Dijital yayıncılıkta içerik izleme oranlarına göre müşteri kümelenmesi

Abstract

Veri madenciliği, veriler içerisinde gizlenen bilgileri ortaya çıkarma sürecidir. Müşterilerin sınıflandırılması, profil çıkarılması, segmentasyonun çıkarılması ve kümeleme analizi şirketler için değerli müşterileri belirlemede kullanılan uygulamalardır. Müşteri segmentasyonun yapılması, grup bazlı pazarlama strateji geliştirilmesini sağlar. Bu tez kapsamında dijital yayıncılık sektöründe hizmet veren bir firmanın kendi kanallarının yayın içeriklerinden yola çıkarak(ulusal kanalların yayın içeriklerini içermiyor), müşterilerin izledikleri içerik türlerinin oranlarına göre kümelenmesi hedeflenmiştir.Çalışma sırasında veri madenciliği kavramı incelenip, veri madenciliğin yöntemlerinden kümeleme analizi kapsamlı şekilde anlatılmış, kümeleme analizi yapılırken kullanılan SPSS ve WEKA programlarından bahsedilmiş ve bir telekomünikasyon firmasına ait örnek data seti alınarak kümeleme analizi yapılmaya çalışılmış ve sonuçlar anlatılmaya çalışılmıştır.

Datamining is a process of finding hidden information from large data. Classification, profiling, segmentation and clustering analysis are datamining applications to define valuable customers for companies. Customer segmentation provides companies to develop marketing programs.The purpose of this thesis is to determine clustering of customers in broadcasting according to content ratings. First of all data mining techniques and clustering analysis are defined.After that, we tell about SPSS and WEKA. These programs are used for clustering analysis. Finally, results of the thesis are discussed and interpreted.