Müşteri segmentasyonu ve davranış analizi: Random forest algoritması kullanılarak gelir ve harcama davranışlarının incelenmesi

ABSTRACT In this study, customer segmentation and behavior analysis were performed using a customer dataset. The dataset consists of 1000 customers and includes 9 different variables. In the study, how features such as income, spending score, and membership duration affect customer behavior was investigated using the Random Forest algorithm. With feature importance analysis, it was determined that income and purchase frequency are the most effective factors in predicting customer behavior. Age, spending score, and membership duration are less important. In addition, demographic factors such as gender, preferred category, and income distribution also affect customer segmentation. The study provides important insights that can be used in customer evaluation and development of marketing strategies. Segmentation analysis emphasizes the need to develop special strategies for high-income and high-spending customer groups. Such analyses can help businesses better understand their customer base and make strategic decisions.

Bu çalışma, bir müşteri veri setinin kullanımı ile müşteri segmentasyonu ve davranış analizi yapılarak gerçekleştirilmiştir. Veri seti, 1000 müşteriden oluşmakta ve 9 farklı değişken içermektedir. Çalışma ile Random Forest algoritması kullanılarak; gelir, harcama skoru, üyelik süresi gibi özelliklerin müşteri davranışlarını nasıl etkilediği araştırılmıştır. Gerçekleştirilen özellik önemi analizi ile gelirin ve satın alma sıklığının, müşteri davranışlarının tahmin edilmesinde en etkili faktörler olduğu, yaş, harcama skoru ve üyelik süresi değişkenlerinin ise daha düşük öneme sahip oldukları belirlenmiştir. Ayrıca, cinsiyet, tercih edilen kategori ve gelir dağılımı gibi demografik faktörlerin de, müşteri segmentasyonuna etkileri bulunmaktadır. Çalışma; müşteri değerlemesi ve pazarlama stratejilerinin geliştirilmesinde kullanılabilecek önemli içgörüler sunmaktadır. Segmentasyon analizi sonucunda, yüksek gelirli ve yüksek harcama gerçekleştiren müşteri gruplarına yönelik olarak özel stratejiler geliştirilmesi gerekliliği sonucuna ulaşılmıştır. Bu tür analizlerin, işletmelerin müşteri kitlelerini daha iyi anlamalarına ve stratejik kararlar almalarına yardımcı olabileceği düşünülmektedir.