x

ANALİTİK PAZARLAMA SEMİNERLERİ

 

PAZARLAMA ARAŞTIRMALARINDA KONJOİNT ANALİZİ

 

Eğitmen:

 

Doç.Dr. Nihat Taş & Yrd.Doç.Dr. Diren Bulut

 

 

Eğitim Süresi: Tam Gün
 
 
Hedef Kitle: Pazarlama Yöneticileri ve Araştırmaya İlgili İşletmeciler, Akademisyenler

 

Amaç: Pazarlama stratejisi belirlenirken, ürünün/servisin özelliklerinin yanı sıra, hedef müşteri kitlesi için rekabetçi ortamda ve değişken pazar koşulları altında konumlandırma, iletişim ve fiyat politikalarının da dikkate alınması önemlidir. Başarı için, tüketicilerin alternatifler arasından seçimlerini nasıl ve hangi kriterlere göre yaptıklarının öngörülmesi gerekmektedir. Pazarlama dünyasında tüketicilerin karşılaştıkları alternatiflerin her biri, bir çok özellikten oluşan birer profil olarak değerlendirilmektedir. Tüketici, bu özelliklerin bir kısmını dikkate almakta ve değerlendirmekte, buna göre seçimini yapmaktadır. Seçim esnasında tüketici bu özellikler arasında bir denge oluşturmakta, bazılarından ödün vermektedir. Konjoint analizi tüketicilerin seçim sürecini ve karar kriterlerine (ürünün/hizmetin özelliklerine) yaklaşımını modellemek üzere oluşturulan bir teknikler bütünüdür. Günümüzde internet üzerinden, yüz yüze görüşmelerle veya diğer iletişim kanalları kullanılarak konjoint analizi ile her yıl binlerce araştırma yapılmaktadır. Pek çok işletmede, yeni ürün/hizmetin optimum tasarımında, mevcut ürünün/servisin pazarda yeniden konumlandırılmasında, karlılığı arttırıcı fiyat düzeyinin belirlenmesinde, pazar segmentasyonunda, rekabetçi pazarlama stratejilerinin belirlenmesinde vb. konjoint analizi sonuçları kullanılmakta bu sayede rasyonel kararlar alınabildiği gibi, araştırma geliştirme harcamalarında da ciddi tasarruf yapılabilmektedir.

 

Bu eğitimin temel hedefi, katılımcılara konjoint analizinin temel özellikleri ve kullanım olanaklarının, özellikle pazarlama araştırmalarındaki yerinin ve yapılan farklı araştırmalarda analizden nasıl yararlanıldığının açıklanmasıdır. Eğitim sonunda katılımcıların farklı konjoint analizi teknikleri hakkında bilgi sahibi olması, yaygın kullanılan bir tekniği, tasarım aşamasından, sonuçların elde edilmesi ve yorumlanmasına, simülasyon uygulamaları yapılmasına kadar her yönüyle tek başına uygulayabilmesi beklenmektedir. Eğitimde temel olarak IBM SPSS ve/veya MS Office Excel paket programları kullanılacak, conjoint analizi yapılabilecek öne çıkan diğer bazı paket programlar hakkında da kısa bilgi verilecektir.

 

 

 

 
 

Seminer İçeriği:

  1. Konjoint Analizi’nin Pazar Araştırmalarındaki Önemi
  2. Konjoint Analizine Giriş, terminoloji ve tanımlar
  3. Puanlamaya ve Seçime Dayalı Konjoint Modelinde Tasarım
  4. Ürün/Hizmet tasarımında, ürün konumlandırmada ve pazar segmentasyonunda gerçekleştirilen çeşitli conjoint çalışmaları
  5. Fiyat kararlarında, gerçekleştirilen çeşitli conjoint çalışmaları.
  6. Vak’a Çalışması

 

 

PAZARLAMA ARAŞTIRMALARINDA KULLANILABİLİRLİK ANALİZLERİ

Eğitmen: Müge Kabakçı

 

Eğitim Süresi: Yarım Gün
 
 
Hedef Kitle: Pazarlama Yöneticileri ve Araştırmaya İlgili İşletmeciler, Akademisyenler

 

