Özet:
Son yıllarda önemli ölçüde artan rekabet ortamında, müşterilerin kolayca alternatif hizmetlere yönelebilmelerinden dolayı şirketlerin stratejilerinde ayrılacak müşteriyi önceden tahmin etmek önem kazanmıştır. Ayrılacağı önceden tahmin edilen müşterilere promosyon, indirim, hediye ya da avantajlar sağlanması müşterinin ayrılmasını engelleyebilecek ve böylece şirketler uzun vadede daha fazla kâr elde edebileceklerdir. Ancak yapılacak yanlış tahminler, ayrılmayacak müşteriye ayrılacakmış gibi davranmamıza neden olabilir. Bu da müşteriye gereksiz promosyon ya da hediye uygulanmasını gerektirir. Yani şirket için bunun anlamı, gereksiz para kaybıdır. Bu nedenle ayrılacak müşteriyi doğru tahmin etmekte şirketler için önemlidir. Ayrılacak müşteri tahmin modelini oluşturmak için de eskiden ayrılmış müşterilerin verileri kullanılır.
Müşteri sadakati tahmin modelinin kalitesi iki önemli faktöre bağlıdır. Bunlar, müşteri sadakatini elde etmek amacıyla kullanılan eldeki veriler ve veri madenciliği yöntemleridir. Bu çalışmada da telekomünikasyon sektöründe hizmet veren şirketler için ayrılacak müşterileri önceden tahmin edebilmek amacıyla çeşitli veri madenciliği teknikleri kullanılmış ve başarıyı artırmak için melez modeller denenmiştir. Yapılan veri ön işlem adımları ve melez sınıflandırma teknikleri, klasik sınıflandırma teknikleriyle karşılaştırılmıştır. Sınıflandırma tekniklerinin çalışma süresini düşürmek ve başarımını artırmak amacıyla öznitelik sayısı azaltılarak da denemeler yapılmış ve performansları ölçülmüştür. Bu işlemler 2 farklı Amerikan telekomünikasyon şirketinden alınan veriler üzerinde denenmiş ve performans ölçütü olarak Geri Çağırma Oranı, Kesinlik Oranı ve F-Ölçütü kullanılmıştır.
