Enhancing customer propensity estimation success using social media data
Sosyal medya verisi kullanarak müşteri eğilim modellerinin tahmin başarısının arttırılması
- Tez No: 495127
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TEVFİK AYTEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Sosyal medya, Ön kestirim modelleri, Öznitelik, Social media, Prediction models, Feature extraction
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde hizmet sektöründeki artan rekabetçi koşullar düşünüldüğünde, özellikle mevcut/pazara yeni sunulacak ürünlerin potansiyel hedef kitlesinin belirlenmesi ve müşteri tepkisinin önceden tahmin edilebilmesi önem kazandı. Şu anda analitik tahminleme modelleri kampanya hedef kitlelerinin seçimi, uygun müşteri hedef kitlesinin belirlenmesi, müşterinin ihtiyacına uygun kişiselleştirilmiş ürünlerin/hizmetlerin sunumu ve müşteri kaybının(churn) önlenmesi gibi pazarlama faaliyetlerinde karar destek sistemlerinin bir parçası olarak kullanılmaktadır. Bu tezin amacı müşterilerin sosyal medya hesaplarından müşteri tahminleme modellerindeki tahmin başarısını arttırabilecek öznitelikler çıkarmaktır. Çıkarılan öznitelikler açıklanarak bu öznitelikler ile yapılan deneylerin sonuçlarına yer verilmiştir.
Özet (Çeviri)
Considering today's increasing competitive circumstances in the service sector, especially the determination of potential target mass in the exhibition of existing/new products into the market and in the estimation of customer reaction beforehand become more of an issue. Currently, analytical estimation models are used in marketing activities as part of the decision support mechanisms in the areas like choosing campaign target mass, determination of correct target customer segment, the presentation of personalized products/services suitable for customers' needs, and preventing customer loss (churn). The aim of the thesis is to extract features of customers from social media which can be used to increase the prediction performance of the customer propensity models. We explain the specific features extracted and also give experimental results performed using these features.
Benzer Tezler
- Enhancing customer loyalty through collaborative co-creation of CSR initiatives evidence from Pakistan's engineering industries
İş birliğine dayalı kurumsal sosyal sorumluluk girişimleri ile müşteri bağlılığının artırılması: Pakistan mühendislik endüstrilerinden kanıtlar
ALİ RAZA KHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Yönetim Bilişim Sistemleriİstanbul Gedik ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBAY BURÇİN GÜMÜŞ
- Enhancing customer churn prediction using advanced hyperparameter optimization: A comparative analysis with machine learning models
İlerı düzey hiperparametre optimizasyonu kullanarak müşteri kaybı tahmininin iyileştirilmesi: Makine öğrenmesı modelleri ile karşılaştırmalı bir analiz
MALAK KHALID AHMED ALNAAJI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBüyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
ASSOC. PROF. ATINÇ YILMAZ
- Enhancing customer trust in Turkish health tourism sector: Strategies and implications
Türk sağlık turizmi sektöründe müşteri güvenini artırma: Stratejiler ve sonuçlar
CHAIMAE LAHSAYNI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İşletmeBahçeşehir Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EYLEM ŞİMŞEK
- The role of international marketing dimensions in enhancing customer loyalty
Müşteri sadakatini artırmada iç pazarlama boyutunun rolü
KARWAN SALIM ABDULRAHMAN
- The role of content marketing in enhancing online customer experience
Online müşteri deneyimini geliştirmede içerik pazarlamanın rolü
MOHAMMAD GHOSHEH