TÜKETİCİLERİN İNDİRİME YÖNELİK NET VE MUĞLAK İFADELERLE İLGİLİ GÖRÜŞLERİNİN ÇEVRİM İÇİ MAĞAZA TERCİHİNE ETKİSİ

Year 2024, Volume: 25 Issue: 4, 1 - 20, 31.12.2024

Kazım Kılınç

https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1437984

Abstract

İşletmeler satış arttırıcı teklif sürecinde %70’e varan, %30’a kadar indirim gibi muğlak (net olmayan) ifadeler veya %70, %30 net indirim gibi belirgin ifadeler kullanabilmektedirler. İndirime yönelik kullanılan net ve muğlak ifadelerin mağaza tercihini önemli ölçüde etkilediği düşünülmektedir. İndirime yönelik net ifadeler ile muğlak ifadelerin tüketici çevrim içi (online) mağaza tercihine etkisi araştırmanın amacı olarak belirlenmiştir. Araştırmanın amacı doğrultusunda hazırlanmış olan anket zaman, uygulama kolaylığı ve maliyet faktörleri dikkate alınarak kolayda örnekleme tekniği ile anlık belirlenen 421 kişiye uygulanmıştır. En küçük kareler yol analizi (PLS-SEM) yöntemi araştırma modelinin analizinde kullanılmıştır. Araştırmada elde edilen sonuçlardan, indirime yönelik net ve muğlak ifadelerin online mağaza tercihinde pozitif yönlü etkilerinin olduğu belirlenmiştir. Analizlerde hesaplanan beta değerlerine göre, indirime yönelik ifade boyutlarının online mağaza tercihi değişkeni üzerinde etki büyüklük değerine göre net ifadeler ve muğlak ifadeler şeklinde sıralandığı görülmektedir. Bu doğrultuda net ifadelerin online mağaza tercihinde daha etkili olduğu söylenebilir.

Keywords

İndirim, İndirime Yönelik Net İfadeler, İndirime Yönelik Muğlak İfadeler, Online Mağaza Tercihi

THE IMPACT OF CONSUMERS' VIEWS ON CLEAR AND AMBIGUOUS STATEMENTS REGARDING DISCOUNTS ON ONLINE STORE PREFERENCE

Abstract

During the sales-enhancing offer process, businesses can use vague (unclear) expressions such as a discount of up to 70% or 30%, or clear expressions such as a net discount of 70% or 30%. It is thought that the clear and ambiguous expressions used for the discount significantly affect the store preference. The effect of clear statements and ambiguous statements about discounts on consumer preference for online stores was determined as the aim of the research. The questionnaire, which was created in accordance with the purpose of the research, was applied to 421 people determined instantly using the convenience sampling technique, taking into account time, ease of use and cost factors. Least squares path analysis (PLS-SEM) method was used to analyse the research model. According to the beta values calculated in the analyses, it is seen that the dimensions of discount-related statements are ranked as clear statements and ambiguous statements according to the effect size value on the online store preference variable. In this direction, it can be said that clear statements are more effective in online store preference.

Keywords

Discount, Clear Statements About Discount, Vague Statements About Discount, Online Store Preference

