Makine Öğrenmesi ile Teknoloji Perakende Sektöründe Ek Garanti Satış Modellemesi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen-Edebiyat Fakültesi, İstatistik Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2020
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Seda Alacan
Danışman: Ersoy Öz
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu çalışmanın amacı, teknoloji perakende sektöründe satılan ürünlerin yanında ilgili ürüne ait ek garantinin satışına yönelik bir modelleme yapmaktır. Müşterilerin önceki alışverişlerindeki alışkanlıkları tespit edilerek bir sonraki alışverişinde ek garanti satın alıp almayacağına yönelik olarak tahminler yapılacaktır. Bu amaç doğrultusunda makine öğrenmesi yöntemlerinden sınıflandırma algoritmalarının performansları karşılaştırılacaktır. Algoritmalar arasında en az hata oranına sahip olan modelin tahmin sonuçları uygulamanın çıktısı olacaktır. Bu kapsamda ek garanti ürün satışlarının şirketlere ek ciro yaratması ve dönüştürme oranının arttırılması hedeflenmektedir. Teknoloji perakendesinde faaliyet gösteren şirketlerden bir tanesinin son 2 yıllık ham satış verisi işlenmiş ve son iki yılda alışveriş yapan, aktif tekil müşterilerin geçmiş yıllardaki davranışları modele dahil edilerek doğruluk ve F1 skor metrikleri ile model başarıları test edilmiştir. Python programlama dili ile geliştirilen çalışmada, makine öğrenmesi yöntemlerinden yapay sinir ağları, stokastik gradyan iniş, destek vektör makineleri, karar ağaçları, naïve bayes, topluluk yöntemleri ve lojistik regresyon yöntemleri kullanılmıştır. 5 farklı tasarım modeli ile oluşturulan çalışmada farklı başarı oranları hesaplanmıştır. Çalışma sonucunda tasarım modellerinde çoğunlukla destek vektör makineleri, topluluk yöntemleri ve yapay sinir ağları algoritmaları yüksek başarı gösterirken naïve bayes ve karar ağaçları algoritmalarının ek garanti satın alımı için yapılan sınıflandırma yöntemlerinde düşük başarı gösterdiği görülmüştür. Ayrıca, yapılan modelleme sonucunda perakende sektöründe ek ciro yaratması beklenen ve satış danışmanı prim sistemine katkısı olabilecek bir ürün ortaya çıkartılmıştır.