Kişiselleştirme–mahremiyet paradoksunun tüketicinin çevrimiçi memnuniyetine etkisinin mobil platform kullanımı özelinde incelenmesi
Investigation of the effect of personalization–privacy paradoks on consumer online satisfaction with the use of mobile platform
Yazar: CANSU ÇAĞLAR
Danışman: PROF. DR. KAAN VARNALI
İstanbul Bilgi Üniversitesi / Lisansüstü Programlar Enstitüsü / Pazarlama İletişimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Reklamcılık = Advertising ; İletişim Bilimleri = Communication Sciences
Dizin: Kişiselleştirme = Personalization ; Mahremiyet = Privacy

Özet:
Günümüzde kişiselleştirme uygulamaları, yükselen trend olarak tüm servis sağlayıcıların ve kullanıcıların ilgisini çekmeyi başarmıştır. Çevrimiçi dünyada kişiselleştirilmiş servislerin sunulması, tüketicilerin kişisel verilerini ve çevrimiçi deneyimlerini izinli ya da izinsiz toplanarak oluşturulması ile sağlanmaktadır. Her yıl çevrimiçi etkileşimin ve e-ticaretin katlanarak büyümeye devam ettiği gerçeği de tüketicilerdeki mahremiyet endişesi gitgide arttırmaktadır. Servis sağlayıcıların tüketicilere daha fazla kişiselleştirilmiş teklifler sunarak kendi çıkarları için kişisel verileri kullanması endişesi gün geçtikçe artmakta bu da sonucunda Kişiselleştirme – Mahremiyet paradoksunu oluşturmaktadır. Özellikle akıllı telefonların ortaya çıkışı ile e-ticaret dünyasında mobil cihazların kullanımının artması, kişisel bilgisayar ve tabletlere oranla kullanıcılarda çok daha büyük endişe uyandırmaktadır. Mobil cihazların günümüzde birçok kullanıcıya yakından bağlı olması ve tüketicinin her türlü bilgisini içermesi nedeniyle, mobil 
uygulamalar aracılığı ile tüketicilerin bilgilerini rahatlıkla toplayabileceği gerçeği Kişiselleştirme-Mahremiyet paradoksunun mobil platformlar üzerinde çok daha belirgin bir şekilde ortaya çıkmasına neden olmuştur.
Bu araştırmada; kişisel verilerin gizliliği, toplanması ve kullanılması konusunda bilgi seviyesinin müşteri e-memnuniyeti üzerinde etkileri araştırılacak olup, bu verilerin kullanılması ile oluşturulan kişiselleştirilmiş servislerin ve hizmetlerin mobil platform kullanımı sırasında tüketicilerde yarattığı risk ve değer algısı ölçümlenecektir. Kişisel verilerin kullanılması ve toplanması konusundaki bilgi seviyesinin, hizmetlerin kullanımı sırasında algılanan risk ve değer aracılık etkisi ile e-memnuniyet üzerindeki etkileri tespit edilecektir.

Abstract:
Today, personalization applications have managed to attract the attention 
of all service providers and users as a rising trend. Providing personalized services 
in the online world is ensured by collecting personal data and online experiences 
of consumers with or without permission. The fact that online interaction and ecommerce continues to grow exponentially every year also increases the privacy concerns of consumers. The concern for service providers to use personal data for their own interests by offering more personalized offers to consumers is increasing day by day, resulting in the Personalization - Privacy paradox. 
Especially with the emergence of smart phones, the increase in the use of mobile devices in the world of e-commerce arouses much greater concern for users compared to personal computers and tablets. Due to the fact that mobile devices are closely connected to many users today and contain all kinds of information of the consumer, the fact that consumers can easily collect their information through mobile applications has caused the Personalization-Privacy paradox to emerge 
much more clearly on mobile platforms. 
In this study; the effects of the level of knowledge on the confidentiality, collection and use of personal data on customer e-satisfaction will be investigated, and the risk and value perception created by the consumers during the use of the mobile platform by the personalized services and services created by the use of this data will be measured. The effects of the level of knowledge on the use and collection of personal data on the perceived risk and value mediation effect during 
the use of the services and on e-satisfaction will be determined.