E-ticaret sektöründe müşteri segmentasyonu ve müşteri yaşam boyu değeri tahmini problemine bir çözüm yaklaşımı
A solution approach to the customer segmentation and customer lifetime value prediction problem in the e-commerce sector
- Tez No: 890524
- Danışmanlar: PROF. DR. SELİN SONER KARA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
E-ticaret sektöründeki pazar fırsatları ve değişen müşteri alışkanlıkları, müşteri davranışlarına özel aksiyon alınmasının önemini arttırmıştır. Bu kapsamda son yıllarda pazarlama faaliyetlerinde analitik yaklaşımlar, istatistik, veri bilimi yaklaşımlarından yararlanılmaktadır. Dinamik veriyle çalışabilir olmak şirketlerin, müşterilerinin değişen davranışlarına karşı çevik uyumlanmasını sağlar. Rekabetin artması ve pazarda tutunmanın zorlaşmasıyla veriden anlamlı sonuç çıkarılması zorunlu hale getirmiştir. Bu çalışma kapsamında Kasım ayında alışveriş yapmış eticaret müşterilerinin tüm alışveriş davranışı sonucunda depolanmış 2022 ve 2023 yılı büyük verileri kullanılacaktır. Veriye erişim için e-ticarette faaliyet gösteren bir perakende şirketinin verileri kullanılacaktır. Çalışmada ilk olarak segmentasyon çalışması ise verinin elemine edilmesi amaçlanmaktadır. İkinci adımda, müşterilerin bir şirketteki tüm satın almalarının beklenen karının o andaki değerleriyle hesaplanan müşteri yaşam boyu değeri tahmin edilecektir. Veri bilimi yöntemlerinden segmentasyon ve regresyon algoritmaları kullanılacaktır. Müşteri yaşam boyu değeri tahmini için de veri bilimi yaklaşımları kullanılacaktır. Müşteri segmentasyon ve küme sonuçlarının analiz edilmesi konusunda iki aşamalı bir yaklaşım sunulacaktır. Literatürde ayrı ayrı olarak segmentasyon ve müşteri yaşam boyu değeri tahmini çalışmaları mevcuttur ancak e-ticaret sektörü özelinde iki yöntemi birlikte uygulayarak hibrit yöntemler sunan ve segmentasyondan iki aşamada da yararlanarak en iyi yöntemi bulmayı amaçlayan, şirketin kısıtlı pazarlama bütçesine uygun hedef müşterileri seçen ve beklenen değerlerini tahminleyen bir çalışma gözlenmemiştir. Çalışma bulguları benzer alışveriş davranışı sağlayan müşteri kümelerinin tespit edilmesi ve müşteri yaşam boyu değeri tahmininden elde edilen sonuçların yorumlanması sonrasında şirketin pazarlama stratejilerine katkı sağlayacaktır.
Özet (Çeviri)
Market opportunities and changing customer habits in the e-commerce sector have increased the importance of taking specific actions based on customer behavior. In this context, analytical approaches, statistics, and data science methods have been utilized in marketing activities in recent years. Being able to work with dynamic data allows companies to adapt agilely to their customers' changing behaviors. With increased competition and the difficulty of maintaining a market position, deriving meaningful insights from data has become essential. In this study, large datasets from 2022 and 2023, containing all shopping behaviors of e-commerce customers who made purchases in November, will be used. Data from a retail company operating in e-commerce will be utilized for data access. The study will first perform segmentation to filter the data. In the second step, the customer lifetime value (CLV) will be estimated by calculating the present value of all purchases made by customers at a company. Data science methods, including segmentation and regression algorithms, will be used. Data science approaches will also be employed for customer lifetime value estimation. A two-step approach will be presented for analyzing customer segmentation and clustering results. While there are separate studies on segmentation and customer lifetime value estimation in the literature, a study that applies both methods together specifically for the e-commerce sector, offering hybrid methods, and selecting target customers suitable for the company's limited marketing budget based on segmentation in both stages, has not been observed. The findings of the study will contribute to the company's marketing strategies by identifying customer clusters with similar shopping behaviors and interpreting the results obtained from customer lifetime value estimation.
Benzer Tezler
- Kümeleme yöntemleri ile müşteri kanal göçü analizi
Customer channel migration analysis with clustering methods
GİZEM ÇALIŞKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET YASİN ULUKUŞ
- Bankaların tüzel müşterileri segmentasyonunun, niteliksel ve niceliksel kümeleme analizi
Segmentation of legal entity clients of banking sector, qualitative and quantitative cluster analysis
TUNA VARDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
BankacılıkMarmara Üniversitesiİstatistik Bölümü
DOÇ. DR. AHMET METE ÇİLİNGİRTÜRK
- Hızlı tüketim ürünleri sektöründe onlıne alışveriş müşterilerinin segmentasyonu
Segmentation of online shopping customers in the fast-moving consumer goods sector
BÜŞRA KESKİN AKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEREN TUNCER ŞAKAR
- Müşteri segmentasyonu odaklı bütünleşik bir ürün öneri sistemi: Moda perakendesi sektöründe bir uygulama
A customer segmentation oriented integrated product recommendation system: An application in fashion retail sector
EMRE YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEYDA ŞEN
- Lojistik sektöründe tedarikçi sadakatinin k-means algoritması ile ölçümlenmesi ve sadık tedarikçilerin müşteri memnuniyetine etkisi
Measuring supplier loyalty in the logistics sector with k- means algorithm and the effect of loyalty suppliers on customer satisfaction
BUSELİZ DEMİRDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DOĞAN ÖZGEN