Essays on online product ratings
Çevrimiçi ürün puanlamaları üzerine makaleler
- Tez No: 930457
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ UMUT GÜLER, PROF. DR. AYŞEGÜL ÖZSOMER TUNALI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: İşletme Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Pazarlama Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Bu tez, çevrimiçi ürün puanlamalarını etkileyen faktörleri incelemektedir. Mevcut literatür, öz-seçim, sosyal etki ve ürün puanlama sistemlerinin ürün puanlamaları ve yorumları üzerinde etkili olduğunu göstermektedir. Çok boyutlu ürün puanlama sistemlerinin ürün puanlamaları üzerindeki etkisini belgeleyen ve çevrimiçi platformlarda stratejik puanlama davranışını araştıran iki ayrı makale ile, çevrimiçi ürün puanlamaları ve yorumlarını etkileyen faktörler ile ilgili literatüre katkı yapmayı amaçlıyorum. İlk çalışmada, çok boyutlu ürün puanlama sistemlerinin e-ticaret platformlarındaki ürün puanlamaları ve yorumları üzerindeki etkileri incelenmektedir. Ampirik veriler kullanılarak, çok boyutlu ürün puanlama sistemlerinin, geleneksel tek boyutlu sistemlere kıyasla genel puanlamalarda azalmaya yol açtığı gösterilmektedir. Ayrıca, kullanıcıların çok boyutlu ürün puanlama sistemlerinde daha az ürün yorumu yazmalarına rağmen, bu yorumların daha yüksek kalitede olduğu ve daha çok ürünle ilgili özelliklere odaklandığı bulunmuştur. Bu bulgular, çok boyutlu derecelendirme sistemlerinin daha ayrıntılı ve bilgilendirici geri bildirimleri teşvik ettiğini göstermektedir. Bu çalışma, ürün derecelendirme sistemlerinin tasarımı için önemli sonuçlar doğurmakta ve yapısal değişikliklerin kullanıcı davranışını nasıl etkileyebileceğini ve çevrimiçi incelemelerin hem tüketiciler hem de platform yöneticileri için nasıl daha faydalı hale getirilebileceğini vurgulamaktadır. Bu dinamikleri ortaya koyarak, çalışma, çevrimiçi tüketici davranışı ve ürün değerlendirme sistemlerinin optimizasyonu üzerine büyüyen literatüre katkıda bulunmaktadır. İkinci çalışmada, kullanıcıların ürünleri çevrimiçi olarak puanlama davranışlarında stratejik davranıp davranmadıkları incelenmekte, özellikle kullanıcıların puanlarının, ürüne kendilerinden önce verilen puan sayısı ve valansı tarafından nasıl etkilendiği üzerinde durulmaktadır. Araştırma bulguları, kullanıcıların daha fazla puan toplamış ürünlere daha düşük puanlar verdiklerini ve bunun, ürünlerin ortalama puanlarını etkilemeye yönelik stratejik bir çaba olduğunu göstermektedir. Bu davranışın, sürü etkisi veya farklılaşma etkileri ile açıklanmadığı görülmektedir. Ayrıca, puanlamadaki stratejik davranışa rağmen, ürün yorumlarının uzunluğu ve sentimentinin ürüne daha önce verilen puanlardan etkilenmediği görülmektedir ve bu da ürün yorumlarının puanlara göre kullanıcı deneyimlerinin daha otantik bir yansımasını sunduğunu göstermektedir. Bu bulgular, e-ticaret platformlarındaki ürün puanlama sistemlerinin tasarımı açısından önemli çıkarımlar sunmakta, ürün puanlama sistemlerinin güvenilirliğini artırmak gerektiğini vurgulamaktadır. Bu çalışma, çevrimiçi ürün puanlamalarını etkileyen faktörler literatürüne, stratejik puanlama davranışını ekleyerek, ürün puanlama dinamiklerinin anlaşılmasında yeni bir boyut eklemek gibi bir katkı sağlamaktadır ve ürün yorumlarının ürün puanlamalarına göre daha gerçekçi bir tüketici geri bildirimi sağladığını vurgulamaktadır. Genel olarak, bu tez, hem puanlama sistemlerinin yapısal etkilerini hem de kullanıcıların davranışsal dinamiklerini inceleyerek çevrimiçi ürün puanlamalarının yönlendiricileri hakkındaki anlayışımızı derinleştirmektedir. Puanlama ve yorum kalitesini şekillendirmede sistem tasarımının kritik rolünü vurgulamakta ve aynı zamanda kullanıcı değerlendirmelerini etkileyebilecek stratejik davranışları ele almaktadır. Bu bulgular, çevrimiçi puanlamalar üzerine teorik literatüre katkı sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda e-ticaret platformlarında kullanıcı geri bildirimlerinin güvenilirliğini ve özgünlüğünü artırmaya yönelik pratik rehberlik sunarak hem araştırmacılara hem de endüstri profesyonellerine fayda sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
