Makine öğrenmesi algoritmaları ile müşteri segmentasyonu ve hepsiburada e-ticaret platformu üzerine bir uygulama
Customer segmentation with machine learning algorithms and an application of hepsiburada e-commerce platform
- Tez No: 810093
- Danışmanlar: PROF. DR. ERKAN IŞIĞIÇOK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, İstatistik, Econometrics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
E-ticaret, geleneksel ticaret yöntemlerinin teknolojik gelişmeler sayesinde günümüze uyarlanmış halidir. Geçtiğimiz yıllarda Covid-19 pandemisinin de etkisiyle e-ticaret hızla büyümüştür ve e-ticaretteki bu büyüme hala devam etmektedir. Bu hızlı büyüme, işletmelere müşterilerini anlama ve müşterilerine özel ürün ve hizmet önerileri sunma ihtiyacını birlikte getirmiştir. Bu ihtiyaç doğrultusunda, işletmeler müşteri segmentasyonu yöntemi ile müşterilerini belirli gruplara ayırabilmektedir. Belirlenen her bir grubun karakteristik yapıları tespit edilerek bu gruplara özel ürün ve hizmet önerileri sunulabilmektedir. Bu sayede uzun vadede müşteri aidiyetinin sağlanması ve işletmenin karlılığının artması sağlanabilmektedir. Bu tez çalışmasında, 2022 yılı içerisinde Hepsiburada e-ticaret platformundan seçilen yaklaşık 5.000 kullanıcının 9 ana kategoriye ait toplamda 72.863 adet ürün siparişinden oluşan alışveriş verileri alınmıştır. Bu veri kümesinin betimsel istatistikleri özetlenmiştir ve uygulama öncesinde veri önişleme işlemleri uygulanmıştır. Sonrasında temel bileşenler analizi ve k-ortalamalar makine öğrenmesi algoritmaları ile müşteri segmentasyonu işlemi gerçekleştirilmiştir. Yapılan analiz sonucunda kullanıcılar 7 farklı kümeye bölünmüştür ve her bir kümenin alışveriş alışkanlıkları ayrıntılı bir şekilde incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
E-commerce is the adaptation of traditional commerce methods to the present day, regarding to technological possibilities. In the past years, e-commerce has grown rapidly due to the Covid-19 pandemic, and this growth in e-commerce still continues. This rapid growth has brought the need for businesses to understand their customers and offer them specific product and service recommendations. In order to meet with this need, businesses can divide their customers into specific groups with the customer segmentation method. By determining the characteristics of each determined group, unique product and service suggestions can be offered to these groups. In this way, customer loyalty and business profitability can be increased in the long term. In this thesis, shopping data consists of 72,863 product orders belonging to 9 main categories of approximately 5,000 users selected from the Hepsiburada e-commerce platform in 2022 were obtained. The descriptive statistics of this dataset were summarized, and data preprocessing was applied before the application. Afterward, the customer segmentation process was performed with principal component analysis and k-means machine learning algorithms. As a result of the analysis, users were divided into 7 different clusters, and the shopping habits of each cluster were examined in detail.
Benzer Tezler
- RFMLP based customer segmentation and customer churn analysis in heavy equipment industry using customer transactions data
İş makinesi sektöründe müşteri işlem verilerini kullanarak RFMLP tabanlı müşteri segmentasyonu ve müşteri kayıp analizi
MUSTAFA ÇAMLICA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETHİ ÇALIŞIR
- Bankacılık sektöründe makine öğrenmesi yöntemleri ile müşteri segmentasyonu ve karlılık tahmini
Customer segmentation and profitability estimation through machine learning methods in the banking industry
ESMA ÇIRA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞÜKRAN ŞEKER
- Makine öğrenmesinde boyutsal indirgeme teknikleri ile mobil oyun kullanıcı segmentasyonu
Mobile game user segmentation with dimensionality reduction techniques in machine learning
GÜLEN ARIKAN KOKKAYA
Doktora
Türkçe
2023
İstatistikMarmara ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKNUR ESEN YILDIRIM
- Bir e-ticaret firması için rfm analizi ve kümeleme algoritmaları kullanılarak müşteri segmentasyonu ve analizi
Customer segmentation using rfm analysis and customer segmentation and analysis with using clustering algorithms
HAVVA GÜLSÜM ERARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikİstanbul Medeniyet ÜniversitesiUygulamalı Matematik ve Hesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RÜYA ŞEN
- Segmentation for factoring customers using unsupervised machine learning algorithms
Gözetimsiz makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak faktöring müşterilerı için segmentasyon yapılması
NUR SEHER AYYILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMEF ÜNİVERSİTESİBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TUNA ÇAKAR