O
Orclever
Back to Journal
Research Article Open AccessOrclever Native

E-Ticaret Siteleri için Kampanya Otomasyonu Tasarlanması ve Geliştirilmesi

Özge Güler1,
Hatice Yetişkul2,
M.Furkan Uluay3,
Alper Bozkurt4,
Hakkı Kazaskeroğlu5,
Furkan Ekici6
1TURKCELL ÖDEME VE ELEKTRONİK PARA HİZMETLERİ A.Ş.
2TURKCELL ÖDEME VE ELEKTRONİK PARA HİZMETLERİ A.Ş.
3TURKCELL ÖDEME VE ELEKTRONİK PARA HİZMETLERİ A.Ş.
4TURKCELL ÖDEME VE ELEKTRONİK PARA HİZMETLERİ A.Ş.
5TURKCELL ÖDEME VE ELEKTRONİK PARA HİZMETLERİ A.Ş.
6ATMOSWARE TEKNOLOJİ EĞİTİM VE DANIŞMANLIK A.Ş.
Published:December 31, 2023
DOI: 10.56038/oprd.v3i1.313
Vol. 3, No. 1 · pp. 390–400

Abstract

Bu makalede, bireysel ve kurumsal satıcılara, IT alt yapısı olmaksızın, hızlı ve güvenli bir e-ticaret deneyimi sağlamak için geliştirilmesi planlanan Paycell Vitrin projesi detayları ile aktarılmaktadır. Paycell Vitrin platformu ile, birey ve kurumlara kolaylıkla kendi e-ticaret sitelerini kurmalarına olanak sağlamaktadır. Proje kapsamında, Paycell ödeme altyapısı üzerinden ödemelerini gerçekleştiren müşterilere yönelik, kampanyalar (çekiliş hakkı, puan, indirim kuponu v.b.) tanımlanmasına olanak veren, kampanyaların içeriklerine uygun ödeme davranışları gösteren müşterileri gerçek zamanlı olarak tespit edebilen, kampanya kullanımları ile ilgili raporlamalar üretebilen bir kampanya yönetimi otomasyonu yeteneği eklenmesi tasarlanmıştır. Proje kapsamında geliştirilecek yazılım, Paycell ödeme altyapısını ve kampanya yönetimi modüllerini entegre ederek, kullanıcılarına benzersiz bir alışveriş deneyimi sunmayı amaçlamaktadır. Makalede, projenin e-ticaret altyapıları, ödeme sistemleri ve kampanya yönetimi alanlarındaki izlediği yöntemler ve yaklaşımlar anlatılmaktadır. Bu makale, Paycell Vitrin projesi için motivasyonları, uygulanacak metodolojiyi, beklenen faydaları ve değerlendirme yöntemlerini ayrıntılı olarak tartışmakta ve gelecekteki çalışmalar için öneriler sunmaktadır.

Keywords
E-TicaretVitrinbirliktelik algoritmalarıbirliktelik analizikampanya yönetim otomasyonupaycell