This dissertation focuses on the drivers of online product ratings. Existing literature shows that self-selection, social influence, and rating systems influence product ratings and reviews. By documenting the impact of multi-dimensional rating systems on product ratings and exploring strategic rating behavior on online platforms in two separate essays, I aim to implement and extend the literature on the influencers of online ratings and reviews. In the first study, I explore the effects of multi-dimensional rating systems on product ratings and review content in online platforms. Using empirical data, I demonstrate that the introduction of multi-dimensional rating systems leads to lower overall ratings compared to traditional single-dimensional systems. Additionally, I find that while users write fewer reviews in multi-dimensional systems, those reviews exhibit higher quality, with a greater focus on product-specific attributes rather than seller-specific attributes. These findings suggest that multi-dimensional rating systems not only provide a more granular understanding of product performance but also encourage more detailed and informative feedback. This study has significant implications for the design of rating systems, highlighting how structural changes can influence user behavior and enhance the usefulness of online reviews for both consumers and platform managers. By uncovering these dynamics, the study contributes to the growing literature on online consumer behavior and the optimization of rating systems. In the second study, I examine whether strategic rating behavior exists when rating products online, focusing on how users' evaluations are influenced by the number and valence of prior ratings. I present evidence that users tend to provide lower ratings to products with a higher number of previous ratings, which suggests strategic efforts to affect overall ratings. This behavior is not explained by either herding or differentiation effects. Additionally, I find that while ratings are subject to strategic behavior, review sentiment and length remain unaffected, offering a more authentic reflection of user experiences. These findings have important implications for the design of rating systems on e-commerce platforms, emphasizing the need to mitigate biases and enhance the reliability of ratings. The study contributes to the literature on the drivers of online ratings by uncovering a novel form of social influence —strategic rating behavior— that adds a new dimension to the understanding of rating dynamics and highlights the value of written reviews as a source of more genuine consumer feedback. Overall, this dissertation deepens our understanding of the drivers of online product ratings by examining both the structural influences of rating systems and the behavioral dynamics of users. It emphasizes the critical role of system design in shaping ratings and review quality, as well as the strategic behavior that can affect user evaluations. These insights not only contribute to the theoretical literature on online ratings but also provide practical guidance for improving the reliability and authenticity of user feedback on e-commerce platforms, benefiting both researchers and industry professionals.
Benzer Tezler
- Essays in reverse logistics for retailers
Perakendeciler için tersine lojistik üzerine makaleler
ESRA GÖKBAYRAK
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENİS KAYIŞ
- Consumer information sharing understanding psychological drivers of social transmission
Başlık çevirisi yok
EZGİ AKPINAR
- Fuzzy clustering based ensemble learning approach: Applications in digital advertising
Bulanık kümeleme tabanlı topluluk öğrenmesi yaklaşımı: Dijital reklam alanında uygulamalar
AHMET TEZCAN TEKİN
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
PROF. DR. TOLGA KAYA
- Working memory in l2 writing: Does working memory constrain complexity and fluency
İkinci dilde işlev bellek: Grammarde çeşitliliği ve akıcılığı sınırlar mı
İLKNUR ATEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
İngiliz Dili ve Edebiyatıİstanbul Aydın Üniversitesiİngiliz Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FİLİZ ÇELE