Mohieldin, Tarteel Awad Gadin2022-11-012022-11-012022https://katalog.ticaret.edu.tr/e-kaynak/tez/89765.pdfhttps://hdl.handle.net/11467/5401Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Ticaret Üniversitesi -- Kaynakça var.ÖZET Her yıl, dijital pazarlama sürecinin gidişatını değiştiren ve pazarlamacıların işlerini yapmalarını ve zamandan sürekli tasarruf etmelerini kolaylaştıran bir dizi yeni trend ortaya çıkmaktadır. Büyük veri, dijital pazarlamayı büyük ölçüde etkileyen ve gelecekte de etkisini sürdürmesi beklenen en önemli yeni trendlerden biridir. Bu tez, potansiyel fırsatları, faydaları ve zorlukları tartışarak dijital pazarlama stratejilerinde büyük veri analitiğinin rolünü tanımlamaya amaçlamıştır. Bu tez, çalışma alanında önceki literatürü incelenerek sistematik inceleme metodolojisine dayanmaktadır. literatürden elde edilen sonuçlar, “Gartner” tarafından geliştiren “Analitik Üstünlük Modelinin” dijital pazarlamada büyük veri analitiğini uygulamak için en etkili ve kapsamlı çerçeve olduğunu göstermiştir. Literatür ayrıca, dijital pazarlamada, (müşteri deneyimini iyileştirme, rakipleri ölçme ve analiz etme, inovasyon ve ürün geliştirme. vb. ) dahil olmak üzere büyük veri analitiğinin birçok uygulamasını bulunmuştur. bununla birlikte tez, şirketlerin genellikle, müşteri bilgilerini geliştirmek, yüksek düzeyde özelleştirilmiş promosyon içeriği sağlamak, satışları artırmak ve dijital pazarlama kampanyalarının etkinliğini ölçmek gibi farklı pazarlama kararlarının doğruluğunu artırmak için büyük verileri kullandığını keşfetmiştir. Tez ayrıca, büyük veri kullanımının karşı karşıya olduğu birçok zorluğun olduğunu ve bu zorlukların (verilerle ilgili zorluklar, teknik zorluklar ve insani zorluklar) olarak ayrıldığını da ortaya koymuştur. Bu tez, gelecekteki araştırmacıların büyük veri analitiğini dijital pazarlamada ne ölçüde kullandıklarını görmek için Türk şirketleri üzerine bir saha çalışması yürütmeleri için teorik bir temel sağlayacaktır. Anahtar Kelimeler: Büyük Veri, Büyük Veri Analitiği, Büyük Veri Uygulamaları, Dijital Pazarlama, Dijital Pazarlama Stratejileri, Sosyal Medya ABSTRACT Every year, a set of new trends arise that change the course of the digital marketing process and make it easier for marketers to do their work and save time continuously. One of the most critical new trends that have greatly influenced digital marketing and are expected to sustain its impact in the future is Big Data. This dissertation aimed to outline the role of big data analytics in digital marketing strategies by discussing potential opportunities, benefits, and challenges. This thesis was based on the systematic review methodology by reviewing the previous literature in the study area. The results obtained from the literature proved that the “Analytical Excellence Model” developed by “Gartner” is the most effective and comprehensive framework for applying big data analytics in digital marketing. The literature also showed various applications of big data analytics in digital