Value of incorporating customer purchase behaviour in predicting online returns: An integrated anomaly detection approach and coupon distribution

Bu çalışma, müşteri davranışlarının ürün iade oranları üzerindeki etkisini, müşteri düzeyindeki işlem verilerine uygulanan anomali tespiti teknikleri aracılığıyla incelemektedir. Bir Avrupa e-ticaret şirketinden elde edilen veriler kullanılarak çeşitli algoritmalarla anormal işlemler belirlenmiş ve bu anomaliler, iade davranışını tahmin etmek amacıyla AUC ile değerlendirilen bir lojistik regresyon modeline entegre edilmiştir. En iyi performans gösteren model, çalışmanın ikinci aşamasında kupon dağıtım stratejilerini yönlendirmek için kullanılmıştır. Bu aşamada, her işlem için kuponlu ve kuponsuz senaryolarda iade olasılıkları tahmin edilmiş ve bu tahminler, kupon tahsisini optimize etmeye yönelik dinamik programlama temelli sezgisel politikalara girdi sağlamıştır. Modelin etkinliği, gelir sonuçları üzerinden değerlendirilmiştir.