Predictive analytics in digital marketing: Applying a machine learning approach
Dijital pazarlamada öngörücü analitik: Bir makine öğrenimi yaklaşımı uygulaması
- Tez No: 936405
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Dijital Pazarlama, Makine Öğrenimi, Müşteri Davranışı, Tekrar Satın Alma, Tahmin, Digital Marketing, Machine Learning, Customer Behavior, Repeat Purchase, Prediction
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Analitiği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, davranışsal ve demografik verileri entegre ederek makine öğrenimi tekniklerini kullanarak dijital pazarlamada tekrarlı satın alma davranışını tahmin etmek için bir model geliştirmeyi amaçlamaktadır. Çalışmanın önemi, dijital pazarlama stratejilerini geliştirme ve müşterileri daha etkili bir şekilde hedefleme ihtiyacından kaynaklanmaktadır, özellikle de bu alanda iki veri türünü birleştiren ve ileri algoritmalar uygulayan çalışmaların eksikliği göz önüne alındığında. Çalışma, 10.000 müşteri kaydını içeren bir e-ticaret platformundan alınan bir veri kümesine dayanıyordu ve temizleme işleminden sonra 5.741 kayda ulaşıldı. Yaş gibi demografik özellikler ve CustomerLifetimeValue, EmailConversionRate ve AverageOrderValue gibi tekrarlı satın alma davranışı üzerinde etkili olduğu düşünülen davranışsal özellikler kullanıldı. Üç makine öğrenimi algoritması modeli uygulandı: Neural Networks, Random Forest ve AdaBoost. Her model, CA, AUC, F1-Score ve ROC gibi yaygın performans ölçütleri kullanılarak değerlendirildi. Sonuçlar, Neural Networks algoritmasının diğer algoritmalara kıyasla tahmin doğruluğu ve performans istikrarında daha iyi sonuç verdiğini, buna karşın AdaBoost modelinin beklenenden düşük performans sergilediğini gösterdi; bu durum, algoritma seçiminde verinin doğası ve analitik bağlamın dikkate alınması gerektiğini önermektedir. Bu çalışma, davranışsal ve demografik verilerin birleştirilmesinin tekrarlı satın alma davranışının tahmin doğruluğunu artırdığını doğrulamakta ve şirketlere pazarlama stratejilerini iyileştirmeye yardımcı olacak daha derin içgörüler sunmaktadır; bu içgörüler, pazarlama kampanyalarının kişiselleştirilmesi ve müşteri sadakatinin artırılması gibi stratejileri kapsamaktadır. Bu çalışma, farklı veri türlerini entegre ederek ve ileri algoritmalar kullanarak araştırma boşluğunu doldurmaya yönelik önemli katkılarda bulunmakta ve dijital pazarlama alanında daha fazla araştırmaya kapı açmaktadır. Çalışma, gelişmiş algoritmaların keşfinin derinleştirilmesi ve çeşitli veri kümelerine uygulanmasını önermekte; ayrıca, bu çalışmanın bulgularından yararlanarak dijital pazarlama bağlamında müşteri hedefleme uygulamalarını iyileştirmeye çağrıda bulunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to develop a predictive model for repeat purchase behavior in digital marketing using machine learning techniques by integrating behavioral and demographic data. The importance of the study stems from the need to improve digital marketing strategies and target customers effectively, especially in light of the lack of studies that combine the two types of data and apply advanced algorithms in this field. The study was based on a dataset from an e-commerce platform, which included 10,000 customer records that were processed to reach 5,741 records after cleaning. Demographic features such as Age and behavioral features such as Customer Lifetime Value, Email Conversion Rate, and Average Order Value, which are considered to have an impact on repeat purchase behavior, were used. Three machine learning algorithm models were applied: Neural Networks, Random Forest, and AdaBoost, and each model was evaluated using common performance metrics such as CA, AUC, F1-Score, and ROC. The results showed that the Neural Networks algorithm performed better in prediction accuracy and performance stability compared to other algorithms, while the AdaBoost model performed less than expected, suggesting that the choice of algorithm should take into account the nature of the data and the analytical context. This study confirms that incorporating behavioral and demographic data enhances the accuracy of predicting repeat purchase behavior, and provides companies with deeper insights that help improve digital marketing strategies, such as personalizing marketing campaigns and increasing customer loyalty. This study makes clear contributions to bridging the research gap by integrating different types of data and using advanced algorithms, opening the door for further research in digital marketing. The study recommends further exploration of advanced algorithms and their application to diverse datasets, and calls for leveraging the findings of this study to improve customer targeting practices in the context of digital marketing.
Benzer Tezler
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Marmara bölgesindeki kavun ve karpuz yetiştiriciliğinin bugünkü durumu, sorunları ve öneriler
The Status of melon and water melongrowing in Marmara region at present and its Problems and recommedations
MEHMET GÜLER
- Tokat ili merkez ilçesi tarım işletmelerinde işgücü varlığı ve değerlendirme durumu üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
KEMAL ESENGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
ZiraatCumhuriyet ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. AHMET ERKUŞ
- Bazı yağlık kolza (brassica napus ssp. oleifera) çeşitlerinde verim ve kaliteye ilişkin karakterler üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
ABDURRAHİM TANJU GÖKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Gıda MühendisliğiUludağ ÜniversitesiTarla Bitkileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. Z. METİN TURAN
- Studies on the cuttability of rocks at O.A.L. Çayırhan district by laboratory cutting tests
Başlık çevirisi yok
KÜRŞAD CEYLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NACİ BÖLÜKBAŞI