1. VERĠ TABANLI PAZARLAMA

2. VERĠ TABANLI PAZARLAMANIN
TANIMI
 Veri tabanlı pazarlama,posta,telefon,satış gücü,e-posta
gibi hedef kitleye bireysel olarak ulaşabilecek iletişim
araçlarından yararlanan ve pazarlama iletişiminde interaktif
bir yaklaşım olduğu belirtilmiştir.

3. VERİ TABANLI PAZARLAMA
Günümüz pazarlama stratejilerin amacı,müşteri istek ve ihtiyaçlarını
öğrenmek ve bu yönde çözümler üretmektir. Müşteriden gelen bilgiler
teknolojinin yardımı ile toplanmakta ve saklanmtaktadır. Daha sonra karar
vericiler tarafından bu bilgiler değerlendirilmekte, sorunlar tespit edilmekte ve
optimum çözümler en kısa zamanda ortaya çıkarılmaktadır. Bu çözümlerin
işletmeye kar getirmesi ve sadık müşteriler yaratması beklenmektedir.Bilginin
rekabette bu kadar önemli olduğu günümüzde veri tabanlı pazarlama
da, modern pazarlama stratejileri arasında yerini kolaylıkla almaktadır..Bu
bölümde genel olarak veri tabanlı pazarlama kavramı,bu kavramın gelişim
süreci,işletmeye sağladığı avantaj ve dezavanatajlarından bahsedilmektedir.

4. VERİ TABANLI
PAZARLAMANIN AMAÇLARI
•Mevcut müĢterilerin karakteristik özellikleri ve satın alma alıĢkanlıklarını
öğrenmek,bu bilgileri veri tabanlarına saklayarak gelecekteki stratejilerde
kullanmak,
•Mevcut müĢterilerin karakteristik özellikleri ve satın alma alıĢkanlıkları
ıĢığında olası müĢterileri tespit etmek, bu müĢterilere yönelik stratejiler
geliĢtirmek,
•Bir mal veya hizmetin pazarlanması sırasında doğru zamanda, doğru
insana, doğru mesajlarla ulaĢılmasını sağlamak,
•Pazarlama bütçesinin daha etkin bir Ģekilde kullanılmasını sağlamak,
•MüĢterilerle uzun dönemli iliĢkiler kurarak müĢteri kazanma maliyetlerini
azaltmaktır.

5. VERİ TABANLI
PAZARLAMANIN GELİŞİMİ
Literatüre bakıldığında, internetten pazarlama, veri tabanlı
pazarlama, dükkansız perakendecilik ve diyalog pazarlaması
kavramları çok sık olmasa da doğrudan pazarlama yerine
kullanılan kavramlardır.
Tarihsel süreçte ilk doğrudan pazarlama çalıĢması, posta ile
satıĢ veya posta sipariĢi ile satıĢ çalıĢmasıdır. Posta ile satıĢın
baĢlama nedeni, satıĢlarda katalogların kullanımıdır.

7. VERĠ TABANLI PAZARLAMANIN
AVANTAJLARI

8.  Geleneksel pazarlamada mesajlar kitlelere yöneliktir.Veri tabanı ile
kitlesel mesajlardan bireye yönelik mesajlara geçilmiĢtir.Diğer bir
ifadeyle veri tabanlı pazarlama bire bir iletiĢime imkan vermektedir.
 .
 Veri tabanlıpazarlama sayesinde uzun zamandır mal veya hizmet
alamamıĢ müĢteriler de belirlenebilmekktedir.Veri tabanın faydası iĢte
bu noktadan sonra tam olarak anlaĢılmaktadır.Pasif(AlıĢveriĢ
yapmayan ) müĢteriler tespit edildikten sonra bu müĢterilerin neden
pasif duruma düĢtüklerini araĢtırılabilmektedir.

