Benchmarking study for customer churn prediction: A case study in the e-commerce industry
Müşteri kayip tahmini için kiyaslama çalişmasi: E-ticaret sektöründe bi̇r örnek incelemesi
- Tez No: 810553
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TAMER UÇAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
E-ticaret sektörü geçtiğimiz on yılda büyük bir ivmeyle büyümüş ve büyümeye devam etmektedir ve bu sektörde üretilen ve kullanılan veri de büyük veri dünyası için önemli çalışma alanlarına ortam hazırlamıştır. E-Ticaret sektöründe üretilen ve toplanan veriler birçok karar alma mekanizmasında kullanılmaktadır. Bunlardan bir tanesi de müşteri kayıp tahminlemesidir. Bu çalışma, Türkiye'de faaliyet gösteren bir e-ticaret şirketinden elde edilen verileri kullanarak, geleneksel ve güncel makine öğrenimi yaklaşımlarını kullanarak müşteri kaybı tahmini için bir kıyaslama hazırlamayı amaçlamıştır. Ayrıca müşteri kayıp tahmininde kullanılan veri setlerinde sıklıkla karşılaşılan hedef sınıf dengesizliği sorununa alternatif çözümler sunarak kıyaslama çalışmasını zenginleştirmeyi amaçlamıştır. 6 tahminleme modeli ve 4 örnekleme stratejisi olmak üzere toplamda 24 farklı model oluşturulmuştur. Bu çalışmada en iyi performans sergileyen model ikilisi XGBoost algoritması ile örnekleme kullanılmayan strateji olmuştur. Bu model ikilisi; doğruluk, F2-Skoru bazında sırasıyla %91, %79 değerlerini üretmiştir.
Özet (Çeviri)
The e-commerce sector has grown and continues to grow with an acceleration in the last decade, and the data produced and used in this sector has also prepared the environment for important work areas for the big data world. The data produced and collected in the e-commerce sector is used in many decision-making mechanisms. One of them is customer churn prediction. This study aimed to prepare a benchmark for estimating customer churn using traditional and current machine learning approaches, using data obtained from an e-commerce company operating in Turkey. It also aimed to enrich the benchmarking study by offering alternative solutions to the target class imbalance problem, which is frequently encountered in data sets used in customer churn prediction. A total of 24 different models were created, including 6 forecasting models and 4 sampling strategies. In this study, the best performing model pair was the XGBoost Algorithm and the No Sampling. This model duo produced values of 91%, 79% on the basis of accuracy, F2-Score respectively.
Benzer Tezler
- Hazır giyim perakende sektöründe içsel kıyaslama çalışmasına bir örnek
A case study for internal benchmarking of textile apparel retail industry
ASLI AKSOY
- Benchmarking application based on international customer satisfaction
İç müşteri memnuniyetine dayalı benchmarking (kıyaslama) uygulaması
GÜLÇİN BÜYÜKÖZKAN
- Statistical analysis of the effects of customer satisfaction on customer loyalty in Turkish GSM sector: A Field study among the students of Business Administration Faculty of Marmara University
Türk GSM sektöründe müşteri tatmininin müşteri sadakati üzerine etkilerinin istatistiksel analizi: Marmara Üniversitesi İşletme Fakültesi öğrencileri üzerinde saha çalışması
HÜSEYİN EKİZLER
- Müşteri hizmetlerinin yönetiminde benchmarking
Benchmarking in the management of costomer cervices
NAZMİYE KANTEK
