geliştirirler.

  • Raporlama: Analiz sonuçlarını etkili bir şekilde raporlama ve sunma becerileri kazandırır.

  • Gerçek Hayat Uygulamaları: Gerçek hayatta karşılaşılan veri sorunları ve analiz süreçleri hakkında pratik bilgi sağlar.


 

bottom of page