Görüntüleme
13
İndirme
4
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.
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
Alan : Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
