Determination of Corporate Customers’ Bank Preferences with Integrated SWARA - MOORA Method: An Application in the Province of Aydin

Yıl 2019, , 269 - 289, 13.12.2019

Engin Çakır , Elif Bilge

https://doi.org/10.18506/anemon.506864

Cited By: 2

Öz

Considering in terms of the business science;
product output in the banking sector is service and it is important how service
is perceived by customers. Therefore, it is necessary for banks to consider the
customer satisfaction and enhance their services with dissatisfaction. Services
expected by customers from bank and also perceived by them were determined as evaluation
criteria and the banks carrying on business in Aydin were also listed as
alternatives to be used in the application. Significances (weights) of customer
expectations were determined with SWARA (Step-Wise Weight Assessment Ratio Analysis) method, which is among multi-criteria decision making methods,
using the data acquired from the subjective evaluations of firm managers who
were also bank customers. Then, each alternative bank was evaluated with MOORA
(Multi Objective Optimization on basis of Ratio
Analysis) method with the help of the data acquired as a
result of a questionnaire that was also applied to the firm managers based on
the significances of criteria.

Anahtar Kelimeler

Corporate Bank Customers, Customers’ Expectations, SWARA Method, MOORA Method

Bütünleşik SWARA - MOORA Yöntemi ile Kurumsal Müşterilerin Banka Tercihlerinin Belirlenmesi: Aydın İlinde Bir Uygulama

Öz

İşletme bilimi açısından bakıldığında bankacılık
sektöründe ürün çıktısı hizmettir ve hizmetin müşteri nezdinde ne şekilde
algılandığı önem arz etmektedir. Bu sebepten bankaların müşteri memnuniyetini
göz önünde bulundurarak memnuniyetsizlik durumu oluşan hizmetlerini
iyileştirmeleri gerekmektedir. Çalışmada müşterilerin bankadan beklentileri ve
algılanan servis hizmetleri değerlendirme kriterleri olarak; Aydın’da faaliyet
gösteren bankalar ise ele alınacak alternatifler olarak belirlenmiştir. Müşteri
beklentilerinin önem dereceleri (ağırlıkları) banka müşterisi olan firma
yöneticilerinin öznel değerlendirmeleri ile elde edilen veriler kullanılarak çok
kriterli karar verme yöntemlerinden SWARA yöntemi ile elde edilmiştir. Daha
sonra kriterlere ait önem düzeyleri de dikkate alınarak yine firma yöneticileri
ile yapılan anket sonrasında elde edilen veriler yardımıyla her bir alternatif
bankanın MOORA yöntemi ile değerlendirilmesi sağlanmıştır.

