Person:
ŞEN, ALİ

Profile Picture

Email Address

Birth Date

Research Projects

Organizational Units

Job Title

Prof.Dr.

Last Name

ŞEN

First Name

ALİ

Name

Filters

2021 - 20232
Reset filters

Settings

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    PublicationOpen Access
    A Resarch for the Relationship Between Cyber Risk Perception of Consumers From Different Generations and Online Purchasing Decision
    (ASOS Eğitim Bilişim Danışmanlık Otomasyon Yayıncılık Reklam Sanayi ve Ticaret Ltd. Şti., 2021) Kayalıdereden, Didem; ŞEN, ALİ
    The aim of this study is to examine the cyber security perception of users from the silent gen, baby boomers, generation X, Y and Z who are credible as a customer of financial institutions and have made any financial transactions online (such as bill payment or EFT etc.) at least once, Universe of this research is the consumers of all generations in Turkey who had ever done at least one financial transaction or shopping from the internet. Due to cost and time constraints, online and printed questionnaires were applied to 411 users in September to November 2019. Due to wrong and missing answers 398 of the answers are analyzed with AMOS 23 and SPSS 25. The findings of the study showed that generation works as the mediator factor while using internet and all 5 sub-dimensions of cyber security perception and payment method are interrelated with the online transaction decision. Considering the results of the this research, it is seen that there is a strong and significant relationship between personal cyber security perception and online purchasing decision due to a high determination rate of 88.8% according to the AMOS determination coefficient. This study shows the need to increase digital experience and education regarding online purchasing decision.
  • Thumbnail Image
    PublicationOpen Access
    Makine Öğrenmesi Tekniklerinin Bütçe Verimliliğine Uygulanması Üzerine Bir Çalışma
    (Melih Topaloğlu, 2023) DEMİREL, GÖKSEL KIVANÇ; ŞEN, ALİ
    Amaç - Bu çalışma, pazarlama amacıyla işletmeye faydalı olabilecek müşteri kitlesini, yüksek miktardaki satış ve promosyon verilerinden faydalanarak seçmeyi ve puanlandırmayı amaçlamaktadır. Yöntem - Bu amaç doğrultusunda, markalara ve perakendecilere müşteri verileri üzerinden hizmet sağlayan Dunnhumby şirketinin bilimsel amaçlarda kullanılmak üzere sunmuş olduğu ve haftalık kahvaltı ürünlerinden elde edilen “Breakfast at the FRAT” başlığı altında toplanılan satış bilgileri çalışmanın deney veri setini oluşturmuştur. Pazarlama bütçesini tüm müşterilerine harcamak yerine sadece potansiyel müşteri kitlesine harcamasına imkân tanıyan XGBoost algoritması kullanılarak pazarlamanın daha etkin ve verimli olabileceği müşterilerin belirlenmesine yönelik özgün bir model önerilmiştir. Bulgular - Analizi yapılan veriler 2011 ile 2019 yılları arasında 156 haftalık bir süreyi kapsamaktadır. Özellik sayısının ve karmaşıklık durumunun minimuma indirgendiği çalışma kapsamında, model performansına ait ölçüt parametreleri yüksek başarı oranlarına sahiptir. Bu oranlar pazarlamada kullanılacak bütçenin uygun müşteri kitlesine harcanmasına yönelik oluşturulan model için kullanılan algoritmanın uygun olduğunu ortaya koymaktadır. Tartışma - Büyük verilerin makine öğrenmesi teknikleri ile analiz edilmesi sonucu ortaya çıkan bulguların veri bilimine katkılar sunacağı ve çalışmada izlenilen yöntemin işletmelerin finansal açıdan tahmin ve öngörüler yapabilecekleri bir bütçe destek sisteminin altyapısını oluşturacağı düşünülmektedir. Gerçek dünya verilerinden elde edilen ve yapılan satışlar üzerinden birkaç özellik grubunun etkisi kullanılarak pazarlama için ayrılacak bütçenin verimliliğinin arttırılmasına yönelik bu çalışmada, en iyi tahminin yapıldığı sınıflandırma algoritmasının belirlenerek veri bilimine katkı sağlanması ve rehberlik etmesi mümkündür. Yapılan çalışmanın altyapısının daha da geliştirildiği bir modelin işletmeler tarafından kullanılarak iş dünyasına katkı sağlanma imkanı da vadır.