SANAL MARKET SEKTÖRÜNDE HEDEF MÜŞTERİ KİTLESİNİN TANIMLANMASI VE MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE TÜKETİM EĞİLİMLERİNİN TAHMİNİ
dc.contributor.author | Cicek, Cihan Tugrul | |
dc.contributor.author | Selçuk, Gözdem Dural | |
dc.contributor.other | Industrial Engineering | |
dc.date.accessioned | 2024-09-10T21:40:20Z | |
dc.date.available | 2024-09-10T21:40:20Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.department | Atılım University | en_US |
dc.department-temp | ATILIM ÜNİVERSİTESİ,ANKARA SOSYAL BİLİMLER ÜNİVERSİTESİ | en_US |
dc.description.abstract | Tüketici davranışları, değişen yaşam koşulları doğrultusunda farklılaşmakta ve sanal market kullanımı her zamankinden daha yüksek bir hızla artmaktadır. Bu durum, pazarda rekabet eden firmaları yeni iş modelleri arayışına yöneltmekte ve sanal market sektöründe rekabet eden ve/veya sektöre yeni girmeyi hedefleyen firmaların hedef müşteri kitlesini anlayabilmeleri, pazar stratejilerini belirlemeleri açısından önem arz etmektedir. Bu çalışmada, sanal market kullanımına yönelen tüketici yapısını anlayabilmek amacı ile bir anket çalışması uygulanmış olup; anket sonuçları istatistiksel çıkarım yöntemleri ile incelenerek, sanal market kullanımını tercih eden tüketicilerin demografik yapısı belirlenmiştir. Daha sonra belirlenen demografik özellikler üzerinden, sınıflandırma problemleri için kullanılan çeşitli makine öğrenmesi teknikleri ile bireylerin sanal market kullanımları tahmin edilmiş ve kullanılan tahmin modelleri çeşitli performans ölçütleri ile kıyaslanmıştır. Karşılaştırmalar sonucunda rasgele orman tekniği kullanılan dört farklı ölçütün üçünde en yüksek skora ulaşmıştır. Bunlara ek olarak, anket cevapları ışığında sanal market sektöründe faaliyet gösteren/gösterecek olan firmalara müşteri memnuniyeti üzerinde etken olabilecek faktörler hakkında bazı iç görüler sunulmuştur. Elde edilen sonuçlar, hızlı ve kullanımı kolay mobil aplikasyonlarla satış sonrası hizmetlerin müşterilerin sanal market kullanımını artırdığını, minimum tutar ve sınırlı teslimat bölgelerinin kullanımı azalttığını göstermiştir. | en_US |
dc.identifier.citation | 0 | |
dc.identifier.doi | 10.25287/ohuiibf.1044810 | |
dc.identifier.endpage | 35 | en_US |
dc.identifier.issn | 2564-6931 | |
dc.identifier.issue | 1 | en_US |
dc.identifier.scopusquality | N/A | |
dc.identifier.startpage | 24 | en_US |
dc.identifier.trdizinid | 1155386 | |
dc.identifier.uri | https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1044810 | |
dc.identifier.uri | https://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1155386/sanal-market-sektorunde-hedef-musteri-kitlesinin-tanimlanmasi-ve-makine-ogrenmesi-ile-tuketim-egilimlerinin-tahmini | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14411/7609 | |
dc.identifier.volume | 16 | en_US |
dc.identifier.wosquality | N/A | |
dc.institutionauthor | Çiçek, Cihan Tuğrul | |
dc.institutionauthor | Selçuk, Gözdem Dural | |
dc.language.iso | tr | en_US |
dc.relation.ispartof | Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.title | SANAL MARKET SEKTÖRÜNDE HEDEF MÜŞTERİ KİTLESİNİN TANIMLANMASI VE MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE TÜKETİM EĞİLİMLERİNİN TAHMİNİ | en_US |
dc.type | Article | en_US |
dspace.entity.type | Publication | |
relation.isAuthorOfPublication | 82ea98fd-36fb-4469-8e29-b73dc71cabb9 | |
relation.isAuthorOfPublication | 6c3527f9-568e-477b-9915-8d5ddaec0701 | |
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery | 82ea98fd-36fb-4469-8e29-b73dc71cabb9 | |
relation.isOrgUnitOfPublication | 12c9377e-b7fe-4600-8326-f3613a05653d | |
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery | 12c9377e-b7fe-4600-8326-f3613a05653d |