Kurumsal İtibar Algısının Satın Alma Niyetine Etkisinin Karar Ağacı İle Haritalandırılması

Abstract

Öz: İşletmeler varlıklarını sürdürebilmek ve başarıya ulaşabilmek için diğer işletmelerle rekabet halindedir. Tüm sektörlerde bir rekabet aracı olan itibar, işletmelerin geleceklerini etkilemektedir. İşletmelerin oluşturdukları kurumsal itibar algısı müşterilerin satın alma tercihlerini belirlemede önemli bir role sahiptir. Bu çalışmada uluslararası bir araç lastiği üreticisinin pazarlama ve tanıtım sürecinde yapmış olduğu bir hatanın sonuçları araştırılmıştır. Hatadan sonra müşterilerin marka ile ilgili algısı ve bu algının satın alma niyetine etkisi incelenmiştir. Araştırma, bu markanın ürünlerini satan bayilerde gönüllü olan müşterilerden elde edilen verilerle yapılmıştır. Araştırmada 397 katılımcının yanıtları değerlendirilmiştir. Müşterilerin marka ile ilgili itibar algı puanı ve yeniden ürün satın alma niyeti veri madenciliği tekniklerinden karar ağacı metoduyla araştırılmıştır. Müşterilerin hatalı reklamdan haberdar olma durumu ve marka itibar puanına göre satın alma niyeti belirlenmiştir. Bu markanın ürünlerinin Türkiye'de tercih edilmesine rağmen, hatalı reklam filmi müşterilerin satın alma niyeti olumsuz yönde etkilediği gözlenmiştir. Müşteri tercihlerini tahmin etmek, çekiciliğini ve önemini korumaktadır. Bu çalışmanın kurumsal itibar algısı ve veri madenciliği ile ilgili literatüre katkıda bulunması beklenmektedir.

Determining the Expressions on the Employee Performance Scale With the Decision Tree Algorithm

“…This method aims to create a systematic tree structure for the classification of available data (Koulinas et al, 2020) (Cihan et al, 2018). Decision trees are among the frequently preferred methods due to the simple and understandable rule structure created (Gök & Fidan, 2019). Decision trees, like other methods that classify with the aid of supervised learning (Sarkhosh et al, 2021), are carried out by first training the model with known examples and classifying different examples using the trained model (Chen et al, 2020).…”

“…Karar ağaçları oluşturulan kural yapısının basit ve anlaşılabilir olmasından dolayı sıklıkla tercih edilen yöntemler arasında yer almaktadır (Gök ve Fidan, 2019). Karar ağaçları, gözetimli öğrenme yardımı ile sınıflandırma yapan (Sarkhosh vd., 2021) Dolayısı ile sonucu etkilemediği belirlenen özniteliklere ağaç yapısı içerisinde yer verilmemektedir (Aksoy vd., 2019).…”