Bankacılık sektöründe büyük veri uygulamaları ve pazarlama öngörülerinde kullanımı
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2023
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Düzce Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmanın temel amacı, bankacılık sektöründe müşterilerin gerçekleştirdiği işlemlerden ve çeşitli kaynaklardan elde edilen yapısal ve yapısal olmayan büyük hacimli verilerin, müşterilere yönelik pazarlama öngörülerinde nasıl ve hangi konularda kullanıldığını belirlemeye çalışmaktır. Araştırmada durum çalışması deseninden ve amaçlı örneklem tekniğinden faydalanılmıştır. Amaçlı örneklem tekniğine bağlı olarak bu çalışmanın örneklemini, bankacılık sektöründe bulunan mevduat ve katılım bankalarında çalışan ve büyük veri süreçleri hakkında bilgi sahibi olan kişiler oluşturmaktadır. Bu kapsamda BDDK'nın internet sitesinde yer alan 32 adet mevduat ve 6 adet katılım bankası olmak üzere toplam 38 banka ile iletişime geçilmiş ve büyük veri süreçleri hakkında bilgi sahibi olan kişilerden randevular talep edilmiştir. Randevu talebini kabul eden 13 farklı bankadan 20 katılımcı ile görüşmeler gerçekleştirilmiştir. Veri toplama yöntemi olarak yarı yapılandırılmış görüşme tekniği kullanılmıştır. Elde edilen veriler betimsel ve içerik analizi yoluyla analiz edilmiştir. Yapılan analiz sonucunda elde edilen 168 kodun 22 kategori altında toplandığı ve bu kategorilerin 6 temel temayı oluşturduğu belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde bankacılık sektöründe büyük verinin kullanıldığı, dâhili ve harici olmak üzere büyük veri kaynaklarının olduğu, risk yönetimi, dolandırıcılık tespiti, müşteri ilişkileri yönetimi gibi konularda büyük veriden faydalanıldığı ortaya çıkarılmıştır. Ayrıca bankaların ürün belirleme, fiyatlandırma, dağıtım, tutundurma, insanlar, fiziksel kanıtlar ve süreçler gibi konularda pazarlama öngörülerinde büyük veriden aktif bir şekilde faydalandıkları belirlenmiştir. Anahtar Sözcükler: Veri, Büyük Veri, Bankacılık Sektörü, Hizmet Pazarlaması, Durum Çalışması
The main aim of this study is to determine how and in what areas structural and non-structural high-volume data obtained from customer transactions in the banking sector and various sources are used in marketing predictions for customers. The study utilizes a case study design and purposive sampling technique. Accordingly, the sample of this study consists of individuals working in deposit and participation banks in the banking sector who are knowledgeable about big data processes, selected based on purposive sampling technique. In this context, a total of 38 banks, including 32 deposit banks and 6 participation banks listed on the BDDK website, were contacted, and appointments were requested from individuals knowledgeable about big data processes. Meetings were conducted with 20 participants from 13 different banks that accepted the appointment request. A semi-structured interview technique was used as the data collection method. The obtained data were analyzed through descriptive and content analysis. As a result of the analysis, it was determined that the 168 codes were grouped into 22 categories, forming 6 main themes. Examining the results obtained, it was revealed that big data is used in the banking sector, there are internal and external big data sources, and big data is utilized in areas such as risk management, fraud detection, and customer relationship management. Furthermore, it was found that banks actively leverage big data in marketing predictions in areas such as product determination, pricing, distribution, promotion, people, physical evidence, and processes. Keywords: Data, Big Data, Banking Sector, Service Marketing, Case Study
The main aim of this study is to determine how and in what areas structural and non-structural high-volume data obtained from customer transactions in the banking sector and various sources are used in marketing predictions for customers. The study utilizes a case study design and purposive sampling technique. Accordingly, the sample of this study consists of individuals working in deposit and participation banks in the banking sector who are knowledgeable about big data processes, selected based on purposive sampling technique. In this context, a total of 38 banks, including 32 deposit banks and 6 participation banks listed on the BDDK website, were contacted, and appointments were requested from individuals knowledgeable about big data processes. Meetings were conducted with 20 participants from 13 different banks that accepted the appointment request. A semi-structured interview technique was used as the data collection method. The obtained data were analyzed through descriptive and content analysis. As a result of the analysis, it was determined that the 168 codes were grouped into 22 categories, forming 6 main themes. Examining the results obtained, it was revealed that big data is used in the banking sector, there are internal and external big data sources, and big data is utilized in areas such as risk management, fraud detection, and customer relationship management. Furthermore, it was found that banks actively leverage big data in marketing predictions in areas such as product determination, pricing, distribution, promotion, people, physical evidence, and processes. Keywords: Data, Big Data, Banking Sector, Service Marketing, Case Study
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Maliye, Finance
