ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND CONSUMER BEHAVIOR: A STUDY ON INTERACTIONS AND RELATIONSHIPS

Yıl 2025, Cilt: 21 Sayı: 4, 1446 - 1464, 25.12.2025

Pınar Hacıhasanoğlu , Zuhal Akgün

https://doi.org/10.17130/ijmeb.1614348

Öz

In recent years, the development of artificial intelligence technology has greatly affected marketing and consumer behavior, as in every field. This study aimed to comprehensively examine articles on artificial intelligence and consumer behavior. 809 articles on artificial intelligence and consumer behavior were included in the Web of Science database between 2018-2024. The bibliometric analysis method, which is one of the qualitative research methods, was used in the study and the relationships between keywords, authors, articles, universities, countries and journals were mapped and examined using the VOSviewer program. The results of co-authorship analysis, co-occurrence analysis, citation analysis and co-citation analysis were included in the findings. According to the co-occurrence analysis results, the most used keywords were determined to be artificial intelligence, anthropomorphism, trust and chatbot. According to the citation analysis, the most cited article was Wirtz (2018), and according to the citation analysis, the countries with the highest network were America, England and China. In addition, it was observed that the studies in the relevant fields increased steadily in 2018 and after. Unlike similar studies, the study contributes to the literature by analyzing the articles on artificial intelligence and consumer behavior in the Web of Science database. The study provides information for future research by revealing the relationship between network graphs and articles written in this field.

Anahtar Kelimeler

Consumer Behavior , Artificial Intelligence , Bibliometric Analysis.

YAPAY ZEKÂ VE TÜKETİCİ DAVRANIŞLARI: ETKİLEŞİMLER VE İLİŞKİLER ÜZERİNE BİR İNCELEME

Öz

Son yıllarda yapay zekâ teknolojisinin gelişmesi her alanda olduğu gibi tüketici davranışlarını da fazlasıyla etkilemiştir. Bu çalışma, yapay zekâ ve tüketici davranışlarını konu alan makaleleri kapsamlı bir şekilde incelemeyi amaçlamıştır. 2018-2024 dönemleri arasında Web of Science veri tabanı üzerinden yapay zekâ ve tüketici davranışını konu edinen 809 makale kapsama alınmıştır. Çalışmada nitel araştırma yöntemlerinden olan bibliyometrik analiz yöntemi kullanılmış ve VOSviewer programı kullanılarak anahtar kelimeler, yazarlar, makaleler, üniversiteler, ülkeler ve dergilerin arasındaki ilişkiler haritalandırılarak incelenmiştir. Bulgularda ortak yazarlık analizi, ortak görülme analizi, atıf analizi ve ortak atıf analizi sonuçlarına yer verilmiştir. Ortak görülme analizi sonuçlarına göre en çok kullanılan anahtar kelimelerin; yapay zekâ, antropomorfizm, güven ve chatbot olduğu tespit edilmiştir. Atıf analizine göre, en çok atıf alan makalenin Wirtz (2018), atıf analizine göre en yüksek ağa sahip ülkelerin Amerika, İngiltere ve Çin olduğu görülmüştür. Ayrıca çalışmada 2018 ve sonrasında ilgili alanlara ait çalışmaların istikrarlı bir şekilde artış gösterdiği gözlenmiştir. Çalışma benzer çalışmalardan farklı olarak Web of Science veri tabanında yer alan yapay zekâ ve tüketici davranışını konu edinen makaleleri analiz ederek literatüre katkı sağlamaktadır. Çalışma ağ grafikleriyle bu alanda yazılmış makaleler arasındaki ilişkiyi ortaya koyarak gelecek araştırmalara bilgi sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Tüketici Davranışı , Yapay Zekâ , Bibliyometrik Analiz.

Etik Beyan

Bu çalışmada yapılan analizler için etik kurul izni gerekmemektedir. İlgili çalışmanın etik kurallara uygunluğu beyan edilmiştir.

Destekleyen Kurum

Destek sağlayan herhangi bir kurum bulunmamaktadır.

Teşekkür

Gösterdikleri yoğun ilgi ve emeklerinde dolayı Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi Editör Kurulu’na ve sağladıkları katkılarında dolayı hakemlere teşekkür ederiz.

