Geri Dön

Prıorıtızatıon of socıal medıa advertısıng channels ınonlıne retaılıng by an aı-drıven mcdm framework

Çevrimiçi perakendecilikte sosyal medya reklamkanallarinin yapay zeka destekli bir çkkv çerçevesiyleönceliklendirilmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 945248
  2. Yazar: SABA MOSTAFAEI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

Son on yılda çevrimiçi perakendenin hızlı büyümesi, modern ticaretin çehresini önemli ölçüde değiştirmiş ve işletmeleri, müşterilere ulaşmak ve onları elde tutmak için yenilikçi ve rekabetçi yaklaşımlar benimsemeye zorlamıştır. Tüketici davranışının giderek dijital platformlara kaymasıyla birlikte, sosyal medya çevrimiçi mağazaların pazarlama stratejilerinde vazgeçilmez bir araç haline gelmiştir. Geleneksel reklam kanallarının aksine, sosyal medya platformları hedef kitlelere doğrudan erişim, anlık geri bildirim döngüleri ve dinamik etkileşim fırsatları sunmaktadır. Ancak, aynı dijital alanda dikkat çekmek için yarışan çok sayıda işletmeyle birlikte, çevrimiçi perakendeciler, kullanıcılarla etkileşim kuran ve bu etkileşimi somut ticari sonuçlara dönüştüren etkili reklam stratejileri tasarlama ve uygulama konusunda ciddi zorluklarla karşı karşıyadır. Sosyal medya reklamcılığı stratejik açıdan büyük önem taşımasına rağmen, birçok çevrimiçi işletme karar verme süreçlerini yönlendirecek açık ve yapılandırılmış bir çerçeveden yoksundur. Reklam çalışmaları çoğunlukla parçalı bir şekilde, deneme- yanılma yöntemleriyle, içgüdüsel yaklaşımlarla ya da kısa vadeli trendlere göre yürütülmekte; bu da sistematik analizlerden uzak, rastlantısal stratejilere neden olmaktadır. Sonuç olarak, kaynaklar yanlış tahsis edilebilmekte, kampanyalar hedeflerine ulaşamamakta ve uzun vadeli marka gelişimi sekteye uğrayabilmektedir. Birden fazla performans kriterini dikkate alan ve insan uzmanlığı ile ölçeklenebilir yapay zekâ gücünü dengeleyen kapsamlı bir değerlendirme modelinin eksikliği, hem akademik araştırmalarda hem de uygulamada önemli bir boşluk olarak göze çarpmaktadır. Bu çalışmada geliştirilen bütünleşik, yapay zekâ destekli karar verme çerçevesi, çevrimiçi perakendecilerin sosyal medya platformlarında en uygun reklam stratejilerini seçmelerine ve önceliklendirmelerine yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada geliştirilen çerçeve, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) ilkelerine dayanmaktadır ve reklamcılık etkinliğinin çok boyutlu ve karmaşık doğasına uygun olarak tasarlanmıştır. Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) gibi yerleşik bir yöntem ile ChatGPT ve Gemini gibi ileri düzey Yapay Zekâ (YZ) araçlarının bir araya getirilmesi sayesinde, bu model değerlendirme sürecine mantıksal yapı, tutarlılık, ölçeklenebilirlik ve öngörü gücü kazandırmaktadır. AHS, uzman yargılarına dayalı olarak alternatiflerin kriterlere göre hiyerarşik yapıda karşılaştırılmasını sağlarken; YZ araçları, veriye dayalı içgörüleri, dil işleme yeteneklerini ve geniş kapsamlı analiz kapasitesini sürece dahil ederek, karar vermedeki öznelliği azaltmakta ve sürecin verimliliğini artırmaktadır. İnsan ve yapay zekânın entegrasyonu, bilişsel önyargıları azaltmak, kararların tutarlılığını artırmak ve modelin farklı senaryolara uygulanabilirliğini genişletmek açısından kritik öneme sahiptir. Araştırmanın temel amacı, çevrimiçi işletmelerin sosyal medya reklamcılığı alanında optimize edilmiş kararlar almasını sağlayacak bir karar destek çerçevesi geliştirmek ve doğrulamaktır. Bu kapsamda, çalışmada öncelikle sosyal medya reklam etkinliğini etkileyen temel kriterlerin belirlenmesi ve geçerliliğinin sağlanması, ardından bu kriterlere göre stratejik alternatiflerin önceliklendirilmesi ve son olarak da kısa ve uzun vadeli kampanya planlamalarına yönelik uygulanabilir öneriler sunulması hedeflenmektedir. Geliştirilen çerçeve, yalnızca teorik bir model olarak değil; aynı zamanda dijital pazarlama uzmanları, e-ticaret yöneticileri ve stratejik karar vericiler için pratik bir araç olarak tasarlanmıştır. Uzman görüşleri ile yapay zekâ destekli analizlerin bir araya getirilmesi, sürdürülebilir ve stratejik bir pazarlama temeli oluşturmayı amaçlamaktadır. Bu hedeflere ulaşmak üzere, araştırma üç aşamalı bir yöntem izlemektedir. İlk aşamada, sosyal medya reklamcılığı performansını etkileyen kriterler ve alt kriterler, bilimsel literatür taraması yoluyla belirlenmiştir. Akademik makaleler, sektör raporları ve dijital pazarlama göstergelerine dayalı olarak yapılan analiz sonucunda, Kullanıcı Deneyimi ve Arayüz, Güvenlik ve Güven, Ürün ve Fiyatlandırma, Müşteri Desteği gibi 9 ana kriter: C1 (User Experience & Interface), C2 (Trust & Security), C3 (Customer Support & Responsiveness), C4 (Product & Pricing), C5 (Marketing & Brand), C6 (Digital Presence & Engagement), C7 (Information & Accessibility), C8 (Transaction & Payment), C9 (Customer Satisfaction & Experience) ve toplamda 34 alt kriter tanımlanmıştır. Bu kriterler, altı deneyimli pazarlama uzmanı ve iki akademisyenden oluşan sekiz kişilik uzman paneli tarafından değerlendirilmiş ve geçerlilikleri doğrulanmıştır. Bu sayede model, sektörel gerçekliklerle uyumlu ve güncel