9.  Kitlesel bir anlayıĢla tutundurma stratejisi uygulayan pazarlamacılar genelikle
müĢterileri hakkında çok az bilgiye sahiptirler.(Demografik yaĢ,cinsiyen v.s
psikografik) Ama iyi iĢleyen bir veri tabanı programı sayesınde ,müĢteriler
hakkıda birçok bilgi elde edilmektedir.Bu sayede pazarlamacılar ,kolay ve
düzenli bir Ģekilde müĢterileri hakkında bilgilere eriĢilebikmektedir.(Üner
2002:85)
 Veri tabanlı pazarlama mevcut müĢterilerin geçmiĢ davranıĢlarına veya
deneyimlerine bakılarak gelecekteki davranıĢları tahmin edilebilmektedir

10. SADAKAT KARTLARI

11.  Veri tabanlı pazarlama sistemini kurmak maliyetli bir iĢtir.ĠĢletmenin bilgisayar, veri tabanı
yazılımları, istatistiksel programlar ve yetiĢmiĢ personel istihdamı için yatırım yapması gerekmektedir.
ĠĢletme, gerekli alt yapı için sistemin büyüklüğüne göre para harcamaktadır.Veri tabanına yapılan
yatırımın geri dönüĢünü tahmin edebilmesi için gerekli analizi yapmalıdır.
 Veri tabanları müĢterilerle iliĢki kurmada ve liĢkiyi geliĢtirmede kullanıldığı gibi doğru olmayan,etkisiz
ve etik dıĢı da kulanılabilmektedir.ĠĢletmeler veri tabanlarını,müĢterilerin alıĢ veriĢ sırasında doğru
karar vermelerine yardımcı olmada ve kolay alıĢveriĢ sırasında doğru karar vermelerine yardımcı
olmada ve kolay alıĢ veriĢ yapmaları için onlara yardım etmede veya insanların hayatlarına izinsizce
girerek de kullanabilmktedirler.Bu dueum müĢteri memnuniyetsizliğine yol açacaktır.
VERĠ TABANLI PAZARLAMANIN
DEZAVANTAJLARI

12. VERĠ TABANLI PAZARLAMA
STRATEJĠSĠ
Strateji, pazarlama hedeflerine ulaĢabilmek amacıyla, pazarla uzun ve
vadeli etkileĢim içerisinde olma yoludur.Strateji, müĢteri ihtiyaçlarını
karĢılayabilmek için ürün geliĢtirmek ve hedef kitlenin zihninde ürün
konumlandırmak süreçlerinden oluĢur.Ġlgili veri tabanı geliĢtirme
sürecinin,pazarlama stratejisinin arz ettiği önemi gösterebilmek için ,bazı
genel pazarlama stratejileri üzerinde durulacaktır.Bunlar,pazara nüfuz
etme,Pazar geliĢtirme,ürün geliĢtirme ve çeĢitlendirme stratejileridir.

14. PAZARA NÜFUZ STRATEJĠSĠ
Pazara nüfuz etme stratejisi, mevcut müĢteriler ile karakteristik
benzerliklere sahip, olası müĢteriler için yeni ürün kullanım alanları
oluĢturma sürecini kapsamaktadır. Pazara nüfuz etme
stratejisinde, ürünler üzerinde değiĢiklik yapılmamaktadır. Bu strateji
sürecinde daha çok müĢteri iliĢkileri programları üzerinde
durulmaktadır. Mevcut müĢterilerle uzun vadeli iliĢki
geliĢtirilerek, tekrarlanan satın alım iĢlemlerinin arttırılması
amaçlanmaktadır.

15. PAZAR GELĠġTĠRME STRATEJĠSĠ
ĠĢletmenin var olan ürünlerini yeni pazarlara sunma
sürecini içermektedir.

16. ÜRÜN GELĠġTĠRME
STRATEJĠSĠ
Mevcut pazarlar için yeni ürünler geliĢtirme
sürecini kapsamaktadır. Mevcut müĢterilerin
sahip oldukları hobilerin ve gerçekleĢtirdikleri
etkinliklerin keĢfedilmesi, ürün geliĢtirme
sürecinde bazı temel ipuçları sağlamaktadır.

17. ÇEġĠTLENDĠRME STRATEJĠSĠ
ĠĢletmelerin yeni pazarlara, yeni ürünler ile
girmesi Ģeklinde uyguladıkları stratejilerdir.
ÇeĢitlendirme stratejisi, tüm stratejiler içinde en
riskli olanıdır, çünkü iĢletme aĢina olduğu
pazarlardan ve ürünlerden uzaklaĢtırmıĢtır.

