ANALYSIS OF SHOPPING PREFENCES OF E-COMMERCE WEBSITES BASED ON VISITIR TRAFFIC DATA USING TOPSIS METHOD

Öz

With the e-commerce system, consumers have turned to online shopping instead of face-to-face shopping. E-commerce; They are systems that enable sellers to communicate with consumers by bringing their products and services together through websites. In this study, it is aimed to analyze the performance of the visitors of the top 5 e-commerce sites in our country, based on different traffic data, using the TOPSIS multi-criteria decision-making method. Data was collected in detail through similawebr.com, which performs website analysis by collecting traffic data of e-commerce systems. 14 different performance criteria such as gender, age, viewing time, marketing channels and visitation of the e-commerce sites to be analyzed were determined and their weights were determined by scoring the people who shop frequently. Which criteria performances stand out were analyzed with the TOPSIS method. As a result of the analysis, the performance superiority ranking of the shopping sites was found to be sahibinden, Trenyol, Hepsiburada, Amazon and n11. There are academic studies on the effects of e-commerce, AHP and TOPSIS multi-criteria decision making method. In this research, desktop applications were analyzed by selecting more and different performance criteria compared to other studies.

Anahtar Kelimeler

• Commerce Website
• Topsis Multi-Criteria Decision Making Method
• Visitor Traffic Data

Proje Numarası

24/04/2024-40

E-TİCARET SİTELERİNİN ZİYARETÇİ TRAFİK VERİLERİNE BAĞLI OLARAK ALIŞVERİŞ TERCİHİNİN TOPSIS YÖNTEMİYLE ANALİZİ

Öz

E-ticaret sistemi ile tüketiciler yüz yüze alışveriş yapmak yerine internet aracılığıyla alışverişe yönelmiştir. E-ticaret; satıcıların ürün ve hizmetlerini web siteleri yardımıyla tüketicilerle buluşturarak iletişimini sağlayan sistemlerdir. Yapılan bu çalışmada Ülkemizde ilk 5 sırada yer alan e-ticaret sitesinin ziyaretçilerinin farklı trafik verilerine bağlı olarak performanslarının TOPSİS çok kriterli karar verme yöntemiyle analiz edilmesi amaçlanmaktadır. E-ticaret sitelerinin trafik verilerini toplayarak web sitesi analizi yapan similawebr.com üzerinden veriler detaylı olarak toplanmıştır. Analizi yapılacak e-ticaret sitelerinin cinsiyet, yaş, izlenme süresi, pazarlama kanalları gibi ziyaret edilme gibi 14 farklı performans kriteri belirlenerek ağırlıkları ise sıkça alışveriş yapan kişilerin puanlandırması ile tespit edilmiştir. TOPSİS yöntemiyle hangi kriter performanslarının öne çıktığı analiz edilmiştir. Analizler sonucunda alışveriş sitelerinin performans üstünlüğü sıralaması Sahibinden, Trenyol, Hepsiburada, Amazon ve n11 şeklinde bulunmuştur. E-ticaretin etkileri, AHP ve TOPSİS çok kriterli karar verme yöntemiyle ilgili akademik çalışmalar bulunmaktadır. Bu araştırmada diğer çalışmalara göre daha çok ve farklı performans kriterleri seçilerek masaüstü uygulamaların analizleri yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• E-Ticaret
• TOPSİS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi
• Ziyaretçi Trafik Verileri

Destekleyen Kurum

ADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ

Proje Numarası

24/04/2024-40

Etik Beyan

çalışmanın gerekli şartların oluşturulmasına ilişkin etik kurul onayı; Adıyaman Üniversitesi Bilimsel Araştırma ve Yayın Etiği Kurulu'ndan 24.04.2024 toplantı tarihli toplantının 24/04/2024-40 protokol kararı ile alınmıştır.

Kaynakça

1. Adepoju, S. A., Oyefolahan, I. O., Abdullahi, M. B., & Mohammed, A. A. (2020). Multi-criteria decision-making based approaches in website quality and usability evaluation: A systematic review. Journal of Information and Communication Technology, 19(3), 399–436.
2. Al-Dwairi, R. M., Shehabat, I., Zahrawi, A., & Hammouri, Q. (2024). Building customer trust, loyalty, and satisfaction: The power of social media in e-commerce environments. International Journal of Data and Network Science, 8(3), 1883–1894.
3. Arslan, B. (2019). E-ticaretin ülke ekonomisi üzerine etkisi [Yüksek lisans tezi, Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi].
4. Baczkiewicz, A. (2021). MCDM based e-commerce consumer decision support tool. Procedia Computer Science, 192, 4991–5002.
5. Bakırtaş, H., & Tekinşen, A. (2006). E-ticaretin girişimcilik üzerindeki etkileri. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 16, 125–138.
6. Bulak, M. E., Kozanoğlu, O., Aydoğduoğlu, N., Göçer, F., & Algül, R. (2021). E-ticaret sitelerinin kullanılabilirliğinin AHP ve TOPSIS yöntemleriyle karşılaştırılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 26, 493–509.
7. Carter, J. (2002). Developing e-commerce systems. Prentice Hall.
8. Criveanu, M. M. (2023). Investigating digital intensity and e-commerce as drivers for sustainability and economic growth in the EU countries. Electronics, 12, 2318.

