Phygital Marketing in the Digital Age: A Research on Consumer Perception

Öz

This study aimed to determine consumers' perception levels towards phygital marketing. At the same time, it is aimed to reveal the difference between various variables of consumers (gender, age, marital status, education level, monthly income, daily internet usage time, monthly online shopping frequency and parents' education level) and their perceptions towards phygital marketing. The general survey model, one of the quantitative methods, was used in the study. In this study conducted with 1056 participants residing in Kars province, the sample consisted of randomly selected consumers. During the data collection process, the "Phygital Marketing Perception Scale-FMPS" developed by Birdane (2023) and the "Demographic Information Form" developed by the researcher were used. The data was checked and it was deemed appropriate to use parametric statistical techniques in the analysis process. The study concluded that consumers' general perception levels towards phygital marketing are high. However, in addition to consumers' high perceptions of phygital marketing, another result is that they consider it disturbing. In the study, it was determined that consumers' perception levels of phygital marketing differ according to gender, average monthly income, education level, daily internet usage time, monthly online shopping frequency and parents' education level. Based on the results obtained in the study, it can be recommended that the interests, needs and expectations of different segments be determined and these differences be taken into account when implementing phygital marketing applications.

Anahtar Kelimeler

• Phygital Marketing
• Consumer Perception
• Digital Age.

DİJİTAL ÇAĞDA FİJİTAL PAZARLAMA: TÜKETİCİ ALGISINA YÖNELİK BİR ARAŞTIRMA

Öz

Bu çalışmada tüketicilerin fijital pazarlamaya yönelik algı düzeylerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Aynı zamanda tüketicilere ait çeşitli değişkenler (cinsiyet, yaş, medeni durum, eğitim düzeyi, aylık gelir, günlük internet kullanım süresi, aylık çevrimiçi alışveriş sıklığı ve anne-baba eğitim düzeyi) ile fijital pazarlamaya yönelik algıları arasındaki fark durumunun ortaya konması amaçlanmıştır. Çalışmada nicel yöntemlerden birisi olan genel tarama modeli kullanılmıştır. Kars ilinde ikamet eden 1056 katılımcı ile yürütülen bu çalışmada örneklem rastgele biçimde seçilen tüketicilerden oluşmuştur. Veri toplama sürecinde Birdane (2023) tarafından geliştirilen “Fijital Pazarlama Algı Ölçeği-FPAÖ” ile araştırmacı tarafından geliştirilen “Demografik Bilgi Formu” kullanılmıştır. Veriler kontrol edilmiş ve analiz sürecinde parametrik istatistik tekniklerin kullanılması uygun görülmüştür. Çalışmada tüketicilerin fijital pazarlamaya yönelik genel algı düzeylerinin yüksek olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ancak tüketicilerin fijital pazarlamaya yönelik yüksek yönlü algılarının yanında rahatsız edici olarak değerlendirdikleri de ulaşılan bir diğer sonuçtur. Çalışmada tüketicilerin fijital pazarlama algı düzeylerinin cinsiyete, aylık ortalama gelire, eğitim durumuna, günlük internet kullanım süresine, aylık çevrimiçi alışveriş sıklığına ve anne-baba eğitim seviyesine göre farklılaştığı tespit edilmiştir. Çalışmada ulaşılan sonuçlardan hareketle farklı kesimlerin ilgi, ihtiyaç ve beklentileri belirlenerek fijital pazarlama uygulamalarının işe koşulmasında bu farklıların dikkate alınması önerilebilir.

Anahtar Kelimeler

• Fijital pazarlama
• Tüketici algısı
• Dijital çağ.

