Kampanya Başarısı Tahmininde Öznitelik Seçimi

Dijitalleşen işletmeler her gün büyük miktarda müşteri verisi biriktiriyor ve bu verinin en değerli kullanım alanlarından biri müşteri analitiği. CRM tarafında bir kampanyanın başarılı olup olmayacağını daha başlamadan öngörebilmek, bütçe ve hedef kitle kararlarını doğrudan etkiliyor. Bu bildiri, Next4biz Ar-Ge ekibinin tam da bu soruya yönelik pilot çalışmasını anlatıyor.

Çalışmada Next4biz CRM yazılımı üzerinde geçmişte yürütülmüş kampanyalara ait açıklayıcı veriler tek bir veri kümesinde bir araya getirildi. Ekip, bir tahmin modeli kurmadan önce hangi özniteliklerin gerçekten bilgi taşıdığını belirlemek için öznitelik seçimi (feature selection) çalışması yaptı ve sonuçları karşılaştırdı. Hedef, tahmin modelinin geliştirme aşamasını öznitelik seçimiyle iyileştirmekti. Bildirinin kaynakçası Boruta, rastgele orman ve korelasyon ile bilgi kazancı tabanlı seçim yöntemlerine atıf veriyor; ancak yayımlanan özet, hangi yöntemin öne çıktığını veya sayısal bir başarım değerini paylaşmıyor.

Bildiri, Emrah Sezer, Ahmet Erkan Çelik ve Teoman Berkay Ayaz imzasıyla 9th International Conference on Future Learning and Informatics'te (Ekim 2022) sunuldu ve kongre özet kitabında yer aldı. Anahtar kelimeleri Feature Selection, Machine Learning ve Customer Relationship Management. Ekibin kampanya başarısı tahmini üzerine çalışmaları sonraki yıllarda hiper-parametre ayarlamasının etkisi gibi başlıklarla sürdü.

Bildirinin tam metni: PDF dokümanını yeni sekmede aç

Prof. Dr. Akhan Akbulut

Prof.Dr. Akhan Akbulut, İstanbul Kültür Üniversitesi ve NC State University Bilgisayar Mühendisliği bölümlerinde çalışmıştır. TÜBİTAK, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, TÜSEB, KOSGEB gibi kurumlara hizmet vermektedir. Dağıtık Sistemler ve Yapay Zeka konuları üzerine araştırma yapmakta olup çalışmalarından 100'den fazla uluslararası dergi makalesi ve konferans bildirisi bulunmaktadır.