Tketicilerin Otomobil Satn Alma Kararn Etkileyen Kriterler in

Tüketicilerin Otomobil Satın Alma Kararını Etkileyen Kriterler İçin Otomobil Markalarının Algı Skorlarının Belirlenmesi: Bir Bulanık ELECTRE Uygulaması Arş. Gör. Niray Tunçel, Hacettepe Üniversitesi, İşletme Bölümü Arş. Gör. Sedat Belbağ, Gazi Üniversitesi, İşletme Bölümü Arş. Gör. Mustafa Çimen, Hacettepe Üniversitesi, İşletme Bölümü Arş. Gör. Şerife Kazancı, Hacettepe Üniversitesi, İşletme Bölümü

Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) Karar vericinin sonlu veya sayılamayan sayıda seçenekten oluşan bir küme içerisinden en az iki kriter kullanarak yaptığı seçim işlemidir. Başka bir ifadeyle, iki veya daha fazla kritere dayalı bir değerlendirme yaparak seçim yapılması olarak tanımlanabilir (Ünal, 2011). ATY, AÇY, AHP, Topsis, Promethee, Electre

Bulanık Karar Verme (BKV)- Bulanık Küme Teorisi Karar verme sürecinde eksik ve sayısal olmayan bilgilerin olması durumunda, bulanık küme teorisi devreye girerek daha etkin kararların alınmasını sağlamaktadır (Ünal ve Pehlivan, 2011). Bulanık çok kriterli karar verme, karar vericilerin yargılarını sözel olarak ifade ettikleri ya da objektif yargılarda bulunamadıkları çok kriterli karar problemlerinde kullanılan bir yaklaşımdır.

Pazarlamada Neden Çok kriterli Karar Verme (ÇKKV) Yöntemleri ve Bulanık Mantık? • Tüketicilerin satın alma karar süreci=Çok kriterli karar verme süreci • Alternatif ve kriter sayısının fazla olması (Ertuğrul ve Karakaşoğlu, 2013) • Tüketici araştırmalarında kullanılan ölçek tipleri (aralıklı-sıralı-aralıklı, sıralı vb) • Klasik analiz yöntemlerinde ölçekte yer alan değerlerin katılımcılar tarafından aynı şekilde algıladıkları varsayımı • Ölçeğin her bir değerine yüklenen anlamsal değerler kişiden kişiye değişiklik göstermekte (Kavak, 2013) • Kullanılan ifadeler arasındaki duygu yoğunluğunun eş değer olamaması (Cohen, 2000) • Sıralı aralıklı ölçeklerde aralıkların eşit olduğunun varsayılmaması gerektiği (Blaikie, 2003) • ÇKKV yöntemlerinin belirsizliğin üstesinden gelmesi (Ertuğrul ve Karakaşoğlu, 2013)

ÇKKV Yöntemlerinin Kullanıldığı Alanlar • • • Otomotiv Sektöründeki Örnek Çalışmalar Tedarikçi seçimi ve değerlendirilmesi • Aghdaie ve Yousefi (2011) İran pazarındaki yerli ve yabancı otomobil Personel Seçimi markaları- AHP Portföy seçimi Lojistik servis sağlayıcısı seçiminde • Byun (2001) Güney Kore pazarına İşletmenin finansal performansını sunulan orta büyüklükteki üç otomobil değerlendirme modeli- AHP • Pazar payı tahmini • İşletme yeri seçimi • Terzi vd. (2006) Türkiye pazarında önemli paya sahip bir otomobil • Ürün-malzeme seçimi markasının modellerini- AHP

Çalışmanın Amacı Tüketici algısı açısından otomobil satın alma kararını etkileyen kriterlere göre markaların başarı sıralamalarının Bulanık ELECTRE I yöntemi kullanılarak belirlenmesi

Karar Probleminin Belirlenmesi Neden Otomobil Sektörü? Otomobil satın alma süreci; • karar kriterlerinin sayısı • kriterlerin çeşitliliği • tüketicilerin genelinin bu konu ile ilgili belirli bir bilgi düzeyine sahip olmaları

Bir ÇKKV probleminin çözümünde izlenecek aşamalar; Alternatiflerin tanımlanması Kriterlerin belirlenmesi Kriterlerin kıyaslanması ve alternatiflerin kriterlere göre değerlendirilmesi Uygun bir ÇKKV yönteminin kullanılması Çözümün bulunması

1. Alternatiflerin tanımlanması • 50 katılımcı • Yüz yüze görüşme yöntemi • Otomobil dendiğinde akla ilk gelen beş marka sıralaması • Belirlenen Markalar: Mercedes, Volkswagen, BMW, Audi ve Ford

2. Kriterlerin belirlenmesi • 40 katılımcı • Yüz yüze görüşme yöntemi • Otomobil satın alma kararlarını etkileyen en önemli kriterler Belirlenen Kriterler: yakıt tüketimi, güvenlik, fiyat, dış tasarım, donanımaksesuarlar, dayanıklılık, performans, iç tasarım, ikinci el satış kolaylığı, konfor, marka imajı ve satış sonrası hizmet.

3. Kriterlerin kıyaslanması ve alternatiflerin kriterlere göre değerlendirilmesi • 164 katılımcı • Kolayda örneklem • Anket yöntemi

4. Uygun bir ÇKKV yönteminin kullanılması Beşten fazla karar kriterinin bulunduğu, katılımcıların karar kriterlerini değerlendirirken ölçeğin değerleri arasındaki (örn: 9’lu Likert Tipi ölçekte 6 ile 7 arasındaki) farkı diğer katılımcılar ile aynı şekilde algılayamadıkları için Bulanık ELECTRE I yönteminin kullanılması önerilmektedir (Figuera vd. , 2005).

