E-ticaret sektöründe müşteri segmentasyonu ve müşteri yaşam boyu değeri tahmini problemine bir çözüm yaklaşımı
A solution approach to the customer segmentation and customer lifetime value prediction problem in the e-commerce sector
Yazar: ASLINUR DURMUŞ
Danışman: PROF. DR. SELİN SONER KARA
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
E-ticaret sektöründeki pazar fırsatları ve değişen müşteri alışkanlıkları, müşteri
davranışlarına özel aksiyon alınmasının önemini arttırmıştır. Bu kapsamda son
yıllarda pazarlama faaliyetlerinde analitik yaklaşımlar, istatistik, veri bilimi
yaklaşımlarından yararlanılmaktadır. Dinamik veriyle çalışabilir olmak şirketlerin,
müşterilerinin değişen davranışlarına karşı çevik uyumlanmasını sağlar. Rekabetin
artması ve pazarda tutunmanın zorlaşmasıyla veriden anlamlı sonuç çıkarılması
zorunlu hale getirmiştir. Bu çalışma kapsamında Kasım ayında alışveriş yapmış eticaret müşterilerinin tüm alışveriş davranışı sonucunda depolanmış 2022 ve 2023
yılı büyük verileri kullanılacaktır. Veriye erişim için e-ticarette faaliyet gösteren bir
perakende şirketinin verileri kullanılacaktır. Çalışmada ilk olarak segmentasyon
çalışması ise verinin elemine edilmesi amaçlanmaktadır. İkinci adımda,
müşterilerin bir şirketteki tüm satın almalarının beklenen karının o andaki
değerleriyle hesaplanan müşteri yaşam boyu değeri tahmin edilecektir. Veri bilimi
yöntemlerinden segmentasyon ve regresyon algoritmaları kullanılacaktır. Müşteri
yaşam boyu değeri tahmini için de veri bilimi yaklaşımları kullanılacaktır. Müşteri segmentasyon ve küme sonuçlarının analiz edilmesi konusunda iki aşamalı bir
yaklaşım sunulacaktır. Literatürde ayrı ayrı olarak segmentasyon ve müşteri yaşam
boyu değeri tahmini çalışmaları mevcuttur ancak e-ticaret sektörü özelinde iki
yöntemi birlikte uygulayarak hibrit yöntemler sunan ve segmentasyondan iki
aşamada da yararlanarak en iyi yöntemi bulmayı amaçlayan, şirketin kısıtlı
pazarlama bütçesine uygun hedef müşterileri seçen ve beklenen değerlerini
tahminleyen bir çalışma gözlenmemiştir. Çalışma bulguları benzer alışveriş
davranışı sağlayan müşteri kümelerinin tespit edilmesi ve müşteri yaşam boyu
değeri tahmininden elde edilen sonuçların yorumlanması sonrasında şirketin
pazarlama stratejilerine katkı sağlayacaktır.

Abstract:
Market opportunities and changing customer habits in the e-commerce sector have
increased the importance of taking specific actions based on customer behavior. In
this context, analytical approaches, statistics, and data science methods have been
utilized in marketing activities in recent years. Being able to work with dynamic
data allows companies to adapt agilely to their customers' changing behaviors. With
increased competition and the difficulty of maintaining a market position, deriving
meaningful insights from data has become essential.
In this study, large datasets from 2022 and 2023, containing all shopping behaviors
of e-commerce customers who made purchases in November, will be used. Data
from a retail company operating in e-commerce will be utilized for data access. The
study will first perform segmentation to filter the data. In the second step, the
customer lifetime value (CLV) will be estimated by calculating the present value of
all purchases made by customers at a company. Data science methods, including segmentation and regression algorithms, will be used. Data science approaches will
also be employed for customer lifetime value estimation.
A two-step approach will be presented for analyzing customer segmentation and
clustering results. While there are separate studies on segmentation and customer
lifetime value estimation in the literature, a study that applies both methods together
specifically for the e-commerce sector, offering hybrid methods, and selecting
target customers suitable for the company's limited marketing budget based on
segmentation in both stages, has not been observed. The findings of the study will
contribute to the company's marketing strategies by identifying customer clusters
with similar shopping behaviors and interpreting the results obtained from customer
lifetime value estimation.