E-ticarette müşteri-mağaza alışverış davranışı modeli

E-ticaretin hızlı gelişimi, işletmelerin müşteri davranışları ve satıcı performansını analiz etmek için ileri düzey analitik modellere ihtiyaç duymasına neden olmuştur. Bu çalışmada, müşteri tercihleri, satın alma alışkanlıkları ve satıcıların ürün tekliflerini birleştiren, "Müşteri-Satıcı Alışveriş Davranışı Modeli" önerilmiştir. Model, RFM (Recency, Frequency, Monetary), kategori tercihleri ve müşteri yaşam boyu değeri gibi müşteri metrikleri ile satıcıların kategori odağı ve satış performansı verilerini kullanarak segmentasyon ve kişiselleştirilmiş öneriler sunmaktadır. K-Means, hiyerarşik kümeleme ve karar ağacı algoritmaları kullanılarak müşteriler ve satıcılar benzer davranışlara göre gruplandırılmıştır. Ayrıca, müşterilerin satın alma eğilimlerini tahmin etmek ve satıcılar ile eşleştirmek için tahmin modelleri ve hibrit öneri sistemleri uygulanmıştır. Sonuçlar, önerilen modelin müşteri bağlılığını, satıcı performansını ve platformun genel etkinliğini önemli ölçüde artırdığını göstermektedir. Bu çalışma, e-ticaret platformları için veri odaklı, ölçeklenebilir ve dinamik bir analitik çerçeve sunmaktadır.