Bulanık AHP ve kümeleme tabanlı bir müşteri segmentasyonu yaklaşımı: Uluslararası bir TV imalat firmasında uygulama

Günümüzde, sürdürülebilir rekabet avantajı elde etmek için en geçerli yol ürün odaklı bir anlayış yerine müşteri odaklı bir anlayışı benimsemektir. Ancak, müşteri davranışlarının karmaşık doğası müşteri tabanının yönetimini zorlaştırmaktadır. Bu nedenle hem işletmeyi anlamak hem de müşteri veri tabanlarının analizi önemli hale gelmiştir. Bu anlamda müşteri segmentasyonu, pazarlama stratejileri ve ürün gelişimi konularında önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada uluslar arası bir TV üreticisi firmanın müşteri tabanının benzer özellikler gösteren müşteri gruplarına bölünmesi ve aynı zamanda bu grupların göreli önemlerinin bulunması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda iki farklı yaklaşım kullanılmıştır. İlk yaklaşım, müşteri tabanını genel skor olarak isimlendirilen tek bir karakteristiğe göre bölmektedir. Genel skor ise, güncellik, sadakat, yıllık ortalama talep, yıllık ortalama satış geliri, sıklık, uzun vadeli ilişki potansiyeli, yıllık talepteki ortalama değişim, yıllık satış gelirindeki ortalama değişim olarak isimlendirilen sekiz farklı karakteristiğin birleşimidir. Burada, genel skor bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) kullanılarak ağırlıkları elde edilen karakteristiklerin ağırlıklı ortalaması alınarak hesaplanmaktadır. İkinci yaklaşım ise yukarıda belirtilen sekiz karakteristik açısından benzerliklerine göre müşterileri gruplamaktadır. Müşterileri gruplamada, yığılmalı hiyerarşik kümeleme yöntemleri (tek bağlantı, tam bağlantı, Ward?s yöntemi) ve k-ortalamalar yöntemi kullanılmıştır. Oluşturulan beş segment, en iyi, değerli, ortalama, potansiyel değerli, potansiyel değersiz müşteriler olarak isimlendirilmiştir. Sonuçlar, önerilen yaklaşımın müşteri segmentasyonu uygulamalarında etkin bir şekilde kullanılabileceğini ortaya koymuştur. Anahtar sözcükler: Müşteri segmentasyonu, veri kümeleme, bulanık AHP