2 results
Search Results
Now showing 1 - 2 of 2
Master Thesis Ahp Kullanılarak Mobil Uygulamaların Geliştirilmesi için Kullanım Durumlarını Önceliklendirme: Yapılacaklar Listesi Uygulamalarında Bir Vaka Çalışması(2019) Yıldırım, Onur; Peker, Serhat; Yazıcı, AliMobil uygulamaların kullanım yoğunluğu, iletişim teknolojilerinin hızlı gelişimi ile bağlantılı olarak önemli ölçüde artmıştır. Her gün pek çok farklı Yapılacaklar listesi uygulaması mobil uygulama pazarlarına yüklenmektedir. Ancak, uygulamaların rekabetçi kalması ve bu pazarlarda hayatta kalması çok zordur. Mobil uygulama pazarındaki başarı faktörlerinden biri mobil uygulamaların işlevselliğidir. Uygulamanın işlevlerini doğru tanımlamak, mobil uygulama geliştiricileri tarafından pazar gücünü etkiler. Böylece, bu çalışma mobil uygulamaların işlevlerine öncelik vermeyi amaçlamaktadır. Bu amaçla, mobil uygulamaların geliştirilmesine yönelik kullanım durumlarını değerlendirmek için Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) kullanılır. Yapılacaklar listesi uygulamalarında uygulanan durum incelemesinin sonuçları, AHP'nin mobil uygulamalardaki gereksinimlerin önemini belirlemek için etkili bir araç olarak kullanılabileceğini göstermektedir.Doctoral Thesis A Combined Approach of Clustering and Association Rule Mining for Customer Profiling in Video on Demand Services(2020) Güney, Sinem; Turhan, Çiğdem; Peker, SerhatGünümüzde IPTV (İnternet Protokol Televizyonu) hizmet sağlayıcıları, daha fazla gelir elde etmek için yaptıkları iş girişimlerinin bir parçası olarak VoD (İsteğe Bağlı Video) hizmetleri sunmaktadır. Bunu yapmak için müşteri davranışları ve beklentileri hakkında bilgi sahibi olmaları gerekir. Kullanıcılarla ilgili bu tür bilgiler CRM (Müşteri İlişkileri Yönetimi) sistemlerinde saklanır. Bu çerçevede, bu çalışma VoD hizmetlerindeki müşterileri kümeleme ve dernek kuralı madenciliği teknikleri uygulayarak analiz etmeyi amaçlamaktadır. LRFMP (Uzunluk, Yenilik, Frekans, Parasal ve Periyodiklik) modeli, müşteri davranışlarını bulmak için uygulanır ve k-küme algoritmaları kümelerin ve müşteri profillerinin belirlenmesini sağlar. Sonuç olarak, dört farklı müşteri grubu, 'tüketen ve en değerli', 'daha az tüketen ve daha az değerli', 'daha az tüketen ama sadık' ve 'ne sadık ne de değerli' olarak tanımlanır. Bu çalışma için önemli bir bilgi kaynağı, abonelerin içerik kategorisi ve kiralama tercihleriyle ilgili olarak içerik türü veya türüdür. Bu amaçla, müşterilerin potansiyel kiralarını tahmin etmek için ilişkilendirme kuralı algoritması (Apriori) kullanılır. Bu çalışmada, IPTV hizmet sağlayıcılarının hassas müşteri davranışlarına ve tercihlerine daha fazla ışık tutması için birleşik bir yaklaşım yararlı olacaktır, bu da müşteri memnuniyetini artırmak ve uzun vadede gelirleri artırmak için her bir abone kategorisi için daha hedefli pazarlama stratejileri oluşturulmasına izin verir.