References

• Alvarez Alvarez, B., & Vázquez Casielles, R. (2005). Consumer evaluations of sales promotion: the effect on brand choice. European Journal of Marketing, 39(1/2), 54-70. doi: 10.1108/03090560510572016
• Bartlett, J. E., Körtlik, J. W., & Higgins, C. C. (2001). Organizational research: Determining appropriate sample size ın survey research. Information Technology, Learning and Performance Journal, 19(1), 43-50.
• Bayır, T. (2021). Koronavirüs (COVID-19) ile yeni dijital dünyada değişen tüketici tercihleri. OPUS International Journal of Society Researches, 17 (Pandemi Özel Sayısı), 3621-3640. doi: 10.26466/opus.829515
• Bozkurt, D., & Tayfun, N. Ö. (2024). Sosyal medyadaki içerik pazarlaması faaliyetlerinin tüketici güveni üzerine etkisi. The Journal Of Social Sciences, 64(64), 404-428. doi: 10.29228/SOBIDER.70418
• Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
• Degeratu, A. M., Rangaswamy, A., & Wu, J. (2000). Consumer choice behavior in online and traditional supermarkets: The effects of brand name, price, and other search attributes. International Journal of Research in Marketing, 17(1), 55-78. doi: 10.1016/S0167-8116(00)00005-7
• Demirgüneş, B. K., & Dağıstan, M. T. (2024). Yenilik arayışı ve algılanan risk faktörlerinin davranışsal sonuçlar üzerindeki etkilerinin belirlenmesi: Online alışveriş siteleri üzerine bir uygulama. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi İletişim Fakültesi Akademik Dergisi, 3(1), 29-46.
• Dong‐Her, S., Hsiu‐Sen, C., Chun‐Yuan, C., & Lin, B. (2004). Internet security: malicious e‐mails detection and protection. Industrial Management & Data Systems, 104(7), 613-623. doi: 10.1108/02635570410550278
• Erdoğan, M. G. (2020). Covid-19 döneminde e-ticaret ve dijital reklam yatırımları. Selçuk İletişim Dergisi, 13, 1296-1318. doi: 10.18094/josc.776605
• Fornell, C., & Larcker, D.F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18 (1), s. 39-50. doi: 10.1177/002224378101800104
• Goby, V. P. (2006). Online purchases in an infocomm sophisticated society. CyberPsychology & Behavior, 9(4), 423-431. doi: 10.1089/cpb.2006.9.423
• Gülçubuk, A. (2008). Müşteri bağlılığı yaratmada fiyat politikasının önemi ve uygulanan fiyatlandırma yöntemlerinin değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 15(1), 15-26.
• Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E. & Tatham, R. L. (2006). Multivariate data analysis. Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall.
• Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2017). Primer on partial least square structural equations modeling (PLS-SEM) (2nd Ed.). Thousand Oaks: Sage.
• Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in varience-based structural equation modelling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43, 115-135. doi: 10.1007/s11747-014-0403-8
• Ho, S. S., & Ng, V. T. (1994). Customers′ risk perceptions of electronic payment systems. International Journal of Bank Marketing, 12(8), 26-38. doi: 10.1108/02652329410069029
• https://www.tdk.gov.tr/icerik/diger-icerikler/tumsozlukler/ Erişim Tarihi: 08.07.2023.
• Huang, M. H. (2000). Information load: its relationship to online exploratory and shopping behavior. International Journal of Information Management, 20(5), 337-347. doi: 10.1016/S0268-4012(00)00027-X
• Jayawardhena, C., Tiu Wright, L., & Dennis, C. (2007). Consumers online: intentions, orientations and segmentation. International Journal of Retail & Distribution Management, 35(6), 515-526. doi: 10.1108/09590550710750377
• Jiang, P. (2002). A model of price search behavior in electronic marketplace. Internet Research, 12(2), 181-190. doi: 10.1108/10662240210422530
• Joines, J. L., Scherer, C. W., & Scheufele, D. A. (2003). Exploring motivations for consumer Web use and their implications for e‐commerce. Journal of Consumer Marketing, 20(2), 90-108. doi: 10.1108/07363760310464578
• Karlsson, T., Kuttainen, C., Pitt, L., & Spyropoulou, S. (2005). Price as a variable in online consumer trade‐offs. Marketing Intelligence & Planning, 23(4), 350-358. doi: 10.1108/02634500510603456
• Koç, F., & Kaya, N. (2012). Hizmet sektöründe tüketici güveni ve müşteri bağlılığı: Bankacılık sektörüne yönelik bir araştırma. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15(27), 189-221.
