From Mass to Personalized Mobile Marketing Strategies: The New Dimensions Through Expert Systems

Today, mass mobile marketing and advertising are beginning to lose their positions and personalized (individualized) mobile marketing has started to dominate as a new way of marketing strategy, because expert systems, as a subsection of artificial intelligence, are able to help sending personalized messages to thousands of customers taking into their differences in a very short time. Expert systems provide marketers to serve customers efficiently and individually, and integrate customer characteristics, locations, data and rules to send personalized messages like a marketer. With expert system-based personalized mobile marketing, mobile phone users will receive personal and location specific mobile marketing messages with great benefits. Providing personalized information to marketers with expert systems will send more appropriate messages, create better customer satisfaction and increase mobile marketing efficiency by targeting the right consumers. Therefore, personalized mobile marketing has the potential of becoming a major mechanism in the future of mobile marketing. The objectives of this study are to draw marketers and entrepreneurs’ attention to expert system-based personalized mobile marketing and develop a draft expert system to send personalized mobile marketing messages to targeted customers. At the end of this study, some recommendations to expert system developers and a draft expert systembased personalized mobile marketing application are given

Evrimsel Hesaplama Tekniği Kullanarak Sınav Takvimi Otomasyon Sistemi Geliştirilmesi

Bu çalışma ile üniversitelerde belirli dönemlerde manüel olarak hazırlanan sınav takvimi uygulamaları otomasyon kapsamına alınmıştır. Uygulamada Evrimsel Hesaplama yöntemi kullanılmış olup, gerekli kontroller ve iyileştirmeler üniversite yönetiminin isteği doğrultusunda yapılmıştır. Uygulama iki bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde veriler ilgili birimlerden web ortamında toplanmakta, ikinci bölümde ise geliştirilen masaüstü uygulama çalıştırılarak istenen sonuçlar alınmaktadır. Uygulamanın hayata geçirilmesi ile birlikte sınav takvimi hazırlamak için harcanan zaman kısalmaktadır. Ayrıca uygulama ile kullanılan verilerin birçoğu doğrudan gerçek zamanlı olarak öğrenci işleri otomasyon sistemi veritabanından alınmakta olduğu için; alttan dersi kalan ya da üstten ders alan öğrenci takibi gibi sınav çakışması sorunları da tamamen ortadan kalkacaktır. Çalışmada mevcut öğrenci otomasyon sistemi veritabanına eklenen tablolar açıklanmakta, ayrıca eldeki verilerin Genetik Algoritma yöntemine uygulanma aşamaları verilmektedir. Uygulama aşamasında kullanılan kısıtlar da programın önemli bir parçasını oluşturmaktadır. Bunun dışında programın arayüzleri örnekleriyle birlikte yer almaktadır. Sonuç olarak, oluşturulmuş sınav programı takviminden bir örnek çıktıya da yer verilmiştir