Yıl: 2008 Cilt: 10 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 247 - 259 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

Tüketici Tatmini Verilerinin Analizi: Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi Karşılaştırması

Öz:
Tüketici tatmini araştırmaları özelde pazarlama yöneticilerinin, genelde ise işletme yöneticilerinin önem verdiği ve titizlikle yürüttüğü araştırma türlerinden biridir. İşletme faaliyetlerinin hedef tüketicilerin istek ve ihtiyaçlarını ne oranda karşıladığı, ne tür iyileştirmeler yapılması gerektiği düzenli olarak incelenmelidir. Tüketici araştırmaları uygulanması zor araştırma türlerinden biridir. İşletmelerin hedef kitle seçmelerine rağmen, hedef kitle içindeki tüketicilerin istek ve ihtiyaçlarını, beklentilerini ve memnuniyet düzeylerini doğru olarak belirlemeleri pazarlama yöneticileri için hayati önem taşır.Her araştırmada olduğu gibi tatmin araştırmalarında da hangi yöntemle ölçüm yapılacağına karar vermek her zaman kolay olmamaktadır. Seçilecek olan yöntem, araştırma sonuçlarının objektifliğini ve bu da yürütülmesi gereken faaliyetlerin verimliliğini etkilemektedir. Hangi yöntemin yapılacak araştırma için en uygun olduğunu tespit edebilmek için kullanılan analizlerin karşılaştırılması hem akademik camia, hem de ilgili sektörler açısından yararlı olacaktır. Bu çalışmada 2000’li yıllarla beraber kendine yer bulan yapay sinir ağları ile tatmin araştırmalarında sıklıkla kullanılan regresyon yöntemi ele alınmış ve Ankamall müşterilerine yapılan uygulama karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir.
Anahtar Kelime:

Konular: İletişim İşletme Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri İktisat İşletme Finans Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka

Analyzing Consumer Satisfaction Data: A Comparison of Artificial Neural Networks and Regression Analysis

Öz:
Researches relating to consumer satisfaction fall into categories of researches which marketing managers in especial and business managers in general place emphasis and perform with accuracy. It should be regularly analyzed at which rate business operations meet the demands and needs of customers and which amendments need to be performed. Consumer researches are one of the difficult research type in implementation. Although firms have selected target audience, it is vital importance for marketing managers to assign needs and desires, expectations and satisfaction levels of consumers which are in target audience correctly. It is not always easy to decide about which methods to be employed in researches relating to customer satisfactions just as all researches. The method to be selected influence the objectivity of research results and this will influence the productivity of the operations to be performed. It will be useful for both academicians and related sectors to determine most suitable method for related research by comparing useful analysis. In this research, the method of artificial neural networks, which come to the forefront by the years 2000, and regression analysis which is employed occasionally in satisfaction researches have been reviewed and the practise performed to Ankamall customers analyzed comparatively.
Anahtar Kelime:

