DEMOGRAFİK ÖZELLİKLERİN ÇEVRİMİÇİ MARKET ALIŞVERİŞİ KULLANIMINA ETKİSİNİN MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ İLE TAHMİNİ

Abstract

Çevrimiçi market alışverişi hizmeti sağlayan firmaların ürün satışlarını arttırmak ve yeni müşteriler elde etmek amacıyla hayata geçirdikleri birçok kampanyanın başarıya ulaşamadığı görülmektedir. Çevrimiçi alışverişte ürün satışlarının artmasını ve kampanyaların başarılı olmasını amaçlayarak, çevrimiçi market üzerinden alışveriş yapan 394 kullanıcıya ait çeşitli veriler anket aracılığı ile toplanmıştır. Çalışmada, sık kullanılan makine öğrenmesi algoritmaları ile modelleme yapılarak çevrimiçi market kullanıcılarının kişisel bakım kategorisinden alışveriş yapma eğilimlerinin öngörülmesini sağlayan bir model ortaya konulmuştur. Karar Ağaçları, K-En Yakın Komşu, Gradyan Arttırılmış Ağaçlar, Rastgele Orman ve Lojistik Regresyon yöntemleri modelleme için kullanılmıştır. Son olarak da ortaya çıkan eğri altında kalan alan (EAKA-AUC), geri çağırma (recall), f1-skor (f1-score) değerleri üzerinden yöntemlerin performans karşılaştırılması yapılmıştır. Çalışma sonucunda en yüksek performans 0.928 doğruluk oranı ve 0.92 AUC değerleri ile rastgele orman yöntemi ile elde edilirken; Gradyan Arttırılmış Ağaçlar yöntemi uygulanan model ise 0.704 doğruluk oranı ve 0.70 AUC değeri ile en düşük performansa ulaşmıştır. Çalışmada elde edilen bulgulara göre, özellikleri "43-47 yaş altı, günlük internet kullanımı fazla, kapıda kredi kartı ile ödeme tercihi yapmayan" kullanıcıların kişisel bakım kategorisinden alışveriş yapmayı tercih ettikleri analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde, şirketlerin çalışmada ortaya konan model ile hedef müşteri kitlelerini daha iyi belirlemelerine olanak sağlanacağı ve bu sayede yapılan gereksiz yatırımların önüne geçilebileceği öngörülmektedir.