Modeling and analyzing customer data in customer relationship management with artifical neural networks

İşletmeler giderek artan rekabet şartlarına ayak uydurabilmek için, müşteri memnuniyetini en üst seviyede tutmak ve bunun sürekliliğini sağlamak zorundadırlar. Bunu sağlamak için de, müşterilerin doğru analiz edilebilmesi ve onlara özel ilgi gösterilmesi gerekmektedir. İşletmelerin başarı ölçütleri, müşterileri için “vazgeçilmez” olmayı gerçekleştirmekte yatmaktadır. Bu bağlamda işletmelerin, müşteri memnuniyet ve bağlılık düzeylerini maksimum noktaya çıkarmaları büyük önem arz etmektedir. Bu değerlendirmeyi yapabilmek için de öncelikle müşterilerin memnuniyet ve bağlılık düzeyleri ölçülebilmelidir. Bu çalışmanın amacı; matematiksel modeller ve optimizasyon teknikleri ile kontrol altına alınamayan müşteri pozisyonu bilgilerinin yapay sinir ağları kullanılarak analiz edilmesidir. Müşterilerin pozisyonu memnuniyet ve bağlılık matrisi çerçevesinde 4 ana grupta değerlendirilecek ve bu çerçevede yeni ve farklı pazarlama stratejilerinin geliştirilmesi sağlanacaktır.Customers must keep customer satisfaction as a top priority in order to keep up with increasing competition. In order to achieve, they need to be able to analyze their customers properly and pay attention to their individual expectations. It is important for companies to maximize customer satisfaction and dependence. The success of Companies depends on the extent to how they manage to become ‘indispensable‘ for their customers. It is related with how they determine important points for the satisfaction of their customers, and reflect it back accordingly. In order to make this assessment, companies must first consider their customers as groups. This study aims to analyze customer information, by artificial neural networks, which cannot be handled by mathematical models and optimization techniques, thus improve marketing process for determining important factors and their levels for customer satisfaction