LÜKS TÜKETİM

Sanayi devrimi ile başlayan "üretim toplumu", 20 yüzyılda kendini "Tüketim toplumu" haline getirmiştir. 21 yüzyılda yaşadığımız dönemde ise yeni bir tüketim tarzı ortaya çıkmıştır "Lüks Tüketim" Evet lüks tüketim artık bir çığ gibi büyümeye başladı. Artık insanlar ürün tüketimi yanında ondan lüks(hedonizm) faydasını görmek istiyorlar. Bakın caddelerde ki bir kafelerde oturan insanlara, bir kahveye 8tl vermeye başladılar. Burada o meşhur markaların tercih edilmesinin sebebi bu değişen müşteri tüketim tarzıdır. İnsanlar aynı cadde de 2tl olan bir dükkandan kahve içmek yerine gider o meşhur markalardan kahvelere 8 lira ödemeyi göze alırlar. Çünkü müşteriler kendini değerli, tabiri caizse hava atmak isteğini aşılamak için o lüks cafelere gider ve tüketim yapar. Bu sistem araba, mağazacılık, spor gibi alanlarda sosyal medya aracılığıyla büyümeye devam ediyor. İnsanlar artık tüketim ihtiyacını lüks ile birleştirerek, kendini ve etrafındaki bu tüketim tarzı içine girmesine neden olmaktadır. Gelecekte reklamlarda bundan nasibini almış olacaktır. Artık reklamlarda ürün, markalar "ELit" algısı yapacaklardır tüketici ürünü kullanırken üründe lüks arama içine girecek ve zamanla bu davranış pazarlama için yeni bir pazarlama stratejileri geliştirmeye neden olacaktır.

                                               PAZARLAMA KARMASI

Pazarlama

                                       Pazarlama uzmanında olması gereken en önemli özellik "PAZARLAMA DİLİDİR"

R Studio - Astronomi Uygulaması

Bu yazımızda, veriyi anlamlandırmak için kullanılan analitik yöntemler için geliştirilmiş istatistiksel paket ve programlama dilleri içinde son yıllarda öne çıkan bir seçenek olan ve iki milyon kullanıcısı olduğu söylenen R programlama dilinde örnek bir uygulama yapacağız.

Bu uygulamamız "Bir Kümedeki Galaksinin Dağılımını Gösteren Grafiği Çizme" olsun.

Yukarıda görmüş olduğunuz grafik, NASA veritabanından alınan ABELL 85 kümesindeki galaksilerin mekansal dağılımını gösterir. Sarmal, merceksi, düzensiz ve yüzlerce gökadadan oluşur.

Kodlara bakacak olursak;

#--Specfify output graphics device:
pdf(file="galaxy_density_contours.pdf", width=8, height=6.5)

(Specfify çıkış grafik aygıtı belirlenir)

#--Rename columns of interest:
colnames(A)[c(2, 3, 4, 5)] <- c("name", "ra", "dec", "type") 

(Sütunlar yeniden adlandırılır)

#--Select only galaxies near the core of the cluster:
G <- subset(A, type=="G" & ra > 10 & ra < 11 & dec > -10 & dec < -8.7) 

(Kümenin çekirdeğinin yanındaki galaksiler seçilir)

#--Exclude outlier galaxies in front of and behind the main cluster:
G <- subset(G, !is.na(Redshift) & Redshift < 0.063 & Redshift > 0.048)

(Ana kümenin önündeki ve arkasındaki sıradışı galaksileri hariç tutulur)

#--Functions to create colour linearly varying between 
#   blue & red, according to the redshift:
remap <- function(x) ( x - min(x) ) / max( x - min(x) ) # map x onto [0, 1]
fun.col <- function(x) rgb(colorRamp(c("blue", "red"))(remap(x)), maxColorValue = 255)

#--Define colour according to redshift:
G$col <- with(G, fun.col(Redshift) )

(Kırmızı kaymaya göre renk tanımlayın)

#--Plot galaxy positions:
par(mar=c(4, 4, 1, 15)) # add wide right margin to make room for subplot

