ALICILARIN BİRBİRLERİYLE İLİŞKİLERİNİN AKILLI TELEFONLARIN FAYDALARINA İLİŞKİN GÖRÜŞLERİNE ETKİSİNİN UCINET SOSYAL AĞ ANALİZİYLE İNCELENMESİ

Abstract

Bu çalışma, alıcıların demografik özelliklere (cinsiyet, yaş, medeni durum ve aylık gelir) göre birbirleriyle olan ilişkilerinin, akıllı telefonların faydalarına ilişkin görüşleri üzerindeki etkisini test etmeyi amaçlamaktadır. Ayrıca alıcıların birbirleriyle ilişkilerinin daha çok hangi fayda etrafında gruplaştığını araştırmaktadır. Veriler daha önce akıllı telefon satın almış 239 alıcıdan çevrimiçi anket yöntemiyle toplanmıştır. Elde edilen veriler UCINET 6.0 programı üzerinde sosyal ağ analizi çalıştırılarak analiz edilmiştir. Analiz sonuçları, akıllı telefon alıcılarının birbirleriyle ilişkilerinin daha çok çoklu fayda açısından gruplaştığını göstermektedir. Regresyon analizi sonuçları, alıcıların cinsiyete göre değil, yaşa, medeni duruma ve aylık gelire göre birbirleriyle olan ilişkilerinin, akıllı telefonların hem fonksiyonel faydaları hem de çoklu faydaları hakkındaki görüşleri üzerinde anlamlı bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir. Ayrıca alıcıların cinsiyete, medeni duruma ve aylık gelire göre değil, yaşa göre birbirleriyle olan ilişkileri, akıllı telefonların deneyimsel faydalarına ilişkin görüşleri üzerinde anlamlı bir etkiye sahiptir. Bununla birlikte, alıcıların tüm demografik özelliklere göre birbirleriyle olan ilişkileri, akıllı telefonların sembolik faydasına ilişkin görüşleri üzerinde anlamlı bir etkiye sahip değildir. Çalışmanın sonuçları tartışılmıştır.

Keywords

• Akıllı Telefon Alıcıları
• Sembolik Fayda
• Deneyimsel Fayda
• Fonksiyonel Fayda
• UCINET Sosyal Ağ Analizi

INVESTIGATION OF THE EFFECT OF BUYERS’ RELATIONSHIPS WITH EACH OTHER ON THEIR OPINIONS ON THE BENEFITS OF SMARTPHONES BY UCINET SOCIAL NETWORK ANALYSIS

Abstract

This study aims to test the effect of buyers' relationships with each other according to demographic characteristics (gender, age, marital status, and monthly income) on their views on the benefits of smartphones. It also investigates which benefit the buyers' relations with each other are grouped around. Data were collected by online survey method from 239 buyers who had purchased smartphones before. The obtained data were analyzed by running social network analysis on UCINET 6.0 program. The results of the analysis show that the relations of smartphone buyers with each other are mostly grouped in terms of multiple benefits. The results of the regression analysis show that buyers' relationships with each other by age, marital status, and monthly income, not by gender, have a significant effect on their opinions on both the functional benefits and multiple benefits of smartphones. In addition, the relationship of buyers to each other only by age, not by gender, marital status and monthly income, has a significant effect on their opinions on the experiential benefits of smartphones. However, buyers' relationships with each other by all demographic characteristics do not have a significant effect on their opinions on the symbolic benefit of smartphones. The results of the study were discussed.

Keywords

• Smartphone Buyers
• Symbolic Benefit
• Experiential Benefit
• Functional Benefit
• UCINET Social Network Analysis

