Kadın tüketicilerin moda yaşam tarzlarının belirlenmesine yönelik kümeleme analizi
Exploring the fashion lifestyles of women consumers based on cluster analysis
Yazar: HİLAL ÖZTAY
Danışman: PROF. DR. SEVGİ AYŞE ÖZTÜRK
Anadolu Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Pazarlama Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Hiyerarşik kümeleme = Hierarchical clustering ; Kadınlar = Women ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Moda = Fashion ; Yaşam tarzı = Life style ; Ölçek geliştirme = Scale development ; Ölçekler = Scales

Özet:
Moda yaşam tarzı değişkeni açısından kümeleme yapmayı amaçlayan bu çalışmada, mevcut ölçeklerin uyarlanması için ölçek geliştirme süreci izlenmiş, sonrasında elde edilen moda yaşam tarzları ölçeği (MYTÖ) kullanılarak moda yaşam tarzı boyutlarına dayalı olarak kümeler belirlenmiş ve özellikleri tanımlanmıştır. Bu süreçte nitel ve nicel araştırma yaklaşımları birlikte kullanılarak karma bir çalışma tasarlanmıştır.
Nitel verileri toplamak için 11 katılımcı ile derinlemesine görüşmeler gerçekleştirilmiş, analiz sürecinde ise tematik analizden yararlanılmıştır. Nicel araştırmada ise anket yardımı ile toplanan veriler istatistiksel analiz teknikleri ile çözümlenmiştir. 980 kullanılabilir anketten elde edilen veriler nicel araştırmanın materyalini oluşturmaktadır.
Moda ilgilenimi, moda öncülüğü, bilgi arayışı, iyi giyinmeye önem verme, prestij, antimoda, ekonomiklik, etik ve toplumsal değerler yapı geçerliliği test edilerek elde edilmiş moda yaşam tarzı boyutlarıdır. Sonrasında tüketiciler MYTÖ ile pazar bölümleri oluşturulacak şekilde kümelere ayrılmıştır. Kümeleme analizi sonucunda 8 kümeli bir çözüm önerisinin uygun olduğu görülmüştür. Elde edilen kümeler olumsuzlar, bağımsızlar, moda yönelimliler, kitle tüketicileri, gelenekçiler, moda liderleri, moda karşısında kayıtsızlar ve modayı reddedenler olarak sıralanabilir. Yapılan ANOVA testleri sonrasında tüm kümeler arasında moda yaşam tarzları açısından anlamlı farklılıklar olduğu sonucu elde edilmiştir. Ayrıca moda yaşam tarzı boyutları bağımsız değişken, bu değişkenlere dayalı olarak oluşturulan kümeler bağımlı değişken olmak üzere gerçekleştirilen diskriminant analizi sonucunda, oluşturulan fonksiyonlar ile anlamlı şekilde ve yüksek oranda doğru biçimde sınıflandırma yapıldığı sonucu elde edilmiştir. Son olarak da çapraz tablolar yardımıyla kümeleri tanımlayan özellikler belirlenmiştir.

Abstract:
In this study, which aims to make clustering in terms of fashion lifestyle variable, at first the scale development process was followed.  Then using the developed fashion lifestyle scale (FLSS), clusters were determined based on fashion lifestyle dimensions and their characteristics were defined. In this process, a mixed study was designed by using qualitative and quantitative research approaches together.
In-depth interviews were held with 11 participants to collect qualitative data, and thematic analysis was used in the analysis process. In the quantitative research, the data collected with the help of the questionnaire were analyzed by statistical analysis techniques. The data collected from 980 usable questionnaires is the material of quantitative research.
Fashion interest, fashion leadership, information seeking, importance of well dressing, prestige, anti-fashion, economy, ethics and social values are fashion lifestyle dimensions obtained by testing the construct validity. With FLSS, consumers are grouped into clusters as being market segments. As a result of the cluster analysis, it was seen that 8 clusters were appropriate. The negatives, independents, fashion-oriented users, mass consumers, traditionalists, fashion leaders, apathetic users about fashion and fashion rejectors were determined as clusters for 8-cluster solution. After the ANOVA tests, it was found that there were significant differences among all clusters in terms of fashion lifestyle dimensions. In addition, according to the findings of the discriminant analysis, it is seen that the classification is meaningfully and highly accurate. Finally, the properties that define the clusters were determined with the help of cross tables.