marketing, including (improving customer experience, measuring and analyzing competitors, innovation and product development. etc). The thesis also discovered that companies regularly employ big data to improve the accuracy of different marketing decisions, such as enhancing customer knowledge, providing highly customized promotional content, increasing sales, and measuring the effectiveness of digital marketing campaigns. Furthermore, the thesis revealed that there are multiple challenges related to the use of big data and these challenges are divided into data-related challenges, technical challenges, and human challenges. This thesis will provide a theoretical base for future researchers to conduct a field study on Turkish companies to examine to what extent they are using big data analytics in digital marketing. Keywords: Big Data, Big Data Analytics, Big Data Applications, Digital Marketing, Digital Marketing Strategies, Social Media İÇİNDEKİLER ÖZET. iii ABSTRACT. iv TEŞEKKÜR / İTHAF . v İÇİNDEKİLER. vi TABLOLAR LİSTESİ . xi ŞEKİLLER LİSTESİ. xii KISALTMALAR LİSTESİ. xiii GİRİŞ. 1 BİRİNCİ BÖLÜM ÇALIŞMANIN GENEL ÇERÇEVESİ 1. 1. Tezin Amacı . 4 1. 2. Tezin Soruları. 4 1. 3. Tezin Önemi. 5 1. 4. Metodoloji . 5 1. 4. 1. Veri Toplama . 6 1. 4. 2. Veri Analizi. 6 1. 5. Tez Kapsamı ve Kısıtları . 6 1. 6. Etik Hususlar. 7 İKİNCİ BÖLÜM BÜYÜK VERİ: KAVRAMI V KAPSAMI 2. 1. Büyük Veri Tanımı. 8 2. 2. Büyük Veri’nin Özellikleri . 9 2. 2. 1. Hacim (Volume). 10 2. 2. 2. Hız (Velocity). 10 2. 2. 3. Çeşitlilik (Variety) . 10 2. 2. 4. Doğruluk (Veracity). 11 2. 2. 5. Değer (Value). 11 2. 2. 6. Görselleştirme (Visualization) . 11 2. 2. 7. Değişkenlik (Variability) . 11 2. 2. 8. Oynaklık (Volatility). 12 2. 3. Büyük Veri Kaynakları . 13 2. 3. 1. Harici Veri Kaynakları. 14 2. 3. 1. 1. Sosyal Medyadan Üretilen Veriler. 14 2. 3. 1. 2. Nesnelerin İnterneti (IoT). 14 2. 3. 1. 3. Pazarlama Araştırması Verileri . 14 2. 3. 2. Dâhili Veri Kaynakları. 15 2. 4. Büyük Veri Türleri . 15 2. 4. 1. Yapılandırılmış Veriler . 15 2. 4. 1. 1. Makine Tarafından Oluşturulan Veriler. 15 2. 4. 1. 2. İnsan Tarafından Oluşturulan Veriler. 16 2. 4. 2. Yapılandırılmamış Veriler . 17 2. 4. 2. 1. İnsan Tarafından Oluşturulan Yapılandırılmamış Veriler. 17 2. 4. 2. 2. Makine Tarafından Oluşturulan Yapılandırılmamış Veriler . 17 2. 5. Büyük Verinin Uygulama Alanları. 18 2. 5. 1. Sağlık Hizmetlerinde Büyük Veri. 18 2. 5. 2. Büyük Veri ve Finans Dünyası . 19 2. 5. 3. Eğitim ve Büyük Veri . 19 2. 5. 4. Telekom Sektöründe Büyük Veri. 20 2. 5. 5. Büyük Veri ve Gıda Endüstrisi . 20 2. 5. 6. Perakende Sektöründe Büyük Veri . 20 2. 5. 7. Devlet Sektöründe Büyük Veri . 21 2. 5. 8. Üretimde Büyük Veri. 21 2. 5. 9. İşletme ve Pazarlamada Büyük Veri . 21 2. 6. Büyük Veri Analitiği: Nedir ve Neden Önemlidir? . 22 2. 6. 1. Büyük Veri Analitiğinin Teorik Temelleri . 22 2. 6. 2. Büyük Veri Analizi Türleri . 23 2. 6. 2. 1. Betimsel Analitik / Discrptive Analytics. 24 2. 6. 2. 2. Teşhis Analitik / Diagnostic Analytics. 24 2. 6. 2. 