Tüketici İlgi Düzeyi ve E-Ticaret Satışları: Zaman Serisi Analizi Kullanarak Dijital Pazarlama Stratejileri Açısından Bir Değerlendirme

Yıl 2025, Cilt: 10 Sayı: 28, 1141 - 1162, 31.10.2025

Gülmira Kerim

https://doi.org/10.25204/iktisad.1749565

https://izlik.org/JA79MM36MF

Öz

Bu çalışma, Mart 2014–Şubat 2025 dönemini kapsayan verilerle, tüketici güven endeksi, internet üzerinden yapılan alışverişler ve e-ticarete olan ilgi arasındaki dinamik ilişkiyi analiz etmektedir. ARDL modeli, nedensellik analizi ve DCC-GARCH modeli kullanılarak değişkenler arasındaki hem kısa hem de uzun vadeli ilişkiler analiz edilmiştir. ARDL modeli sonuçlarına göre, tüketici güven endeksi kısa ve uzun vadede çevrim içi alışverişleri anlamlı biçimde etkilememektedir. Buna karşılık, geçmiş dönem alışverişleri güncel harcama kararlarını etkileyerek mevcut dönem harcamalarını azaltmaktadır. Bulgular, tüketici harcamalarının dönemsel dalgalanmalar gösterdiğini ortaya koymaktadır. DCC-GARCH modeli sonuçları, tüketici güveni ile internet üzerinden yapılan alışverişler arasındaki ilişkinin dinamik yapısını ortaya koymuştur. Bulgular, tüketici güveni ile internet üzerinden yapılan alışverişler arasındaki korelasyonun genel olarak negatif olduğunu ve zaman içinde değişkenlik gösterdiğini ortaya koymuştur. Bu, tüketici güven endeksindeki artışların internet üzerinden yapılan alışverişler baskılayabileceği anlamına gelmektedir. Tüketici güveni ile e-ticaret faaliyetleri arasındaki ilişki ise dalgalı bir seyir izlerken, uzun vadede daha pozitif bir eğilim göstermiştir. Çalışmada elde edilen bulgular, tüketici davranışlarının dönemsel dalgalanmalara duyarlı olduğunu ve tüketici güven endeksinin e-ticaret üzerindeki etkisinin zaman içinde değişkenlik gösterebileceğini ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler

Tüketici Güven Endeksi , E-Ticaret Satışları , Dijital Pazarlama Stratejileri , Zaman Serisi Analizi , Tüketici Davranışı

Teşekkür

emekleriniz için teşekkür ederim.

Consumer Interest Level and E-Commerce Sales: An Evaluation of Digital Marketing Strategies Using Time Series Analysis

https://izlik.org/JA79MM36MF

Öz

This study analyses the dynamic relationship between the consumer confidence index, online shopping, and interest in e-commerce using data from March 2014 to February 2025. The ARDL model, causality analysis, and DCC-GARCH model were employed to examine both short- and long-term relationships among the variables. According to the ARDL model results, the consumer confidence index does not significantly affect online shopping in either the short or long term. In contrast, past shopping behaviour influences current spending decisions by reducing current expenditures. The findings indicate that consumer spending exhibits periodic fluctuations. The DCC-GARCH model results reveal the dynamic nature of the relationship between consumer confidence and online shopping. The findings show that the correlation between consumer confidence and online shopping is generally negative and varies over time, suggesting that increases in consumer confidence may suppress online shopping. The relationship between consumer confidence and e-commerce activities has followed a fluctuating pattern but has shown a more positive trend in the long run. Overall, the results indicate that consumer behaviour is sensitive to seasonal fluctuations and that the impact of the consumer confidence index on e-commerce may vary over time.

