POSITIONING IN HEAVY COMMERCIAL VEHICLE BRANDS: CREATING PERCEPTION MAPS BY TEXT MINING METHOD

Öz

In this study, perception maps of Mercedes Benz, Scania, BMC, Ford Trucks, Daf, Iveco, Man, Volvo and Renault Trucks brands, which are the main actors of the heavy commercial vehicle segment in Turkey according to TAID (Heavy Commercial Vehicles Association) data, were created by text mining method. The textual data needed in the study carried out using the text mining method; it was obtained from the comments made on the content produced for the relevant brands on YouTube, the social media platform that is the most preferred by content producers and advertisers and where user comments are the most. Considering the number of views in the content included in the study; a total of 126 videos and 19407 viewer comments were evaluated for nine different heavy commercial vehicle scissors. According to the results of the analysis, the words frequently used when evaluating brands or products in audience comments; quality, poor quality, good, bad, local, cheap, expensive, mashallah, congratulations, magnificent and halal expressions. Relative frequency values were used to determine the densities of the words detected in the comments made on the content produced for each brand and to create graphical presentations of the user/audience/consumer perception maps.

Anahtar Kelimeler

• Brand Positioning
• Perception Maps
• Text Mining
• Heavy Commercial Vehicle
• Relative Frequency
• Marka Konumlandırma
• Algılama Haritaları
• Metin Medenciliği
• Ağır Ticari Araç
• Relatif Frekans

AĞIR TİCARİ ARAÇ MARKALARINDA KONUMLANDIRMA: METİN MADENCİLİĞİ YÖNTEMİ İLE ALGILAMA HARİTALARININ OLUŞTURULMASI

Öz

Bu çalışmada, TAİD (Ağır Ticari Araçlar Derneği) verilerine göre Türkiye’de ağır ticari araç segmentinde sektörün başlıca aktörleri olan Mercedes-Benz, Scania, BMC, Ford Trucks, Daf, Iveco, Man, Volvo ve Renault Trucks markalarının metin madenciliği yöntemiyle algılama haritaları oluşturulmuştur. Metin madenciliği yönteminden faydalanılarak yürütülen çalışmada ihtiyaç duyulan metinsel veriler; içerik üretenler ve reklam verenlerin en çok tercih ettiği ve kullanıcı yorumlarının en çok yer aldığı sosyal medya platformu olan YouTube’da ilgili markalar için üretilen içeriklere yapılan yorumlardan elde edilmiştir. Çalışmaya dâhil edilen içeriklerde izlenme sayıları dikkate alınarak; 9 farklı ağır ticari araç makası için toplam 126 adet video ve 19407 adet izleyici yorumu değerlendirilmiştir. Analiz sonuçlarına göre, izleyici yorumlarında markaları değerlendirirken sıklıkla kullanılan kelimeler; kaliteli, kalitesiz, iyi, kötü, yerli, ucuz, pahalı, maşallah, tebrikler, muhteşem ve helal olsun ifadeleri olarak belirlenmiştir. Her bir markaya yönelik üretilen içeriklere yapılan yorumlarda tespit edilen kelimelerin yoğunluklarını belirleyebilmek ve kullanıcı/izleyici/tüketici algılama haritalarının grafiksel sunumlarını oluşturabilmek için relatif frekans değerlerinden faydalanılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Marka Konumlandırma
• Algılama Haritaları
• Metin Medenciliği
• Ağır Ticari Araç
• Relatif Frekans

Kaynakça

1. Aaker, D. A., & Shansby, J. G. (1982). Positioning Your Product. New York: Business Horizons.
2. Aaker, D. A., Kumar, V., & Day, G. S. (2001). Marketing Research (7. b.). New York, USA: John Wiley & Sons.
3. Ananda, A. F., & Wandebori, H. (2016). The impact of drugstore makeup product reviews by beauty vlogger on YouTube towards purchase intention by undergraduate students in Indonesia. In International Conference on Ethics of Business, Economics, and Social Science, 3(1), 264-272.
4. Arslan, F. M. (2014). Endüsriyel Pazarlama: Rekabetsel Yaklaşım. İstanbul: Beta Yayıncılık.
5. Aytekin, Ç. (2011). Müşteri ilişkileri yönetimi için bloglar üzerinde fikir madenciliği. Yayımlanmamış Doktora Tezi. İstanbul: Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
6. Baker, M. J. (2000). Marketing strategy and management (3. b.). London: Macmillan.
7. Baş, M. (2015). Marka Yönetimi (1. b.). Ankara: Detay Yayıncılık.
8. Beverland, M., Napoli, J., & Lindgreen, A. (2007). Industrial global brand leadership: A capabilities view. Industrial Marketing Management, 36(8), 1082-1093.