• Lattin, J. M., & Bucklin, R. E. (1989). Reference effects of price and promotion on brand choice behavior. Journal of Marketing Research, 26(3), 299-310. doi: 10.1177/002224378902600304
• Lennon, S. J., Johnson, K. K., & Lee, J. (2011). A perfect storm for consumer misbehavior: Shopping on Black Friday. Clothing and Textiles Research Journal, 29(2), 119-134. doi: 10.1177/0887302X11401907
• Liao, Z., & Cheung, M. T. (2001). Internet-based e-shopping and consumer attitudes: an empirical study. Information & management, 38(5), 299-306. doi: 10.1016/S0378-7206(00)00072-0
• Mathwick, C., Malhotra, N. K., & Rigdon, E. (2002). The effect of dynamic retail experiences on experiential perceptions of value: an Internet and catalog comparison. Journal of retailing, 78(1), 51-60. doi: 10.1016/S0022-4359(01)00066-5
• May So, W. C., Danny Wong, T. N., & Sculli, D. (2005). Factors affecting intentions to purchase via the internet. Industrial Management & Data Systems, 105(9), 1225-1244. doi: 10.1108/02635570510633275
• Menon, S., & Kahn, B. (2002). Cross-category effects of induced arousal and pleasure on the internet shopping experience. Journal of retailing, 78(1), 31-40. doi: 10.1016/S0022-4359(01)00064-1
• O’cass, A., & Fenech, T. (2003). Web retailing adoption: exploring the nature of internet users Web retailing behaviour. Journal of Retailing and Consumer services, 10(2), 81-94. doi: 10.1016/S0969-6989(02)00004-8
• Oskaybaş, K., Dursun, T., & Yener, D. (2015). Online Alışverişte Tüketicilerin Tercihlerini Etkileyen Unsurların Belirlenmesi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 36(1), 119-135. doi: 10.14780/iibdergi.201417540
• Ringle, C. M., Wende, S., & Becker, J. M. (2022). SmartPLS 4. Boenningstedt: SmartPLS. Retrieved from https://www.smartpls.com
• Salisbury, W. D., Pearson, R. A., Pearson, A. W., & Miller, D. W. (2001). Perceived security and World Wide Web purchase intention. Industrial Management & Data Systems, 101(4), 165-177. doi: 10.1108/02635570110390071
• Santini, F. D. O., Sampaio, C. H., Perin, M. G., & Vieira, V. A. (2015). An analysis of the influence of discount sales promotion in consumer buying intent and the moderating effects of attractiveness. Revista de Administração (São Paulo), 50, 416-431. doi: 10.5700/rausp1210
• Sarstedt, M., Ringle, C.M., & Hair, J.F. (2017). Partial least squares structural equation modelling. In C. Homburg, M.Klarmann, & A.Vomberg (Eds.), Handbook of Market Research. Heidelberg: Springer.
• So, M. W., & Sculli, D. (2002). The role of trust, quality, value and risk in conducting e‐business. Industrial Management & Data Systems, 102(9), 503-512. doi: 10.1108/02635570210450181
• Sohn, S. (2024). Consumer perceived risk of using autonomous retail technology. Journal of Business Research, 171. doi: 10.1016/j.jbusres.2023.114389
• Tan, S. J., & Hwang Chua, S. (2004). “While stocks last!” Impact of framing on consumers' perception of sales promotions. Journal of Consumer Marketing, 21(5), 343-355. doi: 10.1108/07363760410549168
• Tantya, E. A. D., & Rosyadi, I. (2024). The influence of electronic word of mouth (E-WOM), Website quality, and consumer confidence on purchasing decisions (Study on Shopee E-Commerce Users in Surakarta). Indonesian Interdisciplinary Journal of Sharia Economics (IIJSE), 7(2), 2074-2091. doi: 10.31538/iijse.v7i2.4783
• Teunter, L. (2002). Analysis of sales promotion effects on household purchase behavior (No. ERIM PhD Series; EPS-2002-016-ORG).
• Uzkurt, C., & Kimzan, H. S. (2011). Promosyonel fiyat sunumlarının tüketicilerin ürün tercihleri üzerine etkisi. Pazarlama ve Pazarlama Araştırmaları Dergisi, 4(8), 71-82.
• Vazquez, D., & Xu, X. (2009). Investigating linkages between online purchase behaviour variables. International Journal of Retail & Distribution Management, 37(5), 408-419. doi: 10.1108/09590550910954900
• Watchravesringkan, K., & Shim, S. (2003). Information search and shopping intentions through Internet for apparel products. Clothing and Textiles Research Journal, 21(1), 1-7. doi: 10.1177/0887302X0302100101
• Yemez, İ., & Sağır, S. (2021). İndirim kampanyalarının tüketicilerin satın alma davranışı üzerindeki etkisi: Black Friday örneği. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 8(2), 308-331.
• Yıldız, E. (2021). SmartPLS ile yapısal eşitlik modellemesi reflektif ve formatif yapılar (2nd edition). Ankara: Seçkin Yayıncılık.