Teknolojinin artan bir ivme ile gelişmekte olduğu günümüz dünyasında, günlük işleyişler devam ederken birçok dijital iz (kayıt) oluşmaktadır. Sosyal medya platformları, cep telefonu uygulamaları, internet tarayıcıları, navigasyonlar, alışveriş platformları, oyun platformları, mağazaların ERP sistemleri ve arama motorları gibi birçok kaynakta dijital izler üretilmekte ve birçok farklı veri barındırma ortamında saklanmaktadır.
Günümüzde birçok işletme, satış, pazarlama, tedarik zinciri ve müşteri ilişkileri yönetimi (customer relationship management) gibi iş süreçlerinde bu dijital izlerden faydalanmak için tanımlayıcı (descriptive) ve öngörücü (predictive) analizler yapmakta ve içgörüler (insight) elde etmeye çalışmaktadır.
Birçok farklı kaynakta birçok farklı veri üretilebiliyor olmasının yanı sıra, her işletme için kendi müşterisi ile arasında gerçekleşen direk temaslar, alışverişler, şikayetler gibi işlemlerin açıklayıcılığı oldukça fazladır. Bu işlemlerin kaydının tutulması ve ilişkisel olarak saklanması da nispeten kolaydır. Ancak mobilya, dayanıklı tüketim malları, otomotiv gibi bazı sektörlerde uzun ömürlü ürünler satılmakta olduğu için müşteriler ile olan direk etkileşimler de çok uzun yıllara varan aralıklarla gerçekleşecek kadar seyrek olabilmektedir. Bu şekilde seyrek alışveriş ilişkisinin olduğu sektörlerde, müşteri memnuniyeti, müşteri devamlılığı(customer retention) ve müşteri kaybı (customer churn) gibi müşteri ilişkileri yönetimine ait metrikleri hesaplamak oldukça zor bir hale gelmektedir. Kayıp müşteri analizinin özellikle, kredi kartı, cep telefonu şebekesi, dijital eğlence ve oyun platformları gibi abonelik modeli ile çalışmakta olan işletmelerde yoğun şekilde uygulandığı görülmektedir.
Bu sektörlerde kayıp müşteri analizi yapılabilmesinin önemli bir nedeni müşterinin aboneliğini sonlandırma kaydının net bir biçimde tutulabiliyor ve takip edilebiliyor olmasıdır. Literatürde abonelik modeli ile çalışmayan sektörler için de birçok kayıp müşteri analizi yaklaşımı bulunmaktadır. Ancak seyrek alışveriş sıklığı olan işletmeler için bu çalışmaları yapmak oldukça zordur. Bu çalışmada, seyrek alışveriş sıklığına sahip bir işletmenin, müşterileri üzerinde öngörücü(predictive) kayıp müşteri analizi yapılması üzerine çalışılmış ve kayıp müşteri etiketi yapıştırma Anahtar Kelimeler: üzerine alternatif yaklaşımlar denenmiştir.
