SUBMISSIONS

SUBMISSION DETAIL

Alper ANAPALI, Batuhan Furkan SAATÇÝ, Buket DOÐAN
 


Keywords:



MAKÝNE ÖÐRENMESÝ TEKNÝKLERÝ ÝLE E-TÝCARET MÜÞTERÝLERÝ ÝÇÝN SEGMENTASYON TABANLI ÜRÜN ÖNERÝ SÝSTEMÝNÝN GELÝÞTÝRÝLMESÝ
 
Ýþletmelerin müþterileri ile uzun süreli ve etkili bir iletiþim saðlanmasý ve öneri sistemlerinin geliþtirilmesi için iyi bir müþteri iliþkisi yönetimi (MÝY) gerekmektedir. Ýþletmelerin müþterileri ile ilgili mevcut verileri kullanarak gerçekleþtirilen müþteri segmentasyonu analizleriyle ürün önerilerinin gerçekleþtirilmesi ile veri odaklý ve modern müþteri iliþkileri yönetimi saðlamaktadýr. Bu çalýþmada Türkiye’nin öncü e-ticaret altyapý saðlayýcýsý olan Ýdeasoft’un birçoðu KOBÝ olan müþteri verileri kullanýlarak makine öðrenmesi yöntemlerine dayalý segmentasyon analizi gerçekleþtirilmiþtir. Bu analiz ile ortaya çýkan segment özelliklerine uygun pazarlama aksiyonlarýnýn belirlenmesi, kurum pazarlama kaynaklarýnýn verimli kullanýlmasý, müþterinin en uygun müþteri temsilcisi ile görüþmesinin saðlanmasý gibi doðru ve etkili MÝY kararlarýnýn alýnmasý mümkün olacaktýr. Bu çalýþmada kurumun e-ticaret ekosisteminden alýnan 15 yýllýk satýþ verisinin 2021 yýlýna ait 49.942 adet satýrdan, 109 nitelik içerisinden seçilen veri parçasý kullanýlarak makina öðrenmesi yöntemleri ile segmentasyon iþlemi gerçekleþtirilmiþtir. Veri içerisinde; müþterinin hangi kaynaktan bu e-ticaret ekosistemine ulaþtýðý, müþteri ile kaç kez iletiþime geçildiði, hangi sektörde üretim yaptýðý, ekosistemin demo sürümünde hangi araçlarý kullandýðýna dair skor deðeri, önceden e-ticaret deneyimi olup olmadýðý, müþteriye teklif edilen paket, müþterinin ilgilendiði paket, teklif tutarý gibi müþterinin tanýnmasýna yönelik alanlardan oluþmaktadýr. Öncelikle, CSV biçiminde olan bu veride belirlenen 13 nitelikte veri temizleme ve dönüþtürme yöntemleri ile öniþleme süreci gerçekleþtirilmiþtir. Ardýndan gerçekleþtirilen bu ilk uygulamada Rastgele Orman algoritmasý ile potansiyel satýþ adedine göre beþ seviyede müþteri segmentinin oluþturulmasý saðlanmýþtýr. Python dili ile geliþtirilen müþteri segmentasyon analizleri ile doðru ürünü, doðru zamanda önerme, satýþa dönüþme potansiyeli görülmeyen müþterilere ayrýlan kaynaklarýn azaltýlmasý, müþterilere kiþiselleþtirilmiþ bir pazarlama hizmeti sunulmasýný saðlanarak satýþ gelirleri ve müþteri memnuniyetinin artýrýlmasý amaçlanmaktadýr.

Anahtar Kelimeler: Müþteri Segmentasyon, E-Ticaret, Sýnýflama