9. Bingham, F. G., & Raffield, B. T. (1995). Business Marketing Management. Ohio, USA: South-Western Publishing.
10. Blake, B. F., Schulze, S., & Hughes, J. M. (2003). Perceptual mapping by multidimensional scaling: A step by step primer methodology series. Cleveland State University.
11. Burgess, J., & Green, J. (2009). The Entrepreneurial Vlogger: Participatory Culture Beyond The Professional/Amateur Divide. P. Snickars, & P. Vonderau içinde, The YouTube
12. Reader (s. 89-107). Sweden: National Library of Sweden.
13. Burucuoğlu, M., & Yazar, E. E. (2019). Youtube’da fenomen performanslarının ölçülmesi üzerine bir araştırma. Dijital Çağda İşletmecilik Dergisi, 2(2), 69-78.
14. Büyükkeklik, A. (2004). Ürün konumlandırma ve algılama haritaları: Niğde’de bireysel bankacılık hizmetleri üzerine bir uygulama. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Niğde Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
15. Camiciottoli, B. C., Ranfagni, S., & Guercini, S. (2014). Exploring brand associations: An innovative methodological approach. European Journal of Marketing, 48(5/6), 1092-1112.
16. Cesur, D. K., & İnanç, A. S. (2018). Günümüz yeni marka elçileri olarak vlogger’ların tüketici kanaatleri üzerindeki rolü: Tüketici/takipçi yorumları üzerine bir araştırma. International Journal of Social Science, 1(2), 68-77.
17. Chakraborty, G., Pagolu, M., & Garla, S. (2014). Text Mining and Analysis: Practical Methods, Examples and Case Studies Using SAS. North Carolina: SAS Institute Incs.
18. Chinsha, T. C., & Joseph, S. (2014). Aspect based opinion mining from restaurant reviews. International Journal of Computer Applications, 975(8887), 1-4.
19. Çelik, A. K., Oktay, E., Doğan, E. M., & Özhancı, Ö. (2015). Factors influencing consumers’ light commercial vehicle purchase intention in a developing country . Management & Marketing, 10(2), 148-162.
20. Çelik, K. (2017). Karayolu yük taşımacılığı için ağır ticari araç sektöründeki çekici araç seçimi problemine yönelik COPRAS-G yöntemi ile karar verme. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Erzurum Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
21. Davis, D., Golicic, S. L., & Marquardt, A. J. (2008). Branding a B2B service: Does a brand differentiate a logistics service provider? Industrial Marketing Management, 37(2), 218-227.
22. Dehghani, M., Niaki, M. K., Ramezani, I., & Sali, R. (2016). Evaluating the influence of YouTube advertising for attraction of young customers. Computers in Human Behavior, 59, 165-172.
23. Digital 2022: Another year of bumper growth. (2022, Şubat 26). Mart 13, 2022 tarihinde We Are Social: https://wearesocial.com/uk/blog/2022/01/digital-2022-another-year-of-bumper-growth-2/ adresinden alındı
24. Ergün, K. (2012). Metin madenciliği yöntemi ile ürün yorumlarının otomatik değerlendirilmesi. Yayımlanmamış Doktora Tezi. Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
25. Gensler, S., Völckner, F., Egger, M., Fischbach, K., & Schoder, D. (2015). Listen to your customers: Insights into brand image using online consumer-generated product reviews. International Journal of Electronic Commerce, 20(1), 112-141.
26. Gigauri, I. (2019). Perceptual mapping as a marketing research tool for brand positionin. International Journal of Economics and Management Studies, 6(4), 73-79.
27. Gurce, M. Y., & Tosun, P. (2017). Kargo hizmetlerine ilişkin müşteri şikâyetleri: Bir içerik analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 9(3), 177-196.
28. Gürbüz, S., & Şahin, F. (2016). Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri, Felsefe, Yöntem, Analiz. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
29. Hand, D. J. (2007). Principles of data mining. Drug Safety, 30(7), 621-622.
30. Hearst, M. A. (1999). Untangling text data mining. 37th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Maryland.
31. Hearst, M. A. (2003). What Is Text Mining. California: SIMS, UC Berkeley.
32. Iankova, S., Davies, I., Archer-Brown, C., Marder, B., & Yau, A. (2019). A comparison of social media marketing between B2B, B2C and mixed business models. Industrial Marketing Management, 81, 169-179.
33. Jalkala, A. M., & Keränen, J. (2014). Brand positioning strategies for industrial firms providing customer solutions. Journal of Business & Industrial Marketing, 29(3), 253-264.
34. Jo, Y., & Oh, A. H. (2011). Aspect and sentiment unification model for online review analysis. In Proceedings of the fourth ACM international conference on Web search and data mining , (s. 815-824).
35. Jobber, D. (2001). Principles & Practice of Marketing (3. b.). New York: McGraw-Hill.
36. Karataş, A., & Altunışık, R. (2015). Yerli ve yabancı hazır giyim markalarının tüketici zihnindeki konumları ve algılanan müşteri değerlerinin karşılaştırılması üzerine bir araştırma. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(10), 137-154.
37. Kasapoğlu, C., Aksoy, R., & Başkol, M. (2020). Marka kavram haritalarında metin madenciliği yöntemlerinin kullanımına yönelik kavramsal bir çalışma. Bartın Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(21), 182-206.
38. Koçak, A., & Arun, Ö. (2006). İçerik analizi çalışmalarında örneklem sorunu. Selçuk İletişim Dergisi, 4(3), 21-28.
39. Koçak, B. B., Polat, I., & Koçak, C. B. (2016). Twitter kullanıcılarının havayolu pazarına yönelik duygu kutuplarının belirlenmesi: Bir fikir madenciliği örneği. PressAcademia Procedia, 2(1), 684-691.
40. Kohli, C. S., & Leuthesser, L. (1993). Product positioning: A comparison of perceptual mapping techniques. Journal of Product & Brand Management, 2(4), 10-19.
41. Kotler, K., & Keller, K. L. (2018). Pazarlama Yönetimi. (İ. Kırcova, Çev.) İstanbul: Beta Yayıncılık.
42. Krumm, J., Davies, N., & Narayanaswami, C. (2008). User-generated content. IEEE Pervasive Computing, 7(4), 10-11.
43. Lee, J. E., & Watkins, B. (2016). YouTube vloggers' influence on consumer luxury brand perceptions and intentions. Journal of Business Research, 69(12), 5753-5760.
44. Lilien, G., Rangaswamy, A., Bruggen, G. H., & Wierenga, B. (2002). Bridging the marketing theory-practice gap with marketing engineering. Journal of Business Research, 55(2), 111-121.
45. Liu, B. (2011). Web Data Mining. Berlin, Heidelberg: Springer.
46. Liu, B. (2015). Sentiment Analysis: Mining Sentiments, Opinions and Emotions. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
47. Lu, B., Ott, M., Cardie, C., & Tsou, B. K. (2011). Multi-aspect sentiment analysis with topic models. In 2011 IEEE 11th international conference on data mining workshops (s. 81-88). IEEE.
48. Mutlu, B., & Bazarcı, S. (2017). Marka işbirlikleri için yeni bir alan: YouTube içerik üreticileri ve kanal toplulukları üzerine netnografik bir araştırma. Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi, 27, 28-45.
49. Najafizadeh, N. S., Elahi, M., Moemeni, A., & Lotfi, Z. (2012). A model for brand positioning of hygienic products using the most effective factors on competitive position and perceptual map technique. African Journal of Business Management, 6(27), 8102-8117.
50. Netzer, O., Feldman, R., Goldenberg, J., & Fresko, M. (2012). Mine your own business: Market-structure surveillance through text mining. Marketing Science, 31(3), 369-547.
51. Pang, B., & Lee, L. (2008). Opinion mining and sentiment analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval, 2(1-2), 1–135.
52. Ries, A., & Trout, J. (1972). The positioning era cometh. Advertising Age, 24(4), 35-38.
53. Roberts, J., & Merrilees, B. (2007). Multiple roles of brands in business‐to‐business services. Journal of Business & Industrial Marketing, 22(6), 410-417.