3. Tahmin Analitiği / Predictive Analytics. 25 2. 6. 2. 4. Kuralcı Analitik / Prescriptive Analytics . 25 2. 6. 3. Büyük Veri Analiz Teknikleri. 25 2. 6. 3. 1. MapReduce. 26 2. 6. 3. 2. Büyük Tablo (Big Table). 26 2. 6. 3. 3. Hadoop . 26 2. 6. 4. Geleneksel Veri Analitiği ve Büyük Veri Analitiği . 27 ÜÇÜNCÜ BÖLÜM DİJİTAL PAZARLAMA: İLKELER VE KAVRAMSAL ÇERÇEVE 3. 1. Pazarlamanın Evrimi. 29 3. 2. Geleneksel Pazarlama . 30 3. 3. Dijital Pazarlama . 31 3. 4. Dijital Pazarlamanın Unsurları . 34 3. 4. 1. Çevrimiçi Reklamcılık . 34 3. 4. 2. E-posta Pazarlama. 34 3. 4. 3. Sosyal Medya . 34 3. 4. 4. Mobil Pazarlama . 35 3. 4. 5. Satış Ortaklığı (Affiliate) Pazarlaması . 35 3. 4. 6. Arama Motoru Optimizasyonu (SEO) . 35 3. 4. 7. İçerik Pazarlaması . 36 3. 4. 8. Viral Pazarlama. 36 3. 5. Geleneksel Pazarlama ile Dijital Pazarlamanın Karşılaştırması. 36 3. 6. Dijital Pazarlama Stratejisi. 40 3. 6. 1. Dijital Pazarlama Stratejisinin Temel Kavramları ve Unsurları . 40 3. 6. 1. 1. Pazarlama Araştırması. 40 3. 6. 1. 2. Segmentasyon Hedefleme ve Konumlandırma . 42 3. 6. 1. 3. Tüketici Davranışları. 43 3. 6. 1. 4. Pazarlama Karması. 46 3. 6. 1. 4. 1. Ürün . 46 3. 6. 1. 4. 2. Fiyat . 46 3. 6. 1. 4. 3. Tanıtım. 47 3. 6. 1. 4. 4. Yer . 47 3. 7. İnovasyon ve Dijital Pazarlama. 47 3. 7. 1. Yapay Zeka . 49 3. 7. 2. Pazarlama Teknolojilerinin Entegrasyonu . 49 3. 7. 3. Sanal ve Artırılmış Gerçeklik. 49 3. 7. 4. Robot Sesleri . 50 3. 7. 5. Nesnelerin İnterneti (IoT) . 50 DÖRDÜNCÜ BÖLÜM BÜYÜK VERİ ANALİTİĞİNİN DİJİTAL PAZARLAMA STRATEJİLERİ ÜZERİNDEKİ ROLÜ 4. 1. Büyük Veri Çağında Dijital Pazarlama . 51 4. 1. 1. Veri Odaklı Dijital Pazarlama. 52 4. 2. Dijital Pazarlamada Büyük Veri Analitiğinin Uygulamaları. 54 4. 2. 1. İnovasyon ve Ürün Geliştirme . 54 4. 2. 2. Kişiselleştirilmiş Pazarlama ve Hedefli Reklamlar. 60 4. 2. 3. Fiyat Optimizasyonu ve Satışları Artırma. 65 4. 2. 4. Daığtım ve Depolama . 68 4. 2. 5. Müşteri Deneyimi Geliştirme. 69 4. 2. 6. Gerçek Zamanlı Tahmine Dayalı Analitik. 74 4. 2. 7. Bütçe Optimizasyonu . 78 4. 2. 8. Rakip Analizi . 79 4. 2. 9. Pazarlamanın Kampanyalarının Sonuçlarını Ölçme . 80 4. 3. Dijital Pazarlamada Büyük Veri Kullanmanın Zorlukları. 82 4. 3. 1. Büyük Veri Kullanmanın Veriyle İlgili Zorlukları . 82 4. 3. 1. 1. Veri Hacmi . 83 4. 3. 1. 2. Gizlilik ve Bireysel Özgürlüğü. 84 4. 3. 1. 3. Veri Güvenliği . 86 4. 3. 2. Büyük Veri Kullanmanın Teknolojiyle İlgili Zorlukları. 87 4. 3. 2. 1. Veri Sistemlerin Çeşitliliği . 87 4. 3. 2. 2. Veri Analiğtinin Teknolojilerinin Farklılığı ve Modernliği . 88 4. 3. 2. 3. Departmanlar Arası İşbirliği. 89 4. 3. 3. Büyük Veri Kullanmanın İnsanlarla İlgili Zorlukları . 89 4. 3. 3. 1. Yetenek Yönetimi. 90 4. 3. 3. 2. Liderlik . 90 4. 3. 3. 3. Karar Verme Prosedürü. 91 4. 3. 3. 4. Kurumsal Kültürü. 91 4. 3. 3. 5. Büyük Verinin Sorumlu Kullanımı . 91 4. 4. Büyük Verilerin Gelecekteki Beklentileri. 93 4. 5. Büyük Veri Kullanan Dijital Pazarlamanın Geleceği. 94 SONUÇ VE ÖNERİLER. 97 KAYNAKLAR. 99trinfo:eu-repo/semantics/openAccessMaster Thesis1111728024