Tarım Ürünlerinde Koku Algısı: Tüketici Satın Alma Davranışlarına Etkisi

Öz

Amaç: Bu araştırmada, tüketiciler tarafından satın alınan tarım ürünlerinden yansıyan kokuların, tüketicilerin satın alma davranışı üzerindeki etkisinin araştırılması amaçlamaktadır. Materyal ve Yöntem: Araştırma materyallerini, tarım ürünlerinden yansıyan kokular, bu kokuların bilinirlik ve tercih edilirliklerinden yararlanmak isteyen işletmeler, tarım ürünlerinden yansıyan kokuların etkisiyle satın alma davranışında bulunan tüketiciler ve veri toplama yöntemi olarak kullanılacak anket formu oluşturmaktadır. Bu araştırma, Yapısal Eşitlik Modeli ile tasarlanmıştır. Kolayda örneklem yöntemiyle belirlenen Kırşehir ilindeki 18 yaş üzeri 470 katılımcıdan elde edilen veriler SMARTPLS 4 programı kullanılarak analiz edilmiştir. Birleşme geçerliği için AVE katsayıları hesaplanarak, Cronbach’s Alfa ve Birleşik Yapı Geçerliliği değerleri kontrol edilmiştir. Araştırma Bulguları: Araştırmada değişkenler üzerindeki VIF katsayısı 5'ten küçük olduğundan doğrusallık problemi olmadığı, AVE katsayıları hesaplandığında birleşme geçerliğinin sağlandığı görülmüştür. Ayrıca kullanılan değişkenlerin iç tutarlılık güvenilirliğinin sağlandığı tespit edilmiştir. Tarım ürünlerinden yansıyan kokuların duygusal ve bilişsel algı üzerinden satın alma davranışına etkisi dolaylı ve doğrudan anlamlı bulunmuştur. Tarım ürünlerinden yansıyan kokularının tüketiciyi satın alma davranışına yönlendirmesinde duygusal ve bilişsel algının aracılık rolü belirlenmiştir. Sonuç: Yapılan analizler sonucu elde edilen bulgulara göre; tüketiciler tarım ürünleri satın alırken ürünlerden yansıyan kokudan etkilenmektedir. Bu ürünlerden yansıyan kokulardan etkilenen tüketicinin, satın alma davranışlarında bilişsel ve duygusal algının aracılık rolünün varlığı tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Ürün kokusu
• tarım ürünleri
• algı
• satın alma

Scent Perception in Agricultural Products: Effects on Consumer Purchase Behavior

Abstract

Objective: This study aims to investigate the effect of scents reflected from agricultural products purchased by consumers on consumers' purchasing behavior. Materials and Methods: The research materials consist of the scents reflected from agricultural products, the businesses that want to benefit from the awareness and preference of these scents, the consumers who make purchases under the influence of the scents reflected from agricultural products and the questionnaire form to be used as a data collection method. This research is designed with Structural Equation Modeling. The data obtained from 470 participants over the age of 18 in Kırşehir province, who were determined by convenience sampling method, were analyzed using SMARTPLS 4 program. AVE coefficients were calculated for convergent validity and Cronbach's Alpha and Composite Reliability values were checked. Results: Since the VIF coefficient on the variables in the study is less than 5, it is seen that there is no linearity problem, and when the AVE coefficients are calculated, it is seen that the convergence validity is ensured. In addition, it was determined that the internal consistency reliability of the variables used was ensured. The effect of scents reflected from agricultural products on purchasing behavior through emotional and cognitive perception was found to be indirect and direct significant. The mediating role of emotional and cognitive perception in directing consumers to purchase behavior of scents reflected from agricultural products was determined. Conclusion: According to the findings obtained as a result of the analyzes; consumers are affected by the scent reflected from the products when purchasing agricultural products. The existence of the mediating role of cognitive and emotional perception in the purchasing behavior of the consumer who is affected by the scents reflected from these products has been determined.

Keywords

• Product scent
• agricultural products
• perception
• purchasing

References

1. Baker, J., Grewal, D., & Parasuraman, A. (1994). The influence of store environment on quality inferences and store image. Journal of the Academy of Marketing Science, 22, 328-339.
2. Ceylan, H. H. (2013). Algı haritaları ve marka konumlandırma: dizüstü bilgisayar markaları üzerine bir çalışma, Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6(3), 132-147.
3. Cohen, J. (1988), Statistical power analysis for the behavioral sciences, Lawrence Erlbaum, Mahwah, NJ.
4. Coyle, J. R., & Thorson, E. (2001). The effects of progressive levels of interactivity and vividness in web marketing sites. Journal of Advertising, 30(3), 65-77.
5. Djordjevic, J., & Lundström, J. N. (2013). Statistical localization of human olfactory cortex. NeuroImage, 66, 333-342.
6. Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M. V., & Sarstedt, M. (2022). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM), (3rd ed.) Thousand Oaks, CA: Sage.
7. Hudson, R. & Distel, H. (2002). The individual of Scent perception. In B. Schaal (Ed.), Olfaction, Taste and Cognition, West Nyack, NY, USA: Cambridge University Pres, 408-432.
8. Kılıç, O., & Aydın Eryılmaz, G. (2022). Covid-19 Sürecinde Tüketicilerin Tarım ve Gıda Ürünü Tercihleri: Samsun İli Örneği, Türkiye. Türkiye Tarımsal Araştırmalar Dergisi, 9(1), 72-78. https://doi.org/10.19159/tutad.1053386

9. Krishna, A. (2016), Algı gerçektir beş duyu satın alma davranışlarını nasıl etkiler?. (Çev.). Karal B. 1. Baskı. İstanbul: Ka Kitap Yayınları.
10. Levy, M., Weitz, B.A., Beitelspacher, L.S. (2012). Retailing managementh 8th ed. New York: Mc-GrawHill. 490-492.
11. Öztürk, D., İslam, A., & Güleş, K. (2022). Covid-19 salgın döneminde gıda işletmeleri üretim ve pazarlama stratejilerinin işletme performansı üzerine etkisi. Karadeniz Sosyal Bilimler Dergisi, 14(26), 85-104.
12. Prendergast, G., Ko, D., & Yuen, S. Y. V. (2010). Online word of mouth and consumer purchase intentions. International Journal of Advertising: The Quarterly Review of Marketing Communications, 29(5), 687-708.
13. Ritter, S. M., Strick, M., Bos, M. W., Van Baaren, R. B., & Dijksterhuis, A. (2012). Good morning creativity: task reactivation during sleep enhances beneficial effect of sleep in creative performance. Journal of Sleep Research, 21(6), 643-647.
14. 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.
15. Senemoğlu, N. (2004). Gelişim ve öğrenme-kuramdan uygulamaya. Ankara: Gazi Kitabevi, 10. Baskı.
16. Sweeney, J. C., & Soutar, G. N. (2001). Consumer perceived value: The development of a multiple item scale. Journal of Retailing, 77, 203-220.
17. Tuncel, K. (2019). Satış Küpü. İstanbul: Ceres Eğitim ve Yayıncılık.
18. Zhao, X., Lynch, J. G., & Chen, Q. (2010). Reconsidering baron and Kenny: Myths and truths about mediation analysis. Journal of Consumer Research, 37(2), 197-206.