İndirim Kampanyalarının Tüketicilerin Fiyat Algısı Üzerindeki Etkisi: Black Friday Örneği

Year 2023, , 913 - 928, 30.07.2023

Nefise Şirzad

https://doi.org/10.17680/erciyesiletisim.1255697

Abstract

Fiyat indirimleri pazarlama iletişiminde en sık kullanılan stratejiler arasında yer almaktadır. İletişim ve pazarlama uzmanlarının ana hedeflerinden biri olan müşteri memnuniyetinin sağlanmasında fiyat indirimleri önemli bir rol oynamaktadır. Markalar piyasa değerini arttırmak ve stoklarını bitirmek için farklı günlerde farklı indirim kampanyalarından yararlanmaktadır. Markalara ve müşteri kitlelerine yarar sağlayan indirim kampanyalarından birisi her yılın Kasım ayında uygulanan “Black Friday” indirimleridir. Bu indirimlerin çoğu tüketici tarafından heyecanla beklenirken, bazı durumlarda arzulanan memnuniyeti sağlamakta yeterli olmamaktadır. Bu bağlamda çalışmada, tüketicilerin Black Friday’e yönelik algılarını ortaya koymak amacıyla “Efsane Cuma” etiketi ile 21.11.2022 ve 27.11.2022 tarihleri arasında paylaşılan 4400 tweet ’in içerik analizi gerçekleştirilmiştir. MAXQDA 2020 programı ile yapılan bu analizde tweetlerin sadece %7’sinin Black Friday ile ilgili görüş belirttiği, %93’ünün bu etiketle alakasız olduğu tespit edilmiştir. Black Friday günü ile ilgili görüş içeren tweetlerin analizi sonucunda ise; Twitter kullanıcılarının %61’nin Black Friday günlerine güvenmediği, %18’inin Black Friday’i tüketim çılgınlığı biçiminde tanımladığı görülmüştür. Black Friday hakkında düşüncelerini paylaşanların sadece %2’si Black Friday ile ilgili memnuniyetlerini beyan etmiştir. Black Friday günlerini değerlendiren tweetlerin R programlama dili ile geçekleştirilen metin madenciliği sonucunda ise, “indirim”, “gerçek”, “mi?”, “dolandırıcılık”, “bindirim”, “mübarek” kavramlarının en çok kullanılan kavramlar arasında yer aldığı tespit edilmiştir.

Keywords

Black Friday, Efsane Cuma, İndirim, Twitter, MAXQDA, Metin Madenciliği

The Effect of Discount Campaigns on Consumers' Price Perception: The Black Friday Example

Abstract

Discounts are among the most frequently used strategies in marketing communication. Price reductions play an important role in providing customer satisfaction, which is one of the main objectives of communication and marketing experts. Brands benefit from different discount campaigns to gain market value and finish their stocks on different days. One discount campaign that helps brands and customers is the "Black Friday" discount, which is applied every year in November. While these discounts are eagerly awaited by most consumers, in some cases, they fail to provide the desired satisfaction. This study conducted a content analysis of 4400 tweets shared between 21.11.2022 and 27.11.2022 with the "EfsaneCuma" hashtag to reveal consumers' perceptions about Black Friday discounts. This analysis performed with MAXQDA 2020 software determined that only 7% of the tweets expressed an opinion about Black Friday, and 93% were unrelated to this hashtag. As a result of the analysis of the tweets containing ideas about Black Friday, it has been observed that 61% of Twitter users do not trust Black Friday and 18% define Black Friday as a consumption frenzy. Only 2% of those who shared their thoughts about Black Friday declared their satisfaction. As a result of the text mining of the tweets using the R programming language, it has been determined that the concepts of "Fraud", "Increase of Price", "Holy", "Discount", "Real" and "Is It?" are among the most used concepts in tweets.