(Galaksi pozisyonları)

## The plot setting "asp=1" gives an aspect ratio of one, so that 1 degree in 
##  RA is the same width on the plot as 1 degree in Dec. This only applies on 
##  the celestial equator (dec=0), so we need a slightly larger value
##  equal to 1 / cos(dec), where "dec" is simply the mean declination 
##  of the galaxies in the field:
asp <- 1 / cos( (mean(A$dec) / 180) * pi ) # ~1.013

## Also need to reverse the RA axis (thanks to Ignazio Pillitteri for
## pointing out that I had forgotten to do this), since we are viewing
## the celestial sphere from the inside, so East is left and West is right.
plot(dec ~ ra, data=G, col=col, xlab="Right Ascension", ylab="Declination",
     frame.plot=FALSE, xlim=rev(range(ra)), ylim=c(-10, -8.5), asp=asp,
     main="Abell 85 galaxy cluster") 
--

#-----Overlay contours of surface density:
mycol <- rgb(0, 0, 0, alpha=0.5) # 50% transparent black
require(KernSmooth) # Load library required for 2d density estimate
#--Calculate 2-dimensional kernel-smoothed estimate:
est <- bkde2D(G[c("ra", "dec")], bandwidth=c(0.05, 0.05), gridsize=c(101, 101))
#--Display as a contour map:
with(est, contour(x1, x2, fhat, drawlabels=FALSE, add=TRUE, col=mycol))

(Yüzey yoğunluğunun olduğu çevreler)

#--Modify graphics parameter settings to create an inset plot:
op <- par(fig=c(0.6, 1, 0.55, 0.9), new=TRUE, cex=0.8, mar=c(4, 4, 0, 0))

(Ek grafik oluşturmak için grafik parametre ayarlarını değiştirin)

z <- G$Redshift
den <- density(z) # kernel-smoothed density
#--Create spline function of density data to allow evaluation of probability
#   density at each galaxy redshift:
sf <- splinefun(den$x, den$y)
#--Plot density distribution, coloured by redshift
plot(z, sf(z), col=fun.col(z), xlab="Redshift", ylab="Probability density", 
     frame.plot=FALSE)

#--Add "L"-shaped partial frame around plot:
box(bty="L")

(Komplo etrafında "L" şeklinde kısmi çerçeve eklenilir)

#--Add dashed line for Gaussian distribution with specified mean & sd:
curve(dnorm(x, mean=mean(z), sd=sd(z)), lty=2, add=TRUE)

#--Restore original graphics parameter settings (not actual needed here!):
par(op)

#--Close plotting device:
dev.off()

(Cihazın çalıştığından emin ol, kapat)

KAYNAKLAR

Bilgi alma aşamasında ( http://www.alasayvan.net/bilgisayar-programlari/10205-r-studio-resimli-anlatim.html )

Uygulama yapımında ise ( http://www.sr.bham.ac.uk/~ajrs/R/r-gallery.html ) adresinden yararlanıldı.

2017 Yılına Damgasını Vuracak Dijital Pazarlama Trendleri

Şüphesiz, yeryüzünün ve dijital evrenin rekabet avantajı sağlayacak en değerli varlığı bilgidir. Gelecekte diital pazarlama gezegeninde neler olacağını tahmin etmeye çalışmak, rotamızı belirlemeden önce sıkça başvurduğumuz bir yöntemdir.

Geleceği, spekülasyonun ötesinde tahmin edebilmek ise şimdiye kadar elde ettiğimiz verilerden anlamlı sonuçlar çıkarmaya ve eğilimlerin birer davranış kalıbına dönüşüp dönüşmediğini tespit edebilmemize bağlı.

2016 yılının sonuna yaklaştığımız şu günler belki de önümüzdeki senenin planlarını şimdiden yapmaya başlayıp, markamızın geleceği üzerine düşünmenin tam zamanı.

2017 yılında dijital pazarlama profesyonellerini yeni neler bekliyor? İçerik pazarlamasında ne gibi gelişmeler yaşanacak? Sosyal medya ağlarındaki genel görünüm bugünkünden ne kadar farklı olacak? E-mail pazarlamasının sonu gerçekten gelecek mi?

1) DİJİTAL PAZARLAMA BÜTÇESİNDE İÇERİK PAZARLAMASININ HACMİ ARTACAK

İş yükü, bütçe, yatırım ve planlama açısından içerik pazarlamasının rolünde artış gerçekleşecek. Daha uzun içeriklerin ön plana çıkacağı bir dönem yaşanacak.Şirketler içerik üretimi için dışarıdan profesyonel destek alacak ve vaka incelemesi çalışmalarına ağırlık verecek.

İçeriğin niceliğinden ziyade niteliği ve sıklığı önemsenecek. Markalar kendi hikayelerinikitlelerine anlatabilmek için daha değişik yollara başvuracak.Bilimsel temelli, veri odaklı içeriklerin yaratıcı hikaye anlatıcılığıyla harmanlanıp okuyucuların beğenisine sunulacağı bir zaman olacak.

2) PAZARLAMA OTOMASYONU YAZILIMLARINA OLAN TALEP ARTACAK

Kontrol edilmek zorunda kalınan hesaplar, içerikler ve datalar çoğaldıkça pazarlama otomasyonu yazılımlarına olan talep yükselen bir ivmeyle artacak. Dijital kanallarla entegre CRM yazılımlarının, davranışsal e-mail pazarlaması ve web kişiselleştirme araçlarının kullanımı yaygınlaşacak.

Yüksek otomasyon,profesyonellere zaman kazandıracak ve yapılacak işleri önem sıralamasına göre düzenlemekte hayli yardımcı olacak. Yapılan tüm kampanyaların pazarlama hedefleri doğrultusunda optimize edilmesi kolaylaşacak.Profesyoneller çok daha teknik ve komplike yazılımlar öğrenmek zorunda kalacak.

3) BIG DATA VE GERÇEK ZAMANLI ANALİZ MARKALARIN HAYATINA TAMAMEN GİRECEK

Pazar analizi ve tahminleri için pazarlama profesyonellerinin yararlanacağı veriler çoğalacak. Öngörüsel analitik araçlarının önemi artacak. Müşteri profilleri çıkarmak, talep belirlemek ve eğilimleri kestirmek için daha fazla veriye ihtiyaç duyulacak. Big data araçlarının fonksiyonları artacak.

4) DÖNÜŞÜM OPTİMİZASYONUNA DAHA FAZLA KAYNAK AYRILACAK

Yapılan kampanyalardan azami dönüşümü elde edebilmek için web site kullanım / satın alma deneyimini geliştirecek a/b testlerine daha fazla zaman ve para harcanacak.

5) E-MAIL PAZARLAMASI GÜCÜNDEN HİÇBİR ŞEY KAYBETMEYECEK

Yıllardır süre gelen “e-mail ölüyor” yaygarası karşılık bulmayacak ve e-mail başvurulması gereken bir pazarlama kanalı olmaya devam edecek. E-mail’de pazarlama iletişimi tamamiyle kişiselleşecek. Yüksek ROI getirisiyle vazgeçilmez bir seçenek olmaya devam edecek.

Mobil kullanımının daha da popülerleşmesinden dolayı önemi daha da artacak. Farklılık yaratabilmek için e-maillerde animasyon, interaktif özellikler ve gif kullanımı yaygınlaşacak. E-mail çok kanallı pazarlama iletişimi stratejisinin ayaklarından biri olmaya devam edecek.

6) SOSYAL MEDYA PAZARLAMASI SOSYAL MÜŞTERİ HİZMETLERİNE EVRİLECEK

Sosyal CRM ve monitöring araçlarının yükselişiyle beraber sosyal medya, müşteri hizmetleri açısından ilk tercih edilen kanal olacak. Sosyal medya ağları şikayet ve kriz yönetimlerinin merkezi olacak. Zaman zaman bu tarz ağlar üzerinde asimetrik olarak yoğun propoganda savaşları ve algı operasyonları yaşanacak.