Kaynakça

• Bengül, S. S. (2024). Pazarlamada yapay zekâ kavramının bibliyometrik analizi. Dumlupınar Üniversitesi İİBF Dergisi, 14, 188-200.
• Currim, I. S. & Schneider, L. G. (1991). A taxonomy of consumer purchase strategies in a promotion intensive environment. Marketing Science, 10(2), 91–110.
• Davenport, T., Guha, A., Grewal, D., & Bressgott, T. (2020). How artificial intelligence will change the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48, 24-42.
• Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of business research, 133, 285-296.
• Haque, A., Akther, N., Khan, I., Agarwal, K., & Uddin, N. (2024, October). Artificial intelligence in retail marketing: Research agenda based on bibliometric reflection and content analysis (2000–2023). Informatics (Vol. 11, No. 4, p. 74). MDPI.
• Han, R., Lam, H. K. S., Zhan, Y., Wang, Y., Dwivedi, Y.K., & Tan, K.H. (2021). Artificial intelligence in business-to-business marketing: a bibliometric analysis of current research status, development and future directions. Industrial Management & Data Systems, 121(12), 2467-2497.
• Harmandaroğlu S. F. (2024). Pazarlamada yapay zekânın bibliyometrik analiz yöntemi ile incelenmesi. 19 Mayıs Sosyal Bilimler Dergisi, 5(1), 97-109.
• Helm, J. M., Swiergosz, A. M., Haeberle, H. S., Karnuta, J. M., Schaffer, J. L., Krebs, V. E., ... Ramkumar, P. N. (2020). Machine learning and artificial intelligence: Definitions, applications, and future directions. Current Reviews in Musculoskeletal Medicine, 13, 69-76.
• Jain, V., Wadhwani, K., & Eastman, J. K. (2024). Artificial intelligence consumer behavior: A hybrid review and research agenda. Journal of Consumer Behaviour, 23(2), 676-697.
• Jobanputra, R., Kulkarni, P., Marhoon, H. A., & Palloan, H. (2023, September). Role of artificial intelligence in analyzing and predicting consumer behavior. AIP Conference Proceedings (Vol. 2736, No. 1). AIP Publishing.
• Khatri, M. (2021). How digital marketing along with artificial intelligence is transforming consumer behaviour?. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology, 9(VII), 523-527.
• Knani, M., Echchakoui, S., & Ladhari, R. (2022). Artificial intelligence in tourism and hospitality: Bibliometric analysis and research agenda. International Journal of Hospitality Management, 107, 103317.
• Marouani, A., Chitandula, L., Ivarlac, O., Tamimi, M., & Tick, A. (2021). The impact of artificial intelligence on consumer behavior in banking systems. Management, Enterprise and Benchmarking in the 21st Century, 48-64.
• Oueslati, K., & Ayari, S. (2024). A bibliometric analysis on artificial ıntelligence in marketing: İmplications for scholars and managers. Journal of Internet Commerce, 23(3), 233-261.
• Petrescu, M., Krishen, A. S., Gironda, J. T., & Fergurson, J. R. (2024). Exploring ai technology and consumer behavior in retail interactions. Journal of Consumer Behaviour. Advance online publication.
• Rabby, F., Chimhundu, R., & Hassan, R. (2021). Artificial intelligence in digital marketing influences consumer behaviour: A review and theoretical foundation for future research. Academy of Marketing Studies Journal, 25(5), 1-7.
• Schuett, J. (2019). A legal definition of AI. arXiv preprint arXiv:1909.01095.
• Sığırcı, Ö. (2021). Artificial intelligence in marketing: A review of consumer-ai interactions. Handbook of Research on Applied Data Science and Artificial Intelligence in Business and Industry, 342-365.
• Siau, K. L., & Yang, Y., (2017). Impact of artificial ıntelligence, robotics, and machine learning on sales and marketing. MWAIS 2017 Proceedings. 48.
• Small, H. (1973). Co-citation in the scientific literature: A new measure of the relationship between two documents. Journal of the Association for Information Science and Technology. 24 (4), 265–269.
• Stewart, J. C., Davis, G. A., & Igoche, D. A. (2020). AI, IoT, and AIoT: Definitions and impacts on the artificial intelligence curriculum. Issues in Information Systems, 21(4), 135-142.
• Thakur, J., & Kushwaha, B. P. (2024). Artificial intelligence in marketing research and future research directions: Science mapping and research clustering using bibliometric analysis. Global Business and Organizational Excellence, 43(3), 139-155.
• Van Eck, N. J., & Waltman, L. (2023). Manual for VOSviwer version 1.6.20. CWTS Meaningful Metrics.
• Varsha, P. S., Akter, S., Kumar, A., Gochhait, S., & Patagundi, B. (2021). The impact of artificial intelligence on branding: a bibliometric analysis (1982-2019). Journal of Global Information Management (JGIM), 29(4), 221-246.
• Web of Scinence Group (tarihsiz). https://clarivate.com/webofsciencegroup/solutions/web-%20of-%20science/ sayfasından erişilmiştir. Erişim Tarihi: 24.05.2024.
• Web of Scinence (tarihsiz). https://www.webofscience.com/wos/woscc/analyze-results/144bbc6c-c65c-45b4-bff4-0ea7683047f5-e43a4692 sayfasından erişilmiştir. Erişim Tarihi: 05.05.2024.
• Wirtz, J., Patterson, P.G., Kunz, W.H., Gruber, T., Lu, V.N., Paluch, S., … Martins, A. (2018), Brave new world: Service robots in the frontline, Journal of Service Management, 29(5), 907-931.