Optimizing marketing budgets for online retailers through artificial intelligence and machine learning techniques
Yapay zeka ve makine öğrenimi teknikleri yoluyla çevrimiçi perakendeciler için pazarlama bütçelerinin optimize edilmesi
- Tez No: 973936
- Danışmanlar: Assoc. Prof. Dr. AYTAÇ GÖKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet Çevrimiçi tüccarlar için pazarlama bütçesi tahsisini en üst düzeye çıkarmak amacıyla bu tez, yapay zekâ (AI) ve makine öğrenmesi (ML) yaklaşımlarının kullanımını araştırmaktadır. Geleneksel bütçeleme teknikleri, perakende sektörünün hızlı dijitalleşmesi ve müşteri iletişim kanallarının artan karmaşıklığı ışığında yetersiz kalmıştır. Bu çalışma, pazarlama sonuçlarını tahmin eden ve tahmini modellemeyi kullanarak harcama verimliliğini en üst düzeye çıkaran veri odaklı bir strateji sunmaktadır. Pazarlama kampanyası verilerinin ön işlenmesi, keşifsel veri analizi ve PyCaret çerçevesinde Random Forest, Gradient Boosting ve LightGBM gibi karmaşık makine öğrenme modellerinin kullanımı, metodolojinin bir parçasıdır. Doğruluk ve yorumlanabilirliğe dayanarak, en iyi performans gösteren model seçilir ve özellik önemi SHAP analizi ile belirlenir. Bulgular, makine öğrenimi tahminlerine dayalı akıllı bütçe tahsisinin müşteri hedefleme taktiklerini büyük ölçüde artırdığını, gereksiz harcamaları azalttığını ve pazarlama etkinliğini artırdığını göstermektedir. Sonuçlar, yapay zeka destekli optimizasyonun bütçe planlama prosedürlerinde nasıl devrim yaratabileceğini ve e-ticaret karar vericileri için önemli sonuçlar doğurabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Abstract In order to maximize marketing budget allocation for online merchants, this thesis investigates the use of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) approaches. Traditional budgeting techniques have proven insufficient in light of the retail industry's rapid digitization and the growing complexity of customer contact channels. This study offers a data-driven strategy that forecasts marketing results and maximizes spending efficiency by utilizing predictive modeling. Preprocessing marketing campaign data, exploratory data analysis, and the use of sophisticated machine learning models like Random Forest, Gradient Boosting, and LightGBM within the PyCaret framework are all part of the methodology. Based on accuracy and interpretability, the top-performing model is chosen, and feature importance is determined by SHAP analysis. The findings show that smart budget allocation based on machine learning predictions greatly increases client targeting tactics, decreases unnecessary spending, and boosts marketing efficacy. The results show how AI-driven optimization can revolutionize budget planning procedures and have important ramifications for e-commerce decision-makers.
Benzer Tezler
- Energy efficiency and security of rıs-aided communication networks
Ris-tabanli haberleşme ağlarinda enerji verimliliği ve güvenlik
HAKAN ALAKOCA
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
- Stratejik yönetimde sayısal araştırmalar
Numerical research in strategic management
VEDAT ZEKİ YENEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. HALUK ERKUT
- Dijital pazarlamada makine öğrenimi modelleri ile dönüşüm tahmini
Conversion prediction in digital marketing using machine learning models
ÖMER FARUK TÜRKEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
ReklamcılıkMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÇOKER
- Investigation of managed aquifer recharge site suitability through multi-tiered decision making approach
Yönetilen akıfer besleme sahası uygunluğunun çok kriterli karar verme yaklaşımı ile incelenmesi
RACHID MOHAMED MOUHOUMED
Doktora
İngilizce
2023
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZGER
- Digital marketing impact on the growth of small businesses in Morocco: A survey in Jumia
Fas'ta küçük işletmelerin büyümesi üzerinde dijital pazarlamanın etkisi: Jumia'da bir araştırma
CHAIMAE BOUBNANE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İşletmeİstanbul Ticaret ÜniversitesiPazarlama Yönetimi Bilim Dalı
DOÇ. DR. AŞKIM NURDAN TÜMBEK TEKEOĞLU