Value of incorporating customer purchase behaviour in predicting online returns: An integrated anomaly detection approach and coupon distribution
Çevrimiçi iadelerin tahmininde müşteri satın alma davranışlarının değerinin entegre bir anomali tespit yaklaşımı ve kupon dağıtımı ile incelenmesi
- Tez No: 952422
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FEHMİ TANRISEVER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Ekonomi ve Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Bu çalışma, müşteri davranışlarının ürün iade oranları üzerindeki etkisini, müşteri düzeyindeki işlem verilerine uygulanan anomali tespiti teknikleri aracılığıyla incelemektedir. Bir Avrupa e-ticaret şirketinden elde edilen veriler kullanılarak çeşitli algoritmalarla anormal işlemler belirlenmiş ve bu anomaliler, iade davranışını tahmin etmek amacıyla AUC ile değerlendirilen bir lojistik regresyon modeline entegre edilmiştir. En iyi performans gösteren model, çalışmanın ikinci aşamasında kupon dağıtım stratejilerini yönlendirmek için kullanılmıştır. Bu aşamada, her işlem için kuponlu ve kuponsuz senaryolarda iade olasılıkları tahmin edilmiş ve bu tahminler, kupon tahsisini optimize etmeye yönelik dinamik programlama temelli sezgisel politikalara girdi sağlamıştır. Modelin etkinliği, gelir sonuçları üzerinden değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
This study explores the influence of customer behavior on product return rates by applying anomaly detection techniques to customer-level transaction data. Using data from a European e-commerce company, various algorithms are used to identify anomalous transactions, which are then incorporated into a logistic regression model to assess their predictive value for returns, with performance measured by AUC. The best-performing model is used in a second phase to guide coupon distribution strategies, estimating return probabilities under both coupon and non-coupon conditions. These estimates inform heuristic policies within a dynamic programming framework to optimize coupon allocation and evaluate revenue outcomes.
Benzer Tezler
- Analyzing and predicting e-commerce customer behaviors using process mining techniques
E-ticarette müşteri davranışlarının süreç madenciliği ile analizi ve tahmin edilmesi
BİLAL TOPALOĞLU
Doktora
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
DOÇ. DR. ONUR DOĞAN
- Çevrim içi platformlarda sunulan ikinci el lüksün tüketici perspektifinden değerlendirilmesi
Evaluating second-hand luxury on online platforms from a consumer perspective
FATMA NUR SARIKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İşletmeGalatasaray Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİLŞAH CAVDAR AKSOY
- Predictive analytics in digital marketing: Applying a machine learning approach
Dijital pazarlamada öngörücü analitik: Bir makine öğrenimi yaklaşımı uygulaması
MUTHANA HAMAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiVeri Analitiği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Bütünleşik ürün karması planlaması için yeni bir optimizasyon yaklaşımı ve perakende sektöründe uygulaması
A novel optimization approach for integrated product assortment and its application in the retail sector
MUHAMMED CAN KONUR
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BÜLENT DURMUŞOĞLU
- Türkiye ve Makedonya'nın takı sektöründe e-ticaret satın alma davranışlarının karşılaştırılması
Comparison of e-commerce purchasing behaviors in the jewelry sector of Türkiye and Macedonia
AMENNA BEKJIRI