Kaynakça

1. Akarsu, B., & Akarsu, B. (2019). Bilimsel araştırma tasarımı nicel, nitel ve karma araştırma yaklaşımları. Cinius.
2. Akpürçek, K., & Başkol, M. (2022). Geçmişin izleri: Retro pazarlama üzerine kavramsal bir çalışma. Bartın Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13 (25), 23-36. https://10.47129/bartiniibf.1059197
3. Arabelen, Ö. Ü. G. (2023). Understandıng brand awareness ın phygıtal marketıng: an empırıcal analysıs ın the B2B context. Sosyal Bilimlerde Toplumsal Sorunlara Bakış: Uygulamalı Çalışmalar. EfeAkademi.
4. Aydın, Ö. (2022). Fijital pazarlamada artırılmış gerçeklik uygulamalarının Y ve Z kuşağı üzerindeki etkisine yönelik bir araştırma (Tez No. 766397) [Yüksek lisans tezi, Selçuk Üniversitesi]. Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi.
5. Aydoğdu, V. (2021). Sanal deneyim etkinliği ve fijital pazarlama kapsamında konsol oyunlarının tüketicilerin satın alma niyeti üzerine etkisinin incelenmesi (Tez No. 704078). [Doktora tezi, Anadolu Üniversitesi]. Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi.
6. Batat, W. (2024). Why is the traditional marketing mix dead? Towards the “experiential marketing mix”(7E), a strategic framework for business experience design in the phygital age. Journal of Strategic Marketing, 32(2), 101-113. https://doi.org/10.1080/0965254X.2022.2129745
7. Bentler, P. M. (1990). Comparative fit indexes in structural models. Psychological Bulletin, 107(2), 238–246. https://doi.org/10.1037/0033-2909.107.2.238.
8. Birdane, M. A. (2023). Fijital pazarlamada tüketici algıları: pazarlama ve reklamcılık bölümü öğrencileri örneği. (Tez No. 783813). [Yükseklisans tezi, Akdeniz Üniversitesi]. Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi.

