Potansiyel abonelerin kazanılmasına yönelik pazarlama stratejilerinin Veri Madenciliği ile geliştirilmesi: Konya şehri doğalgaz örneği
The acquisition of potential subscribers whit Data Mining for improving marketing strategies: city of Konya natural gas case
- Tez No: 327044
- Danışmanlar: DR. SAADETTİN ERHAN KESEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Birliktelik Kuralı, Apriori Algoritması, Doğalgaz, Data Mining, Association Rule, Apriority algorithm, Natural Gas
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Bu çalışma, Konya'da doğal gaz dağıtımının gerçekleştirdiği Konya kentinde yaşayan halkın, enerji kaynağı olarak doğal gazı tercih etmelerinde belirleyici olan etkenler incelenmiştir. Bu doğrultuda doğal gazın hızlı bir biçimde yaygınlaştırılmasına yönelik etkin pazarlama stratejilerinin geliştirilmesini ve uygulamasını gerçekleştirmektir. Araştırmanın metodunda, Veri Madenciliği tekniklerinden Birliktelik Kuralı, Apriori Algoritması ve İstatistik yöntemlerinden Ki Kare Testi ve Bağımsız T-testi kullanılmaktadır. Çalışmada tüm Konya'yı temsil edebilecek belli bir örneklem kümesi seçilerek gerçek ve potansiyel aboneler belirlenmektedir. Gerçek aboneler ile potansiyel aboneler ve bireysel aboneler ile merkezi abonelerin verileri, Alt Yapı Bilgi Sistemi (AYBS) ve anket yöntemi ile toplanarak sonuçları karşılaştırılmaktadır. Çıkan sonuçlardan yola çıkarak doğal gaz hattı çekilmiş bölgelerdeki potansiyel aboneler veya müşteriler için belirtilen veri madenciliği teknikleri kullanılarak pazarlama stratejisi ve özel kampanyalar geliştirilmeye çalışılmaktadır.
Özet (Çeviri)
In this study, determining factors of distribution of natural gas which is done by GAZNET and preference of the people who live in Konya to use natural gas as an energy source, were investigated. Accordingly, for rapid dissemination of natural gas the best way is the development and implementation of effective marketing strategies in this direction. In this study Apriori Algorithm of Association Rule from Data Mining techniques, and Khi Square test and independent t-test from Statistics methods were used. In this study to represent all Konya, by selecting set of particular sample, real and potential subscribers were determined. The data of real subscribers with potential subscribers and Individual subscribers with centeral subscribers were collected by using Infrastructure Information System (IIS) and survey and compared the results of all datas. According to the results, specified data mining techniques were used for potential subscribers or customers of natural gas in areas in which pipeline of natural gas was drawn, and marketing strategy and special offers are being tried to be developed.
Benzer Tezler
- Bireysel iletişime dayalı pazarlamada müşteri bağımlılığı: GSM operatörleri üzerine bir çalışma
Customer loyalty in marketing which based on individual communication: A study on GSM operators
SABRİ SERKAN GÜLLÜOĞLU
Doktora
Türkçe
2012
İletişim BilimleriMarmara Üniversitesiİletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZHAN TINGÖY
- A combined approach of clustering and association rule mining for customer profiling in video on demand services
Başlık çevirisi yok
SİNEM GÜNEY
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM TURHAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERHAT PEKER
- An artificial intelligence based frameworkfor fraud detection in cloud call centers forlow-resourced languages Arabic as a use case
Kullanım örneği olarak düşük kaynaklı Arapça dilleri için bulut çağrı merkezlerinde sahtecilik tespitine yönelik yapay zeka tabanlı bir çerçeve
HANA'A MARATOUQ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR SARISARAY BOLUK
- Bigadiç-Balıkesir jeotermal bölgesel ısıtma sisteminin enerji ve ekserji analizi
Energy and exergy analysis of Bigadic-Balikesir geothermal district heating system
TUĞRUL AKYOL
Doktora
Türkçe
2016
Makine MühendisliğiBalıkesir ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEDRİ YÜKSEL
- Telekomünikasyon sektöründe aboneliklerini iptal edecek müşterilerin yapay öğrenme yöntemleri ile tahmin edilmesi
Churn prediction in telecommunication sector with machine learning methods
AYŞE ŞENYÜREK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELÇUK ALP