Aşağıdaki Analizi Başlat butonuna basıldığında; belirlenen ayarlarla sentetik bir bağışçı veri seti üretilir, bu veri üzerinde RFM segmentasyonu ve kayıp (churn) riski tahmini yapılır ve indirilebilir bir PDF rapor ile CSV veri seti sunulur. Herhangi bir dosya yüklenmesine gerek yoktur — tüm süreç otomatik işlemektedir.
Bu Demo Hakkında
Bu uygulama; bir kurum için geliştirilen bağışçı segmentasyonu ve kayıp riski analizi projesinin sadeleştirilmiş ve herkese açık hale getirilmiş bir versiyonudur. Orijinal projede bu analize ek olarak, kuruma özel ve aksiyona dönük bir strateji dokümanı da hazırlanmıştır; bu genel erişime açık sürümde yalnızca analiz ve raporlama akışı yer almaktadır.
Kayıp (Churn) Riski Nasıl Hesaplanıyor?
Zamanı Geri Sarma (Cutoff Mantığı): Model, geçmişte belirli bir tarihi (örneğin ayın son günü) bir “karar anı” olarak seçer; kendini o tarihteymiş gibi konumlandırıp bağışçının o ana kadarki geçmişine bakar.
Uygun Bağışçıyı Belirleme: Herkes değil, yalnızca belirli kriterleri karşılayan (örn. son 180–365 gün içinde en az iki kez bağış yapmış) aktif bağışçılar analize dahil edilir. Amaç, elimizdeki aktif kitleyi korumaya odaklanmaktır.
Geleceği Gözlemleyerek Etiketleme: Karar anından itibaren ileriye dönük bir pencere açılır (örn. sonraki 180–365 gün). Bağışçı bu süre içinde tekrar bağış yaparsa “bağlı”, yapmazsa “kayıp” olarak etiketlenir.
Aylık Kontrol Noktaları: Her ay sonu ayrı bir kontrol tarihi olarak ele alınır; aynı bağışçı farklı aylar için veri setinde birden çok kez yer alabilir. Böylece modelin öğrenebileceği örnek sayısı artar.
RFM Analizi Nedir?
RFM, bağışçıları üç boyutta değerlendiren klasik bir segmentasyon yaklaşımıdır: Recency (Yenilik) — en son ne zaman bağış yaptı, Frequency (Sıklık) — ne sıklıkla bağış yapıyor, Monetary (Parasal Değer) — toplam bağış tutarı ne kadar. Önemli bir detay: RFM analizi seçilen zaman penceresine duyarlıdır; aynı bağışçı, farklı bir tarih aralığı seçildiğinde farklı bir segmentte yer alabilir. Orijinal projede bağışçıların segment geçişlerine yönelik olarak düşüş, yükseliş vb. durumlar için ayrı bir strateji hazırlanmıştır.
🤖 Demo Veri Parametreleri
Belirlediğiniz parametrelerle sentetik bağış ve bağışçı verisi oluşturun.
İşaretlemezsen her seferinde tamamen farklı, rastgele bir veri seti oluşturulur. İşaretlersen, aşağıya istediğin bir numarayı yazarak aynı veriyi istediğin zaman tekrar oluşturabilirsin.
⚙️ Analiz Parametreleri
Terk riski için referans bitiş tarihi.
ℹ️ Analiz, yukarıda belirtilen parametreler ile üretilen veriler kullanılarak çalışacaktır.