Nöropazarlama Alanında Yapılan Çalışmaların Bibliyometrik Analizle İncelenmesi ve Bütüncül Nöropazarlama

Öz

Nöropazarlama, tüketicilerin bilinçli ve bilinçaltı karar alma süreçlerini anlamak amacıyla pazarlama bilimi ile nörobilim disiplinini birleştiren yenilikçi bir alandır. Bu çalışma, nöropazarlama literatürünü bibliyometrik analiz yöntemiyle değerlendirerek, alanın gelişimini, öne çıkan temalarını, en çok alıntı yapılan çalışmalarını ve uluslararası iş birliklerini kapsamlı bir şekilde incelemektedir. Bibliyometrik analiz sonuçları, nöropazarlama alanında öne çıkan akademik çalışmaları belirleyerek, bu alandaki araştırma eğilimlerini ve boşlukları ortaya koymaktadır. Yapılan araştırmalarda, son yıllarda yapay zekâ ile ilgili yaklaşımların arttığı, ancak bu yaklaşımların daha bütüncül bir nöropazarlama çerçevesinde ele alınması gerektiği anlaşılmaktadır. Nöropazarlama araştırmalarında veriler farklı yöntem ve araçlarla toplanmakta, ancak bu veriler ayrı ayrı analiz edilmekte ve bu durum kimi zaman eksik veya hatalı sonuçlara yol açmaktadır. Bu nedenle, yapay zekâ, derin öğrenme ve makine öğrenmesi gibi yaklaşımların nöropazarlama araştırmalarında eş zamanlı veri toplama ve analiz süreçlerine entegre edilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı nöropazarlama araştırmaları ile tüketici davranışlarının daha bütüncül bir yaklaşımla (holistic neuromarketing) anlamlandırılarak, pazarlama stratejilerinin daha etkin hale getirilebilmesi için yeni bir model önerisi sunmaktır.

Anahtar Kelimeler

• Nörobilim
• Nöropazarlama
• Bibliyometrik Analiz
• Bütüncül Nöropazarlama
• Yapay Zekâ

A Bibliometric Analysis of Studies Conducted in The Field of Neuromarketing and Holistic Neuromarketing

Abstract

Neuromarketing is an innovative field that combines marketing science and neuroscience to understand consumers' conscious and subconscious decision-making processes. This study evaluates neuromarketing literature using bibliometric analysis, comprehensively examining the development of the field, prominent themes, most cited studies, and international collaborations. The bibliometric analysis results identify prominent academic studies in the field of neuromarketing, revealing research trends and gaps in this field. Studies have shown that approaches to artificial intelligence have increased in recent years, but these approaches should be addressed within a more holistic neuromarketing framework. In neuromarketing research, data is collected with different methods and tools, but these data are analyzed separately, which sometimes leads to incomplete or erroneous results. For this reason, it is of great importance to integrate approaches such as artificial intelligence, deep learning, and machine learning into simultaneous data collection and analysis processes in neuromarketing research. The aim of this study is to propose a new model to make marketing strategies more effective by interpreting consumer behavior with a more holistic approach (holistic neuromarketing) through neuromarketing research.

Keywords

• Neuroscience
• Neuromarketing
• Bibliometric Analysis
• Holistic Neuromarketing
• Artificial Intelligence

References

1. Aria, M., ve Cuccurullo, C. (2017). Bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959-975.
2. Ariely, D., ve Berns, G. S. (2010). Neuromarketing: the hope and hype of neuroimaging in business. Nature Reviews Neuroscience, 11(4), 284-292.
3. Bear, M. F., Connors, B. W., ve Paradiso, M. A. (2016). Recommended Resources. The Brain, the Nervous System, and Their Diseases, 1203.
4. Cardoso, L., Chen, M. M., Araújo, A., de Almeida, G. G. F., Dias, F., ve Moutinho, L. (2022). Accessing neuromarketing scientific performance: Research gaps and emerging topics. Behavioral Sciences, 12(2), 55.
5. Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., ve Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133, 285-296.
6. Fiske, S. T., Malone, C., ve Kervyn, N. (2012). Brands as intentional agents: Our response to commentaries. Journal of Consumer Psychology, 22(2), 205-207.
7. Hossain, M. A., Akter, S., ve Yanamandram, V. (2021). Why doesn't our value creation payoff: Unpacking customer analytics-driven value creation capability to sustain competitive advantage. Journal of Business Research, 131, 287-296.
8. Hsu, M., ve Yoon, C. (2015). The neuroscience of consumer choice. Current Opinion in Behavioral Sciences, 5, 116-121.

9. Hubert, M., ve Kenning, P. (2008). A current overview of consumer neuroscience. Journal of Consumer Behaviour: An International Research Review, 7(4‐5), 272-292.
10. Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux.
11. Lee, N., Broderick, A. J., ve Chamberlain, L. (2007). What is ‘neuromarketing’? A discussion and agenda for future research. International Journal of Psychophysiology, 63(2), 199-204.
12. Miller, E. K., & Cohen, J. D. (2001). An integrative theory of prefrontal cortex function. Annual Review of Neuroscience, 24(1), 167–202. https://doi.org/10.1146/annurev.neuro.24.1.167.
13. Plassmann, H., Ramsøy, T. Z., ve Milosavljevic, M. (2012). Branding the brain: A critical review and outlook. Journal of Consumer Psychology, 22(1), 18-36.
14. Purves, D., Augustine, G. J., Fitzpatrick, D., Hall, W. C., LaMantia, A.-S., Mooney, R., Platt, M. L., & White, L. E. (2018). Neuroscience (6th ed.). Oxford University Press.
15. Stanton, S. J., Sinnott-Armstrong, W., ve Huettel, S. A. (2017). Neuromarketing: Ethical implications of its use and potential misuse. Journal of Business Ethics, 144, 799-811.
16. Van Eck, N. J., ve Waltman, L. (2017). Citation-based clustering of publications using CitNetExplorer and VOSviewer. Scientometrics, 111(2), 1053-1070.
17. Venkatraman, V., Clithero, J. A., Fitzsimons, G. J., ve Huettel, S. A. (2012). New scanner data for brand marketers: How neuroscience can help better understand differences in brand preferences. Journal of Consumer Psychology, 22(1), 143-153.
18. Wedel, M., ve Pieters, R. (2017). A review of eye-tracking research in marketing. Review of Marketing Research, 123-147.