Tiedonlouhinnan hyödyntäminen digitaalisessa markkinoinnissa
Abstract
Tässä kandidaatintutkielmassa tarkastellaan kuinka tiedonlouhintaa voidaan hyödyntää digitaalisessa markkinoinnissa ja kuinka tiedonlouhinta-algoritmilla louhittua dataa voidaan hyödyntää asiakkaiden profiloinnissa. Tutkielmassa selvitetään miten assosiaatiosääntöjenlouhintamenetelmiin pohjautuva markkinakorianalyysi ilmenee digitalisen markkinoinnin asiakasprofilointiprosessissa ja kuinka markkinoijat voivat sitä hyödyntää osana tätä prosessia. Lisäksi pyritään selvittämään käytännön esimerkkien kautta tapoja hyödyntää tai käyttää apuna tätä kyseistä tiedonlouhintamenetelmää kun asiakkaille personoidaan digitaalista markkinointia.
This bachelor’s thesis examines how data mining can be utilized in digital marketing and how data mined with the data mining algorithm can be utilized in customer profiling. The thesis explores how market basket analysis based on association rules mining methods manifests itself in the digital marketing customer profiling process and how marketers can utilize it as part of this process. In addition, the aim is to find out, through practical examples, how this particular data mining method can be utilized or used as an aid when personalizing digital marketing to customers.
This bachelor’s thesis examines how data mining can be utilized in digital marketing and how data mined with the data mining algorithm can be utilized in customer profiling. The thesis explores how market basket analysis based on association rules mining methods manifests itself in the digital marketing customer profiling process and how marketers can utilize it as part of this process. In addition, the aim is to find out, through practical examples, how this particular data mining method can be utilized or used as an aid when personalizing digital marketing to customers.
Main Author
Format
Theses
Bachelor thesis
Published
2021
Subjects
The permanent address of the publication
https://urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-202105182990Use this for linking
Language
Finnish