Pazarlama araştırmalarında bazı çok değişkenli istatistik yöntemler ve beyaz eşya sektörüne uygulaması
The applications of some multivariable statistical methods in marketing research were performed on the white goods sector
Yazar: IŞIL ŞAHİN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. DOĞAN YILDIZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Diskriminant analizi = Discriminant analysis ; İstatistiksel teknikler = Statistical techniques

Özet:
Günümüzde hızla değişen işletme çevresi; rakip firmalar, tüketiciler ya da müşteriler ve çevrehakkında daha fazla bilgi toplama yoluna sevk etmiştir. Bu amaçla son yıllarda Pazararaştırmalarının önemi oldukça artmıştır.Türkiye de hızla gelişmekte olan sektörlerden biri olan beyaz eşya sektörü, gelişen teknolojisi,her geçen gün artan üretimi, ihracat kapasitesi ve bunlara bağlı olarak genişleyen yan sanayii,servis, bayi ağları ve istihdam imkanları açısından Türk ekonomisine önemli katkılardabulunmaktadır. Beyaz eşya sektörünün bu büyüme hızında etkili olan pek çok faktörbulunmaktadır. Bunlardan biri Pazar araştırmalarına verilen önem ile pazarın büyümesinde etkinve tüketiciye uygun imkanlar sunan kampanyalarda etkili olmaktadır.Çalışmamızda, büyük bir rekabet piyasası içinde yer alan ve pazarlama araştırmalarına önemveren beyaz eşya sektörüne Pazar araştırmalarındaki bazı çok değişkenli istatistiki yöntemleruygulaması yapılmıştır.Çalışmada, beyaz eşya sektöründeki ürün, marka tercihleri, farklılaşmaları, 245 kişilikörnekleme yöneltilen anket sorularından elde edilen 129 alt değişken ile analiz edilmiştir.Öncelikle betimsel istatistik uygulamalarından frekans tabloları oluşturularak örnek kütlenindeğişkenler üzerindeki dağılımı araştırılıp yorumlandıktan sonra, kuramsal istatistik boyutundaincelenmiştir. Araştırmada, incelenen konu veya olayla ilgili olarak birden fazla özelliğin birarada ele alınmasına olanak sağladığı için çok değişkenli istatistik yöntemler tercih edilmiştir.Çok değişkenli istatistiksel yöntemler ?Bağımlılık? ve ?Karşılıklı bağımlılık? olarak iki ana grupaltında tanımlanarak, çalışmada, bağımlı metotlar ele alınmıştır. Karşılıklı bağımlılıkmetotlarına teorik anlamda detaylı yer verilmeyerek, bu tekniklerle ilgili uygulamalar ve teorikaçıklamalar ileride yapılacak olan çalışmalara bırakılmıştır. Bağımlılık metotlarından beyaz eşyasektörüne CHAID ve Diskiriminat uygulanan analizlerdir.Çalışmada, gelir seviyelerine göre ayrılmış olan üç grup arasında ki, beyaz eşyada ihtiyaç, önemdereceleri, memnuniyet, bir yakınına tavsiye etme, kullanılan marka ve beğenilen markakonusunda gelir seviyeleri itibariyle farklılıklar, Diskriminant analizi ile karşılaştırılmıştır.Ayrıca çalışmada, beyaz eşyadan fonksiyonel anlamda memnuniyetin hangi kriterler tarafındanetkilediğini ve bir beyaz eşya markasının beğenilmesindeki etkilerin neler olduğu da araştırılmakistenmiştir. Bu amaçla ağaç temelli bir sınıflandırma analizi olan CHAID analizi uygulanmıştır.Örneklem veri setine göre modele giren REKLAM, FİYAT, DAHA ÖNCEKİ KULLANIMDENEYİMLERİ, KULLANILMAKTA OLAN BEYAZ EŞYA değişkenleri bu çalışmada beyazeşya memnuniyetinde etkili değişkenler olarak gözlemlenmiştir.Anahtar Kelimeler: Pazarlama araştırmaları, Beyaz Eşya Sektörü, İki değişkenli (Bivariate)Analizler, Diskriminant (Ayrıştırma) Analizleri, AID/ CHAID Analizi

Abstract:
Today's fast changing business environment leads companies to collect more information abouttheir competitors, consumers or customers, and the business environment as a whole. With thisgoal in mind, the importance of marketing research has increased significantly in the pastdecade.One of the fastest growing sectors in the Turkish Economy, the white goods sector, has beenmaking significant contributions to the overall economy with its improving technology,increasing production levels, export capacity and developing related industries, service,salespoint networks and employment opportunities that grow in line with the overall sector.There are a lot of factors that have impacted the fast growth of the white goods sector. One ofthese factors is the importance given to marketing research studies, being efficient in marketgrowth, and being effective in promotions that provide consumers with appropriateopportunities.In our study, the applications of some multivariable statistical methods in marketingresearch were performed on the white goods sector, which is positioned in a highly competitivemarketplace and which gives importance to marketing research.In the study, the products in the white goods sector, brand preferences and differences wereanalyzed from 129 sub variables obtained through the surveys, which were directed at some 245people. Firstly, frequency tables were formed from descriptive statistical applications to studyand interpret the distribution of the sample size on variables, after which it was evaluated at thetheoratical statistics dimension. In the research, multivariable statistical methods were preferreddue to their ability to make it possible to analyze together more than one specification about thesubject or the event being evaluated.Multivariable statistical methods are defined under two main categories as "dependency" and"inter-dependency"; and in the research "dependent" methods are used. By not giving detailedemphasis on "inter-dependency" methods at the theoratical level, the applications anddescriptions about these techniques were left for the future studies about the subject.From the "dependency methods", "CHAID" and "DISCRIMINANT" are the analysis applied tothe white goods sector. A discriminant analysis has been used in the study to compare thedifferences among three groups classified by their income levels as to their needs in the whitegoods products, importance levels, satisfaction, recommendation to a relative, the brand used,and the brand preferred.Also in the study, it is intended to research the factors that affect the satisfaction from a whitegoods product in terms of functionality as well as the factors that determine the preference of awhite goods brand for consumers. For this purpose, a tree-based classification analysis, CHAID,xivhas been used.As inclusive in the model according to the sample data set, it has been observed inthe study that the variables of ADVERTISEMENT, PRICE, PRIOR USAGE EXPERIENCES,and THE WHITE GOOD PRODUCT CURRENTLY BEING USED are significant indetermining the satisfaction level about white goods.Keywords: Marketing Research, White goods sector, Discriminant Analysis, AID / CHAIDAnalysis