Koçer, SabriDur, Recep2021-06-162021-06-1620192019Koçer, S. (2019). Bankacılık sektöründe mobil pazarlama kampanyalarına yönelik hedef kitle analizi. (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Konya.https://hdl.handle.net/20.500.12452/7520Yüksek Lisans TeziBu çalışmada, bankacılık sektöründe mobil pazarlama kampanyalarına yönelik hedef kitle analizi gerçekleştirilmiştir. Mobil pazarlama sıklıkla kullanılan bir pazarlama yöntemi olup alakasız ve sık gönderim gibi etkenlerden dolayı müşteriler mobil pazarlama bildirimlerini almaktan vazgeçebilirler. Bu sebeple gönderim yapılmak istenen hedef kitlenin seçimi önem arz etmektedir. Analizde kullanılan veri seti 100.960 müşteriye ait 26 nitelik ve müşterilerin pazarlama SMS'lerini engelleyip engellemediğine dair sınıf bilgisini içermektedir. Bilgi kazanımı ve ReliefF özellik seçimi yöntemleri kullanılarak alt veri setleri oluşturulmuştur. Elde edilen veri setleri lojistik regresyon, yapay sinir ağları ve destek vektör makineleri ile sınıflandırılarak algoritmaların başarımları karşılaştırılmıştır. Yapay sinir ağları diğer sınıflandırma yöntemlerine göre daha iyi sonuç vermiştir. Bu tez çalışmasının bankacılık sektöründe mobil pazarlama kampanyaları için hedef kitle seçiminde rehberlik etmesi amaçlanmaktadır.In this study, customer loss analysis conducted for mobile marketing campaigns in the banking sector. Mobile marketing is a frequently used marketing method and customers can opt out of receiving mobile marketing notifications due to irrelevant and frequent delivery. For this reason, it is important to choose the target group that campaign information will be sent. The data set used in the analysis includes 26 features of 100,960 customers and class information about whether customers are blocking marketing SMSs or not. Sub-data sets are created by using information acquisition and ReliefF feature selection methods. The data sets are classified by logistic regression, artificial neural networks and support vector machines and the performance of the algorithms compared. Artificial neural networks gives better results than other classification methods. This thesis is intended to guide the selection of target audience for mobile marketing campaigns in the banking sector.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessDestek Vektör MakineleriHedef Kitle AnaliziLojistik RegresyonMobil PazarlamaÖzellik SeçimiSınıflandırmaVeri MadenciliğiYapay Sinir AğlarıArtificial Neural NetworksFeature SelectionLogistic RegressionMobile MarketingSupport Vector MachinesTarget Group AnalysisClassificationData MiningMaster Thesis