ÇEVRİMİÇİ TÜKETİCİ GÖRÜŞLERİNİN AIDMSAS ETKİLER HİYERARŞİSİ MODELİ İLE İNCELENMESİ: ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA

Yıl 2017, Cilt: 10 Sayı: 20, 135 - 154, 01.12.2017

Emel Kurşunluoğlu Yarımoğlu Eda Yaşa Özeltürkay

Öz

Çevrimiçi tüketici görüşleri, elektronik ağızdan ağıza iletişimin bir türüdür ve tüketicilerin internetten bilgi edinmelerinde önemli bir kaynaktır. Bu araştırmanın amacı, çevrimiçi tüketici görüşlerini etkiler hiyerarşisi ile incelemektir. İlk etkiler hiyerarşisi modeli olan AIDA modelinden yola çıkılarak dijital ortamlar için geliştirilen AIDMSAS etkiler hiyerarşisi modeli bu araştırmada kullanılmıştır. Araştırmanın konusu çevrimiçi tüketici görüşleri olduğu için daha genç bir kitleye hitap edebilmek adına üniversite öğrencileri araştırmaya dâhil edilmiştir. Kolayda örnekleme yöntemi ile İzmir ve Mersin illerindeki iki vakıf üniversitesinde okuyan öğrencilerden yüz yüze anket tekniği ile 424 adet geçerli anket toplanmıştır. Veriler tanımlayıcı istatistiki analizlerin yanı sıra keşfedici ve doğrulayıcı faktör analizleri aracılığıyla değerlendirilmiştir. Yapılan güvenilirlik ve geçerlilik testleri sonrasında, çevrimiçi tüketici görüşlerinin bu örneklem için, literatürde yer alan AIDMSAS modelindeki gibi yedi boyutlu bir yapıya sahip olduğu görülmüştür

Anahtar Kelimeler

Çevrimiçi tüketici görüşleri, Elektronik ağızdan ağıza pazarlama, Etkiler hiyerarşisi, AIDMSAS modeli

EXAMINING ONLINE CUSTOMER REVIEWS BY AIDMSAS HIERARCHY OF EFFECTS MODEL: A RESEARCH ON UNIVERSITY STUDENTS

Öz

Online customer reviews are a type of electronic word of mouth activities and important sources for finding information over the internet. The aim of this study was to examine online customer reviews via hierarchy of effects. The AIDMSAS model, developed for the digital environments by inspiring AIDA model which is the first hierarchy of effect model, was used in the research. University students were included to the research in order to reach a younger population since the main point of the research was online customer reviews. 424 valid questionnaires were collected from the students of two private universities which are located in Izmir and Mersin by using convenience sampling and face to face survey technique. Data were analyzed by using descriptive statistics, besides exploratory and confirmatory factor analyses. After reliability and validity tests, it was found out that online customer reviews have seven components for this sample as expressed in the AIDMSAS model in the literature

Anahtar Kelimeler

Online customer reviews OCRs, electronic word of mouth eWOM, hierarchy of effects HOE, AIDMSAS model

