Determination of Factors Affecting The Consumption of Private Label Food Products by Using Artificial Neural Networks and Logistic Regression Model: Case of İzmir Province

Abstract

In this study, it was aimed to determine the factors affecting the consumption of the market brand food products for consumers living in İzmir with the help of a model, as well as to apply and compare two alternative methods used in model estimation. The primary data that constitute the main material of the study were obtained as a result of the survey conducted with 650 consumers living in the central provinces of İzmir. The dependent variable in the model is "Consumers do not consume or consume private label food products". In the study, twenty-five independent variables were examined under seven main topics that could influence consumers towards private label food product consumption. Seven main topics: market shopping behaviors, important elements in food shopping, package and price tags reading habits, food shopping characteristics, social characteristics, guest hospitality frequency and demographics. Since the dependent variable is a dichotomous variable, logistic regression and artificial neural network methods, as its alternative, are used. According to the results of both methods, while the most effective variable in consumption of private label food products by consumers participating in the research was income variable, the shopping frequency, and behavioral factors during shopping were observed as other effective variables. When the application results of two alternative methods used in the study are assessed; the predictive power (77.23%) of the model obtained using artificial neural network method is higher than the model obtained by logistic regression method (76.15%).

Keywords

• Private Label,Logistic Regression,Artificial Neural Network,Consumer Behavior

Yapay Sinir Ağı ve Lojistik Regresyon Modeli Kullanılarak Market Markalı Gıda Ürünleri Tüketimini Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi: İzmir İli Örneği

Abstract

Bu çalışmada, İzmir İli'nde yaşayan tüketiciler için market markalı gıda ürünü tüketimini etkileyen faktörleri bir model yardımı ile belirlemenin yanında model tahmininde kullanılan alternatif iki yöntemin uygulaması ve karşılaştırılması amaçlanmıştır. Çalışmanın ana materyalini oluşturan birincil veriler, İzmir İli merkez ilçelerde yaşayan 650 tüketici ile yapılan anket çalışması sonucunda elde edilmiştir. Çalışmada tüketicilerin market markalı gıda ürünü tüketimlerini etkileyebileceği düşünülen; market alışverişi davranışları, gıda alışverişinde önem verilen unsurlar, ambalaj ve fiyat okuma alışkanlığı, gıda alışverişi özellikleri, sosyal özellikler, konuk ağırlama sıklığı ve demografik özellikler olmak üzere yedi ana başlık altında yirmi beş bağımsız değişken incelenmiştir. Modeldeki bağımlı değişken, “tüketicilerin market markalı gıda ürünü tüketmesi ya da tüketmemesidir. Bağımlı değişkenin iki sınıflı bir değişken olması nedeni ile çalışmada lojistik regresyon ve onun alternatifi olan yapay sinir ağları yöntemleri kullanılmıştır. Her iki yöntemin de sonuçlarına göre, araştırmaya katılan tüketicilerin market markalı gıda ürünlerini tüketmesinde en etkili değişken gelir değişkeni olur iken, alışveriş sıklığı, alışveriş sırasındaki davranış faktörleri etkili diğer değişkenler olarak gözlenmiştir. Çalışmada kullanılan alternatif iki yöntemin uygulama sonuçları değerlendirildiğinde, yapay sinir ağı yöntemi kullanılarak elde edilen modelin tahmin etme gücü (%77.23) lojistik regresyon yöntemi ile elde edilen modelden (%76.15) daha yüksektir. 

