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
- Tez No: 792176
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BERTAN YILMAZ BADUR, PROF. DR. SONA MARDİKYAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Elektronik ticaret, Makine öğrenmesi, Müşteri yaşam boyu değeri, Deep learning, Electronic commerce, Machine learning, Customer lifetime value
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Liderlik etkinliğinin ölçümü için bir model önerisi
Başlık çevirisi yok
ZEYNEP DİDEM DEMİRÖZLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN VEHBİ KOÇ
- Rüzgar hızı yük tahmin modelleri ve Yalova bölgesinde bir uygulama
Wind speed load forecasting models and an application in Yalova
ZELİHA NUR KİRİŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- The emerging technologies in immersive storytelling: Analysis on VR, AR and 360° video applications in brand communication
Sürükleyici hikâye anlatımında gelişen teknolojiler: Marka iletişiminde VR, AR Ve 360° video uygulamaları üzerine analiz
CEMKAN ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilim ve Teknolojiİzmir Ekonomi ÜniversitesiTasarım Çalışmaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RABİA ÖZGÜL KILINÇARSLAN
- Bidirectional low noise X to K band sige bicmos T/R module core chip and a novel KU band reflection type phase shifter with full 360° phase shift range
Çift yönlü düşük gürültü X'den K bandına sige bicmos T/R modül çekirdek çipi ve yeni bir KU band yansıma tipi tam 360° faz kaydırma aralığına sahip faz değiştirici
CENGİZHAN KANA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR GÜRBÜZ
- Topluluk Önünde Konuşma Kaygısının Yönetiminde 360° Sanal Gerçeklik Videolarının Kullanımı: Fizyolojik ve Öz-Bildirime Dayalı Bir Değerlendirme
The Use of 360° Virtual Reality Videos in the Management of Public Speaking Anxiety: A Physiological and Self-Report Based Assessment
ELİF BETÜL DAĞILGAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
PsikolojiMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR DOĞAN