54. Salo, J. (2017). Social media research in the industrial marketing field: Review of literature and future research directions. Industrial Marketing Management, 66, 115-129.
55. Sengupta, S. (2005). Brand Positioning: Strategies for Competitive Advantage (2. b.). New Delhi, India: Tata McGraw-Hill Publishing.
56. Solomon, M. R. (2020). Tüketici Davranışları: Satın Alma Sahip Olma ve Varoluş. (N. Parıltı, & E. A. Ergin, Çev.) Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
57. Sourial, N., Wolfson, C., Zhu, B., Quail, J., Fletcher, J., Karunananthan, S., & Bergman, H. (2010). Correspondence analysis is a useful tool to uncover the relationships among categorical variables. Journal of Clinical Epidemiology, 63(6), 638-646.
58. Sönmez, N. (2017). Çevrimiçi yorumların metin madenciliği ile analizi: İstanbul'daki alışveriş merkezleri üzerine bir çalışma. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
59. Sözen, E., & Bardak, T. (2021). Mobilya üretimde kullanılan farklı malzemelerin web madenciliği yöntemleri ile değerlendirilmesi. Mobilya ve Ahşap Malzeme Araştırmaları Dergisi, 4(2), 103-113.
60. Stone, P. J., Dunphy, D. C., Marshall, S. S., & Ogilvie, D. M. (1966). The General Inquirer: A Computer Approach to Content Analysis. Massachusetts: The M.I.T. Press.
61. TAİD. (2021, Mayıs 11). Basın Bülteni. Mart 14, 2022 tarihinde Ağır Ticari Araçlar Derneği: https://www.taid.org.tr/bulten/detay/37 adresinden alındı
62. Tan, A. H. (1999). Text mining: The state of the art and the challenges. Proceedings of the PAKDD 1999 Workshop on Knowledge Discovery from Advanced Databases. Singapore.
63. Taşkın, Ç. (2018). Marka ve Marka Stratejleri. Bursa: Dora Yayıncılık.
64. Torlak, Ö., & Altunışık, R. (2012). Pazarlama Stratejileri: Yönetsel Bir Yaklaşım. İstanbul: Beta Yayıncılık.
65. Türkoğlu, B. (2019). Kargo firmalarının marka konumlarının algılama haritaları ile incelenmesi: Muğla iline yönelik bir araştırma. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Muğla: Sıtkı Koçman Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
66. Tüzüntürk, S. (2017). Uyum analizi kullanarak Y kuşağı akıllı telefon kullanıcılarının tüketici davranışlarının anlaşılması: Bursa örneği. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 39(1), 257-280.
67. Vries, L., Gensler, S., & Leeflang, P. S. (2012). Popularity of brand posts on brand fan pages: An investigation of the effects of social media marketing. Journal of Interactive Marketing, 26(2), 83-91.
68. Walker, O. J., & Mullins, J. W. (2014). Marketing Strategy: A Decision- Focused Approach. New York: McGraw-Hill Irwin.
69. Wang, H., Lu, Y., & Zhai, C. (2010). Latent aspect rating analysis on review text data: A rating regression approach. In Proceedings of the 16th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining, (s. 783-792).
70. Wilson, R. M., & Gilligan, C. (2005). Strategic Marketing Management: Planning Implementation and Control. Oxford, UK: Butterworth-Heinemann.
71. Wind, Y. J., & Cardozo, R. N. (1974). Industrial market segmentation. Industrial Marketing Management, 3(3), 153-166.
72. Yıldırım, A., & Şimşek, H. (2003). Sosyal Bilimlerde Nitel Araştırma Yöntemleri. Ankara: Seçkin Yayıncılık. YouTube. (2022, Mart 13). https://www.youtube.com/ adresinden alındı
73. Yumuşak, T., Yılmaz, K. G., & Güngördü, A. (2016). Perceptual maps of smart phones with multi-dimensional scaling analysis. International Journal of Research In Social Sciences, 6(5), 40-44.
74. Yücel, A. (2021). Tüketici yorumları üzerine bir metin madenciliği ve veri boyutu indirgeme yaklaşımı. Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi, 4(1), 8-16.
75. Zeytinoğlu, F. Ç. (2018). Bayesyen İstatistik. İstanbul: Yalın Yayıncılık.