9. Çelik, K. (2022). AHP-TOPSIS yöntemleriyle e-ticaret sitelerinin performanslarının karşılaştırılması. Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler Alanında Uluslararası Araştırmalar XI, 193–208.
10. Dündar, S., Ecer, F., & Özdemir, Ş. (2007). Fuzzy TOPSIS yöntemi ile sanal mağazaların web sitelerinin değerlendirilmesi. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(1), 287–305.
11. Eren, A. S., & Eryer, A. (2025). E-ihracat platformlarının karşılaştırılması: VIKOR yöntemiyle uygun platform seçimi. Malatya Turgut Özal Üniversitesi İşletme ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 6(2), 251–269.
12. Esen, M. F., & Bilgiç, E. (2018). TOPSIS ve K-medoids yöntemleriyle karar verme: R programlama dili ile müşteri geri kazanma uygulaması. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 16, 221–237. https://doi.org/10.11611/yead.446094
13. Eyal, A., & Milo, T. (2001). Integrating and customizing heterogeneous e-commerce applications. The VLDB Journal, 10(1), 16–38.
14. Greenstein, M., & Vasarhelyi, M. (2002). Electronic commerce, security, risk management and control. McGraw-Hill.
15. Haji, K. (2021). E-commerce development in rural and remote areas of BRICS countries. Journal of Integrative Agriculture, 20(4), 979–997.
16. Huizingh, E. K. (2000). The content and design of web sites: An empirical study. Information & Management, 37(3), 123–134.
17. Jeffrey, F. R., & Jaworski, B. J. (2004). Introduction to e-commerce. McGraw-Hill.
18. Jianli, W. (2010). TOPSIS method for multiple attribute decision making with incomplete weight information in linguistic setting. Journal of Convergence Information Technology, 5(10), 181–187.
19. Kang, D., & Jang, P. Y. (2016). Evaluation of e-commerce websites using fuzzy hierarchical TOPSIS based on E-S-QUAL. Applied Soft Computing, 42, 53–65.
20. Khosla, M., & Kumar, H. (2017). Growth of e-commerce in India: An analytical review of literature. IOSR Journal of Business and Management, 19(6), 91–95.
21. Koca, İ. M., & Düger, Y. S. (2025). E-ticaret platformlarında dijital promosyonların ve tüketici yorumlarının online satın alma davranışı üzerine etkisi. Uluslararası Sosyal ve Ekonomik Çalışmalar Dergisi, 6(1), 182–198. https://doi.org/10.62001/gsijses.1599135
22. Kutbay, H., & Çocuk, M. (2025). E-ticaret kapsamındaki üniversite öğrencilerinin çevrimiçi alışveriş bağımlılığı (kompulsif satın alma) düzeylerinin incelenmesi. Uluslararası Akademik Çalışmalar Dergisi, 5(1), 12–27. https://doi.org/10.29228/jacademia.80712
23. Kurt, M. M., & Yazıcıoğlu, M. (2022). Bulanık AHP ve TOPSIS metodları ile e-ticaret rekabet stratejisi seçimi. Teknolojik Gelişmeler ve Mühendislik Uygulamaları, 132–153.
24. MacGregor, R., & Vrazalic, L. (2005). Role of small business strategic alliances in the perception of benefits and disadvantages of e-commerce adoption in SMEs. Advanced Topics in Electronic Commerce, 1, 1–27.
25. Mesenbourg, L. T. (2001). Measuring electronic business. U.S. Bureau of the Census.
26. Nagar, M., & Saxena, T. (2020). HRM in the era of artificial intelligence. Innovation in Global Business and Technology: Trends, Goals and Strategies, 1, 1–8.
27. Özdemir, B. (2025). Panik satın alma ve e-ticaret. Premium Sosyal Bilimler E-Dergisi, 9(51), 176–180.
28. Özkan, N., & Yavuz, F. (2019). Using fuzzy TOPSIS and regression based weights to rank e-commerce websites. Journal of Engineering and Architecture Faculty of Eskişehir Osmangazi University, 27(2), 116–124.
29. Öztürk, M. H. (2016). Elektronik ticaret kavramı yöntem ve uygulamaları [Doktora ödevi, Uludağ Üniversitesi].
30. Shao, J., Li, P., & Zhang, M. (2024). Traffic transfer between social media and e-commerce platform: The role of social media affordances. Behaviour & Information Technology, 1–14.
31. Shim, S., Pendyala, V., Sundaram, M., & Gao, J. (2000). Business-to-business e-commerce frameworks. Computer, 33(10), 40–47.
32. Shivkumar, K. (2024). E-commerce transformation: Amplifying success through SEO. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science, 6(1), 5–7.
33. Steyaert, J. C. (2004). Measuring the performance of electronic government services. Information & Management, 41, 369–375.
34. Taşlıyan, M. (2006). Elektronik ticaret kavramlar ve uygulamalar. Sakarya Kitabevi.
35. Uygurtürk, H., & Korkmaz, T. (2012). Finansal performansın TOPSIS çok kriterli karar verme yöntemi ile belirlenmesi: Ana metal sanayi işletmeleri üzerine bir uygulama. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 7(2), 95–115.
36. Zerenler, M. (2013). Dijital iş yaşamı: Tüm boyutlarıyla elektronik ticaret. Gazi Kitabevi.
37. https://www.semrush.com/ (Erişim Tarihi: 05.04.2024)
38. https://www.similarweb.com/ (Erişim Tarihi: 05.04.2024)
39. https://wpmavi.com/blog/en-cok-tiklanan-siteler.html (Erişim Tarihi: 23.04.2024)