References

1. Bhat, S., & Reddy, S. K. (1998). Symbolic and functional positioning of brands. Journal of consumer marketing, 15(1), 32-43.
2. Campbell Jr, R. M. (2002). Measuring consumers' evaluations of the functional, symbolic, and experiential benefits of brands, Doctoral dissertation, University of Oregon.
3. Colak, H., & Kagnicioglu, C. H. (2018). Tüketicilerin yeni nesil akıllı telefon tercihinde öne çıkan kriterlerin belirlenmesi: Anadolu Üniversitesinde bir uygulama. PressAcademia Procedia, 7(1), 442-448.
4. Cop, R. Candaş, N., & Akşit, N. (2012). Stratejik pazarlama kararlarında bölümlendirme, hedef pazar ve konumlandırmanın önemi: Bolu ilinde bulunan otel işletmeleri üzerine nitel bir araştırma. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12(1), 35-52.
5. Çelik, Z. (2021). Tüketici bakış açısından stratejik marka kavramları ve marka mimarisi stratejileri arasındaki ilişki üzerine bir alan çalışması. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (60), 775-798.
6. Çilingir Ük, Z., & Doğan, S. (2019). McDonald’s ve Burger King’e yönelik tüketici algılamalarının sosyal ağ analizi ile incelenmesi. Journal of Tourism and Gastronomy Studies, 7(2), 918-936.
7. Dedeoglu, A. O. (2004). The symbolic use of mobile telephone among Turkish consumers. Journal of Eeromarketing, 13(2-3), 143-162.
8. Elliott, R. (1994). Exploring the symbolic meaning of brands. British Journal of Management, 5, 13-19.

9. Eren, Z. (2019). Biçimsel ve biçimsel olmayan örgüt yapılarının sosyal ağ analizi: Öneri ve güven ağları örneği. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 34(4), 1121-1142.
10. Eser, M. T., & Aksu, G. (2021). Karesel atama ile çoklu regresyon ve lojistik regresyon sonuçlarının teori çeşitlemesi kapsamında karşılaştırılması. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 21(4), 1159-1171. Gürbüz, C., & Bozkurt, Ö. Ç. (2021). Tüketicilerin deneyimsel ve sembolik tüketim davranışlarının bazı demografik değişkenler açısından incelenmesi. Bucak İşletme Fakültesi Dergisi, 5(1), 23-46.
11. Güzeller, C. O, Eser, M. T., & Aksu, G. (2016). UCINET ile sosyal ağ analizi (1. Baskı). Maya Akademi, Kızılay-Ankara.
12. Hubert, L. J., & Schultz, J. (1976). Quadratic assignment as a general data analysis strategy. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 29(2), 190-241.
13. Kara, G., & Kimzan, H. S. (2016). Marka deneyimi ve tekrar satın alma niyeti arasındaki ilişkide müşteri tatmininin rolü. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 17(4), 73-90.
14. Keller, K. L. (1993). Conceptualizing, measuring, and managing customer-based brand equity. Journal of Marketing, 57(1), 1-22.
15. Krackhardt, D. (1987). QAP partialling as a test of spuriousness. Social Networks, 9(2), 171-186.
16. Krackhardt, D. (1988). Predicting with networks: Nonparametric multiple regression analysis of dyadic data. Social Networks, 10(4), 359-381.
17. Krackhardt, D., & Kilduff, M. (1999). Whether close or far: Perceptions of balance in friendship networks in organizations. Journal of Personality and Social Psychology, 76(5), 770–782.
18. Lada, S., Hamid, R., Joehari William, J., Suki, M. S., Abdul Rahman, R., & Tanakinjal, G. H. (2018). Brand image benefit and satisfaction: Roles of symbolic, functional, social, and experiential benefits. Labuan e-Journal of Muamalat and Society (LJMS), 178-188.
19. Lazega, E., & Snijders, T. A. (2015). Multilevel network analysis for the social sciences: Theory, methods and applications (Vol. 12). Springer.
20. Otte, E., & R. Rousseau (2002). Social network analysis: A powerful strategy, also for the information sciences. Journal of Information Science, 28(6), 441–453.
21. Park, C. W., Jaworski, B. J., & MacInnis, D. J. (1986). Strategic brand concept-image management. Journal of Marketing, 50(4), 135-145.
22. Padgett, D., & Mulvey, M. S. (2009). Experiential positioning: strategic differentiation of customer-brand relationships. Innovative Marketing, 5(3), 81-90.
23. Schmitt, B. H. (1999). Experiential marketing: How to get customers to sense, feel, think, act, relate to our company and brands. New York: Free Press.
24. Simpson W. (2021). QAP-the quadratic assignment procedure. Harvard Business School, Working Paper Series.
25. Strebinger, A. (2004). Strategic brand concept and brand architecture strategyba proposed model. ACR North American Advances.
26. Uygun, M., & Akın, E. (2012). Markaların "işlevsel, sembolik ve deneyimsel" yararlarına ilişkin tüketici değerlendirmelerinin incelenmesi. Anadolu University Journal of Social Sciences, 12(2), 107-122.
27. Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social network analysis. Cambridge University Press.