BG-NBD Modeli ile Müşteri Satın Alma Davranışlarını Tahmin Etme

Giriş

Müşteri sadakati ve pazarlama stratejilerini optimize etmek, işletmelerin başarısı için kritik öneme sahiptir. Bu noktada, BG-NBD (Buy ‘Til You Die) modeli, müşteri satın alma davranışlarını anlamak ve gelecekteki satın alma eğilimlerini tahmin etmek amacıyla kullanılan güçlü bir araçtır. Bu yazıda, BG-NBD modelinin nasıl çalıştığını anlayacak ve Python kullanarak nasıl uygulanacağınızı öğreneceksiniz.

BG-NBD Modelinin Temel Kavramları

BG-NBD modeli, müşteri davranışlarını analiz etmek için iki temel modeli içerir: Buy ‘Til You Die (BTDY) ve Next Best Action (NBA). BTDY, bir müşterinin bir ürünü ne kadar süre boyunca satın alma olasılığını tahmin ederken, NBA bir müşteriye yapılacak en iyi eylemi belirlemek için kullanılır.

Python ile BG-NBD Modelini Uygulama

BG-NBD modelini uygulamak için, Python dilinde yaygın olarak kullanılan “lifetimes” kütüphanesini kullanabiliriz. İlk olarak, kütüphaneyi yükleyip örnek müşteri verilerini tanımlarız.

pip install lifetimes

Ardından, BG-NBD modelini kullanarak müşteri ömrü değerlerini tahmin edebiliriz. Aşağıda, basit bir e-ticaret örneği üzerinden nasıl yapılacağını gösteren bir Python kodu bulunmaktadır:

import pandas as pd
from lifetimes import BetaGeoFitter

# Örnek müşteri verileri
data = pd.DataFrame({
    'CustomerID': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'Frequency': [1, 0, 3, 0, 1, 4],
    'Recency': [30, 10, 21, 45, 62, 2],
    'T': [50, 50, 50, 50, 50, 50]
})

# BG-NBD modelini uygula
bgf = BetaGeoFitter(penalizer_coef=0.0)
bgf.fit(data['Frequency'], data['Recency'], data['T'])

# 10 gün sonrası için beklenen satın alma sayısını tahmin et
t = 10
data['Predicted_Purchases'] = bgf.predict(t, data['Frequency'], data['Recency'], data['T'])

# Müşteri ömrü değerlerini göster
print(data[['CustomerID', 'Predicted_Purchases']])

Bu örnek, her bir müşteri için 10 gün sonrası için beklenen satın alma sayısını tahmin etmektedir.

Daha gerçekçi önerilerle konuya teori dışında pratik katar isek;

1. Gerçek Dünya Uygulamaları:
   • Örnek: Amazon gibi büyük e-ticaret platformları, müşteri sadakatini artırmak ve gelecekteki satın alma davranışlarını öngörmek amacıyla BG-NBD modelini kullanabilirler. Bu modeller, müşterilerin geçmiş alışveriş geçmişlerini analiz ederek, belirli bir müşterinin bir ürünü kaç gün içinde tekrar satın alma olasılığını tahmin eder.
2. Örnek Senaryolar:
   • Örnek: Bir müşterinin son 30 gün içinde 2 kez alışveriş yaptığını ve toplamda 50 gün boyunca gözlemlendiğini düşünelim. BG-NBD modeli, bu müşterinin gelecekteki 10 gün içinde bir kez daha alışveriş yapma olasılığını tahmin edebilir.
3. Görselleştirmeler:
   • Örnek: Frekans-Recency Matrisi, müşterilerin alışveriş sıklığı ve son alışverişten bu yana geçen zamanı görsel olarak ifade eden bir matristir. Öğrencilere bu matrisi kullanarak müşteri segmentasyonu yapmayı ve pazarlama stratejilerini belirlemeyi göstermek, konuyu daha anlaşılır kılabilir.
4. Pratik Uygulamalar:
   • Örnek: Öğrencilere, belirli bir sektöre ait bir veri seti üzerinde BG-NBD modelini uygulama ödevi verebilirsiniz. Bu, öğrencilerin teorik bilgilerini pratiğe dökme şansı bulmalarına yardımcı olacaktır.
5. Müşteri Hikayeleri:
   • Örnek: Starbucks’ın müşteri sadakat programı, müşteri satın alma geçmişini analiz ederek özel teklifler ve promosyonlar sunar. Bu, BG-NBD modelini kullanarak müşteri sadakatini artırmaya yönelik bir strateji olarak örnek olarak gösterilebilir.
6. İnteraktif Elementler:
   • Örnek: Bir öğrenme platformu üzerinde interaktif bir Python uygulaması oluşturarak, öğrencilere BG-NBD modelini kendileri uygulama fırsatı tanıyabilirsiniz. Böylece, teorik bilgilerini pratikte nasıl kullanacaklarını deneyimleyebilirler.
7. Trendlere Odaklanma:
   • Örnek: COVID-19 pandemisinin e-ticaret üzerindeki etkilerini BG-NBD modeli üzerinden analiz ederek, müşteri davranışlarında meydana gelen değişiklikleri anlamak ve bu trendlere uygun pazarlama stratejileri geliştirmek.

Sonuç

BG-NBD modeli, müşteri satın alma davranışlarını anlamak ve kişiselleştirilmiş pazarlama stratejileri oluşturmak için güçlü bir araçtır. Python kullanarak bu modeli uygulamak, işletmelerin müşteri sadakatini artırmak ve daha etkili pazarlama stratejileri geliştirmek için önemli bir adım olabilir.