E-Ticarette Yeniden Pazarlama Kitlelerinin Değerlendirilmesi için Makine Öğrenmesi Sınıflandırıcılarının Karşılaştırması

Bu çalışmada, Türkiye'de faaliyet gösteren bir e-ticaret sitesinin kullanıcı verileri incelenmiştir. Bu kullanıcılar siteyi daha önce ziyaret eden, yani yeniden pazarlama (remarketing) kitle havuzu içerisinde bulunan kullanıcılardır. Temel amaç, yeniden pazarlama için doğru tahminler yapmak ve böylece yeni ziyaretçiler için özelleştirilmiş reklam içerikleri sunmaktır. Ziyaretçiler, e-ticaret sitesindeki önceki ziyaretlerine göre "alışveriş yapan" ve "alışveriş yapmayan" olarak etiketlendirilmiştir. Veri seti, eğitim ve test kümeleri olarak birbiriyle kesişmeyen iki bölüme ayrılmıştır. Tahmin yapmak için Yapay sinir ağlarına, sınıflandırma ve regresyon ağaçlarına (CART) ve rassal ormana (random forest) dayalı üç sınıflandırma modeli oluşturulmuş ve sınıflandırma performansları karşılaştırılmıştır.

A Comparison of Machine Learning Classifiers for Evaluation of Remarketing Audiences in E-Commerce

In this study, user data of an e-commerce site operating in Turkey is examined. Users are those who have visited the site before, that is, they are in the remarketing audience pool. The main goal is to make accurate predictions for remarketing and thus offer customized ad packages for new visitors. Visitors are labeled as "Shoppers" and "Non-shoppers" based on their previous visits. The data set is divided into two portions that do not intersect with each other as training and test sets. Three classification models based on artificial neural networks, classification and regression trees (CART), and random forest are built to make predictions and then classification performances of these models are compared.

___

  • Afrina, Y., Tasneem, S., & Fatema, K. (2015). Effectiveness of Digital Marketing in the Challenging Age: An Empirical Study. International Journal of Management Science and Business Administration, 1(5), 69-80.
  • Arrigo, E., Liberati , C., & Mariani, P. (2021). Social Media Data and Users' Preferences: A Statistical Analysis to Support Marketing Communication. Big Data Research, 24, 100189.
  • Ballestar, M., Grau, P., & Sainz, J. (2017). Customer segmentation in e-commerce: Applications to the cashback business model. Journal of Business Research, 88, 407-414.
  • Breiman, L. (1996). Bagging Predictors. Machine Learning(24), 123-140. Retrieved from https://doi.org/10.1023/A:1018054314350
  • Breiman, Leo, Jerome H. Friedman, Richard A. Olshen, and Charles J. Stone, Classification And Regression Trees, Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science Series, 1984, İ
  • Charlesworth, A. (2018). Digital Marketing A Practical Approach (3rd edition ed.). New York: Routledge.
  • Ciaburro, G., & Venkateswaran, B. (2017). Neural Networks with R. Birmingham-Mumbai.: Packt Publishing.
  • Derevitskii, I., Severiukhina, O., & Bochenina, K. (2019). Clustering Interest Graphs for Customer Segmentation Problems. 2019 Sixth International Conference on Social Networks Analysis, Management and Security (SNAMS), (pp. 321-327).
  • Devi, G., & Das, D. (2020). Role of Customer segmentation in eMarketing. Solid State Technology, 63(5), 6251-6256.
  • Dogan, O., Hiziroglu, A., & Seymen, O. (2020). Segmentation of Retail Consumers with Soft Clustering Approach. Intelligent and Fuzzy Techniques: Smart and Innovative Solutions (pp. 39-46). Springer International Publishing.
  • Gupta, R., & Pathak, C. (2014). A Machine Learning Framework for Predicting Purchase by Online Customers based on Dynamic Pricing. Procedia Computer Science, 36, 599-605.
  • Haykin, S. (2008). Neural Networks and Learning Machines. New Jersey: Pearson Prentice Hall. doi:978-0131471399
  • Jäger, G. (2019). Replacing Rules by Neural Networks A Framework for Agent-Based Modelling. Big Data and Cognitive Computing, 3(4), 51. doi:10.3390/bdcc3040051
  • James, G., Witen, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2014). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. New York: Springer. doi:10.1007/978-1-4614-7138-7
  • Lee, S. S. (2000). Noisy Replication in Skewed Binary Classification. Computational Statistics and Data Analysis, 2(34), 161-195. Retrieved from https://doi.org/10.1016/S0167-9473(99)00095-X
  • Levin, N., & Zahavi, J. (2001). Predictive modeling using segmentation. Journal of Interactive Marketing, 15, 2-22.
  • Liaw, A., & Wiener, M. (2002). Classification and Regression by randomForest. R News(2), 18-22. Retrieved from https://CRAN.R-project.org/doc/Rnews
  • Mitchell, T. M. (1980). The Need for Biases in Learning Generalizations. Rutgers University, Department of Computer Science.
  • Niu , X., Li, C., & Yu, X. (2017). Predictive Analytics of E-Commerce Search Behavior for Conversion. In AMCIS.
  • Öztemel, E. (2006). Yapay Sinir Ağları. İstanbul: Papatya Yayıncılık.
  • Patrutiu-Baltes, L. (2016). Inbound Marketing - the most important digital marketing strategy. Bulletin of the Transilvania University of Braşov Series V: Economic Sciences, 9 (58), 61-38.
  • Rokach, L. (2010). Pattern Classıfıcatıon Using Ensemble Methods (Serıes In Machine Perceptıon And Artificial Intelligence-Vol. 75). Singapore: World Scientific Publishing Company.
  • Rokach, L., & Maimon, O. (2015). Data Mining With Decision Tree Theory and Applications (2. ed.). World Scientific Publishing.
  • Safa, N., Ghani, N., & M. A., I. (2014). An artificial neural network classification approach for improving accuracy of customer identification in e-commerce. Malaysian Journal of Computer Science, 27(3), 171-185.
  • Silva, I., Spatti, D., Flauzino, R., Liboni, L., & Alves, S. (2017). Artificial Neural Networks: A Practical Course. Switzerland: Springer International Publishing. doi:10.1145/242224.242229
  • Therneau , T., & Atkinson, B. (2019). rpart: Recursive Partitioning and Regression Trees. Retrieved from https://CRAN.R-project.org/doc/Rnews/
  • Venables, W., & Ripley, B. (2002). Modern Applied Statistics with S (Fourth ed.). New York: Springer.
  • Wolpert, D., & Macready, W. (1995). No free lunch theorems for search. Technical Report SFI-TR-95-02-010(10).
  • Zhu, G., & Gao, X. (2019). Precision Retail Marketing Strategy Based on Digital Marketing Model. International Journal of Business and Management, 7, 33-37.
  • Online Resources https://ads.google.com/intl/tr_tr/home/how-it-works/, access date, 20.01.2020.
  • https://support.google.com/google-ads/answer/1722047, access date , 20.01.2020.
  • https://support.google.com/googleads/answer/117120?hl=tr, access date, 20.01.2020.
  • https://www.dijiseo.com/google-adwords-remarketing-yeniden-pazarlama-nasil-yapilir/, access data, 20.01.2020
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi-Cover
  • ISSN: 1306-6730
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 2006
  • Yayıncı: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