uygulamalara entegre edilebilir bir nitelik kazanmıştır. İkinci aşamada, karar verme sürecini biçimlendirmek amacıyla hiyerarşik bir AHS modeli oluşturulmuştur. Hiyerarşinin en üst seviyesinde,“En Uygun Reklam Stratejisinin Seçilmesi”hedefi belirlenmiştir. Alternatifler olarak, Veri Odaklı Reklamcılık, İçerik Merkezli Strateji, Optimize Edilmiş Kampanyalar, Influencer İşbirlikleri, Oyunlaştırılmış Reklamcılık ve Sosyal Sorumluluk Temelli Reklamcılık olmak üzere altı strateji tanımlanmıştır. Bu alternatifler, farklı güçlü yönlere ve potansiyel sınırlamalara sahip özgün yaklaşımlar sunmaktadır. Uzmanlar ve YZ araçları, yapılandırılmış ikili karşılaştırmalar yoluyla her kriterin ve alternatifin göreli önemini değerlendirmiş; bu değerlendirmeler sonucunda, hem öznellik hem de veriye dayalı analiz dikkate alınarak kriter ağırlıkları belirlenmiştir. ChatGPT ve Gemini'nin bu aşamada kullanılması, olası sonuçların daha geniş bir perspektiften incelenmesini sağlamış ve stratejik önceliklerin daha derinlemesine analizine olanak tanımıştır. Üçüncü aşamada, modelin dayanıklılığı test edilmiş ve kriter ağırlıklarındaki değişimlerin nihai strateji sıralamalarına etkisi incelenmiştir. Bu duyarlılık analizi, modelin esnekliğini ve değişen piyasa koşullarına ne derece uyum sağlayabildiğini ortaya koymak açısından büyük önem taşımaktadır. Elde edilen sonuçlar, uzman görüşleri ile YZ tabanlı analizlerin öncelikleri konusunda belirli farklılıklar taşıdığını göstermiştir. İnsan uzmanlar, Kullanıcı Deneyimi ve Güvenlik & Güven kriterlerine daha yüksek önem verirken; yapay zekâ araçları, Ürün & Fiyatlandırma ile İşlem & Ödeme süreçlerine öncelik vermiştir. Bu farklılıklar, karar verme süreçlerinde çoklu bakış açılarının entegrasyonunun önemini vurgulamaktadır. Bununla birlikte, hem uzmanlar hem de yapay zekâ araçları, kişiselleştirilmiş hedefleme, etkileşim artırma ve reklam harcamalarının verimli kullanımı gibi nedenlerle Veri Odaklı Reklamcılığı en etkili strateji olarak belirlemiştir. Duyarlılık analizi ayrıca modelin tepkiselliği hakkında da değerli içgörüler sunmuştur. Uzman temelli senaryolarda, örneğin Kullanıcı Dostluğu kriterine verilen ağırlık arttıkça sıralamalarda anlamlı değişimler gözlenmiş ve %25.96 eşiği aşıldığında Oyunlaştırılmış Reklamcılık en üst sıraya yükselmiştir. Buna karşılık, yapay zekâ verilerine dayalı sıralamalar daha istikrarlı olmuş ve Veri Odaklı Reklamcılık, farklı ağırlık senaryolarında tutarlı biçimde en yüksek sırada kalmıştır. Bu durum, YZ tabanlı değerlendirmelerin tutarlılık sağladığını; uzman görüşlerinin ise bağlamsal derinlik ve sektörel sezgi kattığını göstermektedir. Elde edilen bulgular, e-ticaret ve dijital pazarlama alanlarında faaliyet gösteren yöneticiler için önemli yönetsel çıkarımlar sunmaktadır. Kısa vadede, ölçülebilir yatırım getirisi sağlayan ve performans göstergeleriyle yönetilebilen veri odaklı kampanyalara öncelik verilmesi önerilmektedir. Bu stratejiler, tüketici eğilimlerini hızlı şekilde anlamaya ve kampanya etkinliğini anlık olarak optimize etmeye olanak tanır. Uzun vadede ise içerik merkezli stratejiler ve influencer iş birlikleriyle marka sadakatini güçlendirmek, sürdürülebilir büyüme açısından kritik olacaktır. Çalışma, karar verme süreçlerinde yapay zekâ içgörülerinin insan uzmanlığı ile harmanlandığı hibrit bir yaklaşımın benimsenmesini savunmaktadır. Her ne kadar geliştirilen çerçeve kapsamlı ve yenilikçi bir yaklaşım sunsa da, belirli sınırlamalar içermektedir. Uzman doğrulama sürecinde kullanılan katılımcı sayısının sınırlı olması, elde edilen sonuçların genellenebilirliğini etkileyebilir. Ayrıca model, durağan piyasa koşulları varsayımıyla geliştirilmiş olup, rakip faaliyetleri, platform algoritma değişiklikleri veya makroekonomik etkenler gibi dışsal faktörleri hesaba katmamaktadır. Gelecekte yapılacak araştırmalar, daha geniş katılımlı uzman panelleriyle modelin geçerliliğini pekiştirmeli, gerçek dünya performans verileriyle çıktıları doğrulamalı ve kriter ağırlıklarındaki belirsizliği yönetmek amacıyla bulanık AHS veya makine öğrenimi gibi ileri düzey teknikleri entegre etmelidir. Ayrıca, bu modelin sağlık, lojistik veya eğitim gibi farklı sektörlerde uygulanması, esnekliğini ve kapsayıcılığını değerlendirmek açısından yararlı olacaktır. Sonuç olarak, bu çalışma çevrimiçi perakendecilerin sosyal medya reklamcılığı konusundaki kararlarını daha bilinçli ve stratejik şekilde almalarını sağlayacak, yapay zekâ destekli yeni bir AHS çerçevesi sunmaktadır. İnsan uzmanlığı ile yapay zekâ gücünü birleştirerek kriterlerin sistematik biçimde değerlendirilmesini ve stratejik alternatiflerin önceliklendirilmesini sağlayan bu model; yapılandırılmış, esnek ve veriye dayalı bir dijital pazarlama yaklaşımı sunmaktadır. Uzman görüşleri ile YZ bulguları arasındaki uyum, çerçevenin güvenilirliğini desteklerken; duyarlılık analizi, değişen önceliklere uyum sağlama kapasitesini ortaya koymaktadır. Sonuç olarak, bu araştırma hem akademik literatüre hem de uygulamalı pazarlama dünyasına önemli katkılar sunmakta; işletmelere dijital dünyada rekabet avantajı sağlayacak güçlü bir karar destek aracı sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