18. PAZARLAMA KARMASI
Pazarlama karması pazarlama literatüründe kullanılan temel kavramlardan
biridir. Bu kavram, 1962’de N.H. Bordon tarafından geliĢtirilmiĢ daha sonra dört
pazarlama (4p) faaliyeti olarak sembolleĢtirilmiĢtir. Bunlar;
ürün, fiyat, tutundurma ve dağıtımdır.Veri tabanları pazarlama yöneticisine
pazarlama karmasının uygulanmasında birçok avantaj sunmaktadır.ĠĢletme
doğru kiĢiye,doğru zaman ve yerde,doğru ürünle buluĢma imkanı
vermektedir.Ayrıca ürün hakkındaki geri bildirim,veri tabanına aktarılmakta
pazarlama yöneticisi de hızlı bir Ģekilde gerekli kararları almaktadır.Bu durum
iĢletme performansını olumlu yönde etkilemektedir.

19. DAĞITIM
Dağıtım sistemleri, ürünlerin tüketicilere ulaĢtırması sürecini yönlendiren
faaliyetler bütünüdür. Pazarlamacı veri tabanı sayesinde olası müĢteri listesi ile
doğrudan temas kurarak yeni müĢteri hedeflemesi yapabilir. Bu olası
müĢteriler,iĢletmenin mevcut dağıtım kanaları ile kolaylıkla temas kuramayabilir
veya söz konusu ürün için farklı alternatifler arayabilir.Ġnternet tic. Ġçin geliĢtirilen
veritabanları,alternatif yolar arayan müĢterilerin ihtiyaçlarını giderecek
niteliktedirler.Veritabanı aynı zamanda kanal üyelerinin performanslarını ölçmek
üzerede kullanılabilr.

20. TUTUNDURMA
Tutundurma, kısaca mal ve hizmetler hakkındaki bilgileri
müĢterilere iletme olarak tanımlanmaktadır.Veritabanı
yardımıyla pazarlamacı belirli bir hedef grubun aradığı yararlar
temelinde iletiĢim politikaları geliĢtirebilir.Örneğin:yeni bir
müĢteri bölümü,ürünün modaya uygunluğu yerine dayanıklılığı
konusunda belirli beklentilere sahip olabilir.Bununla beraber
kiĢinin bilgileri veri tabanında saklanmakta,kiĢisel mesajlar bu
bilgilere dayanarak oluĢturulmaktadır

21. FĠYAT
Fiyat pazarlama karmasının önemli bir elemanı olup, karı
doğrudan etkilemektedir.Veritabanı pazarlama yöneticisine fiyat
belirlemede ve fiyatla ilgili diğer politikalarda kolaylık
sağlamaktadır.Veritabanlı pazarlamada fiyat seviyesi pazarlamacılar
tarafından sistematik olarak test ve kontrol edilmektedir.MüĢterinin
satın alma gücü,geliri,ürüne olan talebi gibi bilgiler müĢteri veribanında
bulunmakta ve pazarlamacılara ürünün fiyat politikasında yardımcı
olmaktadır.Ayrıca ilk gelen müĢteri ile çok satın alan müĢteri gibi özel
müĢteri guruplarına indirim ve diğer özel fiyat koĢulları
sunulabilmektedir.

22. MAMUL
Pazarlama karması elemanlarından mal ve hizmetlerin
maddi veya maddi olmayan tüm özelliklerini temsil
etmektedir.Veritabanı,pazarlamacıya ürün test etme avantajı
sağlar.Bu üstünlük ile pazarlamacı ürün geliĢtirme stratejileri
üzerinde ince ayarlar yapabilir ve müĢteri özelliklerine göre yeni
ürünler sunacak üretim programları geliĢtirebilir.Örneğin,golf
aletleri satan bir firma yaptığı vertabanı analızı ile müĢteri
grubunun aynı zamanda seyahat ile de ilgilendiğini görebilir ve
hazırladığı çeĢitli golf temeli seyahat programlarını sınayarak
ürün geliĢtirme stratejisine baĢlayabilir.