Büyükşehir Belediyelerinin Finansal Performanslarının Gri İlişki Analizi Yöntemiyle Karşılaştırılması

Erdem ÖNCÜ

Ülkelerin İnovasyon Düzeyinin Sosyal Sermaye, Ekonomik Değer Algısı ve Politik Kültürle Karmaşık İlişkisi: Bulanık Küme Nitel Karşılaştırmalı Analiz

Volkan AŞKUN, Rabia ÇİZEL, Beykan ÇİZEL

Ne Kadar Hazırız? Nesnelerin İnterneti Teknolojilerinin (IoT) Tüketiciler Tarafından Kabulü

Haldun ÇOLAK, Celal Hakan KAĞNİCİOĞLU

Etnik Çatışmalar ve Barış Çalışmaları Üzerine Politik Psikolojik Bir İnceleme

Burcu TUGAY, Hasan DURAN

Petrol Fiyatlarının İstihdam Üzerindeki Asimetrik Etkileri: Türkiye Örneğinde NARDL Yaklaşımı Bulguları

Erdem GÜDENOĞLU

Kariyer Tatmininin Örgütsel Vatandaşlık Davranışına Etkisinde Örgütsel Bağlılığın ve İş Tatmininin Aracılık Rolü

İbrahim RENÇBER, Celil KOPARAL

B2B Firmalar için Pazarlama Kabiliyetleri Ölçeği Geliştirilmesi ve Doğrulanması

Neslişah ÖZDEMİR, Bahtışen KAVAK

E-Ticarette Yeniden Pazarlama Kitlelerinin Değerlendirilmesi için Makine Öğrenmesi Sınıflandırıcılarının Karşılaştırması

Haydar EKELİK, Şenol EMİR

COVID-19 Pandemisi Sürecinde Çalışma Hayatında Finansal Stres ve Politikalara Güvenin Koruyucu Etkisi

Hamdi Furkan GÜNAY

Dindarlığın Helal Gıda Satın Alma Niyeti Üzerindeki Etkisinde Helal Gıdaya Yönelik Bilgi ve Helal Gıdaya Verilen Önemin Aracılık Rollerinin İncelenmesi

İbrahim AVCI, Ali KÖROĞLU