Anahtar Kelimeler

Kurumsal Banka Müşterileri, Müşteri Beklentileri, SWARA Yöntemi, MOORA Yöntemi

Kaynakça

• Akçakanat, Ö., Eren, H., Aksoy, E., & Ömürbek, V. (2017). Bankacılık sektöründe ENTROPİ ve WASPAS yöntemleri ile performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 285-300.
• Aksoy, E., Ömürbek, N., & Karaatlı, M. (2015). AHP temelli MULTIMOORA ve COPRAS yöntemi ile Türkiye Kömür İşletmeleri’nin performans değerlendirmesi. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33(4), 1-28.
• Albayrak, Y. E., & Erkut, H. (2005). Banka performans değerlendirmede analitik hiyerarşi süreç yaklaşımı, İTÜ Mühendislik Dergisi, 4(6), 47-58.
• Almahmeed, M. A., & Thabet, A. E. (1997). Services considered important to business customers and determinants of bank selection in Kuwait: A segmentation analysis. International Journal of Bank Marketing, 15(4), 126-133.
• Almossawi, M. (2001). Bank selection criteria employed by college students in Bahrain: An empirical analysis. The International Journal of Bank Marketing, 19(3), 115-125.
• Amile, M., Sedaghat, M., & Poorhossein, M. (2013). Performance evaluation of banks using fuzzy AHP and TOPSIS, case study: State-Owned banks, partially private and private banks in Iran. Caspian Journal of Applied Sciences Research, 2(3), 128-138.
• Avcıkurt, C., & Köroğlu, Ö. (2006). Termal otel işletmelerinde müşteri sadakatini artıran nitelikleri belirlemeye yönelik bir alan araştırması. Seyahat ve Otel İşletmeciliği Dergisi, 1(3), 6.
• Awan, H. M., & Bukhari, K. S. (2011). Customer's criteria for selecting an Islamic bank: Evidence from Pakistan. Journal of Islamic Marketing, 2(1), 14-27.
• Bağcı, H., & Rençber, Ö. F. (2014). Kamu bankaları ve halka açık özel bankaların PROMETHEE yöntemi ile karlılıklarının analizi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1), 39- 47.
• Bei, L. T., & Shang C. F. (2006). Building marketing strategies for state-owned enterprises against private ones based on the perspectives of customer satisfaction and service quality. Journal of Retailing and Consumer Services, 13(1), 1-13.
• Bergendahl, G., & Lindblom, T. (2008). Evaluating the Performance of Swedish savings banks according to service efficiency. European Journal of Operational Research, 185, 1663–1673.
• Blien, U., & Tassinopoulos, A. (2001). Forecasting regional employment with the entropy method, Regional Studies, 35(2), 113-124.
• Boyd, W. L., Leonard, M., & White, C. (1994). Customer preferences for financial services: An analysis. The International Journal of Bank Marketing, 12(1), 9-15.
• Brauers, W. K. M., Ginevicius, R., & Podvezko, V. (2010). Regional development in Lithuania considering multiple objectives by the MOORA method. Technological and Economic Development of Economy, 16(4), 613-640.
• Brauers, W. K. M., & Ginevicius, R. (2009). Robustness in regional development studies: The case of Lithuania. Journal of Business Economics and Management, 10(2), 121-140.
• Brauers, W. K. M., & Zavadskas, E. K. (2006). The MOORA method and its application to privatization in a transition economy. Control and Cybernetics, 35(2), 445-469.
• Brauers, W. K. M., & Zavadskas, E. K. (2012). Robustness of MULTIMOORA: A method for multi-objective optimization. Informatica, 23(1), 1-25.
• Cebeci, İ., & Çabuk, Z. (2016). Tüketicilerin banka tercihini etkileyen faktörlerin belirlenmesi: Giresun’da bir araştırma. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 8(14), 57-66.
• Chigamba, C. & Fatoki, O. (2011). Factors influencing the choice of commercial banks by university students in South Africa. International Journal of Business and Management, 6(6), 66-76.
• Cho, K. T. (2003). Multicriteria decision methods: An attempt to evaluate and unify. Mathematical and Computer Modelling, Pergamon, 37(9-10), 1099-1119.
• Coşkun, A. (2006). Bankaların stratejik performans yönetiminde performans karnesi kullanımı. Bankacılar Dergisi, 56, 28-39.
• Çağıl, G. (2011). 2008 küresel kriz sürecinde Türk bankacılık sektörünün finansal performansının ELECTRE yöntemi ile analizi. Maliye Finans Yazıları, 25(93), 59-86.
• Çakır, E., & Sezen Akar, G. (2016). Lojistik Sektöründe Bütünleştirilmiş Bulanık AHP - MOORA yaklaşımı ile personel seçimi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 14(2), 185-199.
• Çakır, E. (2016). SWARA - Copeland yöntemi ile kriter ağırlıklarının belirlenmesi: Bir üretim işletmesinde uygulama. Aydın Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(1) 42-56.
• Çakır, E., & Sezen Akar, G. (2017). Bütünleşik SWARA – TOPSIS yöntemi ile makine seçimi: bir üretim işletmesinde uygulama. International Journal of Academic Value Studies (Javstudies), 3(13), 206–216.
