Yüksek Lisans Tezleri
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/5799
Browse
2 results
Search Results
Master Thesis Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanarak Moda E-Ticaret Sektöründe Müşteri Segmentasyonu(2025) Madenoğlu, Nazlınur; Güven, FarukTeknolojinin çok hızlı geliştiği günümüzde internet kullanımı da orantılı olarak artmaktadır. Bu değişim markaların e-ticaret sektörüne önem verdiğini ortaya koymuştur. E-ticaretin önemi markaların lehinedir çünkü şirketlerin bazı sabit giderlerinde azalmalar olmuştur. Online alışverişin artmasıyla birlikte müşterilerin kişisel analizleri de yapılabilmektedir. Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) önem kazanmıştır. Müşteri odaklı pazarlama için müşterileri segmentlere ayırmak gerekmektedir. Müşteri segmentasyonu yaygın olarak kullanılan bir analiz biçimidir. Her bir müşterinin ilgi ve motivasyonlarını derinlemesine anlamak için artan bir talep vardır. Bu anlayışı elde etmek için yaygın olarak kullanılan bir yöntem olan segmentasyon son yıllarda sürekli olarak iyileştirilmektedir. Bu makale çeşitli segmentasyon yöntemlerinin ve bunların mevcut gelişim durumlarının iyi yapılandırılmış bir genel görünümünü sunmayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada müşteri segmentasyonu için RFM (Recency, Frequency, Monetary) analizi kullanılmıştır. Müşteriler son alışveriş zamanı, alışveriş sıklığı ve toplam harcamalarına göre puanlanarak segmentlere ayrılmıştır. K-Means ile dört müşteri grubu oluşturulup her bir segmentin değerleri analiz edilmiştir. Churn oranı analizi ile 90 gün boyunca alışveriş yapmayan müşteriler kayıp olarak belirlenmiştir. Churn tahmini, makine 3 öğrenmesi tekniği kullanılarak LightGBM modeli ile yapılmıştır. Ayrıca, Ridge Regresyonu makine öğrenmesi tekniği kullanılarak Tahmini CLV modeli geliştirilmiştir. Doğruluk oranı artırılarak düşük, orta ve yüksek CLV segmentleri oluşturulmuştur. Sonuç olarak, müşteri ilişkilerini optimize etmek ve gelirleri artırmak için RFM analizi, K-Means ve CLV tahmini kullanılmıştır. Özel bir markanın e-ticaret verileri makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak analiz edilmiştir. Günümüzde, hesaplama gücünde artış ve makine öğrenmesi/yapay zeka algoritmalarında hızlı gelişmeler yaşanmaktadır. Bu durum son zamanlarda daha gelişmiş tekniklerin uygulanmasına olanak sağlamıştır.Master Thesis Yaşam Kalitesi Standartları Türkiye'de Şehirlerin Çekiciliğini ve İç Göçü Ne Düzeyde Etkilemektedir?(Abdullah Gül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2023) Özer, İsmet Selçuk; Türk, UmutThe current study reexamines the link between quality of life (QoL) factors, city attractiveness, and internal migration in Turkey. The management of internal flows can bring significant benefits to a country in balancing the opportunities between regions or cities. To tackle unequal access to opportunities, the factors that induce internal migration should be understood. This study examines a set of pull and push factors for internal migration by spatial econometric analysis and GIS applications. This thesis finds that when the accessibility of amenities increases, the city becomes more attractive and preferable for migrants. In addition, socioeconomic factors also play a significant role in the decision-making process of migrants. In this study, this thesis used a panel dataset that includes socioeconomic and contextual data such as distances to the amenities for each Turkish city in the years between 2012 and 2021. The results show that, in Turkey, internal migration flows from the East to the West, where opportunities are better. Finally, the human capital level of migrants can cause a variety of thoughts about factors, and it can change the order of significance of the variables for people who have a different level of human capital such as education level. Based on the findings, the paper offers several policy suggestions for ensuring a balanced migration in Turkey.