SavedAdd your journal

Journals / Selçuk İletişim / 2020 / Cilt: 13 - Sayı: 2

Kullanıcı Deneyimi ve Kişiselleştirme Bağlamında Bir Dijital Platform İncelemesi

Emrah BAŞER
Semra AKINCI
Pages
866–897
Publication Date
2020-07-01
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Kullanıcıların abonelik kararlarında kişiselleştirmeye ve kullanıcı deneyimine önem verdikleri sonuç olarak öne çıkmaktadır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Tüketicinin ilgi alanına göre ürün ve hizmetin kişiselleştirilmesi, tüketicinin kendine hitap eden ürün ve hizmetlere erişmesi bakımından önemlidir.
📊
Key Findings & Data:Bu anlamda, kullanıcılar perspektifinden Netflix kullanıcı deneyimi ve kişiselleştirmenin nasıl değerlendirildiği araştırılması gereken önemli bir konudur.
💡
Conclusion & Impact:Kullanıcıların abonelik kararlarında kişiselleştirmeye ve kullanıcı deneyimine önem verdikleri sonuç olarak öne çıkmaktadır.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Dijital Platform · Netflix · Kullanıcı Deneyimi

Özet

Tüketicinin ilgi alanına göre ürün ve hizmetin kişiselleştirilmesi, tüketicinin kendine hitap eden ürün ve hizmetlere erişmesi bakımından önemlidir. Özellikle çok fazla ürün çeşitliliğinin olduğu günümüz şartları düşünüldüğünde tüketicilerin kendilerine hitap eden ürünleri çok fazla sayıda seçenek arasından ayırt etmesi gerekmektedir. Ancak bu ayırt etme tüketiciler açısından zor olabilmektedir. Özellikle dijital dünyadaki ürünlerin fazlalığı düşünüldüğünde bu durum internet ortamında daha da zor hale gelmektedir. Bir dijital izleme platformu olan, kullanıcı deneyimindeki gelişmelerle öne çıkan Netflix ise kişiselleştirme özelliği ile bu zorluğu gidermeye çalışmaktadır. Bu anlamda, kullanıcılar perspektifinden Netflix kullanıcı deneyimi ve kişiselleştirmenin nasıl değerlendirildiği araştırılması gereken önemli bir konudur. Bu bağlamda, bu araştırmada, amaçlı örneklem tercih edilerek 17 genç Netflix abonesi ile derinlemesine görüşme gerçekleştirilmiştir. Derinlemesine görüşmeden elde edilen bulgular neticesinde Netflix kullanıcısı olan katılımcıların, Netflix’in kullanıcı deneyimine ve kişiselleştirme özelliğine ilişkin görüşleri değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular neticesinde verilerin “Abonelik İle İlgili Bulgular”, “Mecra Olarak Geleneksel Ve Dijital Platformların Değerlendirilmesi”, “Netflix’in Kalite Bağlamında Değerlendirilmesi”, “Netflix İçeriklerin Tüketimi ve Paylaşımı” ve “Netflix’ten Beklentiler” şeklinde gruplandığı görülmüştür. Kullanıcıların abonelik kararlarında kişiselleştirmeye ve kullanıcı deneyimine önem verdikleri sonuç olarak öne çıkmaktadır.

🔖

Cite This Article

BAŞER, E., AKINCI, S. (2020). Kullanıcı Deneyimi ve Kişiselleştirme Bağlamında Bir Dijital Platform İncelemesi. Selçuk İletişim, Cilt: 13 - Sayı: 2, 866–897. https://ajindex.com/articles/49474

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Alben L (1996) Quality of experience: defining the criteria for effective interaction design, interactions, 3(3), 11-15.
  2. Chorianopoulos K (2008) Personalized and Mobile Digital TV Applications, Multimedia Tools and Applications, 36(1-2), 1-10.
  3. Cosley D, Lam, S. K., Albert, I., Konstan, J. A., & Riedl, J. (2003, April). Is seeing believing? How recommender system interfaces affect users' opinions. In Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems (pp. 585-592).
  4. Creswell, J. W. (2017). Araştırma deseni: Nitel, nicel ve karma yöntem yaklaşımları. Eğiten Kitap. DIS, I. (2010). 9241-210: 2010. Ergonomics of human system interaction-Part 210: Human-centred design for interactive systems (formerly known as 13407). International Standardization Organization (ISO). Switzerland. Flayelle, M., Canale, N., Vögele, C., Karila, L., Maurage, P., & Billieux, J. (2019). Assessing binge-watching behaviors: Development and validation of the “Watching TV Series Motives” and “Binge-Watching Engagement and Symptoms” questionnaires. Computers in Human Behavior, 90, 26-36.
  5. Forlizzi, J., & Battarbee, K. (2004, August). Understanding experience in interactive systems. In Proceedings of the 5th conference on Designing interactive systems: processes, practices, methods, and techniques (pp. 261-268).
  6. Herbas Torrico, B., & Frank, B. (2019). Consumer desire for personalisation of products and services: cultural antecedents and consequences for customer evaluations. Total Quality Management & Business Excellence, 30(3-4), 355-369.
  7. Kazienko, P.,&Adamski, M. (2007). AdROSA—Adaptive personalization of web advertising. Information Sciences, 177(11), 2269-2295.
  8. Konstan, J. A., & Riedl, J. (2012). Recommender systems: from algorithms to user experience. User modeling and user-adapted interaction, 22(1-2), 101-123.
  9. McNee, S. M., Riedl, J., & Konstan, J. A. (2006, April). Being accurate is not enough: how accuracy metrics have hurt recommender systems. In CHI'06 extended abstracts on Human factors in computing systems (pp. 1097-1101).
  10. McNee, S. M., Riedl, J., & Konstan, J. A. (2006, April). Making recommendations better: an analytic model for human-recommender interaction. In CHI'06 extended abstracts on Human factors in computing systems (pp. 1103-1108).
  11. Murray, K. B., & Häubl, G. (2008). Interactive consumer decision aids. In Handbook of marketing decision models (pp. 55-77).
  12. Springer, Boston, MA. Murray, K. B., & Häubl, G. (2009). Personalization without interrogat