The intensive increase in the competition of marketing campaigns over time reduced the impact of them on
customer base. Economic pressures, intense competition in the industry, changing lifestyles of people and developing technology have caused marketing managers to adopt the concept of direct marketing by entering into new pursuits. The campaigns prepared in accordance with this understanding might be improved using a variety of data mining techniques. This study compares the performances of artifical neural networks, logistic regression and decision tree data mining techniques on a direct marketing campaign. The purpose of the study
is to determine the best target group involved in the campaign by comparing estimation powers of the
methods used for determining target groups. Based on the results of this study, it is revealed that artificial
neural networks method is more reliable than decision tree and logistic regression analysis about estimating
the likely responders in the campaign. This model can improve the efficiency of campaigns by determining of
the main features that affect the success of the campaign, identifying the best target group and managing of resources.

Pazarlama kampanyalarının sayısının artışı, düzenlenen kampanyaların müşteri kitlesi üzerindeki etkisini
giderek azaltmıştır. Ayrıca ekonomik baskılar, sektördeki yoğun rekabet, insanların değişen yaşam tarzları ve gelişen teknoloji, pazarlama yöneticilerinin yeni arayışlar içerisine girerek, doğrudan pazarlama anlayışını benimsemelerine neden olmuştur. Doğrudan pazarlamada hedef kitlesinin ve kampanyanın olumlu
sonuçlanmasını etkileyen faktörlerin belirlenmesi için veri madenciliği yöntemleri kullanılmaktadır. Bu
çalışmada, bir bankanın doğrudan pazarlama kampanyası verileri yapay sinir ağları, lojistik regresyon ve karar ağaçları ile analiz edilmiştir. Çalışmanın amacı, kampanyaya katılabilecek hedef müşteri kitlesini
belirleyebilmek için belirtilen yöntemlerin tahmin güçlerini karşılaştırılarak kampanyayı en iyi açıklayan
modelin belirlenmesidir. Çalışma sonucunda, yapay sinir ağları yönteminin kampanyaya katılacak müşteri
kitlesinin tahmininde, karar ağaçları ve lojistik regresyon modellerine göre daha iyi sonuç verdiği
bulunmuştur. Bu model, hedef müşteri kitlesinin en iyi şekilde seçilmesinde, kampanyanın başarısını
etkileyen temel özelliklerin belirlenmesinde ve kaynakların yönetiminde etkili olarak, kampanyaların etkinliğini arttırabilir.