Bankacılık sektöründe mobil pazarlama kampanyalarına yönelik hedef kitle analizi

Basit Öğe Kaydı
dc.authoridDanışman: 0000-0002-4849-747Xen_US
dc.contributor.advisorKoçer, Sabri
dc.contributor.authorDur, Recep
dc.date.accessioned2021-06-16T08:37:16Z
dc.date.available2021-06-16T08:37:16Z
dc.date.issued2019en_US
dc.date.submitted2019
dc.departmentNEÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalıen_US
dc.descriptionYüksek Lisans Tezien_US
dc.description.abstractBu 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.en_US
dc.description.abstractIn 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.en_US
dc.identifier.citationKoçer, 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.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12452/7520
dc.language.isotren_US
dc.publisherNecmettin Erbakan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectDestek Vektör Makinelerien_US
dc.subjectHedef Kitle Analizien_US
dc.subjectLojistik Regresyonen_US
dc.subjectMobil Pazarlamaen_US
dc.subjectÖzellik Seçimien_US
dc.subjectSınıflandırmaen_US
dc.subjectVeri Madenciliğien_US
dc.subjectYapay Sinir Ağlarıen_US
dc.subjectArtificial Neural Networksen_US
dc.subjectFeature Selectionen_US
dc.subjectLogistic Regressionen_US
dc.subjectMobile Marketingen_US
dc.subjectSupport Vector Machinesen_US
dc.subjectTarget Group Analysisen_US
dc.subjectClassificationen_US
dc.subjectData Miningen_US
dc.titleBankacılık sektöründe mobil pazarlama kampanyalarına yönelik hedef kitle analizien_US
dc.title.alternativeTarget group analysis for mobile marketing campaigns in banking industryen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
561352 (1).pdf
Boyut:
1.96 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Yüksek Lisans Tezi
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleskiyonu