Yapay Zeka ile Müşteri Segmentasyonu Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, pazarlama ve CRM ekiplerinin müşteri verisinden anlamlı segmentler çıkarması, müşteri değerini ve satın alma eğilimini tahmin etmesi ve bu içgörüleri hedefli kampanyalara dönüştürmesi için tasarlanmış uygulamalı bir programdır. Katılımcılar hazır Python not defterleriyle RFM analizi, kümeleme, yaşam boyu değer ve eğilim modellerini örnek veri üzerinde uygular.

Neden Bu Eğitim?

Anlamlı Segmentler. Demografik ayrımın ötesine geçip satın alma davranışına dayalı, aksiyon alınabilir müşteri segmentleri oluşturun.

Değer Odaklı Hedefleme. Müşteri yaşam boyu değeri ve eğilim skorlarıyla pazarlama bütçesini en yüksek getiri sağlayacak kitleye yönlendirin.

Analizden Kampanyaya. Model çıktılarını CRM ve reklam platformlarında kullanılabilir hedef listelere ve test tasarımlarına dönüştürün.

“Herkese ulaşmaya çalışan kampanya kimseye dokunamaz; müşterinizi veriyle anladığınızda her mesaj doğru kişiye ulaşır.”

Ön Koşullar

Veri Analizi — Excel pivot tabloları veya temel SQL sorgularıyla müşteri ya da satış verisini analiz etmiş olmak.
Pazarlama Bilgisi — Kampanya, müşteri yaşam döngüsü ve temel pazarlama metrikleri hakkında iş bilgisine sahip olmak.
Python Avantajdır — Python bilgisi zorunlu değildir; not defterleri hazır verilir, temel okuryazarlık süreci hızlandırır.
Çalışma Ortamı — İnternete bağlı bir dizüstü bilgisayar ve Google Colab gibi bir bulut not defteri hesabı.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiSegmentasyon yaklaşımlarını karşılaştırmak, müşteri verisini analize hazırlamak, RFM analizi ve kümeleme algoritmalarıyla anlamlı ve yorumlanabilir segmentler oluşturmak.

Modül 1

Segmentasyon Stratejisi ve YZ'nin Rolü

Demografik, davranışsal, değer ve ihtiyaç bazlı segmentasyon
Kural tabanlı segmentasyondan makine öğrenmesine geçiş
İyi segmentin ölçütleri: ölçülebilir, erişilebilir, aksiyonel
Segmentasyon ile kişiselleştirme arasındaki fark
Perakende, bankacılık ve telekomda segmentasyon örnekleri
Vaka: Tek tip kampanyadan segment bazlı iletişime geçiş

Modül 2

Müşteri Verisinin Hazırlanması

İşlem, CRM, web ve uygulama verisi kaynakları
Müşteri tekilleştirme ve tek müşteri görünümü
Eksik değer, uç değer ve ölçekleme işlemleri
Davranışsal özellikler: sıklık, sepet, kategori payı
KVKK ve açık rıza açısından veri kullanım sınırları
Laboratuvar: pandas ile müşteri özellik tablosu

Modül 3

RFM Analizi ile Değer Segmentasyonu

Yenilik, sıklık ve parasal değer (RFM) skorlaması
Şampiyonlar, risk altındakiler ve kayıp müşteri grupları
RFM segmentlerine göre iletişim stratejisi belirleme
Kohort analizi ile elde tutma eğilimlerini izleme
RFM'nin sınırları ve ML ile zenginleştirilmesi
Laboratuvar: Perakende verisiyle RFM segment haritası

Modül 4

Makine Öğrenmesi ile Kümeleme

K-ortalamalar (k-means) algoritmasının mantığı
Dirsek yöntemi ve siluet skoru ile küme sayısı seçimi
Hiyerarşik kümeleme, DBSCAN ve Gauss karışım modeli
PCA ile boyut indirgeme ve segment görselleştirme
Laboratuvar: scikit-learn ile davranışsal kümeleme
Günün değerlendirmesi ve hedefleme gününe köprü

Günün hedefiSegmentleri yorumlayıp persona kartlarına dönüştürmek, yaşam boyu değer ve eğilim modelleriyle hedef kitle seçmek ve ölçülebilir bir kampanya planı tasarlamak.

Modül 1

Segment Yorumlama ve Persona Üretimi

Segment profilleri: ortalama, dağılım ve ayırt edici özellik
Karar ağacı ile segment kurallarını açıklama
Üretken YZ ile veriye dayalı persona kartı taslağı
Persona çıktılarında stereotip ve uydurma bilgi kontrolü
Segmentlerin zamanla değişimi ve geçiş matrisleri
Atölye: Kümeler için isim, hikaye ve iletişim tonu

Modül 2

Müşteri Yaşam Boyu Değeri (CLV)

Tarihsel ve tahmine dayalı CLV yaklaşımları
BG/NBD ve Gamma-Gamma modelleriyle CLV tahmini
PyMC-Marketing ve lifetimes kütüphanelerine bakış
CLV ile müşteri edinme maliyeti (CAC) karşılaştırması
Değer segmentlerine göre bütçe ve teklif farklılaştırma
Laboratuvar: Müşteri bazında 12 aylık CLV tahmini

Modül 3

Eğilim, Terk ve Artış Modelleri

Satın alma eğilimi (propensity) modelinin kurgusu
Müşteri terki (churn) tahmini ve erken uyarı
Gradyan artırma ile skorlama ve karar eşiği seçimi
Artış (uplift) modellemesi: kimi ikna edebiliriz?
Benzer kitle (look-alike) oluşturma yaklaşımları
Laboratuvar: Çapraz satış eğilim modeli ve skor listesi

Modül 4

Hedefleme, Test Tasarımı ve Kapanış

Skorların CRM, CDP ve reklam platformlarına aktarımı
A/B ve kontrol grubu tasarımı ile artışı ölçme
İYS ve KVKK kapsamında ticari ileti kuralları
Atölye: Segment bazlı kampanya ve ölçüm planı
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve not defterlerinin teslimi

Eğitim Kazanımları

Veri Hazırlığı — Dağınık işlem ve CRM verisini segmentasyona uygun, tekil müşteri bazlı bir özellik tablosuna dönüştürebileceksiniz.
RFM Analizi — RFM skorlarıyla müşterileri değer gruplarına ayırıp her gruba uygun iletişim stratejisi belirleyebileceksiniz.
Davranışsal Kümeleme — K-ortalamalar ve alternatif algoritmalarla davranışsal segmentler oluşturup küme sayısını gerekçelendirebileceksiniz.
Persona Kartları — Segment profillerini üretken YZ desteğiyle doğrulanmış, ekiplerin kullanabileceği persona kartlarına çevirebileceksiniz.
CLV Tahmini — BG/NBD ve Gamma-Gamma modelleriyle müşteri yaşam boyu değerini tahmin edip bütçeyi önceliklendirebileceksiniz.
Eğilim Skorları — Satın alma, terk ve çapraz satış eğilim modelleriyle kampanya hedef listelerini oluşturabileceksiniz.
Artış Ölçümü — Kontrol grubu ve A/B test tasarımıyla kampanyaların gerçek etkisini ölçülebilir hale getirebileceksiniz.
Kampanya Planı — Segment, hedef kitle, mesaj ve ölçüm adımlarını içeren uygulanabilir bir hedefleme planı hazırlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Pazarlama ve CRM uzmanları
kampanya yöneticileri
müşteri analitiği ve iş zekası analistleri
sadakat programı yöneticileri ile e-ticaret ve perakende pazarlama ekipleri.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka ile Müşteri Segmentasyonu ve Hedefleme Eğitimi kimler için uygundur?

Program; pazarlama ve CRM uzmanları, kampanya yöneticileri, müşteri analitiği ve iş zekası analistleri, sadakat programı yöneticileri ile perakende ve e-ticaret pazarlama ekipleri için tasarlanmıştır.

Python bilmeden eğitime katılabilir miyim?

Evet. Laboratuvarlarda hazır Jupyter not defterleri kullanılır ve kodlar adım adım açıklanır. Excel veya SQL ile veri analizi deneyimi yeterlidir; temel Python okuryazarlığı uygulamaları hızlandırır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi yöntemler işlenir?

Eğitim 2 tam gün ve 8 modülden oluşur. İlk gün veri hazırlığı, RFM analizi ve kümeleme; ikinci gün persona üretimi, CLV tahmini, eğilim ve artış modelleri ile kampanya test tasarımı işlenir.

Eğitimde hangi araç ve kütüphaneler kullanılıyor?

Google Colab veya Jupyter ortamında pandas, scikit-learn ve LightGBM kullanılır; CLV için lifetimes ve PyMC-Marketing yaklaşımları gösterilir. Persona taslakları için üretken YZ araçlarından yararlanılır.

Uygulamalar kurum verisiyle yapılabilir mi, sertifika veriliyor mu?

Varsayılan olarak açık perakende veri setleri kullanılır; kuruma özel gruplarda anonimleştirilmiş müşteri verisiyle çalışılabilir. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

YAPAY ZEKA İLE MÜŞTERİ SEGMENTASYONU VE HEDEFLEME EĞİTİMİ