E-Commerce Customer Shurn Prediction Based Machine Learning Algortihms

Loading...
Thumbnail Image

Date

2018

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

MEF Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü

Open Access Color

OpenAIRE Downloads

OpenAIRE Views

Research Projects

Journal Issue

Abstract

With the development and popularization of a digital world, human behavior has changed so remarkably. A lot of sectors affected because of this change. One of the most affected areas is the retail sector. People have left their regular shopping habits and started shopping on e-commerce sites. Thanks to increasing of variety and volume of collected data and velocity of new machines, companies can use sophisticated algorithms efficiently on their data. In this paper, we discuss about how companies can predict potential churned customers with machine learning methods.
Dijital araçlardaki gelişmeler ve yaygınlaşmalar insanların davranışlarında büyük değişimlere sebep olmaktadır. Bu değişimlerden pek çok sektör etkilenmektedir. En çok etkilenen sektörlerden biri de perakende sektörüdür. İnsanlar normal ticaret alışveriş alışkanlıklarını bırakıp e-ticaret sitelerinden alışveriş yapmaya başlamışlardır. Ve e-ticaret sitelerinden alışveriş yapan kitle süratle artmaktadır. Şirketler gelişen teknolojiler ve toplanan dataların artması sayesinde gelişmiş algoritmalarla müşterilerini kolayca analiz edebilmeye başlamışlardır. Bu yazıda, şirketlerin makine öğrenmesi metotlarıyla alışveriş yapmayı bırakacak müşterileri önceden nasıl tahmin edebileceklerini araştıracağız.

Description

Keywords

Churn Analysis, Exploratory Data Analysis, Descriptive Analysis, Machine Learning Algorithm, Müşteri Kaybı Analizi, Açımlayıcı Veri Analizi, Tanımlayıcı Veri Analizi, Makine Öğrenmesi Metotları

Turkish CoHE Thesis Center URL

Fields of Science

Citation

Eser, AY. (2018). E-commerce customer shurn prediction based machine learning algortihms, MEF Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, Türkiye

WoS Q

Scopus Q

Source

Volume

Issue

Start Page

End Page

Page Views

157

checked on Dec 06, 2025

Downloads

161

checked on Dec 06, 2025

Google Scholar Logo
Google Scholar™

Sustainable Development Goals

SDG data is not available