PROJELER

Konu

Yapay Zeka, Yapay Zeka Teknolojileri

Konu

1- Hane paneli paneli verisi ile Müşteri Kaybı Analizi (Churn Analysis) yapabilmeyi olanaklı kılacak yöntemsel bir çerçeve geliştirmek, bu çerçeve içinde geliştirlen analizleri farklı sektörlerde farklı markalara uygulamak.2- Hanelerin marka ve satış kanalı bazında alışveriş yolculuklarını temel alan yeni analizler geliştirilmesi, bu yolculukları temel alan segmentasyon ve/veya modelleme ve atama çalışmaları yapılması.3- Denetimli yapay öğrenme tekniklerinden faydalanarak, panele kaydolan yeni hanelerin geliştirilen bu yeni segmentlere atanabilmesi için gerekli modellerin kurulması.4- Oluşturulan segmentasyon yapılarını temel alan yeni analizler geliştirilmesi, analizlerin etkin bir şekilde görselleştirilmesi marka geçişi, beraber alım, sadakat ve tekrar satın alma gibi mevcut analizlerin daha önce geliştirilen fiyat ve yolculuk temelli tüketici segmentleri kullanılarak zenginleştirilmesine yönelik yazılım/program parçalarının geliştirilmesi.

Konu

Proje ile ilgili açıklama girilmemiştir.

Konu

Bu projede müşteri olarak yer alan IPSOS Türkiye, hanelerin satın alma davranışlarını ölçümleyip takip eden bir tüketici paneli sistemine sahiptir. Panel, bir hanedeki tüm bireylerin hızlı tüketilen mallar (HTM) sektöründe satın aldığı ürünlerin kaydını sürekli ve düzenli aralıklarla sisteme göndermesi prensibiyle çalışmaktadır. IPSOS Türkiye kaydını tuttuğu alışveriş sepetlerini, sepetin toplam tutarı, gerçekleştiği satış kanalı, içerdiği ürün sayısı ve çeşitliliği gibi faktörleri göz önünde bulundurarak anlamlı gruplara ayırmayı, bu grupları temel alarak, HTM sektöründe faaliyet gösteren üretici firmaların pazarlama kararlarını desteklemek üzere yeni alışveriş misyonları tanımlamayı ve bu misyonlarla birlikte mevcut panel metriklerini de kullanarak tüketicileri segmentlere ayırmayı hedeflemektedir. Bu bilgiler ışığında projenin konusu dört madde halinde özetlenebilir: 1- Denetimsiz yapay öğrenme tekniklerinden yararlanılarak alışveriş misyonlarının ve tüketici segmentlerinin oluşturulabilmesi için gerekli yazılımın geliştirilmesi.2- Denetimli yapay öğrenme tekniklerinden faydalanarak, yeni alışveriş sepetlerinin ve panele kaydolan yeni hanelerin bu misyonlara ve segmentlere atanabilmesi için gerekli modellerin kurulması.3- Oluşturulan misyonları ve segmentasyon yapısını temel alan yeni analizler geliştirilmesi, analizlerin etkin bir şekilde görselleştirilmesi marka geçişi, beraber alım, sadakat ve tekrar satın alma gibi mevcut analizlerin alışveriş misyonları ve tüketici segmentleri temelinde zenginleştirilmesine yönelik yazılımın geliştirilmesi.4- Bu çalışmaların, promosyonların etkinliğine yönelik analizlerin ve modellerin zenginleştirilmesi, fiyat esnekliği ve enflasyon modellerinin güncellenmesi ve veri görselleştirilmesine yönelik yan çalışmalarla desteklenmesi.

Konu

Sosyal Bakım Hizmetlerine Kamu Yatırımlarının İstihdam Toplumsal Cinsiyet Eşitliği ve Yoksulluğa Etkileri İTÜ BMT KAUM the Levy Economics Institute ILO UNDP and UN Women İstanbul 2015