Geri Dön

Müşteri segmentasyonu odaklı bütünleşik bir ürün öneri sistemi: Moda perakendesi sektöründe bir uygulama

A customer segmentation oriented integrated product recommendation system: An application in fashion retail sector

PDF İndir

  1. Tez No: 509796
  2. Yazar: EMRE YILDIZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CEYDA ŞEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: RFM modeli, RFM model
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Küreselleşme ve hızla artan rekabet koşulları, günümüz firmalarını mevcut ve potansiyel müşterilerine yeni çözümler sunma arayışına itmektedir. Özellikle perakende sektöründe faaliyet gösteren ve hem online hem de offline perakendecilik yapan firmalar için, müşterilerinin kişisel tercihlerine göre doğru ürünleri, doğru yerde ve zamanda sağlayabilmek çözüm aranan problemlerin başında gelmektedir. Söz konusu firmalar bu problemin çözümüne yönelik olarak veri madenciliği tekniklerinin yardımıyla etkin ürün öneri sistemleri geliştirebilme ve bu sistemleri tüm kanallarında kullanabilme çabası içerisindedir. Bu motivasyonla, bu çalışmada da çeşitli veri madenciliği tekniklerini birleştiren bütünleşik bir ürün öneri sistemi sunulmaktadır. Önerilen yaklaşım, mevcut verilerin analizi ile müşterilerin segmentlere ayrılması, ilgili müşteri segmentine yer boyutunun da eklenmesiyle bu boyutu da içerecek bir sepet analizi yapılarak benzer segmentte bulunan müşterilerin birliktelik kurallarının tespit edilmesi ve nihayetinde doğru ürün önerilerinin oluşturulması adımlarını kapsamaktadır. Böylelikle müşterilere daha doğru ve ilgilerine uygun ürün önerilerinin üretilmesi hedeflenmektedir. Sunulan yaklaşım moda perakende sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın elektronik ticaret sitesinden edinilen gerçek müşteri verileri üzerinde uygulanmış ve sonuçları değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Globalization and increasing competitive conditions push today's companies to find to serve new solutions to their existing and potential customers. Especially for the companies which is active in retail sector and both serving in online and offline channels, serving right products in right place and time to the customers is one of the most important problems. These companies struggle developing and using efficient product recommendation systems via using data mining techniques on their all channels to solve the problem that mentioned above. With this motivation, this work offers an integrated product recommendation system which combines various data mining techniques. Offered approach includes these five steps: analysis of existing data of customers, segmentation of the customers, adding location parameter to the segmentation data, an association rule mining with this segmented data and finally creating the right product recommendations to the customer. In this way, this model aims to create product recommendations which is more accurate and fitted with customer expectation. Offered approach applied on data which obtained from a fashion retail company and results are evaluated. The data includes company's real e-commerce and customer data.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    598555

    Pazarlama faaliyetlerinde etkin kullanılabilecek müşteri yaşam boyu değeri bazlı müşteri segmentasyonu ve analizi modeli (YASAM)

    Customer lifetime value based customer segmentation and analysis model (YASAM) to be used effective in marketing activities

    DAMLA ASLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeGazi Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. METEHAN TOLON

  2. Tez No

    982928

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleri ile müşteri yaşam boyu değeri ve terk eşiği tahmini

    Customer lifetime value and churn threshold prediction using machine learning and deep learning techniques

    MERVE ÇINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ YILMAZ ÇAMURCU

  3. Tez No

    942671

    Sigorta sektöründe müşteri segmentasyonu ve hedefleme

    Customer segmentation and targeting in the insurance industry

    IMAN MAMMADLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik ve Veri Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ

  4. Tez No

    343022

    Customer segmentation using a fuzzy ahp and clustering based approach: An application in an international TV manufacturing company

    Bulanık AHP ve kümeleme tabanlı bir müşteri segmentasyonu yaklaşımı: Uluslararası bir TV imalat firmasında uygulama

    HÜLYA GÜÇDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN SELİM

  5. Tez No

    941217

    Exploring customer segmentation in fashion e-commerce through machine learning techniques

    Makine öğrenmesi teknikleri kullanarak moda e-ticaret sektöründe müşteri segmentasyonu

    NAZLINUR MADENOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Yönetim Bilişim SistemleriAbdullah Gül Üniversitesi

    Veri Bilimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FARUK GÜVEN

Geri Dön