Konular: İletişim İşletme Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri İktisat İşletme Finans Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka
Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • …………………….., (1988), DARPA Yapay Sinir Ağları Çalışması, AFCEA International Pres: Alexandria.
  • CICHOCKI Andrzej, UNBEHAVEN Rolf, (1993), Neural Networks for Optimization and Signal Processing, John Wiley&Sons: England.
  • ELMAS Çetin, (2003), Yapay Sinir Ağları (Kuram, Mimari, Eğitim, Uygulama), Seçkin Yayınları: Ankara.
  • GARVER Michael S., (2002), “Using Data Mining For Customer Satisfaction Research”, Journal of Marketing Research, Spring2002, Vol. 14, Issue 1, pp. 8–12
  • GÜNERİ Nuray, APAYDIN Ayşen, (2004), “Öğrenci Başarılarının Sınıflandırılmasında Lojistik Regresyon Analizi ve Sinir Ağları Yaklaşımı”, Ticaret ve Turizm Eğitim Fakültesi Dergisi, Yıl: 2004, Sayı: 1, ss. 170 – 188.
  • HANSSENS Dominique M. ve diğerleri, (2001), Market Response Models Econometric and Time Series Analysis, 2nd Edition, Kluwer Academic Pub.: New York
  • KRYCHA Karl A., WAGNER Udo, (1999), “Applications of Artificial Neural Networks in Management Science: A Survey”, Journal of Retailing and Consumer Services, Vol. 6, pp. 185 – 203.
  • KURUP Pradeep U., DUDANI Nitin K., (2002), “Neural Networks for Profiling Stress History of Clays from PCPT Data.”, Journal of Geotechnical & Geoenvironmental Engineering, July 2002, Vol. 128, Issue 7, p. 569, 11p.
  • SMITH Kate A., GUPTA Jatinder N.D., (2002), Neural Networks in Business: Techniques and Applications, IRM Pres: United Kingdom
  • WANG Jun, TAKEFUJI Yoshiyasu, (1993), Neural Networks In Design and Manufactoring, World Scientific Pub.: Singapore.
  • WARNER B., MISRA M., (1996), Understanding Neural Networks As Statistical Tools, The American Statistician, 50(4); pp. 284-293.
  • YILDIZ Birol, (1999), Finansal Başarısızlığın Öngörülmesinde Yapay Sinir Ağı Kullanımı ve Ampirik Bir Çalışma, Yayımlanmamış Doktora Tezi, T.C. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü: Kütahya
APA Tolon M, TOSUNOĞLU GÜNERİ N (2008). Tüketici Tatmini Verilerinin Analizi: Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi Karşılaştırması. , 247 - 259.
Chicago Tolon Metehan,TOSUNOĞLU GÜNERİ Nuray Tüketici Tatmini Verilerinin Analizi: Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi Karşılaştırması. (2008): 247 - 259.
MLA Tolon Metehan,TOSUNOĞLU GÜNERİ Nuray Tüketici Tatmini Verilerinin Analizi: Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi Karşılaştırması. , 2008, ss.247 - 259.
AMA Tolon M,TOSUNOĞLU GÜNERİ N Tüketici Tatmini Verilerinin Analizi: Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi Karşılaştırması. . 2008; 247 - 259.
Vancouver Tolon M,TOSUNOĞLU GÜNERİ N Tüketici Tatmini Verilerinin Analizi: Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi Karşılaştırması. . 2008; 247 - 259.
IEEE Tolon M,TOSUNOĞLU GÜNERİ N "Tüketici Tatmini Verilerinin Analizi: Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi Karşılaştırması." , ss.247 - 259, 2008.
ISNAD Tolon, Metehan - TOSUNOĞLU GÜNERİ, Nuray. "Tüketici Tatmini Verilerinin Analizi: Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi Karşılaştırması". (2008), 247-259.
APA Tolon M, TOSUNOĞLU GÜNERİ N (2008). Tüketici Tatmini Verilerinin Analizi: Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi Karşılaştırması. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(2), 247 - 259.
Chicago Tolon Metehan,TOSUNOĞLU GÜNERİ Nuray Tüketici Tatmini Verilerinin Analizi: Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi Karşılaştırması. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 10, no.2 (2008): 247 - 259.
MLA Tolon Metehan,TOSUNOĞLU GÜNERİ Nuray Tüketici Tatmini Verilerinin Analizi: Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi Karşılaştırması. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, vol.10, no.2, 2008, ss.247 - 259.
AMA Tolon M,TOSUNOĞLU GÜNERİ N Tüketici Tatmini Verilerinin Analizi: Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi Karşılaştırması. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2008; 10(2): 247 - 259.
Vancouver Tolon M,TOSUNOĞLU GÜNERİ N Tüketici Tatmini Verilerinin Analizi: Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi Karşılaştırması. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2008; 10(2): 247 - 259.
IEEE Tolon M,TOSUNOĞLU GÜNERİ N "Tüketici Tatmini Verilerinin Analizi: Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi Karşılaştırması." Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10, ss.247 - 259, 2008.
ISNAD Tolon, Metehan - TOSUNOĞLU GÜNERİ, Nuray. "Tüketici Tatmini Verilerinin Analizi: Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi Karşılaştırması". Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 10/2 (2008), 247-259.