BibTex RIS Kaynak Göster

EVALUATION OF CUSTOMER PROFILE OF E-COMMERCE DATA

Yıl 2016, Cilt: 12 Sayı: 28, 85 - 98, 01.04.2016
https://doi.org/10.17130/ijmeb.20162819847

Öz

E-commerce was carried out in the electronically of trade, businesses while reducing costs, allow for shopping anytime anywhere and increase profitability without the concept of time and space. Todays, e-commerce widely used in every sector and shopping data is stored in databases of businesses. However, some businesses are transforming this data into meaningful information to develop sales strategies and identify the characteristics of customers while data them for some businesses. In this study, e-commerce service providers to a business’s sales data examined by statistical methods, user specifications have been identified which shopping acting and users and about shopping habits information have been obtained customers subjected to clustering based on certain characteristics

Kaynakça

  • Bölükbaşı, A.G., & Yıldırtan, D.Ç. (2009). Yerel yönetimlerde iş tatminini etkileyen faktörlerin belirlenmesine yönelik alan araştırması. Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 27(2), 345-366.
  • Cheng, Y., & Xiong, Y. (2009, December). Application of data mining technology in e-commerce. 2009 International Forum on Computer Science-Technology and Applications, Washington, USA.
  • Davidson, I. Y. (2002). Understanding k-means non-hierarchical clustering. Technical Report, Computer Science Department of State University of New York, Albany.
  • Dolanbay, C. (2000). E-ticaret strateji ve yöntemleri. 1.Baskı, Ankara: Sistem Yayınları.
  • Ersöz, F. (2013). Veri madenciliği ve uygulamaları. Ankara: Sage Yayıncılık.
  • Feng Y., Huirnin Q., & Hemin J. (2012, August). Study on the application of data mining for customer groups based on the modified ID3 algorithm in the e-commerce. International Conference on Computer Science and Information Processing, Shaanxi, China.
  • Han, J., Kamber, M., & Tung, A. K. H. (2001). Geographic data mining and knowledge discovery. USA: Taylor and Francis, Inc. Bristol.
  • Huang W., & Zhou X. (2009, September). Research of cluster-based data mining techniques in e-commerce. Management and Service Science, Wuhan, China.
  • Ian, W., & Eibe, F. (2005). Data mining practical machine learning tools and techniques. 2.Baskı, San Fransisco: Morgan Kaufmann Publishers.
  • Kalikov, A. (2006). Veri madenciliği ve bir e-ticaret uygulaması. (Yüksek Lisans Tezi). Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
  • Nettleton, D. F., Baeza-Yates, R., & Marcos, M. C. (2013). Analysis of the user queries of an e-commerce bookstore in terms of the library of congress classification and key publishers. Information Research-An International Electronic Journal, 18(4).
  • Savaş, S., Topaloğlu, N., & Yılmaz, M. (2012). Veri madenciliği ve Türkiye’deki uygulama örnekleri. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 11(21), 1-23.
  • Shen, L., Hawley, J., & Dickerson, K. (2004). E-commerce adoption for supply chain management in US apparel manufacturers. Journal of Textile and Apparel, Technology and Management, 4 (1), 1-11.
  • Suner, A., & Çelikoğlu, C. C. (2010). Toplum tabanlı bir çalışmada çoklu uygunluk analizi ve kümeleme analizi ile sağlık kurumu seçimi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(2), 43-55.
  • Taşlıyan, M. (2006). Elektronik ticaret kavram ve uygulamaları. Kahramanmaraş: Sakarya Kitabevi.
  • Vahaplar, A., & İnceoğlu, M. (2001, Kasım). Veri madenciliği ve elektronik ticaret. Türkiye’de İnternet Konferansları, İstanbul.
  • Yadav, M. P., Feeroz, M., & Yadav, V. K. (2012, July). Mining the customer behavior using web usage mining in e-commerce. Computing Communication & Networking Technologies, Allahabad, India.
  • Yuantao J. S. Y. (2008, January). Mining the e-commerce data to analyze the target customer behavior. Knowledge Discovery and Data Mining, Las Vegas.

