Biyometrik veri ile eğitilmiş yapay zeka destekli ambalaj tasarımının etkinliği: Sezgisel ve veriye dayalı yaklaşımların karşılaştırmalı nöropazarlama analizi
Effectiveness of ai-powered packaging design trained with biometric data: A comparative neuromarketing analysis of intuitive and data-driven approaches
- Tez No: 982187
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SELAMİ VAROL ÜLKER, DOÇ. DR. ABDULLAH BALLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Nöropazarlama Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Pazarlama Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzün aşırı rekabetçi ve doygun pazar koşullarında, tüketiciler bir süpermarket rafında dakikada yaklaşık 300 farklı ürünü geçmekte ve satın alma kararlarının %70'ini ürünü gördükleri anda, rafta vermektedir. Bu kritik mikro anlarda ambalaj tasarımı, bir ürünün başarısı için hayati bir rol üstlenmektedir. Ambalaj, bir markanın tüketiciyle kurduğu ilk fiziksel teması temsil eden“sessiz satıcı”konumundadır. Ambalaj, yalnızca ürünü koruma işleviyle sınırlı kalmayıp, aynı zamanda markanın değerlerini ileten ve duygusal bağ kuran stratejik bir pazarlama aracına dönüşmektedir. Gıda perakende firmaları, raflardaki özel markalı (PL) ürünlerini tüketicilere en dikkat çekici biçimde sunarak rekabet avantajı elde etmeyi hedeflemektedir. Bu ürünler, ulusal ve global markalarla doğrudan rekabet etmekte; ambalaj tasarımı ise bu rekabette kritik bir rol üstlenmektedir. Özel markalar, ambalaj yoluyla tüketici algısını şekillendirmeyi ve marka değerini artırmayı amaçlamaktadır. Ambalaj tasarım süreci, sezgisel ve geleneksel tasarım yaklaşımlarından, yapay zeka destekli veri güdümlü yöntemlere doğru dönüşmektedir. Bazı ulusal ve global markalar, yapay zeka kullanarak ambalaj tasarımı gerçekleştirmekte ve bu tasarımların tüketici üzerindeki etkilerini ölçmeye yönelik çalışmalar yürütmektedir. Ancak özel markalar açısından bu tür uygulamalara literatürde ve perakende sektöründe henüz rastlanmamaktadır. Bu boşluk, özel markaların rekabet gücünü artırabilecek yenilikçi yaklaşımların geliştirilmesi açısından önemli bir fırsat sunmaktadır. Bu noktada, pazarlama araştırmalarında yenilikçi bir yöntem olarak öne çıkan nöropazarlama, ürün ambalajı gibi pazarlama unsurlarına karşı beynin ve sinir sisteminin verdiği bilişsel ve duygusal tepkileri inceleyerek tüketici davranışlarını daha derinlemesine anlamayı mümkün kılmaktadır. Yapay zeka ise bu dönüşümde, nöropazarlama yöntemleriyle elde edilen biyometrik veriler kullanılarak yeni ambalaj tasarımlarının oluşturulmasında aktif bir rol oynamaktadır. Bu dönüşüm doğrultusunda geliştirilen Neuropack-PL yaklaşımı, biyometrik verilerle eğitilmiş yapay zeka destekli nöropazarlama analizlerinin özel markalı ürün ambalajlarına uygulanmasına yönelik özgün bir model sunmaktadır. Bu tez çalışmasının temel amacı, biyometrik verilerle beslenen yapay zeka ile geliştirilen özel markalı ambalaj tasarımlarının, nöropazarlama yöntemleriyle değerlendirilerek tüketici tercihlerinde anlamlı bir üstünlük sağlayıp sağlamadığını ortaya koymaktır. Bu kapsamda geliştirilen Neuropack-PL modeli, ambalaj tasarımında özel markaların rekabet gücünü artırabilecek yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır. Çalışmada, tüketicilerin ambalajlara yönelik bilişsel ve duygusal tepkileri göz izleme (eye tracking) ve galvanik deri tepkisi (GSR) cihazları ile ölçülmüş; ayrıca bilinçli tercih ve algılarını değerlendirmek üzere davranışsal testler ve anketler uygulanmıştır. Bu kapsamlı çalışma, özel markaların nöropazarlama ve yapay zeka destekli tasarım süreçlerine katılımını teşvik etmeyi ve nöropazarlama, ambalajlama, marka iletişimi ile tüketici davranışı alanlarında akademik literatüre katkı sunarak gıda perakende sektörü ve PL uzmanlarına yeni bir bakış açısı önermeyi amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
