Evaluation of Customer Profile in Individual Pension Sector by Two-Step Cluster Analysis

--Türkiye'de Bireysel Emeklilik Sistemi (BES) 27 Ekim 2003 tarihinde yürürlüğe girmiştir. Bu tarihten itibaren katılımcı sayısı ve fon büyüklüğü açısından BES hızlı bir gelişme göstermiştir. Bu nedenle bireysel emeklilik şirketlerinin katılımcı sayılarını arttırmaları için ürün ve hizmetlerde farklılaşmaları ve doğru müşteriye doğru ürün ve hizmeti sunmaları gerekmektedir. Bunların yanı sıra, şirketler müşterilerini elde tutmaya yönelik, veri madenciliği teknikleriyle mevcut müşterilerini iyi tanımaları ve müşteri kaybını önlemek için doğru stratejileri uygulamaları gerekmektedir. Çünkü farklı müşteri ihtiyaçlarını doğru şekilde karşılamak, rekabet ortamında şirketlerin pazar payı ve karlılıklarını arttırmaları açısından önemli rol oynamaktadır. Bu nedenle, veri madenciliği büyük veri yığınlarına sahip olan işletme ve kurumların, rakiplerine üstünlük sağlayabilmesi için kullanılan önemli bir tekniktir. Bu çalışmada, Türkiye'de faaliyet gösteren bir emeklilik şirketinin müşterileri hakkındaki bilgilere veri madenciliği kümeleme yöntemlerinden biri olan iki aşamalı kümeleme yöntemi uygulanmıştır. İki aşamalı kümeleme yöntemi, diğer kümeleme yöntemleri ile kıyaslandığında hem sürekli hem de kategorik verileri işleyebilme yeteneğine sahiptir. Ayrıca büyük örneklem büyüklüklerinde esnek olması nedeniyle tercih edilmektedir. Veriler üç farklı kümeye ayrılmış ve her küme ayrı ayrı incelenmiştir. Elde edilen 3 kümede de özellikle tasarruflarını aylık 0-250 TL katkı payı ile düşük birikimlerle yapan katılımcıların çoğunlukta olduğu görülmüştür. Ayrıca, her üç kümede de BES'e katılımın en çok olduğu yaş grubunun 35-44 yaş arası olması, bu yaş aralığındaki katılımcıların geleceği açısından emeklilik sistemine daha olumlu yaklaşmalarına işaret ettiği sonucuna varılmıştır. Bunların yanısıra, katılımcıların yaşadıkları şehirlerin sosyoekonomik ve demografik özelliklerinin farklı olması, katılımcıların tasarruf yapma kararlarını doğrudan etkilediği gözlemlenmiştir. Sonuç olarak, elde edilen bulgular şirketlerin yeni satış stratejileri oluştururken sadece sözleşme adedi odaklı olarak değil müşterilerinin cinsiyet, medeni durum, yaş, meslek, öğrenim durumu, yaşadığı şehir bilgilerinin yanısıra ödeme ve tasarruf bilgilerini göz önüne alarak tasarlanması gerektiğini göstermiştir—The Individual Pension System (IPS) in Turkey entered into force on October 27, 2003. From this date, IPS shows a rapid development in terms of number of participants and fund size. Thus, individual pension companies need to differentiate in products and services and must offer the right products and services to the right customers in order to increase the number of participants. In addition to these, data mining techniques aimed at retaining corporate customers should be applied by existing customers with good definitions and correct strategies to prevent customer loss. Correctly meeting the needs of different customers plays an important role in increasing the market and profitability of companies in a competitive environment. For this reason, data mining is an important technique used by enterprises and institutions that have large data volumes to provide superiority to their competitors. In this study, two-step cluster method, one of the data mining clustering methods, was applied to the information of the customers of a pension company operating in Turkey. The two-step cluster method has the ability to process both continuous and categorical data when compared to other clustering methods. It is also preferred because of its large sample size and flexibility. The data were divided into three different clusters and each cluster was examined separately. In the obtained three clusters, it was seen that customers that especially made their savings with low accumulation as monthly 0-250 TL contribution formed the majority. In addition, for all three clusters, group of participants' with an age range between 35-44 was the most , thus it is concluded that this indicate that participants in this age range are more likely to approach the pension system considering their future. Additionally, it has been observed that differences in socioeconomic and demographic characteristics of the cities where participants live in directly effects the participants' decisions to make savings. As a result, the findings show that while companies create new sales strategies, they should be designed not only based on contract number but also considering customers' gender, marital status, age, occupation, learning situation, living city information but also payment and saving