23. PAZAR BÖLÜNMESĠ VE
HEDEF PAZAR SEÇĠMĠ
Hedef pazar,iĢletmesinin hitap edeceği nispeten benzer
özelliklere sahip homojen olan tüketici grubudur. ĠĢletmeler, eğer
hedef pazarları homojen ise, kitlesel pazarlama karması oluĢtururlar.
Hedef pazar heterojen özellikte ise, öncelikle hedef pazarı oluĢturan
tüketicilerin, homojen alt gruplara ayrılması iĢlemi yapılır. ĠĢletmenin
hedef Pazar seçimi için üç seçeneği
1.Yeni müĢteriler üzerinde yoğunlaĢma (kazanma stratejisi)
2.Mevcut müĢteriler üzerinde odaklanma (tutma stratejisi)
3.Aynı anda hem yeni hem de mevcut müĢteriler üzerinde odaklanma
(karma stratejisi)

24. KAZANMA STRATEJĠSĠ
Pazarlamanın modern çağda geldiği noktayı
göstermektedir. “Bir iĢletme potansiyel müĢterileri nasıl
bulmaktadır?” sorusunun veri tabanlı pazarlamadaki
cevabı kazanma stratejisidir.
ĠĢletme müĢteri kazanma stratejisini planlarken
mevcut Pazar üzerinden hareket etmelidir. Bu yüzden
mevcut pazarda bulunan müĢterilerin özellikleri, alıĢ veriĢ
davranıĢları, ihtiyaçları gözlendikten sonra potansiyel
olabilecek müĢterilere yönelmelidir.

25. TUTMA STRATEJĠSĠ
Tutma stratejisi, iĢletmenin veri tabanında bulunan ve LTV veya
RFM analizleri ile tespit edilmiĢ en karlı müĢteriler üzerinde odaklanma
stratejisidir. ġirket için karlı olan müĢteriler üzerinde yoğun sadakat
programları uygulamaktadır.

26. LTV-YAġAM BOYU DEĞER
ANALĠZĠ
ĠĢletmelerin iki türlü değer yaĢamı vardır. Birincisi, iĢletme
tarafından müĢteriye değer sunmaktır. Bu yaklaĢım, iĢletmeler arası
rekabetin artması ve bu rekabet sonucu çağdaĢ pazarlama
stratejilerinin geliĢmesiyle doğmuĢtur. MüĢterinin bugüne kadar
iĢletme için ne harcadığını ve gelecekte ne harcayabileceğini hesap
etmek mümkündür.

27. RFM ANALĠZĠ
FRM,müĢteri ile son olarak kurulan iliĢkiyi, sıklığı parasal
değeri simgelemektedir .Bu yöntemde,müĢteri davranıĢını ve
değerini geliĢtirme sürecinde üçlü matris kullanılmaktadır.
Recency (son satın alma tarihleri): Bir müĢterinin en son ne
zaman o iĢletmede alıĢ veriĢ yaptığını,
Frequency (sıklık): Bir müĢterinin ne sıklıkla iĢletmeden ürün
satın aldığını,
Monetary (parasal): her bir satın almada müĢterinin ne kadar
para harcadığını gösterir.

28. RFM YÖNTEMĠ
Bu yöntem bir örnek üzerinden açıklanacaktır. Bir
iĢletmenin pazarda sahip olduğu müĢteri sayısı toplam
400.000’dir. BaĢka bir deyiĢle, ana kütle 400.000
oluĢmaktadır.Bu ana kütle içerisinden ana kütleyi temsil
eden bir örneklem oluĢturulacaktır.Bu sayı ise 40.000
olarak belirlenmiĢtir. Diğer bir ifade ile, örneklem
belirlenirken ana kütlenin %10 alınmıĢtır. Ġndirim
kuponunu 40.000 kiĢilik kütleye göndermiĢ olduğunu
varsayalım. Bu indirim kuponunu kullanan 808 müĢteri
tespit edilmiĢ olsun.

