TY  - JOUR
TI  - LOJİSTİK REGRESYON İLE FAYDALI MÜŞTERİ YORUMLARINI TAHMİNLEME
AB  - Tüketicilerin elektronik ortamda gerçekleştirdiği satınalma deneyimlerini paylaştıkları yorum ve değerlendirme sayılarındaki! artış, yapılan yorumlarla !ilgilenen potansiyel müşteriler için en faydalı ve etkin yorumları belirleme konusunda yük oluşturabilmektedir. Bu amaçla e-ticaret platformları tüketici! yorumlarına yönelik olarak farklı yaklaşımlarla yorumlarda önceliklendirme ve görünür kılma sıralamaları gerçekleştirmektedir. Faydalı yorum olarak adlandırılan, genellikle diğer tüketicilerin oylamaları neticesinde sıralanan bu yorumlar, güncel olan ancak faydalı olabilecek yorumları daha geç paylaşılması nedeniyle geride bırakabilmektedir. Bu çalışmada, lojistik regresyon aracılığıyla faydalı yorum olarak önceliklendirilmemiş olan yorumların tahminlemesi gerçekleştirilerek güncel tarihli olması nedeniyle geri planda kalan faydalı yorumlar belirlenmiştir. Çalışma, tüketici yorumlarına olan ilgi ve paylaşım isteğinin yüksek tutulması ve potansiyel müşteriler için çok sayıda yorum arasından en faydalı olanların belirlenmesi adına yeni bir yaklaşım sunmaktadır.
AU  - Akbiyik, Adem
AU  - ARI, OGUZHAN
DO  - 10.54452/jrb.1024602
PY  - 2022
JO  - Journal of research in business (online)
VL  - 7
IS  - özel sayı
SN  - 2630-6255
SP  - 15
EP  - 32
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/1151277
ER  -