Publication: Veri madenciliği ile markaların dijital pazarlama kanallarının performansının değerlendirilmesi üzerine bir uygulama
| dc.contributor.advisor | İNEL, Mehmet Nuri | |
| dc.contributor.author | Eti, Serkan | |
| dc.contributor.department | Marmara Üniversitesi | |
| dc.contributor.department | Sosyal Bilimler Enstitüsü | |
| dc.contributor.department | Sayısal Yöntemler Bilim Dalı | |
| dc.contributor.department | İşletme Anabilim Dalı | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-13T08:16:21Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | Pazarlama, müşterilerin, markaların ürün veya hizmetleri ile ilgilenmesini sağlama sürecidir. Geleneksel pazarlama yöntemlerinde, pazar araştırmaların yapılması, hedef kitlelerin tespiti ve analiz edilmesiyle ilgilerinin belirlenmesi hem maliyetli hem uzun bir süreç iken internetin yaygınlığının artması ile bu süreç kısaltılabilmiştir. Verinin çeşitliliği, büyüklüğü ve yoğunluğundan dolayı kanallardan sağlanan verilerin analizinde veri madenciliği vazgeçilmez bir hale gelmiştir. Bundan dolayı çalışmanın amacı, markaların dijital pazarlama kanallarının veri madenciliği teknikleri yardımıyla değerlendirmektir. Böylelikle ele alınan markaların, dijital kanallardaki etkinliğini ve performansını ölçülebilir hale getirebilecektir. Oluşturulacak sistemsel uygulama yardımıyla belirli periyodlarda sektör dinamiklerindeki değişimleri kanal bazında ve anlık olarak analitik olarak takip edebileceklerdir. Bunun sonucunda markalar pazarlama stratejilerini ve odaklanma noktalarını hızlı bir şekilde güncelleyebileceklerdir. KNIME programına entegre olarak API ve Python kütüphaneleri yardımıyla, Facebook, Instagram, Youtube, Twitter ve Google Haberler’den veriler çekilmiştir. Gönderilerdeki istatistiklerin yanı sıra, metinler metin analizi yöntemlerinden duygu analizi ile resimler için de resim analizi ile incelenmiştir. Analizin sonucunda hem kanal bazından hem toplam dijital pazarlama bazında ele alınan hastaneler sıralanmıştır. Bazı hastanelerin sadece bir dijital pazarlamaya önem verdiği bazı hastane işletmelerinin ise dijital pazarlamayı dikkate almadıkları görülmüştür. Ayrıca yapılan metin ve resimdeki nesne tespiti sonucunda ise, “Meyve”, “Vitamin” gibi kelimelerin beğenileri artırırken “Riskli” kelimesinin katsayısı negatif olarak hesaplanmıştır. Beslenme uzmanlarının meyveler ve vitaminler hakkında bilgilendirici röportajların yer aldığı paylaşımlarda bulunulması tavsiye edilmektedir. Ayrıca, yapılan analizler sonucunda üroloji alanının çıkması sebebiyle, üroloji uzmanları bilgilendirme videoları çekilebilir veya bu hastalık için geliştirilen en son teknolojik tedavi yöntemleri vurgulanabilir. Bu birimde yapılan son çalışmalar ve gelişmeler hakkında bilgiler ve reklamlar üretilebilir. | |
| dc.description.abstract | Marketing is the process of getting the customer interested in the products or services of the brands. In traditional marketing methods, while conducting market research, identifying the target audience and determining their interest by analyzing it is both a costly and long process, it does not take a long time with the increase in the prevalence of the internet. Due to the diversity, size and density of the data, data mining has become indispensable in the analysis of the data obtained from the channels. Therefore, the aim of the study is to evaluate the digital marketing channels of brands with the help of data mining techniques. Thus, it will be able to measure the effectiveness and performance of the brands under consideration in digital channels. With the help of the systematic application to be created, they will be able to follow the changes in the dynamics of the sector in certain periods analytically on a channel basis and instantaneously. As a result, brands will be able to quickly update their marketing strategies and focus. Data were extracted from Facebook, Instagram, Youtube, Twitter and Google News with the help of API and Python libraries integrated into the KNIME program. In addition to the statistics in the posts, the texts were analyzed with sentiment analysis, one of the text analysis methods, and picture-in-picture analysis. As a result of the analysis, the hospitals that were considered both on the basis of channels and on the basis of total digital marketing were listed. It has been observed that some hospitals attach importance to only one digital marketing, while some hospital businesses do not consider digital marketing. In addition, as a result of the object detection in the text and picture, words such as Fruit and Vitamin increased the likes, while the coefficient of the word Risky was calculated as negative. It is recommended to share informational interviews with nutritionists about fruits and vitamins. In addition, due to the emergence of the field of urology as a result of the analyzes, informative videos of urology specialists can be taken or the latest technological treatment methods developed for this disease can be emphasized. Information and advertisements can be produced about the latest studies and developments in this unit. | |
| dc.format.extent | X, 90 s. | |
| dc.identifier.uri | https://katalog.marmara.edu.tr/veriler/yordambt/cokluortam/2B/617248208ac64.pdf | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11424/281280 | |
| dc.language.iso | tur | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | Business | |
| dc.subject | Data mining | |
| dc.subject | Digital Marketing | |
| dc.subject | Dijital Pazarlama | |
| dc.subject | Electronic commerce | |
| dc.subject | Elektronik ticaret | |
| dc.subject | Image Mining | |
| dc.subject | Internet marketing | |
| dc.subject | Internette pazarlama | |
| dc.subject | İşletme | |
| dc.subject | Markalar | |
| dc.subject | Metin Madenciliği | |
| dc.subject | Resim Analizi Data Mining | |
| dc.subject | Social Media | |
| dc.subject | Sosyal Medya | |
| dc.subject | Text Mining | |
| dc.subject | Trademarks | |
| dc.subject | Veri madenciliği | |
| dc.title | Veri madenciliği ile markaların dijital pazarlama kanallarının performansının değerlendirilmesi üzerine bir uygulama | |
| dc.type | doctoralThesis | |
| dspace.entity.type | Publication |