9. Browne, M. W., & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. In K. A. Bollen & J. S. Long (Eds.), Testing structural equation models (pp. 136–162). Newbury Park, CA: Sage.
10. Brynjolfsson, E., Hu, Y. J., & Rahman, M. S. (2013). Competing in the age of omnichannel retailing. MIT Sloan Management Review, 54(4), 23-29.
11. Büyüköztürk, Ş. (2014). Deneysel desenler: Öntest-sontest, kontrol grubu, desen ve veri analizi. Pegem.
12. Camilleri, M. A. (Ed.). (2024). Tourism planning and destination marketing. Emerald Publishing Limited.
13. Can, A. (2018). SPSS ile bilimsel araştırma sürecinde nicel veri analizi. Pegem.
14. Cochran, W. G. (1977). Sampling techniques (3rd ed.). Wiley.
15. Çakın, Ö., & Yaman, D. (2020). Fijital (Phygital) Pazarlama Uygulamaları Üzerine Bir İnceleme: Amazon Go Örneği. Middle Black Sea Journal of Communication Studies, 5(1), 1-10.
16. Çakirkaya, M., & Koçyiğit, M. (2024). Consumer Involvement in Augmented Reality Applications in the Context of Phygital Marketing Communications. R: CMU Journal of Social Sciences and Humanities 11(1), 1-21. https://doi.org/10.12982/CMUJASR.2024.008
17. Çapık, C. (2014). Geçerlik ve güvenirlik çalışmalarında doğrulayıcı faktör analizinin kullanımı. Anadolu Hemşirelik ve Sağlık Bilimleri Dergisi, 17(3), 196-205.
18. Çelik, Z. (2021). Fijital (phygital) pazarlama. Nobel Akademik Yayıncılık.
19. Çelik, Z., Özdemir, O., Sağlam, M., & Aypar, U. (2023). Comparative analysis of bibliometric data sources of empirical studies in the context of traditional, digital and phygital marketing. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 45(2), 180-212.
20. Gaggioli, A. (2017). Phygital spaces: when atoms meet bits. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 20(12), 774-774.
21. Gedik, Y. (2020). Pazarlamada yeni bir pencere: Dijital pazarlama. Journal of Business in the Digital Age, 3(1), 63-75. https://10.46238/jobda.726408
22. George, D., & Mallery, M. (2001). SPSS for Windows step by step: A simple guide and reference 10.0 update. Allyn and Bacon.
23. Gliner, J. A., Morgan, G. A., & Leech, N. L. (2015). Uygulamada araştırma yöntemleri: desen ve analizi bütünleştiren yaklaşım (Çev. Ed.: Selahattin Turan). Nobel.
24. Goretzko, D., Siemund, K., & Sterner, P. (2024). Evaluating model fit of measurement models in confirmatory factor analysis. Educational and Psychological Measurement, 84(1), 123-144. https://10.1177/00131644231163813
25. Green, S. B., Akey, T. M., Fleming, K. K., Hershberger, S. L., & Marquis, J. G. (1997). Effect of the number of scale points on chi‐square fit indices in confirmatory factor analysis. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 4(2), 108-120. https://10.1080/10705519709540064
26. Groeneveld, R. A., & Meeden, G. (1984). Measuring skewness and kurtosis. Journal of the Royal Statistical Society Series D: The Statistician, 33(4), 391-399. https://10.2307/2987742
27. Harrington, D. (2009). Confirmatory factor analysis. Oxford University Press.for determining model fit. The Electronic Journal of Business Research Methods, 6(1), 53-60.https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Istatistiklerle-Yaslilar-2023-53710. Erişim Tarihi: 21.08.2024
28. Huang, T. K., Yang, C. H., Hsieh, Y. H., Wang, J. C., & Hung, C. C. (2018). Augmented reality (AR) and virtual reality (VR) applied in dentistry. The Kaohsiung journal of medical sciences, 34(4), 243-248. https://doi.org/10.1016/j.kjms.2018.01.009
29. Işıktaş, S. (2018). Türkiye’de reklam tarihi gelişimi ve televizyon reklam araştırmaları. Hiperlink.
30. Jacob, F., Pez, V., & Volle, P. (2023). Shifting to phygital experience management with design science: a six-step method to manage customer journeys. Journal of Strategic Marketing, 31(5), 961-982. https://10.1080/0965254X.2021.2016894
31. Johnson, M., & Barlow, R. (2021). Defining the phygital marketing advantage. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 16(6), 2365-2385. https://10.3390/jtaer16060130
32. Johnson, M., & Barlow, R. (2023). Phygital marketing through the lens of neuroscience and phenomenology: an interpretivist account. Qualitative Market Research: An International Journal.
33. Jöreskog, K. G., & Sörbom, D. (1984). LISREL VI: Analysis of linear structural relationships by the method of maximum likelihood (3rd ed.). Mooresville, IN: Scientific Software.
34. Kanat, Z. (2022). Dijitalleşme süreci kapsamında fijital uygulama içeren kampanya üzerine nitel bir araştırma: Nike “Unlimited Stadium” örneği. SDÜ İfade, 4(1), 59-75.
35. Karasar, N. (2023). Bilimsel araştırma yöntemleri kavramlar ilkeler teknikler. Nobel.
