E-customization of an online retailer
Çevrimiçi bir perakendecinin e-özelleştirilmesi
- Tez No: 778118
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK GÖKGÜR, DOÇ. DR. AYŞE KOCABIYIKOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Yönetim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İş Analitiği Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Veri bilimi ve makine öğrenimi algoritmaları, şirketlerin farklı pazarlar için büyük veri kümelerinden tüketici davranışlarını izlemesine olanak tanır. Çevrimiçi perakende platformlarında, bu analizler popüler ürünleri ayıklamaya ve bunları müşterilere sunarak satın alma olasılığını artırmaya yardımcı olabilir. Bu çalışmada, 841 müşteri ve 1282 işlem içeren bir çevrimiçi Türk perakendecisinin verilerini kullanarak tavsiye sistemini (RS) ve şirketin web sitesi düzenini iyileştirerek daha fazla satın almayı teşvik edecek iki çerçeve önerdik. İlk olarak, insanların satın alma davranışlarını bu üç değişken bağlamında değerlendirmek için RFM (Yenilik, Sıklık, Para) analizini kullandık. Ardından, bu özellikleri ve K-means kümeleme algoritmasını kullanarak müşterileri farklı kümelere atadık. Bu şekilde oluşturulan dört bölüm, sadık müşteriler, yüksek potansiyel müşteriler, müreffeh müşteriler ve ayrılan müşterilerdir. Son adımda, birliktelik kuralı madenciliğine dayanarak, müşterilere sunmak için ilk üç kümenin her biri için sık satın alınan ürünlerden 10'ar ürün çıkarıldı. İkinci yöntemde, şirketin web sitesinin web düzeninde verimliliği artırmak için birliktelik kuralı madenciliğinin kaldırma metriğini benimseyen bir mekanizma geliştirdik.
Özet (Çeviri)
Data science and machine learning algorithms enable companies to track consumer behavior from large datasets for different markets. In online retail platforms, these analyses can help to extract popular products and expose these to customers to increase the purchase probability. In this study, we used the data of an online Turkish retailer containing 841 customers and 1282 transactions to propose two frameworks to improve the recommendation system (RS) and website layout of the company to stimulate more purchases. In the first framework, we utilized RFM (Recency, Frequency, Monetary) analysis to evaluate people's purchasing behavior in the context of these three variables. Next, by using these features and the K-means clustering algorithm, we assigned customers to different clusters. The four segments thus built are Loyal Customers, High-potential Customers, Prosperous Customers, and Departed Customers. In the final step, relying on association rule mining, 10 products were extracted from the frequently bought itemsets of the first three clusters to offer to the customers by the recommendation system. In the second framework, we developed a mechanism that adopts the lift metric of association rule mining to change the layout of the company's website to increase purchase probability.
Benzer Tezler
- Web temelli kişiselleştirmede tkm, risk ve güvenin rolü: Ürün değeri ve satın alma niyeti üzerine bir araştırma
The role of tam, risk and trust on web based customization: An investigation on product value and purchase intention
EMRE YILDIRIM
- Elektronik perakendecilikde pazarlama stratejisi
Marketing strategy for electronic retailing
HÜSEYİN YORAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
İşletmeYıldız Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM KIRÇOVA
- Müşteri ilişkileri yönetimi e-ticaret alanlarında dünya devi şirketlerin uygulama sonuçları
Implementation results of global giant companies in customer relations management e-commerce areas
MEHMET SEMİH AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İşletmeNişantaşı Üniversitesiİşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ANIL
- Müzelerin sosyal medya pazarlama faaliyetlerinin marka bağı ve e-WOM üzerindeki etkileri
Examining the effects of museums' social media marketing efforts on brand engagement and e-WOM
SİBEL BARBAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İşletmeTrakya Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SELİN KÜÇÜKKANCABAŞ
- UN-CEFACT CCTS based e-business document design and customization environment for achieving data interoperability
Veri birlikte işlerliği için UN-CEFACT CCTS tabanlı elektronik doküman dizayn ve kişiselleştirme ortamı
FULYA TUNÇER
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASUMAN DOĞAÇ
PROF. DR. MÜSLİM BOZYİĞİT