Geri Dön

A 360° customer lifetime value prediction method using machine learning for multi category e-commerce companies

Çok kategorili e-ticaret şirketleri için makine öğrenimi kullanarak 360° müşteri yaşam boyu değer tahmini

  1. Tez No: 792176
  2. Yazar: GÜLŞAH YILMAZ BENK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BERTAN YILMAZ BADUR, PROF. DR. SONA MARDİKYAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 148

Özet

E-ticaret şirketleri tarafından kullanılan mevcut Müşteri Yaşam Boyu Değer (CLV) tahmin yöntemleri, yalnızca birden fazla işlem verisine sahip mevcut müşteriler olan belirli bir müşteri grubuna odaklanmakta ve bu nedenle tek seferlik satın alan yeni müşterilerin değerlerini hesaplayamamaktadır. Bu sebeple, bu şirketlerin yönetim kadroları, tüm müşterilerini ve şirketin değerlemesini yaparken yetersiz kalmaktadır. Bu soruna bir çözüm olarak, bu çalışmada, çok kategorili perakende e-ticaret şirketlerinin pazarlama yönetiminde CLV modellerinin öngörülmesi ve uygulanması için yeni bir 360° bütünsel yöntem geliştirmeyi amaçladık. Buna ek olarak gelecekte hangi müşterilerin en yüksek geliri getireceğini belirlemek için CLV'ye ek olarak iki yeni faktör (farklı ürün kategorisi (DPC) ve harcanan miktarın trendi (TAS)) ekleyerek mevcut kullanıcılar için CLV'yi tahmin etmek için kullanılan bu yöntemleri genişlettik. Bu iki yeni faktörü, pazarlama ilişki teorisini genişleterek oluşturduk. CLV, DPC ve TAS'ı birlikte tahmin ederken önerilen yapıyı test etmek için ilgili literatürde ilk kez CLV tahmini için çoklu tahminli bir derin sinir ağı (DNN) modelini kullandık. Bu sonucu gerçek hayatta uygulanabilir kılmak için, çok kategorili e-ticaret şirketlerinin son kullanıcıları üç değişkene göre gruplara ayırmasına olanak tanıyan müşteri kümeleri oluşturduk. Önerilen modelin çok kategorili e-ticaret firmalarının yöneticilerinin, kaynaklarını belirli müşteri türlerinin kârlılıklarına göre farklı şekilde dağıtarak operasyonlarını daha verimli bir şekilde planlamasına yardımcı sonuçlarına vardık.

Özet (Çeviri)

The Customer Lifetime Value (CLV) prediction methods that are used by e-commerce companies are mainly focusing on a specific group of customers with multiple transaction data and therefore remain unable to value the one-time purchasers. As a result, the management of these companies is incapable of valuing all customers and the overall company. Thus, each type of user needs a different way to predict CLV. In this thesis, we intend to develop a novel 360° holistic technique for the prediction and use of CLV models in the marketing management of multi-category e-commerce companies to enhance their strategic decision-making. The research compared the proposed framework which was constructed with several outputs (CLV, DPC, and TAS) with other ML models to evaluate the new variables created based on relationship marketing theory (RMT) and to demonstrate the best model which is more appropriate for multi-category e-commerce companies' usage. To make this result useful, we created customer clusters that enable management to separate end-users according to the three outputs. Finally, Shapley values obtained using explainable artificial intelligence (XAI) are then utilized to understand the DNN's findings. The results showed that using XAI shows which factors are more crucial to the results. Overall, the proposed model helps marketing management teams in planning their operations efficiently by differentially allocating their resources to specific types of customers based on their profitability which provides more strategic decision-making.

Benzer Tezler

  1. Türkiye'de ofis mobilyası sektöründe kullanıcı odaklı tasarım: Ofis sandalyesi örneği

    User centered design in office furniture industry in Turkey: office chair example

    BİGE ÖKTEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZLEM ER

  2. Liderlik etkinliğinin ölçümü için bir model önerisi

    Başlık çevirisi yok

    ZEYNEP DİDEM DEMİRÖZLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN VEHBİ KOÇ

  3. İşveren markası ve insan kaynakları uygulamalarının işten ayrılma kararına etkisi üzerine bir araştırma

    A study on the impact of employer branding and human resources practices on turnover decision

    MERVE MOROVA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN YILDIRIM

  4. Üç tekerlekli motosiklet için bağımsız süspansiyon sistemi tasarımı ve analizi

    Independent suspension system design and analysis for 3 wheeled motorcycle

    ALİ ATMACA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİKMET KOCABAŞ

  5. Masif panel üretiminde kullanılan lamel parçaları üzerinde nesne tespiti ve sınıflandırılması

    Object detection and classification on lamella pieces used in solid panel production

    MERVE ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CANER ÖZCAN