Amaç: Yenilikci bir  ürün veya sistem  tasarımında ürünün pozitif kullanıcı deneyimine dayandırılarak üretilmesi önemli bir rol oynamaktadır. Kullanılabilirlik calışması yapılarak  tasarlanan ürün ve sistemler, kullanıcılar tarafından daha fazla kullanılan, daha güvenli kullanım sağlayan,  sezgisel, etkili ve verimli bir şekilde günlük rutinde herhangi bir aksatmaya neden olmadan kullanılabilen sistemler olarak pazarda yerini daha başarılı bir şekilde almaktadır. Diğer bir taraftan da norm ve direktiflerin getirdiği gereksinimler, gittikce artarak Kullanilabilirlik kavramının ürün tasarımında ve pazarlamasında  yerini almasını ve bunun bir kalite öngörüsü olarak tanımlanmasına  yardımcı olmaktadır.
  Bu seminerde, ihtiyaç analizi ile ürün potansiyelini ortaya çıkaran, değerlendirme ve verifikasyon ile ürüne değer katan, fayda sağlayan Kullanılabilirlik kavramı ve aşamaları ele alınacaktır.
 

Seminer İçeriği:

  1. Kullanılabilirlik Kavramı ve Önemi
  2. Kullanılabilirlik Analizlerinin Ürün Gelistirme Sırasında Sagladıgı Avantajlar:
  3. Kullanilabilirligin Pazarlama Alanında Sagladıgı Avantajlar
  4. Konsept Olusturma
  5. Arastirma Gelistirme
  6. Özetleyici, Biçimlendirici Değerlendirme

 

 

R ile VERİ MADENCİLİĞİ – ANALİTİK PAZARLAMA

Eğitmen: Prof.Dr. M. Erdal BALABAN

 

Eğitim Süresi: Bir gün (9:30- 12:30 , 14:00 – 17:00)
 
 
Hedef Kitle: Pazarlama Yöneticileri ve Araştırmaya İlgili İşletmeciler, Akademisyenler

 

Amaç: Yapay Zeka’nın uzantısında geliştirilmiş ve İleri İstatistik Analizler olarak bilinen Veri Madenciliği yöntemleri  çok disiplinli bir bilim dalı olarak gizli kalmış bilgiyi keşfetme özellikleri ile bilinir. Özellikle büyük verinin (big data) analizinde kullanılan veri madenciliğinin en önemli araçlarından birisi de R Programlama dilidir. Her geçen gün eklenen paketleri ile zenginleştirilen R açık kaynak kodlu bir dil olarak akademik ve iş dünyasında kullanımı giderek artmaktadır. Diğer taraftan günümüzün rekabet ortamı dikkate alındığında büyük veriden öngörüde bulunabilmek ve gizli kalmış bilgiyi çıkarabilmek önem kazanmaktadır.

Bu seminerde pazarlamaya yönelik belirsizliği ortadan kaldıracak sınıflandırma (öngörüde bulunma), müşteri segmentasyonu(kümeleme) ve birliktelik kurallarının kullanıldığı algoritmaların üzerinden geçilerek R Dili ile örnek uygulamalara yer verilecektir. Bir günlük bu seminerin nihayi amacı veri madenciliği yöntemlerinin kullanılmasıyla iş hayatına getirdiği rekabet üstünlüğünün farkındalığını yaratabilmek,  veri madenciliği kullanımına geçişi kolaylaştırmak ve hızlandırmaktır. Bu seminerin katılımcılara en önemli kazancı ise veri madenciliği sürecini nasıl yöneteceklerini ve uygulayacaklarını öğrenmeleri olacaktır.

 
 

Seminer İçeriği:

1.Veri Madenciliği ve Öğrenme Stratejileri

  1. Veri Madenciliği Süreci, Model Kurma ve Performans Ölçümü

3.Ver Madenciliği Yöntemleri

  1. Sınıflandırma
  2. Kümeleme
  3. Birliktelik Kuralları

4.R Programlama Dilinin Genel Yapısı ve Örnek Kodlar

  1. R ve R Studyo Kurulumu
  2. R ile Temel Komut ve Grafik Çizimleri
  3. Veri Seti Okuma ve Veri Tipi Dönüştürme
  4. Veri Setinin Eğitim ve Testi Olarak Ayrılması
  5. Paket Kullanımlarına İlişkin Örnekler

5.Veri Madenciliğini Analitik Pazarlamaya İlişkin Uygulamalar

  1. Müşteri Segmentasyonu
  2. Banka Kredi Riskinin Tahmini
  3. Potansiyel Müşterilerin Öngörülmesi
  4. Satış ve Ürün Analizi

 

MÜŞTERİ SEGMENTASYONUNDA GİZLİ SINIF ANALİZİ: KOTON VAK’ASI

 

Eğitmen: Prof.Dr. Çiğdem Arıcıgil Çilan & Yrd.Doç.Dr. Merve Doğruel Anuşlu

 

