Özel gün idirimlerinde tüketici yorumlarının makine öğrenmesi algoritmarıyla karşılaştırılması
Comparison of consumer comments on special day discounts with machine learning algorithm
- Tez No: 942527
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEMALETTİN HATİPOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Daha sonDijitalleşmenin hız kazanmasıyla birlikte geleneksel ticaret anlayışı dönüşüme uğramış, çevrim içi alışveriş sistemleri tüketici davranışlarında önemli bir rol üstlenmiştir. Bu değişimle beraber, özellikle özel günlerde gerçekleştirilen kampanyalar sürecinde tüketici yorumları, satın alma kararlarını etkileyen temel unsurlardan biri hâline gelmiştir. Tüketiciler arasında artan bilgi paylaşımı sayesinde kullanıcı yorumları, bireysel kararlar üzerinde etkili olmanın ötesinde, işletmelerin stratejik planlamaları için de önemli bir veri kaynağına dönüşmüştür.Bu çalışma, özel günlerde çevrim içi alışveriş yapan üniversite öğrencilerinin ürünlere yönelik yorumlarını analiz etmeyi amaçlamaktadır. Trendyol platformundan elde edilen veriler, Python programlama dili ve doğal dil işleme teknikleri kullanılarak analiz edilmiştir. Kullanıcı yorumları olumlu ve olumsuz olmak üzere sınıflandırılmış; Naive Bayes, Lojistik Regresyon, Karar Ağacı, KNN, Gradyan Artırma, XGBoost ve Rastgele Orman olmak üzere yedi farklı denetimli makine öğrenmesi algoritmasıyla modeller oluşturulmuştur. Modeller, doğruluk oranı, ROC-AUC ve F1 skoru gibi ölçütlerle değerlendirilmiştir. En yüksek performans Gradyan Artırma ve XGBoost algoritmalarında gözlemlenmiştir. Ayrıca, farklı ürün kategorilerinde elde edilen benzer başarı oranları, modellerin genellenebilirliğini ortaya koymuştur. Elde edilen bulgular, makine öğrenmesi destekli duygu analizinin tüketici deneyimini iyileştirmede ve pazarlama stratejilerinin şekillendirilmesinde etkili bir araç olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
With the acceleration of digitalization, traditional commerce has undergone a transformation, and online shopping systems have assumed a significant role in shaping consumer behavior. In this context, user reviews—especially during promotional periods such as special days—have become a critical factor influencing purchasing decisions. The increasing exchange of information among consumers has elevated user-generated content from a personal guide to a strategic data source for businesses. This study aims to analyze product-related reviews of university students who shop online during special occasions. The data, collected from the Trendyol platform, were processed using the Python programming language and natural language processing (NLP) techniques. The comments were classified as positive or negative, and seven supervised machine learning algorithms—Naive Bayes, Logistic Regression, Decision Tree, K-Nearest Neighbors (KNN), Gradient Boosting, XGBoost, and Random Forest—were used to develop classification models. These models were evaluated using performance metrics such as accuracy, ROC-AUC, and F1-score. Gradient Boosting and XGBoost achieved the highest performance among the tested algorithms. Furthermore, similar performance levels across different product categories supported the generalizability of the models. The findings indicate that sentiment analysis supported by machine learning can serve as an effective tool for improving consumer experience and guiding marketing strategies.
Benzer Tezler
- Influencer pazarlamanın özel gün indirimlerinde kullanımına ilişkin bir inceleme: Black Friday örneği
An examination on the use of influencer marketing on special day discounts: Black Friday example
CANSU USTA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Halkla İlişkilerAnkara Hacı Bayram Veli ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EDA TURANCI
- Müşteri sadakati yönetimi
Custumer loyalty management
ARİF VAROLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEÇKİN POLAT
- Özel gün ve törenlerdeki gastronomi uygulamaları: Çorum kültürü
Gastronomy pracites in special days and ceremonies: Çorum culture
GÜLER SULAROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Gastronomi ve Mutfak SanatlarıKapadokya ÜniversitesiGastronomi ve Mutfak Sanatları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EZGİ DEMİR ÖZER
- Özel gün reklamlarında hikâye anlatıcılığı üzerine bir analiz
An analysis on storytelling in special day advertisements
ERHAN ÖZKALALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Reklamcılıkİnönü ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Reklamcılık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR KILINÇ
- Özel gün indirimlerinin tüketicilerin satın alma niyeti ve satın alma davranışına etkilerinin incelenmesi
Investigation of the effects of special day discounts on consumers' purchase intention and purchasing behavior
ELİF MERİÇ