References

  1. 1.Duygu Sesver, Sabah Tuna, Mehmet S. Aktaş, Oya Kalıpsız, Alper Kanlı, Umut Turgut, Implementation of Association Rule Mining Algorithms on Distributed Data Processing Platforms, International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK–19), 2019.
  2. 2.Can, A.B. et al, On the big data processing algorithms for finding frequent sequences, Concurrency and Computation: Practice and Experience, e7660, 2023.
  3. 3.Uzun-Per, M., et al., Scalable recommendation systems based on finding similar items and sequences, Concurrency and Computation: Practice and Experience 34 (20), e6841, 2022.
  4. 4.Baeth M. J., Aktaş M.S., An approach to custom privacy policy violation detection problems using big social provenance data, Concurrency and Computation – Practice and Experience, Vol.:30, Issue: 21, Nov. 2018.
  5. 5.Aktas, M.S., Astekin, M., Provenance aware run-time verification of things for self healing Internet of Things applications, DOI: 10.1002/cpe.4263, Published Online, Concurrency Computat: Pract Exper., Jan. 2019.DOI
  6. 6.Aktas, M.S., Detecting Complex Events With Real Time Monitoring Infrastructure On Event-Based Systems, Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. 2019; 25(2): 199-207 | DOI: 10.5505/pajes.2018.28044, 2019.DOI
  7. 7.Yildiz, B., "Reinforcement learning using fully connected, attention, and transformer models in knapsack problem solving." Concurrency and Computation: Practice and Experience 34, no. 9 (2022): e6509. DOI: 10.1002/cpe.6509DOI
  8. 8.Yildiz, B. and Tezgider M. “Improving word embedding quality with innovative automated approaches to hyperparameters,” Concurrency and Computation: Practice and Experience, 33(18), e6091, 2021. DOI: 10.1002/cpe.6091.DOI
  9. 9.Aktas, M.S., et al., Information services for dynamically assembled semantic grids, The First International Conference on Semantics Knowledge and Grid (SKG 2005) Beijing China, 2005.
  10. 10.Aktas, M.S. et al., Information services for grid/web servic oriented architecture (soa) based geospatial applications, The First International Conference on Semantics Knowledge and Grid (SKG 2005) Beijing China, 2005
  11. 11.Aktas, M.S., et al., Managing dynamic metadata as context, The 2005 Istanbul International Computational Science and Engineering Conference (ICCSE2005), Istanbul, Turkey, 2005.
  12. 12.Aktas, M.S., et al., Implementing geographical information system grid services to support computational geophysics in a service-oriented environment. NASA Earth-Sun System Technology Conference, University of Maryland, Adelphi, Maryland, 2005.
  13. 13.Baloglu, A., Aktas, M. S., BlogMiner: Web blog mining application for classification of movie reviews, 2010 Fifth International Conference on Internet and Web Applications and Services, 2010.
  14. 14.Uygun, Y., et al., On the Large-scale Graph Data Processing for User Interface Testing in Big Data Science Projects, 2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), Atlanta, GA, USA, 2020, pp. 2049-2056, doi: 10.1109/BigData50022.2020.9378153.DOI
  15. 15.Olmezogullari, E.; Aktas, M. S., Pattern2Vec: Representation of clickstream data sequences for learning user navigational behavior. Concurrency and Computation: Practice and Experience 34 (9), 2022.
  16. 16.Olmezogullari, E.; Aktas, M. S., Representation of Click-Stream DataSequences for Learning User Navigational Behavior by Using Embeddings. 2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 3173-3179, 2020.
  17. 17.Sahinoglu, M. et al., Mobile Application Verification: A Systematic Mapping Study. In: , et al. Computational Science and Its Applications – ICCSA 2015. ICCSA 2015. Lecture Notes in Computer Science, vol 9159. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-21413-9 11DOI
  18. 18.Kapdan, M. et al., On the Structural Code Clone Detection Problem: A Survey and Software Metric Based Approach. In: , et al. Computational Science and Its Applications – ICCSA 2014. ICCSA 2014. Lecture Notes in Computer Science, vol 8583. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-09156-3 35.DOI
  19. 19.Tufek, A. et al., Provenance Collection Platform for the Weather Research and Forecasting Model, 2018 14th International Conference on Semantics, Knowledge and Grids (SKG), Guangzhou, China, 2018, pp. 17-24, doi: 10.1109/SKG.2018.00009.DOI
  20. 20.Dundar, B. et al., A Big Data Processing Framework for Self-Healing Internet of Things Applications, 2016 12th International Conference on Semantics, Knowledge and Grids (SKG), Beijing, China, 2016, pp. 62-68, doi: 10.1109/SKG.2016.017.DOI
  21. 21.Baeth, M. J. et al., Detecting Misinformation in Social Networks Using Provenance Data, 2017 13th International Conference on Semantics, Knowledge and Grids (SKG), Beijing, China, 2017, pp. 85-89, doi: 10.1109/SKG.2017.00022.DOI
  22. 22.Abeykoon, V., et al., "Streaming Machine Learning Algorithms with Big Data Systems," 2019 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), Los Angeles, CA, USA, 2019, pp. 5661-5666, doi: 10.1109/BigData47090.2019.9006337.DOI
  23. 23.Güner, N., et al., "Predicting academically at-risk engineering students: A soft computing application." Acta Polytechnica Hungarica 11, no. 5 (2014): 199-216.
  24. 24.Abeykoon, V. et al., Stochastic gradient descent-based support vector machines training optimization on Big Data and HPC frameworks. Concurrency Computat Pract Exper. 2022; 34:e6292. https://doi.org/10.1002/cpe.6292DOI
Download PDF
Cite This Article
Güler, Ö., Yetişkul, H., Uluay, M., Bozkurt, A., Kazaskeroğlu, H., Ekici, F. (2023). E-Ticaret Siteleri için Kampanya Otomasyonu Tasarlanması ve Geliştirilmesi. *Orclever Proceedings of Research and Development*, 3(1), 390-400. https://doi.org/10.56038/oprd.v3i1.313

Bibliographic Info

JournalOrclever Proceedings of Research and Development
Volume3
Issue1
Pages390–400
PublishedDecember 31, 2023
eISSN2980-020X