E - TİCARET VERİLERİNİN MÜŞTERİ PROFİLİ AÇISINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ

Yıl 2016, Cilt: 12 Sayı: 28, 85 - 98, 01.04.2016
https://doi.org/10.17130/ijmeb.20162819847

Öz

Ticaretin elektronik ortamda gerçekleştirildiği e-ticaret, işletmelerin giderlerini azaltırken, zaman ve mekân kavramı olmaksızın her an her yerde alışveriş yapılabilmesine olanak sağlamakta ve kârlılığı artırmaktadır. Günümüzde her sektörde e-ticaret yoğun olarak kullanılmakta ve alışveriş verileri işletmelerin veritabanlarında saklanmaktadır. Ancak bazı işletmeler için bunlar veri olarak kalırken, bazı işletmeler bu veriyi satış stratejilerini geliştirmek ve müşteri özelliklerini tespit etmek için anlamlı bilgiye dönüştürmektedir. Bu çalışmada, e-ticaret hizmeti veren bir işletmeye ait satış veriler istatiksel yöntemlerle incelenmiş, alışverişe etki eden kullanıcı özellikler tespit edilmiş ve müşteriler belirli özelliklere göre kümelemeye tabi tutularak kullanıcılar ve alışveriş alışkanlıkları hakkında bilgiler elde edilmiştir.

Kaynakça

  • Bölükbaşı, A.G., & Yıldırtan, D.Ç. (2009). Yerel yönetimlerde iş tatminini etkileyen faktörlerin belirlenmesine yönelik alan araştırması. Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 27(2), 345-366.
  • Cheng, Y., & Xiong, Y. (2009, December). Application of data mining technology in e-commerce. 2009 International Forum on Computer Science-Technology and Applications, Washington, USA.
  • Davidson, I. Y. (2002). Understanding k-means non-hierarchical clustering. Technical Report, Computer Science Department of State University of New York, Albany.
  • Dolanbay, C. (2000). E-ticaret strateji ve yöntemleri. 1.Baskı, Ankara: Sistem Yayınları.
  • Ersöz, F. (2013). Veri madenciliği ve uygulamaları. Ankara: Sage Yayıncılık.
  • Feng Y., Huirnin Q., & Hemin J. (2012, August). Study on the application of data mining for customer groups based on the modified ID3 algorithm in the e-commerce. International Conference on Computer Science and Information Processing, Shaanxi, China.
  • Han, J., Kamber, M., & Tung, A. K. H. (2001). Geographic data mining and knowledge discovery. USA: Taylor and Francis, Inc. Bristol.
  • Huang W., & Zhou X. (2009, September). Research of cluster-based data mining techniques in e-commerce. Management and Service Science, Wuhan, China.
  • Ian, W., & Eibe, F. (2005). Data mining practical machine learning tools and techniques. 2.Baskı, San Fransisco: Morgan Kaufmann Publishers.
  • Kalikov, A. (2006). Veri madenciliği ve bir e-ticaret uygulaması. (Yüksek Lisans Tezi). Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
  • Nettleton, D. F., Baeza-Yates, R., & Marcos, M. C. (2013). Analysis of the user queries of an e-commerce bookstore in terms of the library of congress classification and key publishers. Information Research-An International Electronic Journal, 18(4).
  • Savaş, S., Topaloğlu, N., & Yılmaz, M. (2012). Veri madenciliği ve Türkiye’deki uygulama örnekleri. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 11(21), 1-23.
  • Shen, L., Hawley, J., & Dickerson, K. (2004). E-commerce adoption for supply chain management in US apparel manufacturers. Journal of Textile and Apparel, Technology and Management, 4 (1), 1-11.
  • Suner, A., & Çelikoğlu, C. C. (2010). Toplum tabanlı bir çalışmada çoklu uygunluk analizi ve kümeleme analizi ile sağlık kurumu seçimi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(2), 43-55.
  • Taşlıyan, M. (2006). Elektronik ticaret kavram ve uygulamaları. Kahramanmaraş: Sakarya Kitabevi.
  • Vahaplar, A., & İnceoğlu, M. (2001, Kasım). Veri madenciliği ve elektronik ticaret. Türkiye’de İnternet Konferansları, İstanbul.
  • Yadav, M. P., Feeroz, M., & Yadav, V. K. (2012, July). Mining the customer behavior using web usage mining in e-commerce. Computing Communication & Networking Technologies, Allahabad, India.
  • Yuantao J. S. Y. (2008, January). Mining the e-commerce data to analyze the target customer behavior. Knowledge Discovery and Data Mining, Las Vegas.
Toplam 18 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Research Article
Yazarlar

Turgut Özseven Bu kişi benim

Taner Ersöz Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 1 Nisan 2016
Yayımlandığı Sayı Yıl 2016 Cilt: 12 Sayı: 28

Kaynak Göster

APA Özseven, T., & Ersöz, T. (2016). E - TİCARET VERİLERİNİN MÜŞTERİ PROFİLİ AÇISINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ. Uluslararası Yönetim İktisat Ve İşletme Dergisi, 12(28), 85-98. https://doi.org/10.17130/ijmeb.20162819847