29. YENĠLĠK KODU
Test grubundaki (808 kiĢi) müĢterilerin, en
son alıĢ veriĢ tarihleri sipariĢe göre en yakın
tarihten en uzak tarihe doğru sıralanmaktadır.
Ġlk alıĢ veriĢ yapanlar listenin en üstüne, daha
sonra daha sonra alıĢ veriĢ yapanlar da listenin
en altına yazılmaktadır.

30. SIKLIK KODU
Sıklık kodu yöntemi, yenilik kodu yöntemine
benzemektedir. Bununla birlikte 40.000 müĢterinin test
gruplandırılması sıklık matrisine dayanmaktadır.Bunun için
her bir müĢterinin her ay yaptığı alıĢ veriĢ sayısının
ortalamasını bilmeye ihtiyaç vardır.

31. PARASAL DEĞERLĠ
KODLAMA
Parasal değerli kodlama yöntemi, diğer
kodlama yöntemlerine benzemektedir. Bununla
birlikte, 40.000 müĢterinin test gruplandırılması
parasal değer matrisine dayanmaktadır.

32. RFM SINIFLANDIRMA TEKNĠĞĠ
Bu teknik, her RFM kodu altında müĢterilerin
eĢit sayıda gruplandırılmasını sağlamakta ve her
bir müĢteri için, bir RFM koduna ulaĢılmasında
yardımcı olmaktadır.

33. VERĠ TABANI YÖNETĠMĠ
Veri tabanında aĢağıda gösterildiği gibi iki Ģekilde sınıflandırma
yapılmaktadır.
1. Veri tabanları aĢağıdaki gibi sınıflandırılması:
–Pazarlama faaliyetine dayalı sınıflandırma
–Veri tabanı teknolojisine dayalı sınıflandırma
2. Pazarlama faaliyetine dayalı sınıflandırma;
– Pasif pazarlama veri tabanı,
–Aktif pazarlama veri tabanı,

34. PASĠF PAZARLAMA VERĠ
TABANI
Pasif pazarlama veri tabanı yönetimi, bir müĢteri
listesi oluĢturmayı gerektirmekte ve sonra bu liste veri
tabanında saklanmaktadır. Gelecekteki pazarlama
çabaları, listedeki müĢterileri hedefleyecektir. Bu veri
tabanının iĢletmenin stratejik pazarlama kararları
üzerinde aktif bir etkisi yoktur.

35. AKTĠF PAZARLAMA VERĠ
TABANI
Pazarlamacılar stratejik pazarlama planlarını
geliĢtirmek için aktif bir veri tabanı kullanmaktadır.

36. VERĠ TABANI TEKNOLOJĠSĠNE
DAYANAN SINIFLANDIRMA
Veri tabanları, temel teknolojilerine göre
de sınıflandırılmaktadır.
•HiyerarĢik Veri Tabanı
•GruplandırılmıĢ Veri Tabanı
•ĠliĢkisel Veri Tabanı

37. HĠYERARġĠK VERĠ TABANI
HiyerarĢik veri tabanında veri iliĢkilerinin, kayıtlar
arasında bire bir ya da birden fazla iliĢkiyi yansıtan
piramit Ģeklinde bir yapısı bulunmaktadır. HiyerarĢik veri
tabanı, bankalar, havayolu Ģirketleri ve otel
endüstrisinde tercih edilen bir sistemdir. Verileri tek bir
dosyada kayda almakta ve tek bir merkezde
toplamaktadır.

38. GRUPLANDIRMA VERĠ
TABANI
GruplandırılmıĢ veri tabanı, doğrudan
pazarlama uygulamaları için çok uygundur.
Bunun nedeni, hiyerarĢik veri tabanından daha
hızlı ve kullanıĢlı olmasıdır.

39. ĠLĠġKĠSEL VERĠ TABANI
ĠliĢkisel veritabanları, yeni veritabanı sistemleri
geliĢtiren birçok örgüt tarafından tercih edilir hale
gelmiĢtir. Bu tür veritabanı programları, PC’lere ve
anabilgisayar ağlarına uygun olacak Ģekilde
tasarlanmıĢtır. Bilgiye eriĢmek için veri kalemleri arsında
önceden kararlaĢtırılmıĢ herhangi bir yapısal iliĢkiye
ihtiyaç yoktur. Veriler birbirleri ile etkileĢim içerisindedir.