Data minig is the process of finding hidden and unknown patterns in huge amounts of data. Data mining has a
wide application area such as marketing, banking and finance, medicine and manufacturing. Churn analysis and customer segmentation are two common application areas of data mining . Churn modeling is predicting which customers will leave the company. This allows companies to increase customer loyalty by producing special campaigns. Customer segmentation is the process of dividing customers into mutually exclusive groups. Segmenting customers enables companies to develop customized marketing programs for them. This study aims to determine the customer profile who likely to leave and the customer segments of a
cosmetic brand and develop customized campaigns and marketing strategies. Clustering techniques used for
segmentation and classification techniques used for determining the churners.

Veri madenciliği, büyük veri kümeleri içindeki anlamlı bilgiyi ortaya çıkarma sürecidir. Veri madenciliğinin en yaygın kullanıldığı uygulama alanlarından biri, ayrılma eğilimi gösteren müşteri kesitini belirleme ve müşteri bölümlenmesidir. Ayrılma eğilimi gösteren müşteri kesitini belirleme, şirketlerin bu müşterilere özel pazarlama kampanyalarını geliştirmelerini sağlamaya yöneliktir. Müşteri bölümlenmesi ise benzer özellikler gösteren müşterileri gruplandırarak; gruplara özel, pazarlama programlarının geliştirilmesini sağlar. Yapılan çalışma, bir kozmetik markasının müşteri gruplarını ve ayrılma eğilimi gösteren müşteri kesitini
belirleyerek; bu müşterilere özel pazarlama stratejileri geliştirilmesini hedeflemektedir. Bölümlenme için
kümeleme teknikleri, ayrılacak müşteri kesitini belirlemek için sınıflama teknikleri kullanılmıştır.