Dijital dünyada tüketiciyi anlamlandırmak

Abstract

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 metotlar 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 veri seti 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.