(untitled) (Aintelia Science Notes, 2024)
Müşteri segmentasyonu, işletmelerin pazarlama stratejilerini optimize etmeleri ve müşteri sadakatini artırmaları için kritik bir araçtır. Bu çalışma, K-Means, Bulanık C-Means (FCM) ve Bulanık Mantık tabanlı kümeleme algoritmalarını kullanarak, müşterilerin satın alma davranışlarına dayalı olarak segmentlere ayrılmasını amaçlamaktadır. K-Means algoritması, verileri belirli sayıda kümeye ayırarak her küme için bir merkez belirlerken, FCM algoritması, veri noktalarının birden fazla kümeye değişen üyelik dereceleri ile ait olmasına izin vermektedir. Bulanık Mantık tabanlı kümeleme ise, her özellik için tanımlanan bulanık üyelik fonksiyonları ve kurallar sistemi kullanarak daha nüanslı bir segmentasyon sağlar. Çalışmada, Online Retail veri seti kullanılarak her üç algoritmanın performansı Silhouette skoru, Calinski-Harabasz skoru ve Davies-Bouldin skoru ile değerlendirilmiştir. Sonuçlar, K-Means’in genellikle daha yüksek Silhouette skorları ve Calinski-Harabasz indeksi değerleri sunduğunu, FCM’nin kümeler arası benzerlikleri yönetme esnekliği sağladığını ve Bulanık Mantık tabanlı yaklaşımın özellikler arasındaki karmaşık ilişkileri daha iyi yakaladığını göstermektedir. Bulgular, müşteri segmentasyonu ve pazarlama stratejilerinin optimizasyonu için değerli içgörüler sunmaktadır.