Product and customer segmentation by purchase behavior in e-commerce platforms using stochastic block model
Stokastik blok model kullanarak e-ticaret platformlarında satın alma davranışına göre ürün ve müşteri segmentasyonu
- Tez No: 739387
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET NAFİZ AYDIN, YRD. DOÇ. DR. NAZIM ZİYA PERDAHÇI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilim ve Teknoloji, İşletme, Science and Technology, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Kazançlı müşteri kitlesini çekmek ve sürdürmek için, ticari internet platformları, dijital izleme verilerini kullanarak rekabet avantajı elde etmek için bir dizi pazarlama yöntemi kullanırlar, Uygun mal ve hizmetleri sağlayarak çok sayıda rakiple rekabet ederler. Kullanılan teknikler, çoğu geleneksel pazarlama stratejilerinin güncellenmiş versiyonlarına dayanan çeşitli pazarlama taktiklerinden oluşur. Tüketicilerin ne istediğini ve ihtiyaçlarının nasıl karşılanacağını bulmak, bu platformlarda süreklilik arz eden bir faaliyettir. Literatür, yeni teorik ve pratik uygulamalarla sürekli olarak geliştirilmektedir. Müşteri satın alma davranışı, tıklama akışı, işlem veya ürün inceleme formları gibi çevrimiçi platformlarda dijital iz verileri bırakır. Bu tez, ürün ve müşteri segmentasyonunu gerçekleştirmek için çevrimiçi işlem verileri üzerinde müşteri davranışı analitiğine yeni bir ağ yaklaşımı sunan bir model önermektedir. Aşağıdaki araştırma sorularına yanıt arıyoruz: Müşteri davranışlarını ve tercihlerini ağ analizi yoluyla anlayabilir miyiz? Birkaç satın alma davranışı türü varsa, bunun altında yatan kalıplar nelerdir? Ağda özel bir rol oynayan belirli özel ürünler var mı? Bu tezin amacı, hedefli reklam, marka sadakatini artırma, arzu edilen müşterileri çekme ve pazarlama mesajlarının etkinliğini artırma gibi pazarlama faaliyetlerini iyileştirme çabalarında karar vericileri destek olmaktır. Gizli ürün topluluklarını keşfetmek için ortak satın alma ağlarında istatistiksel olarak ilkeli bir topluluk tespit yöntemi olan Stokastik Blok Modeli'ni (SBM) kullanıyoruz ve bu topluluklara dayalı iki farklı segmentasyon yöntemi üretiyoruz. Sonuç, geleneksel veri madenciliği yöntemlerini genişleten bir ürün ve müşteri segmentasyonudur. Ürün bazlı segmentasyonu Pazar Sepeti Analizi ile, müşteri segmentasyonunu ise RFM modelleriyle birleştiriyoruz. Modelimizi iki ampirik veri seti üzerinde uyguluyoruz. Son olarak, her iki örnek için de bir yönetici özeti sunuyoruz.
Özet (Çeviri)
To attract and maintain lucrative clientele, commercial internet platforms compete with a multitude of competitors by providing appropriate goods and services, employing a range of marketing methods to get a competitive edge utilizing their digital trace data. Techniques include a variety of marketing tactics, many of which are based on updated versions of conventional marketing strategies. Working out what consumers want and how to meet their needs is an ongoing task on these platforms. The literature is constantly being enhanced by new theoretical and practical applications. Customer purchase behavior leaves digital trace data in online platforms such as clickstream, transaction, or product review forms. This thesis proposes a model that presents a novel network approach to customer behavior analytics on online transaction data to perform product and customer segmentation. We seek answers to the following research questions: Can we understand the customer behavior and preferences through network analysis? If there are several purchase behavior types, what are the underlying patterns? Are there certain special products that play a special role in the network? To support decision-makers in their endeavor to improve marketing activities such as targeted advertising, increasing brand loyalty, attracting desired customers, and signaling more effective marketing messages. We utilize the Stochastic Block Model (SBM), which is a statistically principled community detection method on co-purchase networks to discover latent product communities, and we produce two different segmentation methods based on those communities. The outcome is a product and a customer segmentation which extends traditional data mining methods. We combine product based segmentation with Market Basket Analysis and customers segmentation with the RFM models. We implement our model on two empirical data sets. Lastly, we provide an executive summary for both examples.
Benzer Tezler
- Müşteri analitiği ve öneri sistemleri uygulaması
Customer analytics and recommender systems application
ÖZGE ELMAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Advancing electronic commerce using data minnig benefits
Başlık çevirisi yok
MOHAMED AMRO HELAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Kümeleme yöntemleri ile müşteri kanal göçü analizi
Customer channel migration analysis with clustering methods
GİZEM ÇALIŞKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET YASİN ULUKUŞ
- Müşteri sadakati yönetimi
Custumer loyalty management
ARİF VAROLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEÇKİN POLAT
- Modeling and predicting customer purchase behavior in the grocery retail industry
Perakende sektöründe müşteri satın alma davranışının modellenmesi ve tahmin edilmesi
SERHAT PEKER
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALTAN KOÇYİĞİT