Otomobil Fiyatlarını Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi: Covid-19 Döneminde bir Araştırma

Öz

Tüketicilerin en önemli ihtiyaçlarından birisi otomobildir çünkü hem statü ve prestij gibi sosyal ve duygusal faydalar sağlarken hem de taşıma, kolaylık ve zaman tasarrufu gibi işlevsel faydalar sağlamaktadır. Bu çalışmanın amacı da otomobile yönelik fiyatlandırmanın hangi karar verme kritelerinden etkilendiğinin saptanması ve bu unsurların Covid-19 pandemisi sürecinde değişkenlik gösterip göstermediğinin araştırılmasıdır. Bu çalışmada ikincil veri kullanılmış ve veriler www.kaggle.com sitesinden alınmıştır. Veri seti, Türkiye’de en çok satın alınan beş otomobil markasından oluşmaktadır. Çalışmada veri yöntemi olarak karar ağacı yöntemlerinden CART yöntemi kullanılmıştır. Araştırmanın bulgularına göre pandemi sürecinde serbest piyasada oluşan otomobil fiyatlarını en fazla etkileyen değişken otomobilin düşük kilometresidir. Bu değişkeni sırasıyla otomobilin yaşı, markası, vites türü ve yakıt türü değişkenleri izlemiştir. Bu çalışmada pandemi öncesi ve pandemi dönemi karşılaştırılış, tüketicilerin otomobile ilişkin fiyatlandırma yaparken farklı karar verme kriterlerinden etkilendiği bulgulanmıştır. Diğer bir ifadeyle, Covid-19 pandemisi tüketicilerin karar verme kriterlerinin önem sırasını değiştirmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Covid-19
• Otomobil
• Fiyatlandırma
• Karar ağacı.

Determining the Factors Affecting Automobile Prices: A Study in the Covid-19 Period

Öz

Automobile is one of the most important needs of consumers because it provides both social and emotional benefits such as status and prestige and functional benefits such as transportation, convenience and time saving. The purpose of this study is to determine which decision-making criteria affect the pricing of the car and to investigate whether these factors vary during the Covid-19 pandemic process. Secondary data were used in this study and the data were taken from www.kaggle.com. The data set consists of the five most purchased automobile brands in Turkey. In this study, CART method, one of the decision tree methods, was used as the data method. According to the findings of the research, the variable that most affects the automobile prices in the free market during the pandemic process is the low mileage of the car. This variable was followed by the age, brand, gear type and fuel type of the car, respectively. Pre-pandemic and pandemic periods were compared in this study and it was found that consumers were affected by different decision-making criteria when pricing the car.

Anahtar Kelimeler

• Keywords: Covid-19
• Automobile
• Pricing
• Decision tree

Kaynakça

1. Akçi, Y. (2016). İkinci El Otomobil: Tüketici Bakışıyla. Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22.
2. Andersson, H. (2005). The value of safety as revealed in the Swedish car market: An application of the hedonic pricing approach. Journal of Risk and Uncertainty, 30(3), 211–239. https://doi.org/10.1007/s11166-005-1154-1
3. Baltacı, A., & Akaydın, H. (2020). COVID-19 Pandemi Sürecinin Tüketicilerin Gıda Ürünlerini Satın Alma Davranışları Üzerindeki Etkisi : Bir Literatür Taraması. Yüksek İhtisas Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 1, 57–64.
4. Büyükdağ, N., Soysal, A. N., & Ki̇tapci, O. (2020). The effect of specific discount pattern in terms of price promotions on perceived price attractiveness and purchase intention: An experimental research. Journal of Retailing and Consumer Services, 55(February). https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102112
5. Calvo-Porral, C., & Lévy-Mangin, J. P. (2017). Store brands’ purchase intention: Examining the role of perceived quality. European Research on Management and Business Economics, 23(2), 90–95. https://doi.org/10.1016/j.iedeen.2016.10.001
6. Daştan, H. (2016). Türkiye’de ikinci el otomobil fiyatlarını etkileyen faktörlerin hedonik fiyat modeli ile belirlenmesi. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(1), 303–327.
7. Demirel, Ş., & Yakut, S. G. (2019). Karar Ağacı Algoritmaları ve Çocuk İşçiliği Üzerine Bir Uygulama. Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 8(4), 52–65.
8. Dinç, Y. (2010). Konjoint Analizi Ve Otomobil Seçim Kriterleri Üzerine Bir Uygulama. Yüksek Lisans Tezi. Marmara Üniversitesi.

