Pazar Segmentasyonu ve Hedef Kitle Analizi
Pazar segmentasyonu, geniş ve heterojen bir pazarı, benzer özelliklere sahip daha küçük ve homojen gruplara ayırma işlemidir. Bu sayede, kaynaklarınızı en karlı müşteri gruplarına odaklayabilirsiniz.
Segmentasyon Yöntemleri
- Demografik: Yaş, cinsiyet, gelir, eğitim.
- Coğrafi: Ülke, şehir, iklim.
- Psikografik: Yaşam tarzı, değerler, kişilik.
- Davranışsal: Satın alma sıklığı, marka sadakati.
K-Means Kümeleme Algoritması
Veri madenciliğinde en sık kullanılan segmentasyon yöntemidir. Veri noktalarını $k$ adet kümeye ayırır. Amaç, küme içi benzerliği maksimize etmek, kümeler arası benzerliği minimize etmektir.
$ J = \sum_{j=1}^{k} \sum_{i=1}^{n} ||x_i^{(j)} - c_j||^2 $Burada $c_j$, $j$. kümenin merkez noktasıdır (centroid).
graph LR
A[Tüm Pazar] --> B{Segmentasyon Kriteri}
B -->|Demografik| C[Genç/Orta/Yaşlı]
B -->|Davranışsal| D[Sadık/Yeni/Potansiyel]
B -->|Değer Odaklı| E[Fiyat/Kalite/Hizmet]
C --> F[Hedef Kitle Seçimi]
D --> F
E --> F
F --> G[Konumlandırma Stratejisi]
Python ile K-Means Uygulaması
| Segment | Ortalama Gelir | Harcama Skoru | Müşteri Profili |
|---|---|---|---|
| Segment A (Mavi) | Düşük | Düşük | Tasarruf Odaklı |
| Segment B (Yeşil) | Yüksek | Yüksek | Premium Müşteriler |
| Segment C (Kırmızı) | Orta | Orta | Standart Tüketiciler |
İş Dünyasında Kullanım Alanları
- Kişiselleştirilmiş Pazarlama: Her segmente özel kampanya ve mesajlar.
- Ürün Geliştirme: Belirli bir segmentin ihtiyacına yönelik niş ürünler.
- Fiyatlandırma: Farklı gelir gruplarına göre fiyat stratejileri (Örn: Öğrenci indirimi, Premium paket).