İnternet Bankacılığını Aktif Olarak Kullanan Müşteri Sayılarının Yıllar Bazında Performans Analizi: TOPSIS ve ARAS Yöntemi ile Değerlendirme

Öz

Bankalar açısından bakıldığında, internet ve mobil bankacılığı aktif olarak kullanan müşteri sayısının performansı; maliyet verimliliği, müşteri memnuniyeti ve sadakati, gelir artışı, güvenlik ve risk yönetiminin yanı sıra rekabet avantajı, operasyonel verimlilik ve pazarlama etkinliği gibi çeşitli açılardan büyük önem taşımaktadır. Bu nedenle, bankalar internet ve mobil bankacılığı kullanımını artırmak için stratejiler geliştirebilmesi ve bu alanı sürekli olarak iyileştirme yapmak için Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerini kullanmaktadırlar. Bu çalışma, TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) ve ARAS (Additive Ratio Assessment) yöntemlerini kullanarak belirli dönemler ve yaş aralıklarında hem internet hem de mobil bankacılığı aktif olarak kullanan müşteri sayısını analiz etmektedir. Çalışmada 2022 ve 2024 yılları arasında her üç ayda bir toplanan veriler kullanılmış ve bu verilerin performansı değerlendirilmiştir. Sonuçlar, bankaların hangi dönemlerde daha başarılı olduğunu ve hangi stratejilerin daha etkili hangi stratejilerden vazgeçilmesi gerektiğini belirlemek için kullanılmıştır. Çalışma ayrıca bankaların müşteri memnuniyetini artırmak ve stratejilerini optimize etmek için de çıkarımlarda bulunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• İnternet Bankacılığı
• Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi
• Mobil bankacılık
• Topsis
• Aras

Annual Performance Assessment of Active Internet Banking Users: Evaluation Using TOPSIS and ARAS Methods

Öz

From the banks' perspective, the performance of the number of customers actively using internet and mobile banking is crucial in various aspects, including cost efficiency, customer satisfaction and loyalty, revenue growth, security and risk management, as well as competitive advantage, operational efficiency, and marketing effectiveness. For this reason, banks use Multi-Criteria Decision Making Methods to develop strategies to increase the use of internet and mobile banking and to continuously improve this area. This study analyzes the number of customers actively using both internet and mobile banking across specific periods and age ranges, utilizing the TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) and ARAS (Additive Ratio Assessment) methods. The study uses data collected every three months between 2022 and 2024, evaluating the performance of these data. The results were used to determine in which periods banks were more successful and which strategies were more effective and which strategies should be abandoned. The study also provides implications for banks to increase customer satisfaction and optimize their strategies.

Anahtar Kelimeler

• Topsis
• Aras
• Internet Banking
• Multi-Criteria Decision Making Method
• Mobile banking
• Customer Satisfaction

Kaynakça

1. Akıncı, A., Aksoy, S. ve Atılgan, E. (2004). “Adoption of Internet Banking Among Sophisticated Consumer Segments in An Advanced Devaloping Country” [İleri Düzeyde Gelişmekte Olan Bir Ülkede Sofistike Müşteri Grupları Arasında İnternet Bankacılığının Benimsenmesi]. International Journal of Bank Marketing, 22(3), 212-232.
2. Almaiah, MA, Al-Rahmi, AM, Alturise, F., Alrawad, M., Alkhalaf, S., Lutfi, A., Al-Rahmi, WM ve Awad, AB (2022). İnternet bankacılığının benimsenmesini etkileyen faktörler: ISSM ve UTAUT'un fiyat değeri ve algılanan riskle bütünleştirilmesi. Psikolojideki Sınırlar , 13 , 4811.
3. Cheung, Gordon W.; Rensvold, Roger B. (2002), "Evaluating Goodness of Fit Indexes for Testing Measurement Invariance", Structurel Equation Modeling, Vol:9, No:2, pp.233-255.
4. Çelik, H.; (2005), “İnternet Bankacılığı Hizmetlerinde Müşteriler Tarafından Algılanan Hizmet Kalitesine İlişkin Bir Modelin Geliştirilmesi”, Doktora Tezi, Kütahya.
5. Hwang, C.L., Yoon, K. (1981), ‘’Methods For Multiple Attribute Decision Making. In Multiple Attribute Decision Making. Springer Berlin Heidelberg
6. Jayawardhena, C., and Foley P.; (2000), “Changes in the Banking Sector: the Case of Internet Banking in the UK”, Internet Research: Electronic Networking Applications and Policy, 10(1), ss. 19-30.
7. Liao C., Chen J.-L., Yen D. C. (2007), "Theory of Planning Behavior (TPB) and Customer Satisfaction in the Continued Use of E-service: An Integrated Model", Computers in Human Behavior, Vol:23 No:6, pp. 2804-2822.
8. Işık, Ö. (2019). Entropi ve TOPSIS yöntemleriyle finansal performans ile pay senedi getirileri arasındaki ilişkinin incelenmesi. Kent akademisi kent kültürü ve yönetimi hakemli elektronik dergi, 12(1), 200-213.

