Understanding shopping behavior of customers using transactional data

Abstract

Dijital teknolojiler çok miktarda veri üreterek insan davranışlarını izlememize olanak sağlarlar. Bu çalışmada özel bir Türk bankasının 60 bin müşteri ve 2 milyon kredi kartı işlemi içeren verisi, bireylerin alışveriş davranışlarını incelemek için kullanılmıştır. Online alışverişin arttığı bir çağda olmamıza rağmen, insanlar yine de alışveriş yapma duygusunu yaşamak için alışveriş merkezlerini ve ana caddelerde yer alan mağazaları tercih etmektedirler. İnsanlar genellikle alışveriş yapacakları yere karar verirken alışveriş yapacakları yerin mağaza çeşitliliğini, ulaşılabilirliğini, konforunu ve sosyal yönlerini dikkate alırlar. Bu çalışmada insanların çeşitlilik arama davranışları alışveriş merkezleri ve alışveriş kategorileri bağlamında incelenmiştir. Bireylerin alışveriş davranışlarını ayırt etmek için kredi kartı harcamalarından elde edilen davranışsal özelliklerin yer aldığı, K-medyan kümeleme algoritması kullanılmıştır. Ayrıca bireyleri oluşturulan kümelerden birine, kümelerle olan demografik benzerliğini ölçerek atayan bir metot önerilmiştir. Sonuçlarımıza göre demografik özellikler ile alışveriş davranışları arasında bir bağlantı olduğu saptanmıştır. Bulgular ayrıca kadınların alışveriş yaparken çeşitli alışveriş merkezleri ve kategorileri aramaya meyilli olduğunu, dolayısı ile alışverişi eğlenceli ve sosyal aktivite olarak algıladığını göstermektedir. Diğer taraftan erkeklerin ise, ihtiyaca dayalı harcamalar için belirli alışveriş merkezlerini tercih ettiğini, böylece alışveriş için zaman ve enerji harcamayi tercih etmediklerini göstermektedir. Yaptığımız çalışmanın, pazarlamacılara doğru müşteri gruplarına doğru stratejiler ile iletişime geçmelerine yol göstereceğini ummaktayız.

Digital technologies allow us to trace human behaviors by generating large amounts of data. In this study a private Turkish bank data containing 60 thousand customers and 2 million credit card transactions are used to analyze the shopping behaviors of individuals. Even though we are in an age of growing online shopping, people still prefer to visit shopping malls, or the stores placed in high streets to experience shopping. They usually make their shopping place decisions according to store variety, accessibility, comfort, and social aspects. In this study, we investigate people's variety seeking behavior in the context of shopping malls and shopping categories to assess their shopping experience. We use K-means clustering algorithm to distinguish between customers' shopping behaviors by using the behavioral features we extract from their credit card spending. In addition, we propose a method to assign individuals to one of the segments by measuring the demographic property similarity with segments. Our results indicate that there is an association between demographic properties and shopping behavior. The findings also suggest that females are more likely to search for variety of shopping malls and categories, and hence perceive shopping as an entertaining and social activity, whereas men prefer to shop in particular shopping malls for need-driven purchases indicating that they do not wish to lose time and energy for shopping. We hope that our research will guide the marketers to communicate the right group of customers with the right strategy.