• Çalış, A., Özçelik, G., & Gencer, C. (2016). Türkiye’deki imalat sanayi sektörlerinin PROMETHEE MULTIMOORA ve SMAA-2 yöntemleriyle sıralanması. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 27(2), 28-44.
• Çalışkan, E., & Eren, T. (2016). Bankaların performanslarının çok kriterli karar verme yöntemiyle değerlendirilmesi. Ordu Üniversitesi Bilim Teknoloji Dergisi, 6(2), 85-107.
• Çınar, R., & Erciş A. (1993). Genç pazarın banka hizmetlerini tercihleri üzerine bir saha araştırması. Pazarlama Dünyası, 7(37), 6-22.
• Çiçek, R., & Doğan, İ. C. (2009). Müşteri memnuniyetinin artırılmasında hizmet kalitesinin ölçülmesine yönelik bir araştırma: Niğde ili örneği. Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi, 11(1), 199-217.
• Demireli, E. (2010). TOPSIS çok kriterli karar verme sistemi: Türkiye’deki kamu bankaları üzerine bir uygulama. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1), 101-112.
• Devlin, J., & Gerrard, P. (2005). A Study of Customer Choice Criteria for Multiple Bank Users. Journal of Retailing and Consumer Services, 12(4), 297-306.
• Dinçer, H., & Görener, A. (2011). Analitik hiyerarşi süreci ve VIKOR tekniği ile dinamik performans analizi: Bankacılık sektöründe bir uygulama. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(19), 109-127.
• Doumpos, M., & Zopounidis, C. (2010). A multicriteria decision support system for bank rating. Decision Support Systems, 50(1), 55-63.
• Ecer, F. (2013). Türkiye’deki özel bankaların finansal performanslarının karşılaştırılması: 2008-2011 dönemi. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(2), 171- 189.
• Ertuğrul, İ., & Karakaşoğlu, N. (2009). Banka şube performanslarının VIKOR yöntemi ile değerlendirilmesi. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 20(1), 19-28.
• Genç, T., & Masca, M. (2013). TOPSIS ve PROMETHEE yöntemleri ile elde edilen üstünlük sıralamalarının bir uygulama üzerinden karşılaştırılması. Afyon Kocatepe Üniversitesi İİBF Dergisi, 15(2), 539-566.
• Güneysu, Y., ER, B., & AR, İ. M. (2015). Türkiye’deki ticari bankaların performanslarının AHS ve GİA yöntemleri ile incelenmesi. Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9, 71-93.
• Kandemir, T., & Karataş, H. (2016). Ticari bankaların finansal performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile incelenmesi: Borsa İstanbul’da işlem gören bankalar üzerine bir uygulama (2004-2014). İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 5(7), 1766- 1776.
• Karaca, T. (2011). Proje Yönetiminde Çok Kriterli Karar Verme Tekniklerini Kullanarak Kritik Yolun Belirlenmesi, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Kaynak, E., Küçükemiroglu, O., & Odabasi, Y. (1991). Commercial bank selection in Turkey. International Journal of Bank Marketing, 9(4), 30-39.
• Kennington, C., Hill, J., & Rakowska, A. (1996). Consumer selection criteria for banks in Poland. International Journal of Bank Marketing, 14(4), 12-21.
• Keršuliene, V., Kazimireas, Z., & Turskis, Z. (2010). Selection of rational dispute resolution method by applying new step-wise weight assessment ratio analysis (SWARA). Journal of Business Economics and Management, 11(2), 243-258.
• Khazeh, K., & Decker, W. H. (1992). How customer choose banks?. The Journal of Retail Banking, 14(4), 41-44.
• Kılıç, S. B. (2006). Türk bankacılık sistemi için çok kriterli karar alma analizine dayalı bir erken uyarı modelinin tahmini. Orta Doğu Teknik Üniversitesi Gelişme Dergisi, 33, 117-154.
• Kosmidou, K., & Zopounidis, C. (2008). Measurement of bank performance in Greece. South-Eastern Europe Journal of Economics, 1, 79- 95.
• Lam, R. & Burton, S. (2005). Bank selection and share of wallet among SMEs: Apparent differences between Hong Kong and Australia. Journal of Financial Services Marketing, 9(3), 204-213.
• Lariviere, B., & Poel, D. V. (2007). Banking behaviour after the lifecycle event of “moving in together”: An exploratory study of the role of marketing investments. European Journal of Operational Research, 183(1), 345-369.
• Metawa, S. A., & Almossawi, M. (1998). Banking behavior of Islamıc bank customers: Perspectives and implications. International Journal of Banking Marketing, 16(7), 299-313.
• Mokhlis, S. (2009). Determinants of choice criteria in Malaysia’s retail banking: An analysis of gender-based choice decisions. European Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences, 2(16), 18-30.
• Nielson, F. J., Terry, C., & Trayler, R. M. (1998). Business banking in Australia: a comparison of expectations, International Journal of Bank Marketing, 16(6), 253-263.
• Owusu-Frimpong, N. (1999). Patronage behaviour of Ghanaian bank customers. International Journal of Bank Marketing, 7(17), 335-342.