36. Kayri, M. (2009). Araştırmalarda gruplar arası farkın belirlenmesine yönelik çoklu karşılaştırma (post-hoc) teknikleri. Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19(1), 51-64.
37. Kennedy, I. (2022). Sample size determination in test-retest and Cronbach alpha reliability estimates. British Journal of Contemporary Education, 2(1), 17-29. https://10.52589/BJCEFY266HK9
38. Koçak Alan, A., Tümer Kabadayı, E., & Erişke, T. (2018). İletişimin yeni yüzü: dijital pazarlama ve sosyal medya pazarlaması. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 17(66), 493-504. doi: 10.17755/esosder.334699
39. Köse, N., & Yengı̇n, D. (2018). Dijital pazarlamadan fijital pazarlamaya geçişe örnek olarak artırılmış gerçeklik ve sanal gerçeklik uygulamalarının pazarlama üzerindeki katkılarının incelenmesi. İstanbul Aydın Üniversitesi Dergisi, 10(1), 77-111. Krishen, A. S., Dwivedi, Y. K., Bindu, N., & Kumar, K. S. (2021). A broad overview of interactive digital marketing: A bibliometric network analysis. Journal of Business Research, 131, 183-195. https://10.1016/j.jbusres.2021.03.061
40. Kumar, V., & Shah, D. (2004). Building and sustaining profitable customer loyalty for the 21st century. Journal of Retailing. 80(4), 317-329. https://doi.org/10.1016/j.jretai.2004.10.007
41. Lemon, K. N., & Verhoef, P. C. (2016). Understanding customer experience throughout the customer journey. Journal of Marketing, 80 (6), 69-96. http://10.1509/jm. 15.0420
42. Maggu, P. (2021). Solutıon for onlıne-offlıne gap ın marketıng: phygıtal. Marketing 5.0: putting up blocks together.
43. Malhotra, N. K., Nunan, D., & Birks, D. F. (2020). Marketing research. Pearson.
44. Mameli, E., & Stangl, B. (2023, July). Phygital marketing: A new approach to trigger travel intentions. In Global Marketing Conference.
45. Mikheev, A. A., Krasnov, A., Griffith, R., & Draganov, M. (2021). The interaction model within phygital environment as an implementation of the open innovation concept. Journal of Open Innovation, 7(2), 1-12. https://10.3390/joitmc7020114
46. Moravcikova, D. & Kliestikova, J. (2017). Brand building with using phygital marketing communication. Journal of Economics, Business and Management, 5(3),148-153.
47. Nalbant, K. G., & Aydın, S. (2023). Development and transformation in digital marketing and branding with artificial intelligence and digital technologies dynamics in the Metaverse universe. Journal of Metaverse, 3(1), 9-18. https://10.57019/jmv.1148015
48. Özatar, A. B. (2023). Gıda perakendeciliğinde fijital pazarlama uygulamaları kullanım isteği üzerine bir araştırma: Amazon Go örneği. Beykoz Akademi Dergisi, 11(1), 407-428. https://10.14514/beykozad.1273006.
49. Panjaitan, R. (2021). The role of digital loyalty program towards customer loyalty through a measure of satisfaction. The Winners, 22 (2), 163-171. https://doi.org/10.21512/tw.v22i2.7082
50. Scheffe, H. (1959). The analysis of variance. John Wiley.
51. Sonar, N. (2024). Tüketicilerin satın alma psikolojisini ve dijital pazarlamadaki rolünün analiz edilmesi. International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR), 11(103), 256-267. https://10.5281/zenodo.10622630
52. Şeker, A. (2021). Türkiye’de fijital (phygital) pazarlama uygulamaları üzerine nitel bir araştırma: Bref’le hijyene yolculuk projesi örneği. Bartın Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(23), 187-206. https://10.47129/bartiniibf.894061
53. Taber, K. S. (2018). The use of Cronbach’s alpha when developing and reporting research instruments in science education. Research in Science Education, 48, 1273-1296.
54. Williams, L. J., & Abdi, H. (2010). Fisher’s least significant difference (LSD) test. Encyclopedia of Research Design, 218(4), 840-853.
55. Wheaton, B., Muthén, B., Alwin, D. F., & Summers, G. F. (1977). Assessing reliability and stability in panel models. In D. R. Heise (Ed.), Sociological methodology (pp. 84–136). San Francisco, CA: Jossey-Bass.
56. Verhoef, P. C., Kannan, P. K., & Inman, J. J. (2017). From multi-channel retailing to omnichannel retailing: Introduction to the special issue on multi-channel retailing. Journal of Retailing, 93 (2), 174-181.
57. Yılmaz, E. (2023). Fijital pazarlama uygulamaları ve marka unsurları açısından değerlendirilmesi. (Tez No. 789715) [Yüksek lisans tezi, Dumlupınar Üniversitesi]. Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi.
58. Zaki, H. O., Fernandez, D., Dastane, O., Aman, A., & Sanusi, S. (2023). Virtual reality in digital marketing: research agenda based on bibliometric reflection. Marketing Intelligence & Planning, 41(4), 505-524. https://10.1108/MIP-12-2022-0568