Bu çalışma, bir müşteri veri setinin kullanımı ile müşteri segmentasyonu ve davranış analizi yapılarak gerçekleştirilmiştir. Veri seti, 1000 müşteriden oluşmakta ve 9 farklı değişken içermektedir. Çalışma ile Random Forest algoritması kullanılarak; gelir, harcama skoru, üyelik süresi gibi özelliklerin müşteri davranışlarını nasıl etkilediği araştırılmıştır. Gerçekleştirilen özellik önemi analizi ile gelirin ve satın alma sıklığının, müşteri davranışlarının tahmin edilmesinde en etkili faktörler olduğu, yaş, harcama skoru ve üyelik süresi değişkenlerinin ise daha düşük öneme sahip oldukları belirlenmiştir. Ayrıca, cinsiyet, tercih edilen kategori ve gelir dağılımı gibi demografik faktörlerin de, müşteri segmentasyonuna etkileri bulunmaktadır. Çalışma; müşteri değerlemesi ve pazarlama stratejilerinin geliştirilmesinde kullanılabilecek önemli içgörüler sunmaktadır. Segmentasyon analizi sonucunda, yüksek gelirli ve yüksek harcama gerçekleştiren müşteri gruplarına yönelik olarak özel stratejiler geliştirilmesi gerekliliği sonucuna ulaşılmıştır. Bu tür analizlerin, işletmelerin müşteri kitlelerini daha iyi anlamalarına ve stratejik kararlar almalarına yardımcı olabileceği düşünülmektedir.