Yerel hizmetler pazar yeri için yapay öğrenme kullanarak müşteri yaşam boyu değeri kestirilmesi

İçinde bulunduğumuz doğrudan ve dijital pazarlama çağında, müşteri odaklı metrikler, özellikle müşteri yaşam boyu değeri (YBD), müşteri ilişkileri yönetimi ve genel olarak pazarlama stratejileri için en önemli iş metriklerinden biri haline gelmiştir. Bir müşterinin tüm ilişki süresi boyunca firmaya getireceği kâr veya gelirin bir ölçüsü olan müşteri YBD'si, her bir müşteri için büyük farklılık gösterir ve bu da firmanın tüm müşteri havuzu üzerindeki YBD tahminlerini oldukça zorlaştırır. Hızla genişleyen yapay öğrenme alanı, bu sorunu çözmek için çok uygun bir araçtır. Bu çalışmada, yerel bir hizmet pazarı olan Armut AŞ'nin dijital reklamlarının optimizasyonunda kullanılan müşteri YBD'sini tahmin edecek bir model geliştirdik. Model, doğrusal regresyon, karar ağacı, aşırı gradyan artırma (XGBoost) ve yapay sinir ağları (YSA'lar) dahil olmak üzere çeşitli yapay öğrenme algoritmalarıyla denemeler yapılarak ve veri kümesindeki kategorik özellikler için kodlama tekniklerinin bir kombinasyonu ile deneyler yapılarak geliştirilmiştir. Modeller, 5 katlı zaman serisi çapraz doğrulama kullanılarak değerlendirilmiş olup, 1,740 ila 1,776 arasında değişen normalleştirilmiş ortalama karekök hatası (NOKH) ile karşılaştırılabilir sonuçlar vermiştir. Bu modeller arasından kullanılmak üzere XGBoost seçilmiştir. Bu model, verileri iş modeline göre bölümlere ayırarak ve eğitim seti zaman penceresini 12 aya genişleterek daha da optimize edilmiştir. Bu optimizasyon sonucunda 1,725 NOKH skoruna ulaşılmıştır. Elde edilen model devreye alınmıştır ​​ve şu anda Armut AŞ'de çalışmaktadır.