Kaynakça

• Akdoğan, Ç. ve Akyol, A. (2016). Online Tüketici Yorumlarına Ait Genel Tutum ile Ağızdan Ağıza Pazarlama Arasındaki İlişki. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 18 (1) 117-134.
• Akkılıç, M. E. ve Özbek, V. (2012). İnternet Üzerinden Yapılan Alışverişlerde Ürüne İlişkin Yorumların Tüketici Satın Alma Kararı Üzerindeki Etkisi: Cep Telefonu Ürünü Üzerine Deneysel Bir Araştırma. Pazarlama ve Pazarlama Araştırmaları Dergisi, 10, 1-14.
• Aktaş, H. ve Zengin, M. (2010). DAGMAR Modeli: Deterjan Reklamları Örneğinde Görsel Bir Çözümleme. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 24, 31-43.
• Altunışık,R., Özdemir,Ş. ve Torlak,Ö., (2016). Pazarlama İlkeleri ve Yönetimi, İstanbul: Beta Yayınları, Gözden Geçirilmiş 2. Baskı.
• Aydın, B. O. (2014). Elektronik Ağızdan Ağıza İletişim: Tüketici Motivasyonlarının Analizi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (32), 13-25.
• Bahtar, A.Z. ve Muda, M., (2016). The Impact of User-Generated Content (UGC) on Product Reviews towards Online Purchasing - A Conceptual Framework, Fifth International Conference On Marketing And Retailing (5th Incomar) 2015, Procedia Economics and Finance, 37, 337 – 342.
• Bayraktaroğlu, G. ve Aykol, B. (2008). Comparing the Effect of Online Word-of- Mouth Communication versus Print Advertisements on Intentions Using Experimental Design. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 8(1), 69-86.
• Bruner, G. C. ve Kumar, A. (2000). Web Commercials and Advertising Hierarchy- of-Effects. Journal of Advertising Research, 40(1-2), 35-42.
• Castañeda, J. A., Rodríguez, M. A. ve Luque, T. (2009). Attitudes’ Hierarchy of Effects in Online User Behaviour. Online Information Review, 33(1), 7-21.
• Chatterjee, P. (2001). Online Reviews: Do Consumers Use Them?, ACR 2001 Proceedings, eds. M. C. Gilly ve J. Myers-Levy, Provo, UT: Association for Consumer Research, 129-134.
• Cheung, C. M., Lee, M. K. ve Rabjohn, N. (2008). The Impact of Electronic Word-of-Mouth: The Adoption of Online Opinions in Online Customer Communities. Internet Research, 18(3), 229-247.
• Cui, G., Lui, H. K. ve Guo, X. (2012). The Effect of Online Consumer Reviews on New Product Sales. International Journal of Electronic Commerce, 17(1), 39-58.
• Çakmak, A. Ç. ve Güneşer, T. (2011). İnternet Ortamındaki Bilgi Paylaşımının Tüketici Satın Alma Kararına Etkileri: İnteraktif Bir Araştırma, Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 30(1),1-26.
• Elwada, A., Lu, K. ve Maged,A. (2016). Perceived Derived Attributes of Online Customer Reviews, Computers in Human Behavior 56 (2016), 306-319.
• Filieri, R. (2015). What Makes Online Reviews Helpful? A Diagnosticity- Adoption Framework to Explain Informational and Normative Influences in e-WOM. Journal of Business Research, 68(6), 1261-1270.
• Gensler, S., Völckner,F., Egger, M., Fischbach, K. ve Schoder, D. (2016). Listen to Your Customers: Insights into Brand Image Using Online Consumer- Generated Product Reviews, International Journal of Electronic Commerce, 20 (1), 112–141.
• Ghirvu, A. I. (2013). The AIDA Model for AdverGames. The USV Annals of Economics and Public Administration, 1(17), 90-98.
• Güner, M. (2016). İnternetin Gelişimi ve Özel Alışveriş Siteleri. Sosyal Bilimler Dergisi, 3(6), 594-606.
• Haussman, A., (2011). Social Media Hierarchy of Effects and ROI, 27 Temmuz, 2011. http://www.socialmediatoday.com/content/social-media-hierarchy- effects-and-roi, z.t.: 19.1.2017.
• Ho-Dac, N. N., Carson, S. J. ve Moore, W. L. (2013). The Effects of Positive and Negative Online Customer Reviews: Do Brand Strength and Category Maturity Matter?. Journal of Marketing, 77(6), 37-53.
