Çevrim içi bir mağazada müşteri kümeleme analizi
Customer clustering analysis in an online store
- Tez No: 753071
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ALPER TUNGA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Artan rekabet koşulları her alanda strateji geliştirme ihtiyacı doğurmuştur. Müşteri ihtiyacını tahmin etmek ve karşılamak, müşteri memnuniyetini en üst seviyeye çıkarmak işletmelerin fark yaratmasını sağlayan ölçütler olmuştur. Rekabet avantajı sağlamak üzere veriden anlamlı bilgi çıkarmak ve veri içindeki gizli örüntüyü keşfetmek önem kazanmıştır. Teknolojinin gelişmesi ile veri kaydı oluşturmak ve saklamak kolaylaşmıştır. Bu tez çalışmasında çevrim içi bir mağazayı tercih eden müşterileri daha iyi anlayabilmek amacı ile tutulan veriler kullanılarak müşterileri belirli niteliklere göre kümelemek hedeflenmiştir. Bu çalışma için veri madenciliği yöntemlerinden olan K-ortalamalar ve Apriori algoritmalarından yararlanılmıştır. Çalışmada Weka programı kullanılmıştır. Tez çalışması sonucunda veri madenciliği uygulamaları için gerekli algoritmaları kullanarak değerlendirmeler yapılmış ve stratejiler belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Increasing competitive conditions have created the need for strategy development in every field. Predicting and meeting customer needs, maximazing customer satisfaction are the criteria that provide businesses to make a difference. In order to gain competitive advantage, it has become important to extract meaningful information from the data and to discover the hidden pattern in the data. With the development of tehcnology, it has become easier to create and store the data records. In this thesis, it is aimed to cluster the customers according to determined attributes by using the data kept in order to better understand the customers who prefer an online store. K-means and Apriori algorithms, which are of data mining methods, were utilized. Weka program was used in the study. As a result of this thesis, evaluations were made using the necessary algorithms for data mining practices and strategies were determined.
Benzer Tezler
- 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
- Çevrim içi ve çevrim dışı verilerin tümleştirilmesine dayalı ürün tavsiye motoru
Product recommendation engine based integrated to the online and offline data
BURAK TAŞÇI
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilim ve TeknolojiBahçeşehir ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ALPER TUNGA
- Process mining for analysis of indoor customer behaviors
Süreç madenciliği ile iç mekan kullanıcı davranışları analizi
ONUR DOĞAN
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- Bütüncül kanal müşteri deneyiminin sadakat niyetine etkisinde ilişki kalitesinin aracı rolü üzerine bir araştırma
A research on the mediating role of relationship quality in the effect of omni-channel customer experience on loyalty intention
GÖZDE KANDEMİR ÇOMOĞLU
- Çevrim içi alışverişte dokunsal mahrumiyet: Dokunma ihtiyacının tüketici karar süreçlerindeki rolü üzerine bir araştırma
Lack of touch in online shopping: A research on the role of the need for touch in consumer decision processes
BERKANT YILMAZ