Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 11
 İndirme 4
Makine Öğrenmesi Tekniklerinin Bütçe Verimliliğine Uygulanması Üzerine Bir Çalışma
2023
Dergi:  
İşletme Araştırmaları Dergisi
Yazar:  
Özet:

Amaç - Bu çalışma, pazarlama amacıyla işletmeye faydalı olabilecek müşteri kitlesini, yüksek miktardaki satış ve promosyon verilerinden faydalanarak seçmeyi ve puanlandırmayı amaçlamaktadır. Yöntem - Bu amaç doğrultusunda, markalara ve perakendecilere müşteri verileri üzerinden hizmet sağlayan Dunnhumby şirketinin bilimsel amaçlarda kullanılmak üzere sunmuş olduğu ve haftalık kahvaltı ürünlerinden elde edilen “Breakfast at the FRAT” başlığı altında toplanılan satış bilgileri çalışmanın deney veri setini oluşturmuştur. Pazarlama bütçesini tüm müşterilerine harcamak yerine sadece potansiyel müşteri kitlesine harcamasına imkân tanıyan XGBoost algoritması kullanılarak pazarlamanın daha etkin ve verimli olabileceği müşterilerin belirlenmesine yönelik özgün bir model önerilmiştir. Bulgular - Analizi yapılan veriler 2011 ile 2019 yılları arasında 156 haftalık bir süreyi kapsamaktadır. Özellik sayısının ve karmaşıklık durumunun minimuma indirgendiği çalışma kapsamında, model performansına ait ölçüt parametreleri yüksek başarı oranlarına sahiptir. Bu oranlar pazarlamada kullanılacak bütçenin uygun müşteri kitlesine harcanmasına yönelik oluşturulan model için kullanılan algoritmanın uygun olduğunu ortaya koymaktadır. Tartışma - Büyük verilerin makine öğrenmesi teknikleri ile analiz edilmesi sonucu ortaya çıkan bulguların veri bilimine katkılar sunacağı ve çalışmada izlenilen yöntemin işletmelerin finansal açıdan tahmin ve öngörüler yapabilecekleri bir bütçe destek sisteminin altyapısını oluşturacağı düşünülmektedir. Gerçek dünya verilerinden elde edilen ve yapılan satışlar üzerinden birkaç özellik grubunun etkisi kullanılarak pazarlama için ayrılacak bütçenin verimliliğinin arttırılmasına yönelik bu çalışmada, en iyi tahminin yapıldığı sınıflandırma algoritmasının belirlenerek veri bilimine katkı sağlanması ve rehberlik etmesi mümkündür. Yapılan çalışmanın altyapısının daha da geliştirildiği bir modelin işletmeler tarafından kullanılarak iş dünyasına katkı sağlanma imkanı da vadır.

Anahtar Kelimeler:

A study on the application of machine learning techniques to budget efficiency
2023
Yazar:  
Özet:

Purpose - This study aims to select and score the customer mass that may be beneficial for the business for marketing purposes, taking advantage of high amounts of sales and promotional data. Method - For this purpose, the Dunnhumby company, which provides services to brands and retailers through customer data, provided for scientific purposes and the sales information collected under the title "Breakfast at the FRAT", which is obtained from weekly breakfast products, has created the experimental data set of the study. Instead of spending the marketing budget on all its customers, the XGBoost algorithm, which allows it to spend only on the potential customer mass, suggests an original model for determining customers where marketing can be more efficient and efficient. Results - The analyzed data covers a period of 156 weeks between 2011 and 2019. In the framework of the work where the number of characteristics and complexity are minimized, the model performance measurement parameters have high success rates. These rates show that the algorithm used for the model created to spend the budget used in marketing is appropriate. Discussions - The findings resulting from the analysis of big data with machine learning techniques are believed to contribute to data science and the method followed in the study will create the infrastructure of a budget support system in which can make financial forecasts and forecasts. In this study aimed at increasing the efficiency of the budget to be allocated for marketing using the influence of several characteristics groups obtained from real-world data and made sales, it is possible to contribute and guide data science by determining the classification algorithm in which the best estimates are made. It is also possible to contribute to the business world by using a model in which the infrastructure of the work is further developed.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler








İşletme Araştırmaları Dergisi

Alan :   Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 2.210
Atıf : 9.863
2023 Impact/Etki : 0.424
İşletme Araştırmaları Dergisi