Keywords

Black Friday, Legendary Friday, Discount, Twitter, MAXQDA, Text Mining

References

• Akcan, B., erdoğan, M. G., & karaçor, S. (2020). Para cuma. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 23(1), 43–53.
• Akdoğan, Ç. (2021). A Study on The Effect of Price On Consumer Purchase Decision-Making. XVI. IBANESS Congress Series on Economics, Business and Management.
• Akın, M. Ş. (2022). Efsane Cuma: İndirim, İndirim, İndirim. Çekmece Sosyal Bilimler Dergisi, 10(20), 52–71.
• Ataman, F., & Özgüner, Ö. (2021). Determination of Social Media Users’ Perceptions About “Black Friday” Activity via Sentiment Analysis. International Journal of Multidisciplinary and Current Educational Research (IJMCER), 3(3), 361–371.
• Ayvaz, İ., & Elmastaş, D. (2020). Fiyat indirimlerinin tüketici davranışları üzerindeki etkisinde algılanan kurumsal itibarın rolü. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 7(1), 86–95.
• Batra, R. A. O. T., & Ahtola, OlliT. (1990). Measuring the hedonic and utilitarian sources of consumer attitudes. Marketing Letters, 2(2), 159–170.
• Çetinkaya, O. A., & Ceng, E. (2018). Türkiye’deki Black Friday etkinliğinin tüketici sinizmi bağlamında bir değerlendirmesi. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(4).
• Cribari-Neto, F., & Zarkos, S. G. (1999). R: Yet another econometric programming environment. Journal of Applied Econometrics, 14(3), 319–329.
• Culpepper, S. A., & Aguinis, H. (2011). R is for revolution: A cutting-edge. Free, Open Source Statistical Package. Organizational Research Methods, 14(4), 735–740.
• Dağtaş, E. , & Yıldırım, O. (2018). Kültürel Emperyalizm Çerçevesinde Tüketim Pratiklerinin Türkiye Basınındaki Yansımalarının Çözümlenmesi: 24 Kasım 2017 “Kara Cuma” Örneği*. Global Media Journal TR Edition, 9(17), 96–127.
• De Mascellis, A. M., Grassia, M. G., & Stavolo, A. (2022). A. topic modeling and sentiment analysis: an analysis of tweets about the game cyberpunk 2077. JADT 2022: 16th International Conference on Statistical Analysis of Textual Data.
• Derin, E. (2011). Pazarlama dahisi olun. Kamu Saati Yayınları.
• Dolgui, A., & Proth, J. M. (2010). Pricing strategies and models. Annual Reviews in Control, 34(1), 101–110.
• Freud, S. (1920). Beyond the pleasure principle. The Hogarth Press.
• Haggarty, L. (1996). What is content analysis? Medical Teacher, 18(2), 99–101.
• Hepkul, A. (2002). Bir sosyal bilim araştırma yöntemi olarak içerik analizi. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(1), 1–12.
• Hootsuit. (2023). 33 Twitter Stats That Matter to Marketers in 2023. https://blog.hootsuite.com/twitter statistics/#:~:text=There%20are%20over%20500%20million,200%20billion%20Tweets%20per%20year.
• iyzico. (2022). 2022 iyzico Black Friday Karnesi.
• Kruspe, A., Häberle, M., Hoffmann, E. J., Rode-Hasinger, S., Abdulahhad, K., & Zhu, X. X. (2021). Changes in Twitter geolocations: Insights and suggestions for future usage. https://doi.org/10.48550/arxiv.2108.12251
• Lennon, S. J., K. M., L. J. & J. K. K. P., Kim, M., Lee, J., & Johnson, K. K. P. (2018). Consumer Emotions on Black Friday: Antecedents and Consequence. Journal of Research for Consumers, 32.
• Martínez-Rojas, M., Pardo-Ferreira, M. del C., & Rubio-Romero, J. C. (2018). Twitter as a tool for the management and analysis of emergency situations: A systematic literature review. International Journal of Information Management, 43, 196–208.
• Maxwell, J. A. (2018). Nitel Araştırma Tasarımı: Etkileşimli Bir Yaklaşım. Nobel.
• Míguez-González, M.-I., Martínez-Rolán, X., & García-Mirón, S. (2023). From disinformation to fact-checking: How Ibero-American fact-checkers on Twitter combat fake news. Profesional De La Información, 32(1).
• Muralidharan, S., Rasmussen, L., Patterson, D., & Shin, J.-H. (2011). Hope for Haiti: an analysisof Facebook and Twitter usage during the earthquake relief efforts. Public RelationsReview, 37(2), 175–177.
• O’Reilly, T., & Milstein, S. (2011). The Twitter Book. O’Reilly Media.
• Ovadia, S. (2009). Exploring the Potential of Twitter as a Research Tool, Behavioral & Social Sciences Librarian. 28(4), 202–205.
• Poundstone, William. (2009). Priceless: the myth of fair value (and how to take advantage of it). Hill and Wang.
• Rasool, A., Tao, R., Marjan, K., & Naveed, T. (2019). Twitter Sentiment Analysis: A Case Study for Apparel Brands. Journal of Physics: Conference Series, 1176, 022015. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1176/2/022015
• Rizwan, M., Author, Q. irshad(Corresponding, Ali, K., Nadir, M., & Ejaz, M. (2013). Impact of Sales Promotional Tools on Purchase Intention. https://doi.org/10.5281/ZENODO.3404484
• Rogers, R. (2013). Debanalizing Twitter: the transformation of an object of study. WebSci ’13: Proceedings of the 5th Annual ACM Web Science Conference, 356–365.
• Simpson, L., Taylor, L., O’Rourke, K., & Shaw, K. (2011). An analysis of consumer behavior on Black Friday. Faculty Research & Creative Activity until 2018, (FCS)(13).
• Statistica (2023). Number of Instagram users worldwide from 2020 to 2025.
• Thomas, J. B., & Peters, C. (2011). An exploratory investigation of Black Friday consumption rituals. International Journal of Retail and Distribution Management, 39(7), 522–537. https://doi.org/10.1108/09590551111144905/FULL/PDF
• Ulusoy, G., & Civek, F. (2021, June). Covıd-19 öncesinde ve covıd-19 döneminde ‘Efsane Cuma’ kampanyasına tüketici ilgisinin belirlenmesi: Google Trends verileri ile Türkiye ve Amerika’ya dair karşılaştırma. 25. Pazarlama Kongresi.
• Williams, S. A., Terras, M. M., & Warwick, C. (2013). What do people study when they study Twitter? Classifying Twitter related academic papers. Journal of Documentation, 69(3), 384–410.
• Yalçın, F. G. (2022). Craftgate, Kasım Ayı İndirimlerine İlişkin Online Alışveriş Verilerini Açıkladı.
• Yemez, İ., & ve Sağır, S. (2021). İndirim kampanyalarının tüketicilerin satın alma davranışı üzerindeki etkisi: black frıday örneği. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 8(2), 308-331.
• Yıldız, S. C. (2019). Kültürel özelliklerin dilsel yerelleşmeye etkisi: “black friday” örneği. Türk Dili, 72–76.
• Zhang, R., Gao, D., & Li, W. (2011, August). What are tweeters doing: Recognizing speech acts in twitter. In Workshops at the Twenty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence.