KONJOİNT ANALİZİ VE GENÇ KADIN TÜKETİCİLERİN HAZIR GİYİM MAĞAZA TERCİHLERİNİ ETKİLEYEN UNSURLARIN İNCELENMESİ

Author :  

Year-Number: 2015-12
Language : null
Konu : İşletme, Pazarlama, istatistik
Number of pages: 278-295
Mendeley EndNote Alıntı Yap

Abstract

Bu çalışmada, giyim sektörü açısından önemli bir tüketici grubu olan genç kadın tüketicilerin günlük hazır giyim alışverişlerinde perakende mağaza tercihine yönelik tutumlarının ortaya çıkarılması için pazarlama araştırması yapılmaktadır. Çalışmada öncelikle son yıllarda pazarlama araştırmalarında oldukça yaygın kullanılan Konjoint Analizi yönteminin teorik yapısı ve aşamaları tanımlanmaktadır. Daha sonra, mağaza seçimini etkileyen marka, kampanya, konum, hizmet seviyesi, ortam şartları, ürün çeşitliliği ve kat sayısı gibi önemli özellikler belirlenerek, hedef tüketici tercihinde bu mağaza özelliklerinin ne ölçüde önemli olduğunu belirlemek için Konjoint anketi vasıtasıyla Konjoint analizi uygulanmıştır. Son olarak, Konjoint analizinden elde edilen sayısal sonuçlar yorumlanmıştır. Araştırma sonuçları ile Türk giyim sektöründeki işletmelere hedef tüketici gurubuna yönelik pazarlama stratejileri geliştirmeleri için yardımcı bilgiler sağlanmıştır.

Keywords

Abstract

In this study, a marketing research is conducted to reveal attitudes towards the store preferences of young women consumers who are among important consumer groups for clothing sector in daily clothing shopping. In the study, firstly the theoretical structure and stages of the Conjoint Analysis Method which is used widely in marketing researchs especially in recent years is defined. Then, some features like brand, campaign, location, service level, environmental conditions, product variety and number of floors that affect the clothing store choices of the target consumers are determined and the Conjoint Analysis Method is performed to determine to what extent the features of the stores are important in consumers preferences by a conjoint survey. Finally, numerical results obtained from conjoint analysis are interpreted. Helpful information will be provided in order to develop marketing strategies for their target consumer groups to the companies in the Turkish Clothing sector with the

Keywords


  • AKAAH, I.P.; KORGAONKAR, P.K. (1988), “A Conjoint Investigation of The Relative Importance of Risk Relievers in Direct Marketing”, Journal of Advertising Research, 28(4), s. 38-44.

  • ARMAĞAN, Ece.; TAŞDELEN, Mehmet. (2012), “Üniversite Öğrencilerinin Giyim Tercihlerini Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesine Yönelik Bir Araştırma”, Organizasyon ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 4(1), s. 85-95.

  • CATTIN, P.; WITTINK, D. R. (1982), “Commercial Use of Conjoint Analysis: A Survey”, Journal of Marketing, 46(3), s. 44-53.

  • CHEN, Jiahua, (1992), “Some Results on 2n-k Fractional Factorial Designs and Search for Minimum Aberration Designs”, The Annals of Statistics, 20(4), s. 2124-2141.

  • ÇORUH, Hakan, (2011), Tüketici Tercihlerinde Hedonik Tüketim Maliyetinin Konjoint Analizi ile İncelenmesi: Dizüstü Bilgisayar Tüketicileri Üzerine Bir Araştırma, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.

  • DAĞHAN, Gökhan; SEFEROĞLU, Sadi S., (2012), “BÖTE Lisansüstü Öğrencilerinin Uzaktan Eğitime İlişkin Tercihlerinin Konjont Analizi Tekniğiyle İncelenmesi”, Ege Eğitim Dergisi, 13(2), s. 12-32.

  • DEĞERLİ, Derya, (2010), Seçime Dayalı Konjoint Analizi Yöntemi ve Cep Telefonu Seçiminde Etkili Olan Faktörlerin Araştırılması, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.

  • DİKİCİ, Tuğba, (2006), Konjoint Analizi ve Tüketicilerin Cep Telefonu Tercihinin Belirlenmesi ile İlgili Bir Uygulama, Uludağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bursa.

  • DİNÇ, Yasin, (2010), Konjoint Analizi ve Otomobil Seçim Kriterleri Üzerine Bir Uygulama, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.

  • ERDOĞAN, Canay, (2006), Tüketicinin Otomobil Tercihinin Konjoint Analizi ile İncelenmesi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.