In today's highly competitive and saturated market conditions, consumers pass approximately 300 different products per minute on a supermarket shelf and make 70% of their purchase decisions at the point of sale. In these critical micro-moments, packaging design plays a vital role in a product's success. Packaging serves as the“silent salesperson,”representing the brand's first physical interaction with the consumer. Beyond its protective function, packaging has evolved into a strategic marketing tool that conveys brand values and fosters emotional connections. Food retail companies aim to present their private label (PL) products in the most attention-grabbing way on shelves to gain a competitive advantage. These products compete directly with national and global brands, and packaging design is a key factor in this competition. Private labels seek to shape consumer perception and enhance brand equity through packaging. The packaging design process is shifting from intuitive and traditional approaches to data-driven methods supported by artificial intelligence (AI). Some national and global brands already employ AI in packaging design and conduct studies to measure its impact on consumers. However, such applications are not yet observed in the literature or retail sector for private labels. This gap presents a significant opportunity to develop innovative approaches that can strengthen the competitiveness of private labels. At this point, neuromarketing emerges as an innovative method in marketing research, enabling a deeper understanding of consumer behavior by examining cognitive and emotional responses of the brain and nervous system to marketing stimuli such as product packaging. AI plays an active role in this transformation by using biometric data obtained through neuromarketing methods to create new packaging designs. In line with this transformation, the Neuropack-PL approach offers a unique model for applying AI-powered neuromarketing analyses trained with biometric data to private label packaging. The primary aim of this thesis is to determine whether private label packaging designs developed through AI trained with biometric data provide a significant advantage in consumer preferences when evaluated using neuromarketing methods. The Neuropack-PL model developed within this scope offers an innovative approach that can enhance the competitiveness of private labels in packaging design. In this study, consumers' cognitive and emotional responses to packaging were measured using Eye Tracking and galvanic skin response (GSR) devices, while behavioral tests and surveys were conducted to assess conscious preferences and perceptions. This comprehensive research aims to encourage the integration of neuromarketing and AI-supported design processes into private label strategies and contribute to the academic literature in neuromarketing, packaging, brand communication, and consumer behavior, while offering a new perspective to the food retail sector and PL professionals.
Benzer Tezler
- Yapay zekâ destekli kolluk uygulamalarında idarenin sorumluluğu
Responsibility of the administration in artificial intelligence supported law enforcement practices
AYTAÇ ÇETİNKAYA
Doktora
Türkçe
2026
HukukAnkara Sosyal Bilimler ÜniversitesiBilişim ve Teknoloji Hukuku Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERVE AYŞEGÜL KULULAR İBRAHİM
- An improved transfer learning based siamese network for face recognation
Yüz tanıma için geliştirilmiş aktarım öğrenme tabanlı sıamese ağı
DALHM GHALIB HALBOOS AL-SHAMMARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
البروفيسور. دكتور. DEVRİM AKGÜN
- Hesaplamalı zekâ tabanlı hibrit metotlar ile görüntü eşleme
Image matching via hybrid methods of computational intelligance basement
MAHMUT DİRİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilim ve TeknolojiFırat ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DAVUT HANBAY
- Panoramik radyograflarda derin öğrenme modelleri kullanılarak kimliklendirme
Identification using deep learning models in panoramic radiographs
HURİYE GÜN GÜLER
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2025
Diş HekimliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESİN BOZDEMİR
- Face presantation attack detection by deep learning
Derin öğrenme ile yüz sunum saldırı tespiti
MUHAMMED SELAMCIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolManisa Celal Bayar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET GÖKHAN ERDEM