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: Bilim ve Teknoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Science and Technology, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Apriori algoritması, K-Means algoritma, Kümeleme, Kümeleme analizi, Müşteriler, Çevrimiçi alışveriş, Çevrimiçi alışveriş siteleri, Çevrimiçi uygulamalar, Apriori algorithm, K-Means algorithm, Clustering, Cluster analysis, Customers, Online shopping, Online shopping sites, Online applications
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Çevrim içi platformlarda sunulan ikinci el lüksün tüketici perspektifinden değerlendirilmesi
Evaluating second-hand luxury on online platforms from a consumer perspective
FATMA NUR SARIKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İşletmeGalatasaray Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİLŞAH CAVDAR AKSOY
- 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
- 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
Doktora
Türkçe
2022
İşletmeMarmara ÜniversitesiPazarlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEN ONURLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKNUR BİLGEN
- 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