Makine öğrenmesi ile teknoloji perakende sektöründe ek garanti satış modellemesi
Additional warranty sales modeling in technology retail industry with machine learning
Yazar: SEDA ALACAN
Danışman: DOÇ. DR. ERSOY ÖZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: İstatistik = Statistics

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.

Abstract:
The purpose of this study is to create a model for the sale of additional warranty for the related product, as well as products sold in the technology retail sector. The habits of customers in their previous purchases will be determined and estimates will be made as to whether they will purchase additional guarantees in their next purchase. For this purpose, the performances of classification algorithms, one of the machine learning methods, will be compared. Estimation results of the model with the least error rate among the algorithms will be the output of the application. In this context, it is targeted that additional warranty product sales create additional turnover for companies and increase the conversion rate. For the last 2 years, raw sales data of one of the companies operating in technology retailing have been processed, and the behaviors of the active unique customer who has been shopping for the past two years are included in the model in the past years and the accuracy and F1 score metrics and model achievements have been tested. In the study developed with Python programming language, artificial neural networks, stochastic gradient landing, support vector machines, decision trees, naïve bayes, community methods and logistic regression methods were used. In the study, which created 5 different design models, different success rates were calculated. As a result of the study, mostly in design models it was observed that support vector machines, artificial neural networks and community methods algorithms showed high success, while naïve bayes and decision trees algorithms showed low success in classification methods for additional warranty purchase. In addition, as a result of the modeling, a product, which is expected to create additional turnover in the retail sector and may contribute to the sales consultant premium system, has been created.