Since 1970's, a lot of research and studies have been done on the customer behavior to achieve customer satisfaction and loyalty. The brand perception, service and product quality and after sales services are the main parameters that influences the customer satisfaction. The main part of the researches account for these topics. The demographic distribution of people by cities is an important parameter to address the people's behavior. To distinguish people behavior is useful for companies to understand the customer behavior. A system depicting the customer behaviors in the geographically manner could be used by company's executives as a decision support system. This study investigates the answer of how the demographic structure of the society affects the customer satisfaction. A fixed line telephone operator's customer satisfaction scores for 81 cities in Turkey and the research results of the habitability of Turkey is used to complete the investigation. The investigation is achieved on seven separate categories about the cities such as habitableness, economic development, educational status, health development, cultural-art level, security and city life. While examining the relations, Spearman's rank correlation coefficient is used. The results of the study showing the relations between the habitableness issues and customer satisfaction scores can be used by the executives in decision- making processes towards right actions for improving customer satisfaction and loyalty. Additionally, a case study covering all cities in Turkey and measuring 35 items for each city is handled. The 35 items are the categories of seven main topics. By using these topics and the cities, geographically clustering of cities is investigated. The people living in a city are likely to be in the same cluster. After clustering and showing the results in a map depicting the cities, the graphics and tables can be used as part of a decision support system utilizing data mining clustering techniques and geographic information systems. In doing these, because of its efficiency, the agglomerative hierarchical clustering method and the k-medoids clustering method in Rapidminer data mining software are used. The cophenetic correlation coefficient is used to measure the efficiency of the agglomerative clustering algorithm. After clustering, the results are migrated into a geographic information system tool to depict the results in the map of Turkey. The results show that the cities located in the same geographical areas are in the same clusters showing similar patterns with some exemptions. On the other hand, some cities that are in different geographical areas could show the same characteristics.

1970'lerden bu yana, müşteri memnuniyeti ve sadakatini elde edebilmek için, müşteri davranışları üzerine birçok araştırma yapılmıştır. Marka algısı, servis ve ürün kalitesi, satış sonrası hizmetler müşteri memnuniyetini etkileyen en önemli parametreler olarak alınabilir. Araştırmaların ana bölümleri bu başlıklar için yapılmaktadır.Şehir bazlı demogratif dağılım, bu şehirlerde yaşayanların davranışlarını adreslemede önemli bir parametredir. İnsanların davranışlarını ayırt edebilmek müşteri davranışlarını anlamak açısından şirketler için yararlı bir uygulamadır. Coğrafik olarak müşteri davranışlarını gösteren bir sistem şirket yöneticileri tarafından bir karar destek sistemi olarak kullanılabilir. Bu çalışmada, toplumun demografik yapısının müşteri memnuniyetini nasıl etkilediği incelenecektir. Bunun için, Türkiye'de bulunan 81 ilin, bir sabit hat operatörünün müşteri memnuniyeti skorları ve yine Türkiye için gerçekleştirilen yaşanabilirlik sonuçları kullanılacaktır. İnceleme, yaşanabilirlik, ekonomik gelişmişlik, eğitim durumu, sağlık gelişmişliği, kültür-sanat seviyesi, güvenlik ve şehir hayati başlıklarında 7 kategoride yapılacaktır. Şehirler ve bu başlıklar arasındaki ilişki incelenirken Spearman'ın sıra korelasyonu kullanılmıştır. Yaşanabilirlik parametreleri ve müşteri memnuniyeti skorları arasındaki ilişki, yöneticiler tarafından, müşteri memnuniyeti ve sadakati konularında doğru aksiyon alma karar süreçlerinde kullanılabilir. Bunlara ilaveten, 81 il ve 35 alt başlığı kapsayan bir durum çalışması yapılacaktır. Yukarıda değinilen 7 başlığın 35 alt başlığı altında şehirlerin coğrafik olarak nasıl kümelendiği incelenecektir. Aynı kümede yer alan şehirlerde yaşayan insanlar aynı şekilde davranacaktır. Böylece, kümeleme ve sonuçlarında şehirleri gösteren bir haritada çizilmesi sonrasında elde edilen grafik ve tablolar, veri madenciliği kümeleme tekniklerini ve coğrafi bilgi sistemlerini kullanan bir karar destek sistemi olarak kullanılabilir. Bunu yaparken, derecelendirilmiş verilerdeki etkinliği nedeniyle, Rapidminer veri madenciliği kümeleme yazılımı üzerinde aglomeratif hiyerarşik kümeleme ve k-medoids kümeleme algoritmaları kullanılacaktır. Aglomeratif kümeleme algoritmasının etkinliği ise `cophenetic correlation coefficient` kullanılarak ölçülmüştür. Kümeleme algoritması sonuçları daha sonra bir coğrafi bilgi sistemine girilerek Türkiye haritası üzerinde gösterilmiştir. Sonuçlar göstermiştir ki, birkaç istisna ile aynı coğrafik bölgelerde bulunan iller, aynı kümelerde bulunma eğilimindedir. Bir başka açıdan ise, bir coğrafik bölgede bulunan bir il tamamen farklı bir coğrafyada bulunan bir il ile aynı davranışı gösterebilmektedir.