Hızlı Tüketim Mallarına Yönelik Tüketici Yorumlarında Odak Sorunu: Ürün mü, Satış Hizmeti mi Değerlendiriliyor?

Abstract

Bu çalışmanın amacı, hızlı tüketim malları gibi spesifik ürün gruplarına yönelik yorumların ürüne mi, ürünün satışı için sunulan hizmete mi yönelik olduğu sorusuna yanıt aramaktır. E-ticaret siteleri üzerinde yapılan tüketici yorumları ve değerlendirmeleri, bazı spesifik ürün grupları için ürünün ötesine geçebilmekte ve ürün satışı için sağlanan hizmete yönelik yorumların ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Araştırmada ürün yorumları ve yıldız derecelendirmelerini analiz etmek adına metin madenciliği analizlerinden yararlanılmıştır. Elde edilen veri seti, QDA Miner® ve WordStat® yazılımları aracılığıyla analiz edilmiş ve yorumlanmıştır. Elde edilen bulgulara göre özellikle yüksek yıldız derecelendirmelerinin ürünün satış ve teslimatı için sunulan hizmetlere yönelik olduğu, düşük derecelendirmelerin ise doğrudan ürünün kalitesine yönelik olduğu gözlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre hızlı tüketim malları gibi spesifik ürün gruplarına yapılan yorumlarda, ürün ve ürünün satışı için sunulan hizmetlere yönelik yorumların ayrıştırılması adına yorum yapılan platformların geliştirilmesi önerilir. Bu çalışmanın elde ettiği sonuçlar ile literatüre spesifik ürün gruplarının yorum değerlendirmeleri bağlamında, pratiğe ise kategorik yorum ve değerlendirme önerileri ile katkıda bulunacağı öngörülmektedir.

Keywords

• E-Ticaret
• Hızlı Tüketim Malları
• Tüketici Yorumları
• Yıldız Derecelendirme
• Metin Madenciliği

Focus Issue in Consumer Reviews on FMCG: Is the Product Evaluated or The Sales Service?

Abstract

The aim of this study is to seek an answer the question about fast moving consumer goods FMCG : whether the product or the service offered for selling the product is evaluated. Consumer reviews and evaluations on FMCG may go beyond the product itself, and resulting in service-oriented comments for product sales. In this study, text mining analysis was used to analyze consumer reviews and star ratings of an FMCG product. The collected data set was analyzed through QDA Miner® and WordStat®, qualitative data analysis software, and interpreted. According to the findings it is observed that particularly the comments with high star-ratings are directed towards services offered for the sale and delivery of the product, while lower ratings are directed towards the quality of the product. The results show that consumer reviews on specific products like FMCG, require specific infrastructure for commenting and evaluating a product. It is expected that the results of this study will contribute to the relevant literature and to the practice of categorical comments and evaluation in particular.

Keywords

• E-Commerce
• Fast Moving Consumer Goods
• Consumer Reviews
• Star Rating
• Text Mining

References

1. Aardenburg, A. I. (2013). The Effect Of Different Motives To Positive/Negative eWOM On The Expectations Of A Webcare Response And Service Encounter Satisfaction.
2. Bernegger, S. (2012). Leitbildwerbung bei Fast Moving Consumer Goods.
3. Fang, X., & Zhan, J. (2015). Sentiment Analysis Using Product Review Data. Journal of Big Data, 2:5.
4. Henning, T. T. (2003). Electronic Word of Mouth:Motives for Consequences of Reading Customer Articulations on the Internet. . International Journal of Electronic Commerce, Vol:8.
5. Henning, T., & vd. (2004). Electronic Word‐Of‐Mouth Via Consumer‐Opinion Platforms: What Motivates Consumers To Articulate Themselves On The Internet? Journal Of Interactive Marketing
6. Heyne, L. (2009). Electronic Word Of Mouth, - A New Marketing Tool. Master Thesis. Master Thesis, University of Applied Sciences.
7. Krestel, R., & Dokoohaki, N. (2011). Diversifying Product Review Rankings Getting the Full Picture.
8. International Conferences on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology.

9. Kumar, Prerna and Jain, & Gaurav. (2015). A Study on the Impact of Integrated Marketing Communication Programmes on the Consumer Attitude towards FMCG Brands. International LNCT Management Research Journal, Vol. II, ISSN 2320-9658.
10. Mesiter, S. (2012). Brand Communities for Fast Moving Consumer Goods: An Empirical Study of Members’ Behavior and the Economic Relevance for the Marketer . 4.
11. Mudambi, S., & Schuff, D. (2010). Research Note: What Makes a Helpful Online Review? A Study of Customer Reviews on Amazon.com. MIS Quarterly, 34(1), 185-200.
12. Pei-Yu Chen, S. D. (2008). All Reviews are Not Created Equal: The Disaggregate Impact of Reviews and Reviewers at Amazon.com.
13. Pollach, I. (2006). Electronic Word Of Mouth: A Genre Analysis Of Product Reviews On Consumer Opinion Web Sites. Proceedings of the 39th Hawaii International Conference on System Sciences.
14. Pursainen, E. (2010). Consumer motivations for providing electronic word-of-mouth in virtual pet communities. Master’s Thesis.
15. Rensink, J. M. (2013). What Motivates People To Write Online Reviews And Which Role Does Personality Play?
16. Sarıışık, M., & Özbay, G. (2012). Elektronik Ağızdan Ağıza İletişim ve Turizm Endüstrisindeki Uygulamalara İlişkin Bir Yazın İncelemesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, Cilt 8, Sayı 16.
17. Schinder, R. M. (2002). Published Word of Mouth:Referable, Consumer-Generated Information on the Internet.
18. Tang, C., & Guo, L. (2015). Digging for gold with a simple tool: Validating text mining in studying electronic word-of-mouth (eWOM) communication. Marketing Letters, 26(1), 67-80.