Defining the decisive factors influencing purchase decision by using feature importance methods in e-commerce and comparing the methods' performances
E-ticarette satın alma kararlarını etkileyen faktörlerin özellik önemi metodları ile tespiti ve metodların kıyaslanması
- Tez No: 875049
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET TEOMAN NASKALİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
E-ticaret şirketleri gelir elde etmek ve pazarda varlıklarını sürdürmek için iki faaliyete odaklanmaktadır. İlk faaliyet, online alışveriş platformunun kullanıcı trafiğini artırmak olup, ikinci faaliyet ise bu trafiği gelire dönüştürmektir. Trafiği elde etmenin maliyetleri nedeniyle e-ticaret platformuna gelen kullanıcılara sipariş verdirmek son derece önemlidir. Bu nedenle, e-ticaret platformları kullanıcıların sipariş verme oranlarını arttırmak için, müşterilerin satın alma kararını etkileyen faktörlerin hangilerinin daha önemli olduğunu anlamalıdırlar. Bu çalışmada, bir e-ticaret platformu verileri üzerinden tüketicilerin satın alma kararlarını etkileyebilecek faktörler incelenerek hangilerinin satın alma kararı üzerinde en belirleyici olduğu tespit edilmeye çalışılacaktır. E-ticaret terimlerini ve çalışmaya konu olan e-ticaret platformunun tanımlarını içeren bu faktörlere örnek olarak şunlar verilebilir: e-ticaret platformuna gelen kullanıcı trafiği tipi (Google ile, bir kampanya aracılığı ile veya doğrudan), müşteri segmenti, e-platformda hangi ekranları gördüğü, ürünün ekrandaki konumu, müşterinin kampanya veya indirimden yararlanıp yararlanmadığı, ürün yorum adetleri, kullanıcı puanlamaları, ürünün öneri sistemi tarafından önerip/önerilmediği. Bu çalışmada veri toplama aşamasında karşılaşılan performans sorunları SQL optimizasyonu ve diğer yöntemlerle çözülecektir. Veri kalite sorunları ise tutarlı sonuçlar elde etmek için çeşitli yöntemler ile düzeltilecektir. Ardından özellik önemi değerlerini tespiti için istatistiksel yöntemler, denetimli makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemleri kullanılacaktır. Uygulanan yöntemler ile elde edilen özellik önemi değerlerine göre kullanıcını satın alma kararında en çok belirleyici faktörler belirlenecektir. Kullanılan yöntemlerin sonuçları kıyaslanacaktır. Ayrıca kullanılan yöntemlerin performansları da kıyaslanarak hangi yöntemin verimli çalıştığı, yöntemlerin başarılı olduğu ve olmadığı noktalar tespit edilecektir. Bu çalışma, özellik önemi değeri tespiti konusunda literatürde en çok sayıda yöntem kullanan ve kıyaslama yapan çalışmadır.
Özet (Çeviri)
Online retail enterprises engage in two primary activities to foster revenue generation and thrive in the market. The initial focus involves augmenting user traffic to the online shopping platform, followed by the subsequent task of converting this traffic into tangible revenue. Marketing endeavors are dedicated to attracting customers to online shopping platforms, often incurring substantial costs. Given the financial implications of obtaining traffic, it becomes imperative to not only draw users but also incentivize them to make purchases on the platform. Consequently, comprehending the pivotal factors influencing customer purchase decisions is crucial for online shopping platforms. This study aims to scrutinize the factors shaping consumer purchase decisions by utilizing an illustrative case from an e-commerce platform. The objective is to ascertain the most influential factor among various possibilities, such as traffic source types (Google, campaign, direct, etc.), customer persona or segment, types of pages or components visible on the platform, product placement on the page, customer participation in campaigns or discounts, product review scores and counts, and whether the product was recommended by the platform's recommendation system. Throughout the data collection phase, performance issues will be addressed through SQL optimization and other techniques. Additionally, data quality concerns will be rectified to ensure uniform and reliable results. Subsequently, statistical methods, supervised machine learning, and deep learning approaches will be employed on the data to derive feature importance values. These values will illuminate which factors play the most decisive role in customer purchase decisions. Finally, the study will compare and evaluate the performances of seven methods, presenting a comprehensive examination unprecedented in the existing literature in terms of methodological diversity.
Benzer Tezler
- Türkiye'deki e-ticaret sektöründe, müşteri deneyiminin müşteri memnuniyeti üzerindeki etkisi
The impact of customer experience on customer satisfaction in the e-commerce sector in Turkey
ŞEVVAL KARABACAK
- Türkiye'de sanayi 4.0 dönüşümü: Sorunlar, gelişme sürecindeki belirleyici unsurlar ve olası etkiler
Industry 4.0. transformation in Turkey: the problems,decisive factors in development process andprospective effects
FADİME HACER ERMİŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
EkonomiBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FEVZİ ENGİN
- Yüksek çözünürlüklü optik uzaktan algılama mikro uydu kavramsal sistem tasarım ve entegrasyonu.
High resolution optical remote sensing micro satellite conceptual design and system integration.
FERDİ BÜYÜKGÜRAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Astronomi ve Uzay BilimleriHava Harp Okulu KomutanlığıUzay Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİM RÜSTEM ASLAN
- Elektroensefalografi (EEG) sinyali kullanılarak yapay zeka tabanlı duygu kestirimi
Emotion prediction using artificial intelligence based on electroencephalography (EEG) signals
ELİF ÇAVUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET RECEP BOZKURT