- Journal of Research in Economics
- Vol: 3 Issue: 1
- DİJİTAL REKLAM VERİLERİNDEN YARARLANARAK POTANSİYEL KONUT ALICILARININ RASTGELE ORMAN YÖNTEMİYLE SIN...
DİJİTAL REKLAM VERİLERİNDEN YARARLANARAK POTANSİYEL KONUT ALICILARININ RASTGELE ORMAN YÖNTEMİYLE SINIFLANDIRILMASI
Authors : Haydar Ekelik, Dilek Altaş
Pages : 28-45
View : 10 | Download : 4
Publication Date : 2019-03-15
Article Type : Research
Abstract :Günümüzde internet ağlarının yaygınlaşması ve internete erişimin bir ihtiyaç haline gelmesi internet sitelerinde ve diğer dijital platformlardaki reklamların kullanılmasını yaygınlaştırmıştır. Dijital reklamcılık olarak adlandırılan bu süreç firmalar, markalar ve diğer kuruluşlar için insanlara ulaşma ve reklam amaçları doğrultusunda hedeflerini gerçekleştirmelerinde gerekli bir reklam aracı olmuştur. En önemli özelliği ölçülebilir olan dijital reklamcılık, firmalara çok geniş veriler (istatistikler) sağlamaktadır. Firmalar bu verileri kullanıp dijital reklamların değerlendirmesini yaparak gelecek reklam planları için ön görüye sahip olurlar. Bu çalışmanın amacı bir inşaat firmasının dijital reklam kampanyasından elde edilen kullanıcı verilerini kullanarak bir sınıflandırma yapmaktır. Kullanıcıların satış ofisine gelip gelmediklerinin kaydının tutulduğu veriler analiz edilerek bir sınıflandırıcı oluşturulmuştur. Bundan sonraki süreçte reklamlarla elde edilen kullanıcı verileri bu sınıflandırıcı kullanılarak sınıflandırılabilir. Böylece kullanıcıların satış ofisine gelip gelmemeleriyle ilgili bir ön bilgi elde edilir. Firma bu ön bilgi sayesinde satış ve pazarlama hedeflerini daha doğru bir şekilde belirleyebilir. Çalışmanın amacı doğrultusunda bağımlı değişken olarak kullanıcıların satış ofisine gelip gelmemesi, bağımsız değişken olarak ise dijital reklamlar sayesinde kullanıcın iletişim bilgilerini hangi gün firma çalışanlarına gönderdiği, kullanıcının cinsiyeti, reklamı hangi sitede görüp siteye geldiği, reklamı hangi reklam alanında (doğal, 300*250 görsel boyutlu vb.) gördüğü, hangi cihazdan (bilgisayar veya telefon) gördüğü, kullanıcının daha önce ilgili firmada kayıtlı olup olmaması ve bu formu hangi amaçla doldurduğu (yatırım, ev sahibi olma vb.) olmak üzere toplamda 7 adet bağımsız değişken kullanılmıştır. Uygulamada R programından yararlanılmış ve verileri analiz etmek için bir topluluk öğrenme algoritması olan Rastgele Orman Yöntemi kullanılmıştır. Temelinde karar ağaçları olan bu yöntem diğer sınıflandırma algoritmalarına göre daha iyi sonuçlar vermiştir.Keywords : E-ticarette Tahmin Analizi, Kitle Analizi, Rastgele Orman