Anahtar Kelimeler

Consumer Confidence Index , E-Commerce Sales , Digital Marketing Strategies , Time Series Analysis , Consumer Behavior

Kaynakça

• Adalı, E. ve Sığrı, Ü. (2022). E-ticaret sektöründe kullanılan dijital pazarlama araçlarının şirketlerin marka değerine etkileri üzerine nitel bir araştırma. Pazarlama ve Pazarlama Araştırmaları Dergisi, 15(1), 93-140. https://doi.org/10.15659/ppad.15.1.993212
• Aksoy, R. (2006). Bir pazarlama değeri olarak güven ve tüketicilerin elektronik pazarlara yönelik güven tutumları. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 2(4), 79–90. https://dergipark.org.tr/tr/pub/ijmeb/issue/54837/750785
• Alkan, O. ve Ünver, S. (2021). Determination of factors that affect use of e-commerce in Eastern Turkey through categorical data analysis. Toros University FEASS Journal of Social Sciences, 8(Special Issue on International Symposium of Sustainable Logistics), 22-36. https://dergipark.org.tr/tr/pub/iisbf/issue/65007/960149
• Allenby, G. M., Jen, L. ve Leone, R. P. (1996). Economic trends and being trendy: The influence of consumer confidence on retail fashion sales. Journal of Business & Economic Statistics, 14(1), 103–111. https://doi.org/10.1080/07350015.1996.10524633
• Başer, G. ve Kantarcıoğlu, B. (2022). E-ticaret’te müşteri güven algısı: Y ve Z kuşağı tüketiciler üzerine bir araştırma. Journal of Business Research-Turk, 14(1), 389-401. https://doi.org/10.20491/isarder.2022.1386
• Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1
• Brynjolfsson, E. ve Smith, M. D. (2000). Frictionless commerce? A comparison of internet and conventional retailers. Management Science, 46(4), 563–585. https://www.jstor.org/stable/2661602
• Chaffey, D. ve Ellis-Chadwick, F. (2019). Digital marketing. Pearson.
• Chen, T., Samaranayake, P., Cen, X., ve Lan, Y.C. (2022). The impact of online reviews on consumers’ purchasing decisions: Evidence from an eye tracking study. Frontiers in Psychology, 13, 865702. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.865702
• Choi, H. ve Varian, H. (2012). Predicting the present with google trends. Economic Record, 88(s1), 2–9. https://doi.org/10.1111/j.1475-4932.2012.00809.x
• Dal, N. E. ve Şahin, Ö. (2018). Elektronik ticarette güven oluşturan faktörlerin satınalma niyeti ile ilişkisi: Trendyol alışveriş sitesi müşterileri ile bir araştırma. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 5(12), 240-259. https://dergipark.org.tr/tr/pub/asead/issue/41905/505270
• Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. https://doi.org/10.2307/249008
• Dickey, D. A. ve Fuller, W. A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica, 49(4), 1057-1072. https://doi.org/10.2307/1912517
• Enders, W. (2014). Applied econometric time series (4th Edition). Wiley.
• Engle, R. (2002). Dynamic conditional correlation: a simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339-350. https://doi.org/10.1198/073500102288618487
• Engle, R. F. ve Sheppard, K. (2001). Theoretical and empirical properties of dynamic conditional correlation multivariate GARCH. NBER Working Paper 8554, https://doi.org/10.3386/w8554
• Friedman, M. (1957). The permanent income hypothesis. Theory of the consumption function içinde (s. 20-37). Princeton: Princeton University Press. https://doi.org/10.1515/9780691188485-005
• Granger, C. W. J. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econometrica, 37(3), 424-438. https://doi.org/10.2307/1912791
• Gujarati, D. N. ve Porter, D. C. (2009). Basic econometrics. McGraw-Hill Irwin.
• Gürkaynak Gürbüzer, Ş. ve Haşıloğlu, S. B. (2024). Dijital pazarlama güven ölçeğinin geliştirilmesi. İnternet Uygulamaları ve Yönetimi Dergisi, 15(1), 1-23. https://doi.org/10.34231/iuyd.1398034