Eğitim Süresi: Birgün (9:30- 12:30 , 14:00 – 17:00)
 
 
Hedef Kitle: Pazarlama Yöneticileri ve Araştırmaya İlgili İşletmeciler, Akademisyenler

 

Amaç: Araştırmalarda genellikle PAPI, CATI, CAWI v.b araçlar kullanılarak veya oluşturulan panellerden veri toplanarak veri seti oluşturulmaktadır. Saha araştırmalarında toplanan veriler genellikle kategoriktir. Bu tür veri setlerinin analizinde “Kategorik Veri Analizi” olarak bilinen yöntemler topluluğunun kullanılması uygundur. Temel kategorik veri analizi teknikleri veriyi özetleyen veriler arasındaki ilişkilerin varlığını test eden yöntemleri içerirken, “İleri Kategorik Veri Analizi”, veriler arasındaki ilişkilerin grafiksel gösterimini sağlayan, karmaşık ilişkileri modelleyen, verileri sınıflandıran  yöntemleri içermektedir. Gizli Sınıf Analizi bu ileri yöntemlerden biridir ve müşteri segmentasyonunda etkin çözümler sunmaktadır.

 

Gizli Sınıf Analizi ile müşterilerin kaç segmentte toplandığı ve her bir segmentin toplam müşteriler içersindeki oranı tahmin edilebilmektedir. Bununla birlikte her segmentin özellikleri ayrı ayrı tanımlanmakta böylece araştırma sonunda, genel stratejiler birlikte  her segmente uygun ayrı stratejiler de belirlenebilmektedir. Gizli Sınıf Analizi her sektöre uygulanabilen bir yöntemdir. Bu seminerde  analizin tüm bu özellikleri  KOTON Vak’ası çıktıları üzerinden incelenecektir.

 

 
 

Seminer İçeriği:

  1. Kategorik Veri Kavramı
  2. Ölçek Türleri
  3. Kontenjans Tabloları ve Önemi
  4. Gözlenen ve Gizli (Görüntülemeyen) Değişkenler
  5. Gizli Sınıf Modeli
  6. Gizli sınıf olasılıkları ve koşullu olasılıklar
  7. Modelin Uygunluk Kriterleri/Model Parametrelerinin Testi
  8. KOTON VAK’ASI

 

BÜYÜK VERİ:  VERİNİN NE ÖNEMİ VAR? MÜHİM OLAN…

 

Eğitmen: Dr.Serra Çelik

 

Eğitim Süresi: Yarım Gün (9:30- 12:30)
 
 
Hedef Kitle: Pazarlama Yöneticileri ve Araştırmaya İlgili İşletmeciler, Akademisyenler

 

Amaç: Veriyi yönetmek ve analiz etmek, kurumların her boyutunda büyük zorluklar içeren ancak kurumun stratejilerinin belirlenmesinde önemli kazanç sağlayan bir süreçtir. İşletmeler çoğu zaman müşterileri, ürünleri ve hizmetleri hakkında bilgi üretmekte, bunu gerçekleştirirken de çeşitli zorluklarla karşılaşmaktadırlar. Aynı ürünü aynı şekilde satın alan bir tüketici kitlesine sahip bir işletme için her şey kolaydır. Ancak gerçek hayatta durum bu kadar basit değildir. Günümüzde veri kaynakları çeşitlenmiş, internet aracılığıyla da veri daha kolay ulaşılabilir hale gelmiş olsa da bu süreci değere nasıl dönüştüreceğiz? Bununla ilgili çok fazla kavram, yöntem ve büyük veri analiz aracı bulunmaktadır. Şirketler çoğu zaman bu alana yapacakları yatırımın karşılığını alamama korkusunu  yaşamaktadırlar.

 

Bu seminerde öncelikle hedeflenen, katılımcılara Büyük Veri alanında sıkça karşılaşılan terimler hakkında farkındalık kazandırmak, ulaşılabilir veri kaynaklarını, firmalarının yararına nasıl kullanabileceklerini sunmak ve pazarlama alanında yararlanılacak analiz araç ve yöntemlerin neler olabileceği hakkında bilgi vermektir.

 
 

Seminer İçeriği:

  1. Büyük veri kavramı (Veriden Bilgiye dönüşüm sürecinde nerede?)
  2. Verinin evrimi
  3. Örneklem mi? Tam sayım mı? Pazarlama araştırmalarına devam mı?
  4. Büyük Veri’de etik sorunu
  5. Geleceğin mesleği “Veri Bilimci”
  6. Büyük veri pazarlama uygulama örnekleri
  7. Büyük veri analizinde yardımcı araçlar