Modeling and predicting customer purchase behavior in the grocery retail industry
Perakende sektöründe müşteri satın alma davranışının modellenmesi ve tahmin edilmesi
- Tez No: 476065
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALTAN KOÇYİĞİT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Günümüz iş dünyasında, perakende sektöründeki şirketler son derece rekabetçi bir ortamda faaliyet göstermektedir. Böyle yoğun bir rekabet, şirketleri daha hedefli pazarlama stratejileri ve kişiye özgü hizmetler uygulayarak müşterileri ile yakın ve uzun vadeli ilişkiler geliştirmeye zorlamıştır. Bu gibi kişiye özgü hizmetler uygulamak için, müşteri satın alma davranışlarının modellenmesi ve tahmin edilmesi esastır. Buna göre, bu tez, esas olarak, geçmiş müşteri alımları üzerine makine öğrenme teknikleri kullanılarak perakende sektöründe müşterilerin satın alma davranışlarını modellemeyi ve tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Bu amaçla, müşteri segmentasyonu, ürün segmentasyonu, müşterilerin bireysel satın alma davranışlarının tahmini, alışveriş listesi tahminini çalışmaları yapılmış, yeni bir değerlendirme metriği ve öneri listesi boyutunu belirleyen bir yaklaşım önerilmiştir. Bu tez, müşteri satın alma davranışını araştırmak ve işlem verilerindeki gizli kalıpları belirlemek isteyen akademisyenler ve araştırmacılar için değerli bir referans olabilir ve kişiye özgü hizmetler ve pazarlama faaliyetleri geliştirilmesinde perakende sektöründeki pazarlamacılar ve karar vericilere önemli faydalar sağlar.
Özet (Çeviri)
In today's business, grocery retail industry companies operate in highly competitive environment. Such an intense competition have compelled companies to develop close and long-term relationships with their customers by implementing more targeted marketing strategies and personalized services. To implement such customized services, modelling and predicting customer purchase behaviors are essential. Accordingly, this thesis mainly aims to model and predict the customers' purchasing behavior in the grocery retail industry using machine learning techniques on past customer purchase logs. To this end, customer segmentation, product segmentation, prediction of customers' individual purchase behaviors, and shopping list prediction are studied and a novel evaluation metric and an approach for determining recommendation list size are proposed. This thesis may serve as a valuable reference for academics and researchers who are willing to investigate customer purchase behavior and identify hidden patterns in their transactional data, and also promises substantial benefits to marketers and decision makers of grocery retailing industry in developing customized services and marketing activities.
Benzer Tezler
- Instruction-based fine-tuning of open-source LLMs for predicting customer purchase behaviors
Açık kaynaklı LLM'lerin müşteri satın alma davranışlarını tahmin etmek için talimat bazlı ince ayarı
HALİL İBRAHİM ERGÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiVeri Bilimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELİM SAFFET BALCISOY
- Bütünleşik ürün karması planlaması için yeni bir optimizasyon yaklaşımı ve perakende sektöründe uygulaması
A novel optimization approach for integrated product assortment and its application in the retail sector
MUHAMMED CAN KONUR
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BÜLENT DURMUŞOĞLU
- Marketing campaign management using machine learning techniques: An uplift modeling approach
Makine öğrenimi teknikleri kullanılarak pazarlama kampanyası yönetimi: Artımlı modelleme yaklaşımı
MELTEM SANİSOĞLU
Doktora
İngilizce
2024
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HURİYE ŞEBNEM BURNAZ
- Value of incorporating customer purchase behaviour in predicting online returns: An integrated anomaly detection approach and coupon distribution
Çevrimiçi iadelerin tahmininde müşteri satın alma davranışlarının değerinin entegre bir anomali tespit yaklaşımı ve kupon dağıtımı ile incelenmesi
RANA KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İşletmeİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEHMİ TANRISEVER
- ERP sistemine entegre tüketime dayalı stok kontrol parametrelerinin belirlenmesi
Determination of consumption-based inventory control parameters integrated in the ERP system
NEVA EMEL İŞLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN GÜNDOĞAR