• Handoyo, S. (2024). Purchasing in the digital age: A meta-analytical perspective on trust, risk, security, and in e-commerce. Heliyon, 10(8), e29714. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e29714
• Katona, G. (1951). Psychological analysis of economic behavior. McGraw-Hill. https://tinyurl.com/3zp3thrc
• Koçarslan, H. ve Kılınç, H. (2019). Dijital pazarlamada tüketici algısı, internette alışveriş üzerine bir araştırma. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (17), 1263-1273. https://doi.org/10.31590/ejosat.659295
• Kotler, P., Kartajaya, H. ve Setiawan, I. (2021). Marketing 5.0: Technology for humanity. John Wiley ve Sons.
• MacKinnon, J. G. (1996). Numerical distribution functions for unit root and cointegration tests. Journal of Applied Econometrics, 11(6), 601-618. https://doi.org/10.1002/(SICI)1099-1255(199611)11:6<601::AID-JAE417>3.0.CO;2-T
• Nagy, S. ve Hajdu, N. (2021). Consumer acceptance of the use of artificial intelligence in online shopping: evidence from Hungary. Amfiteatru Economic, 23(56), 155-173. https://doi.org/10.24818/EA/2021/56/155
• Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). (2022). OECD Economic Outlook, Volume 2022 Issue 1, OECD Publishing, Paris. https://doi.org/10.1787/62d0ca31-en
• Pesaran, M. H., Shin, Y. ve Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289–326. https://www.jstor.org/stable/2678547
• Phillips, P. C. B. ve Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75(2), 335–346. https://doi.org/10.2307/2336182
• Qiu, K. ve Zhang, L. (2024). How online reviews affect purchase intention: A meta-analysis across contextual and cultural factors. Data and Information Management, 8(2), 100058. https://doi.org/10.1016/j.dim.2023.100058
• Sevim, N. ve Eroğlu Hall, E. (2014). Consumer trust impact on online shopping intent. Journal of Internet Applications and Management, 5(2), 19-28. https://doi.org/10.5505/iuyd.2014.41636
• Türkiye Cumhuriyeti Ticaret Bakanlığı. (2025). E-commerce outlook in Türkiye. Ticaret Bakanlığı Yayınları. https://tinyurl.com/5bwfztwy
• Uzunkaya, T. ve Yükselen, C. (2019). Çevrimiçi alışverişte pazarlama stratejilerinin tüketicinin algıladıkları risk ve güvene etkileri üzerine bir araştırma. Beykent Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(2), 35-46. https://doi.org/10.18221/bujss.462844
• Ünver, S. ve Alkan, Ö. (2021). Determinants of e-commerce use at different educational levels: Empirical evidence from Turkey. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 12(3), 40-49. https://doi.org/10.14569/ijacsa.2021.0120305
• Varian, H. R. (2016). The economics of internet search. J. M. Bauer ve Michael Latzer (Ed.), Handbook on the Economics of the Internet içinde (s. 385-394). Edward Elgar Publishing. https://doi.org/10.4337/9780857939852.00027
• Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B. ve Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478. https://doi.org/10.2307/30036540
• Wang, C., Liu, T., Zhu, Y., Wang, H., Wang, X. ve Zhao, S. (2023). The influence of consumer perception on purchase intention: Evidence from cross-border e-commerce platforms. Heliyon, 9(11), e21617. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e21617
• Xiao, M. ve Myers, P. (2025). Following the herd: The influence of the bandwagon heuristic on e-commerce shoppers. arXiv preprint arXiv:2505.14861. https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.14861
• Yıldırım, E. ve Zeren, F. (2014). The relationship between consumer confidence index and online credit card using in Turkey: New evidence from frequency domain causality test. Journal of Internet Banking and Commerce, 19(1), 1–15. https://tinyurl.com/24ej55ry
• Zhou, L., Dai, L. ve Zhang, D. (2007). Online shopping acceptance model - A critical survey of consumer factors in online shopping. Journal of Electronic Commerce Research, 8(1). http://www.jecr.org/sites/default/files/08_1_p04.pdf