Dijital dünyada tüketiciyi anlamlandırmak
Sensemaking of consumers in digital world
Yazar: FATİH PINARBAŞI
Danışman: PROF. DR. İBRAHİM KIRÇOVA
Yıldız Teknik Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Anlamlandırma = Explanation ; Ağızdan ağıza pazarlama = Word of mouth marketing ; Elektronik pazarlama = Electronic marketing ; Sayısal pazarlama = Digital marketing ; Sosyal medya = Social media ; Tüketici davranışı = Consumer behavior ; Tüketiciler = Consumers ; Çevrimiçi pazarlama = Online marketing

Özet:
Pazar, tüketiciler firma ve rekabet kavramları dikkate alındığında, son zamanlarda pazarlamanın giderek daha karmaşık hale geldiği görülmektedir. Günümüz tüketicileri geçmişe göre daha farklı iletişim araçları kullanmakta, kendilerini daha farklı ifade etmekte ve dolayısıyla günümüz pazarları ve rekabet ilişkileri de bu yeni duruma göre şekillenmektedir. Bu aşamada tüketicileri zaman, psikolojik faktörler ve pazar temelli olarak yeniden tanımlanması ihtiyacı ortaya çıkmaktadır. Bu çalışma tüketicileri anlamanın ötesinde, onları anlamlandırmaya (sensemaking) yönelik üç farklı aşamadan oluşan (keşif, anlamlandırma ve öngörme) bir yaklaşım çerçevesi sunmayı amaçlamaktadır. Bu amaca yönelik olarak farklı metodlar ve veri türleri kullanılarak tüketiciye ve pazara dair kuramsal altyapılar kullanılarak Türkiye örneği ele alınmıştır. 
Çalışmanın birinci bölümünde yer alan iki çalışmanın birincisinde Fluency teori kullanılarak Instagram platformu üzerinde tüketici etkileşimi kavramı incelenmiştir. Burada görsel analiz, nesne tanımlama ve metin madenciliği yöntemleri kullanılmıştır. Birinci bölümün ikinci aşamasında Twitter platformu üzerinden emojiler üzerine çalışılmış; marka iletişimi ve kullanıcı etkileşimi üzerine değerlendirilme yapılmıştır. Çalışmanın ikinci bölümünde mobil uygulama tüketimi üzerine odaklanılmış ve tüketici yorumları üzerinden Türkiye bağlamında mobil uygulamalarda tüketici anlamlandırılması hedeflenmiştir. Yöntem olarak metin madenciliği yaklaşımı ve konu modellemesi (topic modelling) yöntemi kullanılan bu bölümde veri olarak Apple uygulama mağazası (iTunes) daki 25 kategoriden toplam 249 uygulamaya ait toplam 102.169 kullanıcı değerlemesi işlenmiştir. Çalışmanın son bölümünde talebe bağlı video izleme (video on demand) servisi markalarına yönelik tepkiler üzerinden kullanıcıların tepkilerinde yer alan duyguların öngörülmesi üzerine Twitter bağlamında inceleme gerçekleştirilmiştir. Dört farklı makine öğrenmesi algoritmasının, üç farklı özellikten oluşan veriseti üzerinde çalıştırıldığı çalışmada doğruluk oranı ve F-değeri üzerinden yorumlama yapılmıştır. 
Tüketiciyi anlamlandırmaya yönelik bir yaklaşım çerçevesi sunan bu çalışmada, yönetim bilimleri kökenli anlamlandırma kavramının işletme/pazarlama karar verme sisteminde müşteriyi anlamlandırmada (keşfetme, tanıma, tahmin etme) kullanılabileceği önerilmektedir. Bu çerçevenin, farklı yöntemlerin ve teorik yapıların sayısal verilerin yorumlanmasında faydalı olabileceği de ortaya konmuştur.

Abstract:
Marketing has become more and more complex recently due to conditions of market, consumers, businesses and competition. Today's consumers use different communication tools and express themselves differently than in the past, and therefore today's markets and competition relations are being shaped according to this new situation. At this stage, the need to redefine consumers on the basis of time, psychological factors and the market arises. This study aims to present an approach framework consisting of three different stages (discovery, sensemaking and prediction) to sensemaking, beyond understanding consumers. For this purpose, from theoretical concepts in marketing literature, various methodological approaches and data types are employed in this study to evaluate the contexts in Turkey samples. 
In the first part of the first section in the study, the concept of consumer interaction on the Instagram platform is evaluated through Processing Fluency theory. Visual analysis, object detection approach and text mining methodology is employed for the analysis. The second part of the first section focuses on emojis concept in brand communication and examines Twitter context. Second part of the study focusing on mobile application ecosystem employs text mining and topic modelling approach to evaluate 102,169 user reviews for 249 applications from 25 categories in the Apple application store (iTunes). Final part of the study evaluates the Twitter platform by video on demand brands and user sentiments and prepares a dataset to predict the sentiments in user reactions. Four different machine learning algorithms are used and accuracy rates and F-scores are discussed.
The study suggess that the sensemaking phenomenon originating from management sciences can be used in understanding the customer (discover, sensemaking, prediction) in the business/marketing decision-making system. It has also been demonstrated that this framework, different methods and theoretical constructs can be useful for the interpretation of digital data.