This research aims to bridge the current gap in online retail advertising by developing an AI-powered Multi-Criteria Decision Making (MCDM) framework by combining the Analytical Hierarchy Process (AHP) with Artificial Intelligence (AI). The main objective of the research is to prioritize key evaluation criteria and strategic options to help online retailers improve their social media advertising strategies. In this study, a comprehensive literature review was conducted to determine the key social media advertising channels and the criteria to be used to evaluate these advertising channels. The determined criteria were validated by marketing experts and the list was finalized. Then, the criteria were prioritized with expert opinions and the judgments of AI tools such as ChatGPT and Gemini. In this context, the pairwise comparison questions suggested by the AHP method were asked to experts and AI tools. In the next stage, experts and AI tools scored six strategic alternatives: Data- Driven Advertising, Content-Driven Strategy, Optimized Campaigns, Influencer Partnerships, Gamified Advertising Campaigns, and Social Responsibility-Based Advertising. The results were checked to see whether the data fit the experts' criteria and if the prioritization of the tools for AI was correct. Then the importance of the criterion was checked for each option rating through sensitivity analysis as a step. This research is likely to unveil the most important management results for a better resource allocation and strategic efficiency in social media marketing. This analysis will provide valuable managerial insights for optimizing resource allocation and strategic effectiveness in social media advertising. The aim of this study is to support online shopping platforms in improving their social media advertising strategies and to present a multi-criteria decision-making framework that evaluates and ranks key factors to enable decision makers to use resources more effectively. As a result, it is expected that this study will reveal valuable managerial implications for businesses.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    878618

