TÜKETİCİ ALGILARINA AİT ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME VERİSİNİN ÇOK BOYUTLU ÖLÇEKLEME YÖNTEMİNDE KULLANIMI: CEP TELEFONU MARKALARI ÖRNEĞİ

Öz

Analitik Hiyerarşi Süreci AHS ve TOPSIS, çok kriterli karar verme durumlarında birlikte ya da ayrı ayrı kullanılan yöntemlerdir. Bu tür yöntemlerde genel hedef, kriterlere göre alternatiflerin nihai sıralamasını vermektir. Ancak bu sıralama, araştırmanın konusuna bağlı olarak yeterli olmayabilmektedir. Örneğin kriterlere göre alternatiflerin birbirleri ile benzerliği ya da uzaklığını, bu yöntemlerle tespit etmek mümkün değildir. Çok boyutlu ölçekleme ÇBÖ yöntemi bu eksikliği tamamlayacak niteliktedir. Bu araştırmada bulanık AHS, TOPSIS ve ÇBÖ yöntemleri kullanılarak, tüketici karar verme sürecine ve algı haritalarının oluşturulmasına yönelik bütünleşik bir yöntem sunulması amaçlanmıştır. Yöntemin uygulamasında cep telefonu sektörü örnek alınmıştır. Günümüzde neredeyse temel ihtiyaç haline gelen cep telefonlarının satın alınma sürecine etki eden faktörlerin irdelenmesi, farklı yöntemlerle araştırılması önem taşımaktadır. Bu araştırmanın sonuçları yöntemsel sonuçlar, tüketici kararını etkileyen ürün özellikleri ve marka konumları olarak 3 başlık altında özetlenebilir. Birincil olarak araştırma sonuçları, bulanık AHS & TOPSIS & ÇBÖ birleştirilmiş yönteminin bir model olarak uygunluğunu ortaya koymaktadır. Diğer yandan bulgular cep telefonu tercihini etkileyen faktörlerin önem derecelerini göstermektedir. Bu sonuçlara göre tüketici tercihini etkileyen en önemli faktörler sırasıyla; hız, değiştirilebilir batarya, hafıza ve kamera çözünürlüğüdür. Son olarak, araştırma sonucunda elde edilen algı haritası ise ürün özelliklerinden yola çıkarak markaların konumlarını ortaya koymuştur

Anahtar Kelimeler

• Cep telefonu,tüketici karar verme süreci,Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci,TOPSIS,çok boyutlu ölçekleme analizi

USE OF MULTI CRITERIA DECISION ANALYSIS DATA IN MULTIDIMENSIONAL SCALING METHOD: THE SAMPLE OF MOBILE PHONE BRANDS

Öz

Analytic Hierarchy Process AHP and TOPSIS are methods used together or separately in multi-criteria decision-making situations. In such methods the overall objective is to give the final ranking of the alternatives according to the criteria. However, this ranking may not be enough depending on the subject of the research. For example, according to the criteria, it is not possible to determine the similarities or distances of the alternatives with each other. Multidimensional scaling MDS method is complementary to this deficiency. In this research, it is aimed to provide an integrated method for generating consumer decision making process and perception maps using fuzzy Analytic Hierarchy Process AHP , TOPSIS and multidimensional scaling MDS methods. Mobile phone sector has been taken as an example in application of method. It is important to investigate the factors affecting the purchasing process of mobile phones which are becoming almost basic necessities and to investigate them with different methods. The results of this research can be summarized under 3 headings as methodological results, product characteristics affecting consumer decision and brand position. First, the results of the research reveal the suitability of the fuzzy AHP & TOPSIS & MDS combined method as a model. On the other hand, findings indicate the importance levels of factors affecting mobile phone choice. According to these results, the most important factors affecting consumer choice are; speed, changeable battery, memory and camera resolution. Finally, the perception map obtained as a result of the research revealed the positions of the brands from the product characteristics

Anahtar Kelimeler

• Mobile phone,consumer decision making process,fuzzy Analytic Hierarchy Process,TOPSIS,multidimensional scaling analyse

