Veri madenciliği tekniklerini kullanarak müşteri değerini anlama: Bir sigorta brokerliği uygulaması

Günümüz dünyasında, piyasadaki zor koşullar şirketleri daha yeni ve iyi rekabet etme yolları aramaya zorlamaktadır. Yoğun küresel rekabet ve hızla değişen teknolojik ortamlarda, müşterilerin çeşitli ihtiyaçlarını karşılamak ve müşteri memnuniyetini en üst düzeye çıkarmak, müşterilere değer vermek bir çok firmanın sahip olması gereken genel geçer kurallardan birisi haline dönüşmüştür. Teknolojik gelişmeler ile birlikte, şirketler ve kurumlar müşteri ve satış verilerini sürekli olarak depolamaktadırlar. Veri madenciliği, sürekli depolanan bu veriler içerisinde, daha önceden bilinmeyen, gizli, anlamlı, şirketlerin amaçlarına ulaşmaları doğrultusunda kullanışlı ve değerli bilgileri elde etmemize yarar. Kümeleme analizi bu veriler içerisinde benzerlikler olanları gruplamak için kullanılan, birliktelik kuralları ise benzer olayların gerçekleştiği kuralları tespit eden bir veri madenciği yöntemidir. Kümeleme analizi, segmentasyon analizi veya taksonomi analizi olarak da adlandırılır. Daha spesifik olarak, gruplama önceden bilinmediyse, homojen vaka gruplarını belirlemeye çalışır. Birliktelik kuralı, ilişkisel veritabanları, işlem veritabanları ve diğer veri havuzu formları gibi çeşitli veri tabanlarında bulunan veri kümelerinden sık kalıpları, bağıntıları, ilişkileri veya nedensel yapıları bulmayı amaçlayan bir prosedürdür. Bu çalışmanın amacı, sigorta aracılık sektöründe bir şirkete yönelik veri madenciliği araçlarını ve uygulamalarını kullanarak müşteri ilişkileri yönetimi faaliyetleri için bir temel oluşturmaktır. Müşteri ana verileri ve müşterilerin satış işlemleri, müşteri ilişkileri yönetimi faaliyetleri için kullanılabilecek anlamlı bilgilere dönüştürülür. Bu bağlamda, müşteriler arasında ve ürünler arasında bölümlendirme yapmak ve bunlar arasındaki ilişkileri bulmak için bir uygulama yapılmıştır.