• Ömürbek, N., & Aksoy, E. (2016). Bir petrol şirketinin çok kriterli karar verme teknikleri ile performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(3), 723-756.
• Ömürbek, N., Karaatlı, M., Eren, H., & Şanlı, B. (2014). AHP temelli PROMETHEE sıralama yöntemleri ile hafif ticari araç seçimi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(4), 47-64.
• Önay, O., & Çetin, E. (2012). Turistik yerlerin popülaritesinin belirlenmesi: İstanbul örneği. Yönetim Dergisi, 23(72), 90-109.
• Özbek, A. (2017). Çok kriterli karar verme yöntemleri ve excel ile problem çözümü. Ankara: Seçkin Akademik ve Mesleki Yayınları.
• Özcan, A., & Ömürbek, N. (2016). BİST’de işlem gören sigorta şirketlerinin MULTIMOORA yöntemiyle performans ölçümü. Uluslararası İşletme, Ekonomi ve Yönetim Perspektifleri Dergisi, 1(2), 64-75.
• Özsoy, İ., Görmez, B., & Mekik, S. (2013). Türkiye’de katılım bankalarının tercih edilme sebepleri: Ampirik bir tetkik. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 20(1), 187-206.
• Ravi, V., Kurniawan, H., Thai, P. N. K., & Kumar, P. R. (2008). Soft computing system for bank performance prediction. Applied Soft Computing, 8, 305–315.
• Ruzgyz, A., Volvaciovas, R., Ignatavicius, C., & Turskis, Z. (2014). Integrated evaluation of external Wall insulation in residential buildings using SWARA-TODIM MCDM method. Journal of Civil Engineering and management, 20(1), 103-110.
• Sakarya, Ş., & Aytekin, S. (2013). İMKB’de işlem gören mevduat bankalarının performansları ile hisse senedi getirileri arasındaki ilişkinin ölçülmesi: PROMETHEE çok kriterli karar verme yöntemiyle bir uygulama. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 5(2), 99-109.
• Stanujkic, D., Karabasevic, D., & Zavadskas, E. K. (2015). A framework for the selection of a packaging design based on the SWARA method. Inzinerine Ekonomika - Engineering Economics, 26(2), 181-187.
• Taşabat, S. E., Cinemre, N., & Şen, S. (2015). Farklı ağırlıklandırma tekniklerinin denendiği çok kriterli karar verme yöntemleri ile Türkiye’deki mevduat bankalarının mali performanslarının değerlendirilmesi. Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 4(2), 96-110.
• Taşkın, Ç., Akat, Ö., & Erol, Z. (2010). Tüketicilerin Banka Tercihini Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi: Bursa’da bir araştırma. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(3), 11–22.
• Tezergil, S. A. (2016). VIKOR yöntemi ile Türk bankacılık sektörünün performans analizi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(1), 357-373.Türkyılmaz, A., & Özkan, C. (2005, Haziran). Ulusal müşteri memnuniyeti indeksleri. Kalder Forum, 16, 73-74.
• Wel, C., & Nor, S. (2003). The influences of personal and sociological factors on consumer bank selection decision in Malaysia. Journal of American Academy of Business, 1(2), 399-404.
• Wu, H. Y., Tzeng, G. H., & Chen, Y. H. (2009). A fuzzy MCDM approach for evaluating banking performance based on balanced scorecard. Expert Systems with Applications, 36(6), 10135–10147.
• Yayar, R., & Baykara, H. (2012). TOPSIS yöntemi ile katılım bankalarının etkinliği ve verimliliği üzerine bir uygulama. İşletme ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 3(4), 21-42.
• Yıldırım B. F., & Önder, E. (2015). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri. Bursa: Dora Yayınları.
• Yıldırım, B. F., & Önay, O. (2013). Bulut teknolojisi firmalarının bulanık AHP-MOORA yöntemi kullanılarak sıralanması. İ.Ü. İşletme Fakültesi İşletme İktisadi Enstitüsü Yönetim Dergisi, 24(75), 60-81.
• Yılmaz, V., Çelik, H. E., & Depren, B. (2007). Devlet ve özel sektör bankalardaki hizmet kalitesinin karşılaştırılması: Eskişehir örneği. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 8(2), 234-248.
• Yue, H., & Tom, G. (1995). How the Chinese Select their banks. Journal of Retail Banking, 16(4), 36-39.
• Yurdoğlu, H., & Kundakcı, N. (2017). SWARA ve WASPAS yöntemleri ile sunucu seçimi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20(38), 253-269.
• Yükçü, S., & Kaplanoğlu, E. (2015). Çok kriterli karar verme yöntemleriyle gözaltı pazarı şirketlerinin finansal performanslarının belirlenmesi. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 17(3): 587-616.
• Zineldin, M. (1996). Bank Strategic Positioning and Some Determinants of Bank Selection. International Journal of Bank Marketing, 14(6), 12-22.
• Zolfani, S. H., Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2013). Design of products with both International and Local perspectives based on Yin-Yang balance theory and SWARA method. Economic Research - Ekonomska Istrazivanja, 26(2), 153-166.