9. Mahmoodzadeh, S., Shahrabi, J., Pariazar, M., Zaeri, M. S. (2007), ‘’Project Selection By Using Fuzzy AHP And TOPSIS Technique’’, International Journal Of Human And Social Sciences, Cilt.1, S.3, ss.135-140.
10. Munusamy, J., Chelliah, S., & Mun, HW (2010). Hizmet kalitesi sunumu ve Malezya'daki bankacılık sektöründe müşteri memnuniyeti üzerindeki etkisi. Uluslararası yenilik, yönetim ve teknoloji dergisi , 1 (4), 398.
11. Namahoot, KS ve Laohavichien, T. (2018). İnternet bankacılığını kullanma niyetlerinin değerlendirilmesi: Algılanan risk ve güvenin aracı faktörler olarak rolü. Uluslararası Banka Pazarlama Dergisi , 36 (2), 256–276.
12. Okumuş, A., Bozbay, Z., & Dağlı, R. (2015). "Banka Müşterilerinin İnternet Bankacılığına İlişkin Tutumlarının İncelenmesi" Erciyes Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi(36), 89-111.
13. Olson D.L. (2004), “Comparison of Weights in Topsis Models”, Pergamon Mathematical and Computer Modelling, www.elsevier.com/locate/mcm, pp1-8.
14. Ömürbek, N., & Mercan, Y. (2014). İmalat alt sektörlerinin finansal performanslarının TOPSIS ve electre yöntemleri ile değerlendirilmesi. Çankırı karatekin üniversitesi iktisadi ve idari bilimler fakültesi dergisi, 4(1), 237-266.
15. Rao, R.V.(2008), “Evaluation of environmentally conscious manufacturing programs using multiple attribute decision-making methods”, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers - Part B - Engineering Manufacture, Vol. 222 Issue 3, pp.441-451.
16. Reza, S., Majid, A. (2013). “Ranking Financial Institutions Based on of Trust in Online Banking using ARAS and ANP Method”, International Research Journal of Applied and Basic Sciences, 6 (4): 415-423.
17. Sakarya, Ş., & Gürsoy, M. (2021). BİST Bankacılık Endeksi’nde Yer Alan Bankaların Finansal Performanslarının Entropi Tabanlı Copras ve Aras Yöntemleri ile Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 6(4), 806-819.
18. Sliogeriene, J., Turskis, Z., & Streimikiene, D. (2013). Analysis and choice of energy generation technologies: The multiple criteria assessment on the case study of Lithuania. Energy Procedia, 32, 11-20.
19. Şahin, İ. E., & Karacan, K. B. (2020). Entropi Temelli Copras ve Aras Yöntemleri ile Borsa İstanbul İnşaat Endeksi XINSA Firmalarının Finansal Performans Analizi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi(44), 171-183.
20. Şekerkaya A. K. ve Yüksel C. A. (2002). Tüketicilerin internete karşı tutumlarına göre kümeler halinde incelenmesi. İşletme Fakültesi Dergisi, 31(2), 7-29.
21. Ustasüleyman, T. (2009), ‘’Bankacılık Sektöründe Hizmet Kalitesinin Değerlendirilmesi: Ahs-Topsis Yöntemi’’, Bankacılar Dergisi, S.69, ss.33-43.
22. Yurdakul, M. ve İç, Y.T. (2003), “Türk Otomotiv Firmalarının Performans Ölçümü Ve Analizine Yönelik Topsis Yöntemini Kullanan Bir Örnek Çalışma”, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Dergisi, Cilt 18, No 1, ss.1-18.
23. Yurdakul, M. and İç, Y. T. ( 2005), “Development of a performance measurement model for manufacturing companies using the AHP and Topsis approaches” International Journal of Production Research, Vol. 43, No. 21, p.p4609-4641.
24. Zanakis, S. H,. Soloman, A., Wishart, N. & Dublish, S. (1998). Multi-Attribute Decision Making: A Simulation Comparison of Select Methods, European Journal of Operational Research, 107(3), 507-529.
25. Zavadskas, E. K., Turskıs, Z. (2010). “A New Additive Ratio Assessment (ARAS) Method in Multicriteria Decision-Making”, Technological and Economic Development of Economy 16(2): 159-172. https://www.tbb.org.tr/Content/Upload/istatistikiraporlar/ekler/4321/Dijital-Internet-Mobil_Bankacilik_Istatistikleri-Mart_2024.pdf Erişim Tarihi: 01.07.2024