Bulanık Mantık • Klasik Mantık • Bulanık Mantık Sıcak Yavaş FAZLA

Bulanık Mantık • Bulanık küme değişik üyelik derecelerine sahip elemanlardan oluşur. • Üyelik değerleri 0 -1 arasındadır.

ELECTRE I • Yöntem, her bir değerlendirme faktörü için alternatif karar noktaları arasında ikili üstünlük (outranking relation) kıyaslamalarına dayanır. • ELECTRE I yönteminde bir karar verebilmek için tüm kriterler ikili olarak değerlendirilerek mevcut alternatif içinden en uygunu seçilmektedir. • ELECTRE I yönteminde, uyumluluk (concordance) ve uyumsuzluk (discordance) endekslerinin değerleri dikkate alınarak seçim yapılmaktadır.

ELECTRE I • Olası Durumlar a. Sb ve b. Sa değil ise, a alternatifi b alternatifine tercih edilir. a. Sb ve b. Sa ise, a alternatifi ile b alternatifi birbirinden farksızdır. a. Sb değil ve b. Sa değil ise, a alternatifi ile b alternatifine karşılaştırılamaz

ELECTRE I • Üstünlük ilişkisinin oluşumu iki ana konsepte dayanmaktadır: 1. Uyumluluk: Yeterli bir sayıda kriter a. Sb önermesi doğrulamalıdır. 2. Uyumsuz olmama: Uyumluluk koşulu varken, azınlıkta olan hiçbir kriter a. Sb önermesine çok güçlü bir şekilde karşı çıkmamalıdır.

Bulanık ELECTRE I • Bulanık mantık ile ELECTRE I yönteminin bir araya getirilmiş halidir. • Bulanık ELECTRE I yönteminde dilsel tercihler bulanık sayılara çevrilir. Yani, karar vericilerin kriter ve alternatifleri değerlendirirken belirttiği değerler bulanık sayılara dönüştürülür. • Mehmet Şevkli, 2010, An application of the fuzzy ELECTRE method for supplier selection, International Journal of Production Research, Vol. 48, No. 12, 3393– 3405.

Yöntemin Aşamaları Karar Vericilerin Belirlenmesi Karar verici grubu = D 1, D 2, D 3, … , DK Kriterlerin Bulanık Ağırlıklarının Belirlenmesi Kümelenmiş Bulanık Ağırlıkların Normalizasyonu Karar Matrisinin Oluşturulması Karar Matrisinin Normalizasyonu

Yöntemin Aşamaları Ağırlıklandırılmış Normalize Bulanık Karar Matrisin Oluşturulması Uyumluluk – Uyumsuzluk Kümelerinin Belirlenmesi Uyumluluk – Uyumsuzluk İndekslerinin Hesaplanması Seçeneklerin Sıralanması

GENEL TERCİH TABLOSU Cpq >= C ort. Dpq < D ort. p. Sq ? SONUÇ C(A, B) , D(A, B) 0, 751839 EVET 0, 233405 EVET A, B'YE TERCİH EDİLİR C(A, C) , D(A, C) 0, 667105 EVET 0, 222167 EVET A, C'YE TERCİH EDİLİR C(A, D) , D(A, D) 0, 670963 EVET 0, 784024 HAYIR - C(A, E) , D(A, E) 0, 836854 EVET 0, 272447 EVET A, E'YE TERCİH EDİLİR C(B, A) , D(B, A) 0, 248143 HAYIR 0, 706554 HAYIR - C(B, C) , D(B, C) 0, 248143 HAYIR 0, 689062 HAYIR - C(B, D) , D(B, D) 0, 248143 HAYIR 0, 737116 HAYIR - C(B, E) , D(B, E) 0, 918007 EVET 0, 080111 EVET B, E'YE TERCİH EDİLİR C(C, A) , D(C, A) 0, 332895 HAYIR 0, 664651 HAYIR - C(C, B) , D(C, B) 0, 751839 EVET 0, 310866 EVET C, B'YE TERCİH EDİLİR C(C, D) , D(C, D) 0, 421908 HAYIR 0, 560435 HAYIR - C(C, E) , D(C, E) 0, 836854 EVET 0, 154977 EVET C, E'YE TERCİH EDİLİR C(D, A) , D(D, A) 0, 328952 HAYIR 0, 650656 HAYIR - C(D, B) , D(D, B) 0, 751839 EVET 0, 262858 EVET D, B'YE TERCİH EDİLİR C(D, C) , D(D, C) 0, 412423 HAYIR 0, 439322 EVET HAYIR - C(D, E) , D(D, E) 0, 836854 EVET 0, 118843 EVET D, E'YE TERCİH EDİLİR C(E, A) , D(E, A) 0, 163053 HAYIR 0, 881866 HAYIR - C(E, B) , D(E, B) 0, 081968 HAYIR 0, 909944 HAYIR - C(E, C) , D(E, C) 0, 163053 HAYIR 0, 868573 HAYIR - C(E, D) , D(E, D) 0, 163053 HAYIR 0, 857787 HAYIR - A = MERCEDES B = VOLKWAGEN C = BMW D = AUDI E = FORD

Sonuçlar Bulanık ELECTRE I Alternatifler Ortalama Sıralama MERCEDES 3 1 1 VOLKSWAGEN 1 3 4 BMW 2 2 3 AUDI 2 2 2 FORD 0 4 5 Karar Grafiği A B D C E

Kısıtlar ve Öneriler • Örneklem büyüklüğü • Kısıtlı marka sayısı • Dört markanın Almanya menşeili olması • Örneklem büyüklüğünün arttırılması • Marka sayısını arttırılması • Farklı bir ÇKKV yöntemi kullanılarak analiz yapılması ve karşılaştırılması

Bizi dinlediğiniz için teşekkür ederiz…