• Hu, N., Liu, L. ve Zhang, J. J. (2008). Do Online Reviews Affect Product Sales? The Role of Reviewer Characteristics and Temporal Effects. Information Technology and Management, 9(3), 201-214.
• Hwan, S. ve Hoffman, K.D. (2015). Learning The Shamwow: Creating Infomercials To Teach The Aida Model. Marketing Education Review, 25 (1) (Spring, 2015), 9–14.
• Hennig-Thurau, T., Gwinner, K. P., Walsh, G. ve Gremler, D. D. (2004). Electronic Word-of-Mouth via Consumer-Opinion Platforms: What Motivates Consumers to Articulate Themselves on the Internet? Journal of Interactive Marketing, 18(1), 38–52.
• İnam, Ö., (2002). Reklamlara Yönelik Tepkilerin Ölçülmesinde Kullanılan Modeller, Kurgu Dergisi, 19, 199-208.
• İşler, D. B., Yarangümelioğlu, D. ve Gümülü, E. (2014). Online Tüketici Satın Alma Davranışlarını Etkileyen Faktörlere Yönelik Bir Durum Değerlendirmesi: Isparta İlinde Bir Uygulama. Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 6(3), 77-94.
• Kırcova, İ. (1999). İnternette Pazarlama. İstanbul: Beta.
• Koç, E. (2016). Tüketici Davranışı ve Pazarlama Stratejileri Global ve Yerel Yaklaşım, Seçkin yayınları, 7. Baskı.
• Kostyra, D. S., Reiner, J., Natter, M. ve Klapper, D. (2016). Decomposing the Effects of Online Customer Reviews on Brand, Price, and Product Attributes, International Journal of Research in Marketing, 33(1), 11-26.
• Meydan, C. H. ve Şeşen, H. (2011). Yapısal Eşitlik Modellemesi AMOS Uygulamaları. Ankara: Detay.
• Mudambi, S. M. ve Schuff, D. (2010). What Makes a Helpful Review? A Study of Customer Reviews on Amazon. com. MIS Quarterly, 34(1), 185-200.
• Nielsen (2013). http://www.nielsen.com/us/en/insights/news/2013/the-reviews- are-in--yelp-users-are-four-star-consumers.html, Erişim tarihi: 19.01.2017.
• Nunnally JC. (1978). Psychometric Theory. New York: McGraw- Hill.
• Odabaşı, Y. ve Barış,F., (2006). Tüketici Davranışı, Mediacat, 7. Baskı.
• Özata, F. Z. (2011). Tüketiciyi Yönlendiren Güç: Öteki Tüketici. İnternet Uygulamaları ve Yönetimi Dergisi, 2(2), 1-25.
• Solomon,M.R. (2013). Consumer Behavior: Buying, Having and Being. 10. Baskı, Pearson
• Şahin, A. ve Atılgan, K. Ö. (2011). Örnekleme Süreci ve Uygulaması. A. Şahin, B. Kartal (Ed.), Pazarlama Araştırması içinde (150-175. ss.). İstanbul: Lisans Yayıncılık.
• Thorson,E., Chi,A. ve Leavitt, C., (1992). “Attention, Memory, Attitude, and Conation: a Test of the Advertising Hierarchy”, in NA - Advances in Consumer Research, 19, eds. John F. Sherry, Jr. and Brian Sternthal, Provo, UT : Association for Consumer Research, 366-379 URL: http://acrwebsite. org/volumes/7323/volumes/v19/NA-19.
• Ünal, S. (2011). Viral Pazarlamanın Sosyal Paylaşım Sitelerine Üye Olan Kullanıcılar Üzerindeki Etkisini İnceleyen Pilot Bir Çalışma. Öneri Dergisi, 9(36), 73-86.
• Wei, P. S., Lu, H. P. (2013). An Examination of the celebrity endorsements and Online Customer Reviews Influence Female Consumers’ Shopping Behavior. Computers in Human Behavior, 29(1), 193-201.
• Wijawa, B.S., (2012). The Development of Hierarchy of Effects Model in Advertising. International Research Journal of Business Studies. 1, 73 – 85.
• Xiao, S., Wei, C. P. ve Dong, M. (2015). Crowd Intelligence: Analyzing Online Product Reviews for Preference Measurement. Information & Management, 53, 169-182.
• Yoo, C. Y., Kim, K. ve Stout, P. A. (2004). Assessing the Effects of animation in Online Banner Advertising: Hierarchy of Effects Model. Journal of Interactive Advertising, 4(2), 49-60.