Keywords

• Market Markası,Lojistik Regresyon,Yapay Sinir Ağları,Tüketici Davranışları

References

1. Agrawal, D. and Schorling, C. 1996. Market Share Forecasting: An Empirical Comparison of Artificial Neural Networks and Multinomial Logit Model, Journal of Retailing, 72(4): 383-407.
2. Akın, M., 2001. Yapay Sinir Ağları, İstanbul Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 25: s.7-19.
3. Akın, M. ve Yoldaş, A. 2010. Tüketicilerin psikografik özelliklerinin market markalı ürün satın alma eğilimlerine etkisi, Akademik Bakış Dergisi 22: s.1-18.
4. Akpınar, M.G., 2004. Market (süpermarket-hipermarket) markalı gıda ürünleri tüketici pazarının analizi: Antalya ili uygulaması, Doktora Tezi, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Adana.
5. Albayrak, M. ve Dölekoğlu, C. 2006. Gıda Perakendeciliğinde Market Markalı Ürün Stratejisi, Akdeniz İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 11: s.204-218.
6. Aydın, K., 2003. Müşterilerin Perakendeci Markalara Karşı Tutumlarının Ölçülmesine İlişkin Bir Çalışma, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi 8(2): s.125-146.
7. Baltas, G., 1997. Determinants of store brand choice: a behavioral analysis, Journal of Product & Brand Management 6(5): 315-324.
8. Bardakçı, A., Sarıtaş, H., Gözlükaya, İ., 2003. Özel Marka Tercihinin Satınalma Riskleri Açısından Değerlendirilmesi, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Sayı: 21, ss. 33-42.

9. Bayramoğlu, F.M., 2007. Finansal Endekslerin Öngörüsünde Yapay Sinir Ağı Modellerinin Kullanılması, Yüksek Lisans Tezi, Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
10. Elmas, Ç., 2003. Yapay Sinir Ağları (Kuram, Mimari, Eğitim, Uygulama), Seçkin Yayıncılık, Ankara.
11. Fettahlıoğlu, H. S., 2008. Tüketicilerin Satın Alma Davranışlarında Özel Markaların Tüketici Tutumları Üzerine Etkileri, Doktora Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir.
12. Frank, R. E., Boyd, J., Harper, W., 1965. Are private-brand-prone grocery customers really different?, Journal of Advertising Research 5(4): 27-35.
13. Gan, C., Limsombunchai, V., Clemes, M., Weng, A., 2005. Consumer Choice Prediction: Artificial Neural Networks versus Logistic Models, Journal of Social Sciences 1(4), 211-219.
14. Kumar, A.H., Rao, V.R., Soni, H., 1995. An Emprical Comparison of Neural Network and Logistic Regression Models, Marketing Letters 6(4), 251-263.
15. Kurtuluş, S., Kurtuluş, K., Yeniçeri, T., Yaraş, E., 2001. Perakendeci Markası Tüketicilerinin Tercihleri ve Bu Tüketicileri Ayırmada Kullanılabilecek Temel Değişkenler Üzerine Bir Pilot Araştırma, Yönetim 12(38): s.24-40.
16. Newbold, P., 1995. Statistics for Business and Economics. Prentice-Hall International, New Jersey, pages 867.
17. Orel, F.D., 2004. Market markaları ve üretici markalarına yönelik tüketici algılamaları, Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 13(2): s.157-174.
18. Richardson, P.S., Jain, A.K., Dick, A., 1996. Household Store Brand Proneness: Framework, Journal of Retailing 72(2): 159-185.
19. Savaşçı, İ., 2002. Tüketicinin perakendeci marka tercihleri: İzmir hipermarketleri kapsamında bir araştırma. Yüksek Lisans Tezi, Ege Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir.
20. Tatlıdil, H., 1992. Uygulamalı Çok Değişkenli Analiz, Ankara. Tu, J.V., 1996. Advantages and Disadvantages of Using Artificial Neural Networks versus Logistic Regression for Predicting Medical Outcomes, J Clin Epidemiol, Vol.49, No:11, pp:1225-1231.
21. West, P.M., Brockett, P.L., Golden, L.L., 1997. A Comparative Analysis of Neural Networks and Statistical Methods for Predicting Consumer Choice, Marketing Science 16(4): 370-391.
22. Yurtgüder, Y., 2004. Perkandecilikte özel marka kullanımı ve tüketiciler tarafından benimsenme durumu, Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir.