Search

Penti was established in 1950 in Turkey. It is growing in production and retail activities, expanding its offerings of mainly women's and girls’ socks, home wear and beachwear. Different campaigns are organized periodically in order to increase sales and customers are informed about the campaigns mostly by SMS regardless of their previous purchasing behavior. When informing the customers, there is no analytical tool used to find the right group of customers who will receive SMS about the campaigns. Therefore, the response rate to campaigns is not always as it is expected and cost of sending SMS is high. Number of SMSs that are bought from an outsource company and responses to the campaign directly affect the profit. With all these reasons, a study is made on creating an analytical tool just for a specific campaign in Penti. In this study, an analytical tool which will predict the possible responses of customers to a specific campaign is developed by using WEKA software. While developing this tool, different classification algorithms are used. Each method is compared in terms of their accuracy rates and the best method which has the highest performance is selected as the tool. At the end of the study, the analytical tool is shared with the company. By the help of this tool, SMSs can be sent to the customers considering important attributes and the company can reach the right group of people who will do shopping at stores after those informative SMSs.

PENTİ was established in 1950 in Turkey. Il is growing in produc­tion and retail activities, expanding its offering of mainly women’s and girls' socks, home wear and beachwear. Different campaigns are or­ganized to increase sales and customers are informed about the cam­paigns mostly by SMS regardless of their previous purchasing behav­ior. However, there is not an analytical tool to determine which cus­tomers those SMS should be sent to in order to get a high number of responses. In this study, an analytical tool which will predict the possible re­sponses of customers to a specific campaign will be developed by using WEKA software. While developing this tool, attributes such as age, having child, marital status and city information of customers will be preprocessed to analyze which ones are distinguishing when determin­ing the final attribute which is the response of customers. Following that, several data classification algorithms will be applied and the one which has the best accuracy rate will be proposed to the company. By the help of this tool. SMSs can be sent to the customers considering those attributes and the company can reach right group of people who will do shopping at stores after those informative SMSs.

1950 yılında Türkiye’de kurulan Penti, üretim ve perakende alanındaki faaliyetlerini çorap, ev giyimi ve plaj giyiminde sürdürmeye devam etmektedir. Penti satışlarını arttırmak için farklı kampayalar düzenlemektedir ve bu kampanyalar ile ilgili bildirimleri müşterilerine kısa mesaj yollayarak yapmaktadır. Ancak, bu bilgilendirmeler müşterilerin daha önceki alışveriş alışkanlıkları göz önünde bulundurulmadan bütün müşterilere yapılmaktadır. Penti müşteri bilgilerine, müşterilerin mağazalardan alışveriş yaparken kullanabildiği Star Kart ile ulaşmaktadır. Güncel durumda, kısa mesaj ile bilgilendirme yapılan Star Kart sahibi hedef müşterilerden kampanyaya beklenildiği kadar geri dönüş alınamadığından Penti geri dönüş oranını arttırmayı hedeflemektedir. Başka bir firmadan satın alınan kısa mesaj sayısının maliyeti ve kampanyaya geri dönüş yapan müşterilerin sayısı kâr durumunu direkt etkilemektedir. Bu kararlar firma için çok önemli olmasına rağmen kısa mesajların hangi müşterilere gönderileceğine karar veren herhangi bir analitik araç bulunmamaktadır. İlgili müşterilerin kısa mesaj sonrası o kampanyaya dönüş yapıp yapmayacağı belirli niteliklere bağlı olarak tahmin edilebilirse, kısa mesajların doğru hedef kitleye gönderilmesiyle, kampanyaya geri dönüş oranının artması ve kısa mesaj maliyetinin azalması beklenmektedir. Bu çalışmada, WEKA yazılımı kullanılarak bir analitik araç geliştirilip, Penti bünyesindeki belirli bir kampanya için müşterilerin bu kısa mesajlara geri dönüşü tahmin edilmeye çalışılacaktır. Bu aracı geliştirirken öznitelik olarak müşterilere ait yaş, çocuk sahibi olup olmama, medeni hal, şehir, müşterilere ait fatura başı ortalama tutar ve bazı benzeri bilgilerden yararlanılacaktır. Tahmin edilecek öznitelik ise karşılığı “evet” veya “hayır” olacak şekilde “müşterinin kısa mesaj sonrası kampanyaya geri dönüş yapması” olarak belirlenmiştir. Müşteri bilgileri ilk olarak ön işlemeyle temizlenip, işlenebilir veri haline getirilecektir. Ardından bu veri analiz edilip hangi müşteri özelliklerinin son öznitelik olan müşteri geri dönüşü için ayırt edici olabileceği bulunacaktır. Bunu takiben çeşitli veri sınıfı algoritmaları uygulanarak hangisinin tahmin konusunda en iyi doğruluk oranına sahip olduğu bulunacaktır. Bu analitik araç sayesinde, kısa mesajlar bu öznitelikler göz önünde bulundurularak müşteriye gönderilecek ve şirket doğru müşteri grubuna ulaşabilecektir.