Kaynakça

1. Ajzen, I. (1996). The Social Psychology of Decision Making. In E. T. Higgins and A. W. Kruglanski (Eds.), Social Psychology: Handbook of Basic Principles, New York: Guilford Press, 297-325.
2. Bettman, J. R., Johnson, E. J. ve Payne, J. W. (1991). Consumer Decision Making. In Handbook of Consumer Behavior, Eds. T. S. Robertson and H. H. Kas- sarjian. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 50-84.
3. Can, T. ve Öz, E. (2009). “Marka Tercihlerine ve Tercih Nedenlerine Gizli Mar- kov Modelinin Uygulanması. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bi- limler Dergisi, 10(2): 167-185.
4. Chen, D-N., Hu, P. J-H., Kuo, Y-R. ve Liang, T-P. (2010). A Web-Based Per- sonalized Recommendation System for Mobile Phone Selection: Design, Implementation, and Evaluation. Expert Systems with Applications, 37(12): 8201-8210.
5. Çakır, F. ve Demir, N. (2014). Üniversite Öğrencilerinin Akıllı Telefon Satın Alma Tercihlerini Belirlemeye Yönelik Bir Araştırma. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 29(1): 213-243.
6. Digital in 2017 Global Overview, We Are Social and Hootsuite. https://weare- social.com/special-reports/digital-in-2017-global-overview, Erişim Tarihi: 26.1.2018.
7. Eden, C. (1988). Cognitive Mapping. European Journal of Operation Research, 36(1): 1-13.
8. Ersöz, T., Özseven, T. ve Ersöz, F. (2017). Tüketicilerin Cep Telefonu Tercihleri- nin Karar Ağacı İle Modellenmesi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilim- ler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 8(19): 128-136.

9. Guleria, D. ve Parmar, Y. S. (2015). A Study of Consumer Preference for Smartp- hone: A Case of Solan Town of Himachal Pradesh. International Journal of Management Research & Review, 5(3): 193-200.
10. Haşıloğlu, S. B. (2012). Evaluation of Turkish Origin Textile Products Image with Fuzzy Logic. Journal of Textile & Apparel / Tekstil ve Konfeksiyon, 22(3): 169-176.
11. Ho, F., Wang, C. N., Ho, C. T., Chiang, Y. C. ve Huang, Y. F. (2015). Evaluation of Smartphone Feature Preference by a Modified AHP Approach. Proceedin- gs of the 2015 IEEE IEEM (IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management), 561-594.
12. Leo, C., Bennett, R. ve Härtel, C. E. J. (2005). Cross-Cultural Differences in Con- sumer Decision-Making Styles. Cross Cultural Management: An Internati- onal Journal, 12(3): 32-62.
13. Liou, T-S. ve Wang, M-J. J. (1992). Ranking Fuzzy Numbers with Integral Value. Fuzzy Sets and Systems, 50(3): 247-255.
14. Manorek, S. L., Pangemanan, S. S. ve Rumokoy, F. (2015). The Influence of Brand Image, Advertising, Perceived Price Toward Consumer Purchase Intention at Samsung Smartphone. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi, 3(4): 593-601.
15. Mokhlis, S. ve Yaakop, A. Y. (2012). Consumer Choice Criteria in Mobile Phone Selection: An Investigation of Malaysian University Students. Internatio- nal Review of Social Sciences and Humanities, 2(2): 203-212.
16. Pandey, M. ve Nakra, N. (2014). Consumer Preference Towards Smartphone Brands, with Special Reference to Android Operating System. The IUP Journal of Marketing Management, 13(4): 7-22.
17. Perkins, W. S. ve Rao, R. C. (1990). The Role of Experience in Information Use and Decision Making by Marketing Managers. Journal of Marketing Rese- arch, 27(1): 1-10.
18. Polat, C. ve Maksudunov, A. (2015). Mobil Telefon Tercihinde Etki Faktörleri - Kırgızistan’daki Üniversite Öğrencileri Üzerine Bir Çalışma. Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(2): 187-208.
19. Saaty, T. L. (1977). A Scaling Method for Priorities in Hierarchical Structures. Journal of Mathematical Pschology, l5(3): 234-281.
20. Shocker, A. D., Ben-Akiva, M., Boccara, B. ve Nedungadi, P. (1991). Considera- tion Set Influences on Customer Decision Making and Choice Issues, Mo- dels, and Suggestions. Marketing Letters, 2(3): 181-197.
21. Uddin, Md Reaz., Lopa, N. Z. ve Oheduzzaman, Md. (2014). Factors Affecting Customers’ Buying Decisions of Mobile Phone: A Study on Khulna City, Bangladesh. International Journal of Managing Value and Supply Chains, 5(2): 21-28.
22. Yaşa, E. ve Bozyiğit, S. (2012). Y Kuşağı Tüketicilerinin Cep Telefonu ve GSM Operatörleri Tercihi: Mersin İlindeki Üniversite Öğrencilerinin Tercihlerini Belirlemeye Yönelik Pilot Bir Araştırma. Cag University Journal of Social Sciences, 9(1): 29-46.
23. Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy Sets. Information and Control, 8(3): 338-353.