Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 4
 Görüntüleme 35
 İndirme 6
Makina Öğrenmesi Yöntemleri ile Türk Mevduat Bankalarının Müşteri Tahminine Yönelik Bir Uygulama
2021
Dergi:  
Sosyoekonomi
Yazar:  
Özet:

Bankalar, sektördeki pazar paylarını artırmak için pazarlama faaliyetlerini mevcut müşteriyi koruma ve yeni müşteri kazanma konusunda genişletmişlerdir. Çalışmanın amacı, müşteri sayısı tahmininin önemini vurgulamak ve müşteri sayısı tahmini belirlemede etkili olan etmenleri araştırmaktır. Çalışmada makine öğrenmesi yöntemlerinden yapay sinir ağları ve destek vektör makineleri kullanılmıştır. Çalışmada, Türk Bankacılık sektöründeki mevduat bankaların 2011-2020 dönemi aylık verileri kullanılarak şube sayısı, çalışan sayısı, toplam mevduat, toplam krediler gibi literatürde kullanılan değişkenler müşteri tahminini tespit etmede seçilmiştir. Analiz sonucunda, Türkiye’deki mevduat bankalarının müşteri sayısı tahminleri başarılı bir şekilde elde edilmiştir. Bu çalışmanın bankaların hizmet sunmayı hedeflediği hedef müşterileri belirleme aşamasında bankalara yol göstereceği düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler:

An Analysis Of Turkish Deposit Banks’ Customer Forecasting With Machine Learning Methods
2021
Dergi:  
Sosyoekonomi
Yazar:  
Özet:

Banks have expanded their marketing activities to uphold their existing customers and gain new customers to accentuate their market share in the sector. This study aims to emphasize the importance of customer forecasting and investigate the factors that are effective in determining the number of customer forecasting. Machine learning, artificial neural networks, and support vector machines methods are used. The variables commonly used in the literature, such as number of branches, number of employees, total deposits, total loans, were selected to determine customer estimates by considering the monthly data of deposit banks in the Turkish banking sector for the period 2011-2020. As a result of the analysis, the number of customers estimates of deposit banks in Turkey was successfully obtained. In light of these estimates, it is thought that banks can facilitate the creation of targets for identifying target customers they aim to provide services to in the future.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler








Sosyoekonomi

Alan :   Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 916
Atıf : 4.217
2023 Impact/Etki : 0.196
Sosyoekonomi