Gépi tanulással támogatott ügyfélszegmentáció
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Format: | Thesis |
| Kulcsszavak: | gépi tanulás gradiens boosting osztályozás ügyfélszegmentáció véletlen erdő |
| Online Access: | http://dolgozattar.uni-bge.hu/44934 |
MARC
| LEADER | 00000nta a2200000 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | dolg44934 | ||
| 005 | 20230421100849.0 | ||
| 008 | 230421suuuu hu om 000 hun d | ||
| 040 | |a BGE Dolgozattár Repozitórium |b hun | ||
| 041 | |a hu | ||
| 100 | 1 | |a Fekete Petra | |
| 245 | 1 | 0 | |a Gépi tanulással támogatott ügyfélszegmentáció |c Fekete Petra |h [elektronikus dokumentum] |
| 520 | 3 | |a Az ügyfelek szegmentálása a mai világban rendkívül fontos. Optimalizálja a marketing stratégiát, maximalizálja a vevők értékét a vállalkozásunk számára, valamint javítja az ügyfélélményt és az elégedettséget. Az emberek sokszínűsége miatt a piac általában nem jellemezhető könnyen, ezért a szegmentálás lehetővé teszi a marketing szakemberek számára, hogy a leghatékonyabb módon lépjenek kapcsolatba vásárlóikkal, hiszen a szegmentáció a vásárlók olyan csoportokra történő felosztása, amely az ügyfeleket bizonyos közös jellemzők alapján csoportosítja. Amikor azt a szót halljuk, hogy vásárlás, legtöbbször a hagyományos, üzletekben történő vásárlásra asszociálunk. Azonban napjainkban már nagyobb teret nyert az online térben történő termék- és szolgáltatás vásárlás, amely egy rendkívül kényelmes módja a termékek beszerzésének. Fontossá vált a házhozszállítás is, amely az ügyfelek számára nagyon előnyös. Nemcsak kényelmes, de a nagyobb és nehezebb dobozokat sem kell cipelni. Kutatásomban megoldást keresek arra, hogy a jövőben hogyan érje el egy vállalat, hogy az ügyfelek előre fizessék ki a rendelésüket. Arra koncentráltam, hogy egy olyan előrejelző modellt hozzak létre, amely által a vállalat a jövőben képes meghatározni, hogy egy vásárló a rendeléskor fogja-e kifizetni a termékeket vagy pedig később. Azért is érdekes számomra ez a téma, hiszen mindig is foglalkoztatott, hogy egyes cégek ajánlataikat, termékeiket vagy egy marketing kampányt mi alapján építenek fel. Rendkívül boldoggá tesz, hogy ezt a tanulmányaim alatt elsajátított tudással összhangba tudom hozni. Célom, hogy egy webes barkács áruháznak ezzel a megoldással segíteni tudjam az egyes ügyfelekből származó bevételük maximalizálását és a jó marketing stratégia kialakítását. | |
| 695 | |a gépi tanulás | ||
| 695 | |a gradiens boosting | ||
| 695 | |a osztályozás | ||
| 695 | |a ügyfélszegmentáció | ||
| 695 | |a véletlen erdő | ||
| 700 | 1 | |a Kovács Dr. Endre |e ths | |
| 700 | 1 | |a Tóth Zoltán |e ths | |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/44934/1/Fekete_Petra_IF6AM6.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/44934/2/BA_O_Fekete_Petra.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/44934/3/Fekete_Petra.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/44934/4/Fekete_Petra.pdf |z Dokumentum-elérés |