  • GREEN, P.E.; DESARBO, W.S. (1978), “Additive Decomposition of Perceptions Data Via Conjoint Analysis”, Journal of Consumer Research, 5(1), s. 58-65.

  • GREEN, P.E.; SRINIVASAN, V. (1978), “Conjoint Analysis in Consumer Research: Issues and Outlook”, Journal of Consumer Research, 5, s. 103-123.

  • GREEN, P.E.; WİND, Y. (1973), Multiattribute Decisions in Marketing: A Measurement Approach, The Dryden Press. Hinsdale,IL.

  • GÜRBÜZ, Hüseyin.; KAYGISIZ, Zeliha, (2004), “Konjoint Analizi ve Ulaşım Sektör Pazarı Üzerine Bir Çalışma”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(1), s. 139-148.

  • HAIR, J. F. J.; BLACK, W.C.; BABIN, B.J. ; ANDERSON, R.E. (2010), Multivariate Data Analysis, Prentice Hall. (7. Baskı), Upper Saddle River, NJ.

  • HUANG, C.L.; FU, J., (1993), “Consumer Preferences and Evaluations of A Processed Meat Product”, Journal of Food Distribution Research, 24(1), s. 149-157.

  • IBM, (2015), “SPSS Conjoint” http://www-03.ibm.com/software/products/tr/spss-conjoint. (Erişim Tarihi: 01 Ocak 2015)

  • İRİ, Ruhan.; İNAL, Mehmet E. (2011), “Bir Hazır Giyim Markasının Pazardaki Değişim Hikayesi: Lc Waikiki Örneği”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(1), s. 445-469.

  • KUHFELD, W.F., (2010), “Conjoint Analysis”. http://support.sas.com/techsup/technote/mr2010h.pdf /(Erişim Tarihi: 20 Kasım 2014)

  • LANCASTER, K.J. (1971), Consumer Demand: A New Approach, Columbia University Press, NY, Columbia.

  • OKUR, Ayşe, (2001), “Giysi Seçimini Etkileyen Tüketici Davranışları”, Tekstil Maraton, 11(56), s. 65–72.

  • ORME, Bryan K. (2010), Getting Started with Conjoint Analysis: Strategies for Product Design and Pricing Research. Second Edition, Research Publishers LLC. Madison Wisconsin, USA.

  • ÖZBUCAK, ALBAR, Banu.; DUMAN, Teoman, (2011), “Bir Tüketici Grubu Olarak Kadınların Mağaza Markalı Ürünlere Karşı Tutumları: Giresun İli Örneği”, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 86 (38), s. 79-100.

  • POLAT, Cihan.; KÜLTER, Banu. (2007), “Tüketicilerin Perakende Mağaza Tercihini Etkileyen Faktörler: Niğde İli Örneği”, Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9 (3), s. 109 – 126.

  • ŞAHİNOĞLU BEYAZIT, D.Z.; YILDIRIM, F. (2011), “Perakende Mağazacılığında Satınalma Noktası İletişimi: Ayakkabı Sektöründe Zincir Bir Marka Örneği”, Istanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10 (19), s. 177-192.

  • SCHOLZ, Michael, (2008), “From Consumer Preferences Towards Buying Decisions Conjoint Analysis as Preference Measuring Method in Product Recommender Systems”, 21. Bled eConference eCollaboration: Overcoming Boundaries Through Multi-Channel Interaction, June 15 - 18, Bled, Slovenia.

  • SÖNMEZ, Harun (2001). Konjoint Analizi Tekniğinin Pazarlama Araştırmalarında Kullanım Olanakları ve Bir Uygulama, Anadolu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir.

  • ŞEN, Hülya; ÇEMREK, Fatih, (2004), “Konjoint Analizi ve Özel Dersane Tercihine Yönelik Bir Uygulama”, Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5(2), s. 105-120.

  • VRIENS, M.; WEDEL, M.; WILMS, T., (1996), “Metric Conjoint Segmentation Methods: A Monte Carlo Comparison”, Journal of Marketing Research, 33, s. 73-85.

  • WEDEL, Michel.; KAMAKURA, Wagner, A. (2000), Market Segmentation: Conceptual and Methodological Foundations. Second Edition. Kluwer Academic Publishers.USA.

  • WITTINK D. R.; CATTIN, P., (1989), “Commercial Use of Conjoint Analysis: An Update”, Journal of Marketing, 53, s. 91-96.

                                                                                                                                                                                                        
  • Article Statistics