9. Duygun, A. (2020). COVID-19 Pandemisi Sırasında Tüketicilerin Yaşam Tarzlarının Değerlendirilmesi. International Academic Journal [Econder], 4(1), 232–247.
10. Ecer, F. (2013). Türkiye’de 2. El Otomobil Fiyatlarının Tahmini ve Fiyat Belirleyicilerinin Tespiti. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(4).
11. Erdem, C., & Şentürk, I. (2009). A hedonic analysis of used car prices in Turkey. International Journal of Economic Perspectives, 3(2), 141–149.
12. İnce, M., & Yılmaz, M. (2020). Olağanüstü Olayların Sosyal Yaşam v e Kültürlere Etkisi; Covid- 19 Salgınının Türk Kültürüne Etkisi Üzerine Bir Araştırma. International Journal of Cultural and Social Studies, 6(2), 552–571. https://doi.org/10.46442/intjcss.796380
13. Irmak, S., & Ercan, U. (2017a). Determining the Affecting Factors of Edible Oil Consumption Using Data Mining Methods. Kafkas Universitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, 8(15), 57–79. https://doi.org/10.9775/kauiibfd.2017.004
14. Irmak, S., & Ercan, U. (2017b). Karar Ağaçları Kullanılarak Türkiye Hanehalkı Zeytinyağı Tüketimi Görünümünün Belirlenmesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 13(3), 553–564.
15. Kayabaşı, E. T. (2020). Covid-19’un Piyasalara Ve Tüketici Davranışlarına Etkisi. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi (ASEAD), 5, 15–25.
16. Kılıç, B., Aslan, H., & Gövce, M. (2020). Covid- 19 Sonrası Turistik Tüketim Tutumu. Gaziantep University Journal of Social Sciences, Special Is, 554–570.
17. Liang, Y. H. (2010). Integration of data mining technologies to analyze customer value for the automotive maintenance industry. Expert Systems with Applications, 37(12), 7489–7496. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.04.097
18. Lien, C. H., Wen, M. J., Huang, L. C., & Wu, K. L. (2015). Online hotel booking: The effects of brand image, price, trust and value on purchase intentions. Asia Pacific Management Review, 20(4), 210–218. https://doi.org/10.1016/j.apmrv.2015.03.005
19. Lindgreen, A., Hingley, M. K., Grant, D. B., & Morgan, R. E. (2012). Value in business and industrial marketing: Past, present, and future. Industrial Marketing Management, 41(1), 207–214. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2011.11.025
20. Memişoğlu, O., & Kırgız, A. C. (2021). Lüks Otomotiv Sektöründe Satın Alma Kararını Etkileyen Faktörler. R&S-Research Studies Anatolia Journal, 4(1), 1–12.
21. Özçalıcı, M. (2017). Karar Ağaçları ve Genetik Algoritmalar ile İkinci El Otomobil Satış Fiyat Tahmini. Alphanumeric Journal, 5(1), 103–103. https://doi.org/10.17093/alphanumeric.323836
22. Reis, H. J., & Santos Silva, J. M. C. (2006). Hedonic prices indexes for new passenger cars in Portugal (1997-2001). Economic Modelling, 23(6), 890–908. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2006.04.003
23. www.odd.org.tr. (2021). Makroekonomik Değerlendirme Şubat 2021.
24. Zeithaml, V. A. (1988). Consumer Perceptions of Price, Quality, and Value: A Means-End Model and Synthesis of Consumer Perceptions of Price, Quality, and Value: A Means-End Model and Synthesis of Evidence. Journal of Marketing, 52(3), 2–22. https://doi.org/10.2307/1251446
25. https://tr.euronews.com/2019/12/26/turkiye-de-son-15-yilda-en-cok-hangi-marka-otomobil-satildi
26. https://www.kaggle.com/mertulas/car-sale-dataset-2021-arabamcom
27. https://www.webtekno.com/arabam-com-sahibinden-ikinci-el-araba-h76336.html