The potential impact of recommendation systems in e-commerce on consumer behavior
E-ticaret sitelerinde kullanılan tavsiye sistemlerinin tüketici davranışları üzerindeki potansiyel etkileri
- Tez No: 775994
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ADİL ORAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 166
Özet
Bu araştırma, tavsiye sistemlerinin tüketiciler üzerinde algılanan değer, gizlilik endişesi, karar vermede güven ve satın alma niyeti gibi farklı algıları üzerindeki potansiyel etkisini araştırmayı amaçlamaktadır. Araştırmada beş farklı tavsiye sistemi analiz edilmiştir; içerik tabanlı filtreleme, öğe tabanlı ve kullanıcı tabanlı işbirlikçi filtreleme ve arkadaş tabanlı ve etkilenme tabanlı sosyal tavsiye sistemleri. Önerilen hipotezleri test etmek için, 743 tüketicinin katılımı ile senaryo bazlı anket çalışması yapılmıştır. Anketler sonucunda toplanan veri, açıklayıcı faktör analizi, iki değişkenli korelasyon, güvenilirlik analizi, tek yönlü ANOVA ve çoklu regresyon analizi kullanılarak analiz edilmiştir. Araştırma sonuçları algılanan değerin, tüm tavsiye sistemlerinde tüketicilerin satın alma niyeti üzerinde en önemli etkiye sahip olduğunu göstermiştir. Tavsiye sistemleri tüketiciler üzerinde gizlilik endişesi uyandırsa da gizlilik endişesinin satın alma niyeti üzerinde etkisinin düşük olduğu gözlemlenmiştir. Karara duyulan güven konusunda tavsiye sistemleri arasında herhangi bir farklılık gözlemlenmemiştir ancak karara duyulan güvenin tüketicilerin satın alma niyetini orta düzeyde etkilediği ortaya belirlenmiştir. Uzman görüşüne dayalı tavsiye sisteminin, tüketicilerin satın alma niyeti üzerinde en önemli etkiye sahip olduğu tespit edilmiş olup verilen değer ve karara duyulan güvende de uzman görüşüne dayalı tavsiye sistemleri ön plana çıkmıştır. Genel sonuçlar, tüketicilere daha fazla fayda sağlamak ve e-ticaret platformlarının satışlarını artırmak için yeni tavsiye sistemlerinin geliştirilebileceğini göstermiştir. Sonuç olarak, bu çalışma, yeni tavsiye sistemleri ve tavsiye sistemlerinin tüketici davranışı üzerindeki etkisi ile ilgili birçok faydalı sonuç sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This research aims to investigate the potential impact of recommendation systems on consumers' different perceptions, such as perceived value, privacy concern, confidence in decision, and purchase intention. As recommendation systems, five different filtering techniques were analyzed; content-based filtering, item-based and user-based collaborative filtering, and friend-based and influenced-based social recommendation systems. To test hypotheses proposed, survey data were collected from 743 consumers in general public and analyzed using exploratory factor analysis, bivariate correlation, reliability analysis, one-way ANOVA, and multiple regression analysis. Based on the results, the perceived value was the most crucial perception of consumers' purchase intention in all recommendation systems. Although privacy concern had a negative impact on consumers' purchase intention, its effect was low. Confidence in decision did not differentiate in different recommendation systems, but it moderately impacted consumers' purchase intention. The influenced-based recommendation system had the most substantial impact on consumers' purchase intention. The overall results showed that new recommendation systems would be used in e- commerce to provide more benefits to consumers and increase the sales of e-commerce platforms. Consequently, the present study provides several insightful results regarding new recommendation systems and the impact of recommendation systems on consumer behavior.
Benzer Tezler
- A graph neural network model with adaptive weights for session-based recommendation systems
Oturum tabanlı öneri sistemleri için uyarlanabilir ağırlıklara sahip bir çizge sinir ağı modeli
BEGÜM ÖZBAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
DR. RESUL TUGAY
- AI-powered recommendation systems: Exploring their impact on customer-business interactions
Yapay zeka destekli öneri sistemleri: Müşteri-işletme etkileşimleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
FATMA SBIAI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İşletmeHaliç Üniversitesiİşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CENGİZ KARATAŞ
- Küresel pandemi ve ekonomik krizler perspektifinde yeni dünya düzeni ve dijitalizm
The new world order and digitalization from the perspective of global pandemics and economic crises
SOUAD MOUKET
- Pazarlamada yapay zeka uygulamaları: Yapay zeka temelli logo tasarımlarının eye-trackıng analizi
Artificial intelligence applications in marketing: Eye-tracking analysis of artificial intelligence based logo designs
ZEHRA AKŞİT
- Enriching ıtem feature representations in session-based recommendation with global ıtem graphs
Oturum tabanlı öneri sistemlerinde evrensel varlık çizgesi ile varlık özellik vektörlerinin zenginleştirilmesi
YUNUS KARATEPE
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
