Pazar bölümlendirmede farklı kriter ve analiz yaklaşımlarının yeri: Finans sektöründe bir uygulama
Role of different criteria and analysis approaches in market segmentation: An implementation in financial services sector
- Tez No: 152383
- Danışmanlar: PROF.DR. NİMET URAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 231
Özet
ÖZET Finansal hizmetler sektöründe küresel ve yerel pazarlarda rekabetin artması, bankacılık sektöründe müşteri memnuniyetinin ve doğru belirlenmiş potansiyel müşteri gruplarına ulaşmanın önemini arttırmıştır. Pazar bölümlendirme kavramı; işletmeler için en yüksek karlılığı sağlayacak doğru müşteri gruplarına ulaşılmasını hedeflemekte ve pazarı çeşitli kriterler temel alınarak belirlenmiş; aynı şekilde davranan ya da aym isteklere/ ihtiyaçlara sahip farklı müşteri alt kümelerine ayırma süreci olarak tanımlanabilmektedir. Finans sektöründe, pazarlama stratejilerinin belirlenmesi ve uygulanması sürecinde doğru pazar bölümlendirme yaklaşımlarının uygulanabilmesi ve pazarın kurumlar için katma değer yaratacak doğru kriterler temel alınarak göre bölümlendirilmesi büyük önem taşımaktadır. Gerçekleştirilen çalışmada öncelikle pazar bölümlendirme kavram olarak incelenmiş; pazar bölümlendirmede temel alınan mevcut/ yeni kriterler ve kullanılan istatistiksel analiz yöntemleri üzerinde ayrıntılı olarak durulmuştur. Çalışmanın uygulama bölümünde, bireysel bankacılık müşterileri için gerçekleştirilmiş olan kantitatif araştırma çalışmasının verileri üzerinden: müşteriler bölümlendirilerek elde edilen pazar bölümlerinin karşılaştırmalı analizine yönelik bir araştırma tasarlanmış; sonuçların analizinde SPSS 1 1.5 ve Latent Gold 3.0 programları kullanılmıştır. Araştırma kapsamında banka müşterileri; psikografık ve davranışsal değişkenler temel alınarak K Ortalamalar ve Gizli Sınıf Analizi kümeleme algoritmaları kullanılarak kümelemeye tabi tutulmuşlar; elde edilen kümeler küme ortalamaları ve sosyo-demografik kriterler temelinde karşılaştırmalı olarak analiz edilmişlerdir. Çalışma sonucunda; her iki yöntem ile bireysel bankacılık müşterileri için anlamlı pazar bölümleri elde edilebildiği bununla birlikte elde edilen kümelerin farklı yapılarda oluştuğu görülmektedir. K Ortalamalar ve Gizli Sımf Analizi yöntemleri; birbirlerine alternatif ve bireysel finansal hizmetler sektöründe diğer pazar bölümlendirme koşulları ile birlikte değerlendirilerek pazarlama yönetimi sürecinde kullanılabilecek yöntemler olarak ortaya çıkmaktadır. xııı
Özet (Çeviri)
SUMMARY Due to the growing competition structure in global/ local markets of financial services, the importance of customer satisfaction and reaching the correctly identified potential customer markets has been increased. Market segmentation can be defined as the process of partitioning the market into smaller customer subsets which have similar behavioral, psychographic or demographic structure and have the same requirements on the base of different segmentation criteria; thus has the main goal of reaching the correctly determined segments which can obtain highest profitability level to companies. In process of determining and implementation of marketing strategies in financial services sector; implementation of appropriate market segmentation approaches based on criteria which creates the optimum added value for the companies is essential. In this study“market segmentation”is investigated from different aspects; segmentation criteria and statistical analysis methods that are used in market segmentation process are evaluated comprehensively. Research model is designed on the basis of data of a quantitative survey which is conducted within retail banking customers aiming to segment customers and test the efficiency of segmentation results; make a comparative analysis of different clustering methods of different bases. In analysis process SPSS 1 1.5 - Latent Gold 3.0 softwares are used. In scope of the study; retail bank customers were segmented on the basis of behavioral and psychographic variables via using K-Means and Latent Class Clustering algorithms. Final clusters were comparatively analysed on the base of cluster means and socio-demographic variables. As a result it is seen that; for both methods statistically significant clusters (segments) were found for retail banking customers which have different cluster structures in terms of cluster membership and means. In conclusion; K-Means and Latent Class Clustering methods arise as alternative methods which can be used by marketing management; via evaluating the other conditions of market segmentation for retail financial services sector. xiv
Benzer Tezler
- Konumlandırmada kuşak analizi yardımıyla tüketici algılarının tespiti: Türk otomotiv sektöründe bir uygulama
In positioning measuruing the perception of consumers by the help of generation analysis and a research in automobile industry
KERİM İZMİRLİOĞLU
- Consumers decision-making styless: Comparision between U.S.A., Libyan, Turkish youth, extension, and managerial implications
Başlık çevirisi yok
MAHMUD ABDULHAFED MAGHBUB
- Pazar bölümlendirmede GSP analizine dayalı bir modelleme çalışması
A modeling study based on RFM analysis for market segmentation
NERGİS KİRİŞÇİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HURİYE ŞEBNEM BURNAZ
- Cinsiyet kimliğinin tüketici satın alma tarzları üzerindeki etkisi
The effect of gender identity on consumer decision making styles in shopping
HALİT ÖZAL
- Online and offline information sources in choosing leisure travel: A study of Turkish travelers
Turistik amaçlı gezilerin seçiminde kullanılan internet ve internet dışı: Türklerin seyahat alışkanlıkları üzerine bir çalışma
MARİA DOLORES ALVAREZ BASTERRA
