İlaç sektöründe dijital pazarlama faaliyetlerine yönelik CRM uygulamalarına dayalı kümeleme analizi ile müşteri segmentasyonu
Customer segmentation with cluster analysis based on CRM applications for digital marketing activities in the pharmaceutical industry
Yazar: MİNE HIZLI
Danışman: PROF. DR. MEHMET AKSARAYLI
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Ekonometri = Econometrics ; İşletme = Business Administration
Dizin: Kümeleme = Clustering ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Müşteri ilişkileri = Customer relationship ; Müşteri ilişkileri yönetimi = Customer relationships management ; Pazarlama = Marketing ; Pazarlama yöntemleri = Marketing methods ; Sayısal pazarlama = Digital marketing ; Veri madenciliği = Data mining ; Çevrimiçi pazarlama = Online marketing ; İlaç sektörü = Pharmaceutical sector

Özet:
Günümüzde, sağlık sektöründe yapılan dijital pazarlama faaliyetleri stratejik önem taşıyan bir araç haline gelmiştir. Bununla birlikte son yıllarda dijitalleşmenin hız kazandığı ilaç sektöründe, firmalar dijital pazarlama pratiklerini çeşitli veri madenciliği algoritmalari ile birlikte kullanarak tüketicilere kolay ve hızlı bir şekilde ulaşmayı hedeflemektedirler. Bu çalışmada, Türkiye'de faaliyet gösteren uluslararası bir ilaç firmasının dijital pazarlama uygulamaları üzerinden veri madenciliği algoritmaları ile müşteri verilerinin analizi ve segmentasyonu amaçlanmıştır.
Çalışmanın ana odağı olan dijital pazarlama ve CRM üzerinde durularak veri madenciliği kavramları ve algoritmalar detaylı olarak incelenmiştir. Yapılan tez çalışmasında kullanılan veri seti Türkiye'nin birçok ilinde çalışılan hekimlerin dijital pazarlama kanallarına göre ulaşılabilirlik düzeyini göstermektedir. Hekimlerin dijital pazarlama kanallarını kullanım sayılarına göre segmentasyonunun yapılması icin veri madenciliğinin kümeleme analizi algoritmalarından k-ortalamalar algoritması ve iki aşamalı algoritma ile çalışılmıştır. Veri seti SPSS Clementine programında 3 ayrı model için çalıştırılarak elde edilen kümelerin analizi ve hangi müşteri kümesine hangi dijital pazarlama kanalı ile yaklaşım uygulanmasına karar verilmesi hedeflenmiştir. Büyük sayıdaki veri setine analizin uygulanabilirliğini kolaylaştırması ve zaman tasarruf sağlaması sebebiyle ilgili ekip tarafından bu kümeleme çalışmasının sektörel açıdan da oldukça faydalı olduğuna karar verilmiştir. Analiz sonrası elde edilen çıktılar sayesinde firma, müşteri kümelerine uygulayacağı dijital pazarlama faaliyetlerinin seçiminde kolaylık sağlamıştır.
Gizlilik ilkeleri gereği herhangi bir demografik veri veya kişisel bir bilgi kullanılmamış olup yalnızca pazarlama kanallarına erişim sayıları kullanılmıştır. Uygulamada söz konusu veri setinin bilgisayar yardımıyla analizi için SPSS Clementine programından faydalanılmıştır.
Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Kümeleme, Dijital Pazarlama, İlaç Sektöründe Pazarlama, SPSS Clementine, K-means, K-ortalamalar, Müşteri Segmentasyonu.

Abstract:
Nowadays, digital marketing activities in the pharmaceutical industry have become a strategic tool. Besides, in the pharmaceutical industry where digitalization has accelerated in recent years, companies aim to reach out their customers easily and quickly using their digital marketing practices together with various data mining algorithms. This study's aims are, segmentation and analysis of the customers of a leading multinational Pharmaceutical company in Turkey using data mining algorithms.
With emphasis on the main focuses of the study which are, digital marketing and CRM. Concepts of data mining and algorithms are examined in detail. The data set was used in this study shows the accessibility of the healthcare professionals who were based in Turkey according to the digital marketing channels. K-means and two step algorithms were used to be able to segment the healthcare professionals in reference to times of access to the digital marketing channels. The data set was run in SPSS Clementine program for 3 different models and it was aimed to analyze the clusters obtained and to decide which digital marketing channel to approach to which customer set. This clustering study was found to be very useful in the sector as it facilitates the applicability of the analysis to a large number of data sets and saves time. With the outputs obtained from this analysis, the company has benefited from the ease of selection of the digital marketing activities to be applied to the customer clusters. 
In terms of the privacy principles, no demographic data or personal information was used to protect confidentiality of the healthcare professionals and only the numbers of access to the marketing channels were used. In the application, SPSS Clementine program was used to analyze the data set.
Keywords: Data Mining, Clustering, Digital Marketing, Clustering in the Pharmacetical Industry, SPSS Clementine, K-Means, Customer Clustering.