Interacting of descriptive and predictive analytics with product networks: The case of Sam's club

Günümüzde büyük miktarda kullanılabilir veri bulunması nedeniyle büyük veri analizi birçok disiplinde son derece önemli bir konu haline gelmiştir. Kullanılabilir veri miktarı büyüdükçe, işletmelerin daha güvenilir ve daha doğru veri odaklı yönetim kararları alma ve büyük veri uygulamalarıyla değer yaratma gereksinimi de artmaktadır.Büyük veri analizinin günümüzde birincil teknoloji önceliği haline gelmesinin nedeni budur. Tez kapsamında öncelikle müşteri segmentasyonu bağlamında iki aşamalı kümeleme algoritması kullanılmıştır. Kümeleme aşamasından sonra, müşterilerin satın alma davranışlarına dayanarak yönetimsel içgörülerin ortaya çıkması ve her segment için pazarlama stratejilerinin geliştilmesi amacıyla kümelerin müsteri yaşam süresi değeri (CLV) hesaplanmıştır. İkinci aşamada, ürün ağı analizinde HITS algoritmasını ortaya çıkan örüntülerden değerli öngörüler edinmek, çapraz satış etkilerini keşfetmek, yinelenen satın alma alışkanlıklarını ve ürün ağlarında tetileyici ürünleri belirlemek amacıyla kullandık. Bu, gerçek hayattaki uygulayıcılar ve uygulamalar için göreceli olarak önemli işlemleri ilgili ürün setleriyle birlikte sıralayarak vurgulamak açısından önemlidir. Pratik uygulamalar açısından, önerilen metodolojinin dünyadaki diğer benzer işletmeler için uyarlanabilir ve uygulanabilir olduğunu ve potensiyel uygulamalar için bir yol haritası oluşturacağı öngörülmektedir.