    Müşterilerin E-ticaret platformu seçimlerini etkileyen faktörlerin bulanık bilişsel haritalama yöntemi ile önceliklendirilmesi

    Prioritization of factors affecting customers' E-commerce platform selection with fuzzy cognitive mapping method

    ÇAĞLAR AKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ

  2. Tez No

    936567

    Türkiye'de sağlık haberciliği ve haber üretim süreçlerinin etik analizi

    Health journalism in Turkey and ethical analysis of news production process

    SELİN MADEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Gazetecilikİstanbul Üniversitesi

    Gazetecilik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ MURAT VURAL

  3. Tez No

    888396

    Ergenlerde (15-19 yaş) sosyal medya bağımlılık düzeyleri ile motivasyonel, bilişsel ve bilişüstü yeterlilikler ilişkisine nörobilimsel yaklaşım

    Neuroscientific approach to the relationship between social media addiction levels and motivational, cognitive and metacognitive competencies in adolescents (15-19 years)

    MEHMET YAĞCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimÜsküdar Üniversitesi

    Nörobilim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKER TEKİN ERGÜZEL

  4. Tez No

    666577

    Excelling customer complaint management through text analytics: Complaint classification in social media and complaint type prediction

    Müşteri şikayet yönetiminin metin analitiği yöntemiyle mükemmelleştirilmesi: Sosyal medyadaki şikayetlerin sınıflandırılması ve şikayet tipi tahminlemesi

    BİRCE DOBRUCALI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İşletmeDokuz Eylül Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURCU İLTER

  5. Tez No

    899022

    Entegre BWM-CoCoSo ve entegre sezgisel bulanık AHP-bulanık MOORA uygulamaları ile otel seçimi

    Hotel selection with integrated BWM-CoCoSo and integrated intuitionistic fuzzy AHP-fuzzy MOORA applications

    ZELİHA NUR GİRESUNLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TÜLAY KORKUSUZ POLAT

Geri Dön