Geri Dön

Pazarlama segmentasyon modellerinin karşılaştırılması üzerine biyoteknoloji sektöründe bir uygulama

An application in the biotechnology sector on the comparison of marketing segmentation models

  1. Tez No: 863327
  2. Yazar: EBRU SARIOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET NURİ İNEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoteknoloji, İstatistik, İşletme, Biotechnology, Statistics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Günümüzde artan rekabet, firmaların müşteri bağlılığını artırmak için daha fazla çaba sarf etmesini gerektirmektedir. Birçok firma, müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) uygulamalarına önemli yatırımlar yaparak müşteri ihtiyaçlarındaki değişiklikleri izlemek, kişiselleştirilmiş hizmetler sunmak, rakiplerinden farklılaşmak ve rekabet avantajı elde etmek için çalışmaktadır. Bu amaçla, RFM (Recency, Frequency, Monetary) analizi müşteri verilerini etkili bir şekilde sınıflandırmak için büyük bir öneme sahiptir. RFM, müşterinin ne kadar yakın zamanda alışveriş yaptığı ne sıklıkta alışveriş yaptığı ve ne kadar harcadığı gibi kriterlere dayanarak müşterileri segmentlere ayırır. Geleneksel RFM yöntemi farklı yönlere genişletilerek daha ayrıntılı segmentasyonlar geliştirilmiştir. Bu genişletmeler, müşteri ilişkisinin uzunluğu (Length) ve ürün çeşitliliği (Variety) kriterleri eklenerek LRFM (Length, Recency, Frequency, Monetary) ve RFMV (Recency, Frequency, Monetary, Variety) yöntemleri ortaya çıkmıştır. Geleneksel olarak kabul edilen RFM yöntemi ile genişletilerek oluşturulan her bir yöntem kıyaslanacaktır. Çalışmada bu analizler biyoteknoloji sektörüne ait müşteri verileri üzerinden elde edilecektir. Analizler sonucunda müşterilere uygulanması gereken hangi pazar stratejilerinin daha etkili olabileceği ve sektör için hangi yöntemin daha etkili sonuç vereceğini göstermek hedeflemiştir. Yöntemlerin hepsini bir arada göstererek her bir yöntemin artı eksi yönleriyle firma için değerlendirebilmesi, planlayacağınız stratejilere daha kolay karar verilmesi, firmanın ne tür hizmetler sunması gerektiği, nasıl farklılaşabileceği gibi birçok konuda firmaya yanıtlar sunarak analiz sonuçlarının uygulanabilir planlar haline getirilmesi hedeflenmiştir.

Özet (Çeviri)

In the contemporary business landscape, intensifying competition necessitates companies to exert more effort in enhancing customer loyalty. Many firms invest significantly in Customer Relationship Management (CRM) applications to monitor changes in customer needs, provide personalized services, differentiate themselves from competitors, and gain a competitive advantage. In this regard, Recency, Frequency, Monetary (RFM) analysis holds paramount importance in effectively classifying customer data. RFM segments customers based on criteria such as how recently they made a purchase, how frequently they make purchases, and how much they spend. The traditional RFM method has been expanded in various directions to develop more detailed segmentation. These extensions include adding criteria such as the length of the customer relationship (Length) and product variety (Variety), giving rise to methods like LRFM (Length, Recency, Frequency, Monetary) and RFMV (Recency, Frequency, Monetary, Variety). Each method, whether traditional RFM or its extended counterparts, will be compared in this study. The analysis will be conducted using customer data from the biotechnology sector. The aim is to determine which market strategies may be more effective for applying to customers and which method yields more effective results for the industry. By presenting and evaluating each method together, the analysis seeks to provide insights for the company to make informed decisions on strategies. This includes assessing the strengths and weaknesses of each method, facilitating easier decision-making for planned strategies, guiding the company on the types of services it should offer, and identifying avenues for differentiation. The ultimate goal is to transform the analysis results into actionable plans that can guide the company in various aspects, such as determining the most effective marketing strategies and services to offer in the biotechnology sector.

Benzer Tezler

  1. A psychographic view of market segmentation: Introducing a new paradigm: Enneagram

    Pazar segmentasyonuna psikografik bir bakış: Yeni holistik bir paradigma: Enneagram

    MEHMET FATİH KARAKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    İşletmeYeditepe Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    DR. YUSUF CAN ERDEM

  2. Mağaza yeri faktörlerinin yetkili bayi satış performansı üzerindeki etkileri: Dayanıklı tüketim sektöründe bir uygulama

    The effects of store location factors on the sales performance of authorized dealers: An application in consumer durables industry

    FATMA TUĞBA KARAHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET TIĞLI

  3. Müşteri kayıp analizi: Hava yolu sektöründe bir uygulama

    Customer churn analysis: An application in airline industry

    FATMA KAPTAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Sivil Havacılıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM

  4. E-ticaret platformlarında satış yapan zanaat girişimcilerinin iş modellerinin analizi

    Analysis of business models of craft entrepreneurs selling on e-commerce platforms

    İBRAHİM KÜRŞAT YÜCETÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İşletmeKTO Karatay Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAFİZE UFUK KORKMAZ

  5. Sigortacılık sektöründe müşteri ürün eğilim modellemesi

    Customer product propensity modeling in the insurance industry

    İBRAHİM FURKAN AKYÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikMarmara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİRSEN EYGİ ERDOĞAN