Müşteri yaşam boyu değerinin yapay zekâ algoritmaları ile modellenmesi
Modeling customer litetime value with artificial intelligence algorithms
- Tez No: 440901
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CÜNEYT AKAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Müşteri yaşam boyu değeri, yapay sinir ağları, çok katmanlı algılayıcı, sosyal medya, radyal tabanlı fonksiyon sinir ağı, elman sinir ağı, Twitter, Customer life time value, artificial neural networks, multilaye perceptron, social media, radial basis function neural network, Elman neural network, Twitter
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Balıkesir Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 129
Özet
İşletmeler için rekabet üstünlüğü, birçok faktörün yanı sıra, işletmenin faaliyet gösterdiği pazardaki müşterilerin satın alma faaliyetlerine de bağlıdır. Bu nedenle, müşteri merkezli yaklaşımın benimsenmeye ve uygulanmaya başlandığı günümüzde, müşterilerin daha yakından tanınması önem kazanmaya başlamıştır. Müşterileri yakından tanımak için önerilen çeşitli yöntemlerden biri de müşteri yaşam boyu değerinin (MYBD) hesaplanmasıdır. Ancak, literatürde MYBD'nin hesaplanması ile ilgili birçok yöntem ve model bulunmasına rağmen, yapay zekâ ile MYBD tahminlemesine ait yeterli sayıda çalışma bulunmamaktadır. Bu noktada araştırmanın temel amacı, yapay zekâ ile kısa sürede tepki veren, başarı yüzdesi yüksek modeller oluşturmaktır. Ayrıca teknolojinin gelişmesiyle birlikte önemi giderek artan kanallardan biri olan sosyal medya platformunda, müşteri davranışlarının MYBD'nin hesaplanmasına nasıl etkide bulunduğunu belirlemek bir diğer amacımızdır. Bu çerçevede yapay sinir ağı (YSA) modelleriyle telekomünikasyon sektörüne özel uygulanabilir modeller geliştirilmiştir. Çalışmada telekomünikasyon sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin, sosyal medya paylaşım platformu Twitter'da hesabı olan müşterilerinin 2011 - 2014 yılları arasındaki dört yıllık verileri kullanılmıştır. MYBD radyal tabanlı fonksiyon, çok katmanlı algılayıcı ve Elman sinir ağı yaklaşımlarıyla modellenmiştir. Çalışma bulgularına göre, oluşturulan modellerde tahmin edilen MYBD için hata payı kabul edilebilir aralıktadır. YSA modellerinden Elman sinir ağı, diğer sinir ağı modellerine göre daha yüksek performanslı bulunmuştur. Ayrıca, MYBD ile sosyal medya arasında olumlu bir ilişki tespit edilmiş, sosyal medya değişkenlerinin kullanıldığı modellerde hata oranının daha düşük bulunması çalışmanın bir diğer sonucu olarak ortaya çıkmıştır.
Özet (Çeviri)
Competitive advantage for businesses, is connected along with many other factors, highly dependent on purchasing activity of the customers. Today, when a customer-centric approach to adopt and put into practice, recognition of customers closely have gained importance. One of the most recommended method is calculating customer lifetime value (CLV) to recognize the most valuable customers. However there are many methods and models for calculating CLV, there are limited number of studies on exploring the relation between artificial intelligence (AI) and CLV in literature. At this point, the main purpose of the research is to create an optimum model that reacts in a short time and performs in higher accuracy. Moreover, our aim is to identify how customer behavior effect the calculation of CLV in social media platform which is one of the growing channel with the development of technology. Within this scope, artificial neural networks (ANNs) models have been developed to specific applicable model of the telecommunications industry. In this study, some customers' twitter accounts are used as data from 2011 to 2014 in telecommunication industry. CLV has been modeled through radial basis function (RBF), multilayer perceptron (MLP) and Elman neural network approaches. According to study findings, the margin of error is in acceptable range for predicted CLV in generated models. Elman neural network showed significantly higher performance compared to other neural network models. Furthermore, positive correlation was detected between the social media and CLV, there were lower error rates in variable social media used as models is the another result of the study.
Benzer Tezler
- İlişkisel pazarlamanın müşteri sadakati yaratmadaki etkisi: Bir havayolu taşıma işletmesindeki uygulamanın incelenmesi
Impact of relationship marketing on creation of customer loyalty: Study of an application in an air transport company
NİLHAN KILIÇ
- Müşteri yaşam boyu değerinin hesaplanmasına ilişkin bir yaklaşım
An approach to customer lifetime value calculation
HÜSEYİN ERBİL ÖZYÖRÜK
- Determining player lifetime value in mobile puzzle game using machine learning techniques
Makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak mobil puzzle oyunlarda müşteri yaşam boyu değerinin belirlenmesi
GİRAYHAN CANBEK LEVENT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBüyük Veri Analitiği ve Yönetimi Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALPER TUNGA
- Müşteri yaşam boyu değeri'nin analizi: Erzurum'daki serbest muhasebeci ve mali müşavirler üzerinde bir uygulama
Analysis of customer lifetime value: An investigation into the free accountants and fiscal counselors in Erzurum
ERCAN KESER
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
İşletmeAtatürk Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞÜKRÜ YAPRAKLI
- Customer profile change analysis
Müşteri profili değişim analizi
KÜBRA AKYÜZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe ÜniversitesiVeri Bilimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ERKAN KORKMAZ