Journals / Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2022 / Cilt: 21 - Sayı: 3

Investigation of "Metaverse" Platforms in the Context of Marketing Mix Decision Making Using Multi-Criteria Decision Making Methods

“Metaverse” Platformlarının Pazarlama Karması Bağlamında Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle İncelenmesi

Pages
1494–1511
Publication Date
2022-07-31
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)

According to the CoCoSo method results, the Metaverse platforms' success rankings are "MANA, SAND, AXS, GHST, ALICE, SLP, and ILV." Furthermore, it has been concluded that multi-criteria decision-making methods in the context of marketing mix can be used to evaluate Metaverse platform digital marketing performance.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Digital marketing activities, which stand out among the current century's trends, boost the competitiveness of companies.
📊
Key Findings & Data:Parallel to technological advancements, the level of participation of businesses in digital marketing activities is regarded as critical in terms of providing advantages over competitors and having high return rates.
💡
Conclusion & Impact:According to the CoCoSo method results, the Metaverse platforms' success rankings are "MANA, SAND, AXS, GHST, ALICE, SLP, and ILV." Furthermore, it has been concluded that multi-criteria decision-making methods in the context of marketing mix can be used to evaluate Metaverse platform digital marketing performance.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Metaverse · Dijital pazarlama · Pazarlama karması

Abstract

Digital marketing activities, which stand out among the current century's trends, boost the competitiveness of companies. Parallel to technological advancements, the level of participation of businesses in digital marketing activities is regarded as critical in terms of providing advantages over competitors and having high return rates. The purpose of this study is to look into the digital marketing capabilities of selected Metaverse platforms using criteria based on marketing mix components (product, price, location and promotion). The analyses were performed using Entropy and CoCoSo methods. The Entropy method was used to weight Metaverse criteria (total supply, social media, unit price, market value, average number of transactions, average number of addresses, average ownership period, percentage of small investors) on the "Binance" and "Intotheblock" platforms. According to the CoCoSo method results, the Metaverse platforms' success rankings are "MANA, SAND, AXS, GHST, ALICE, SLP, and ILV." Furthermore, it has been concluded that multi-criteria decision-making methods in the context of marketing mix can be used to evaluate Metaverse platform digital marketing performance. In addition to these, the study revealed that successful results can be obtained with multi-criteria decision-making methods in addition to the questionnaires used extensively in literature in measuring marketing success.

Özet

İçinde bulunduğumuz yüzyılın trendleri arasında ön plana çıkan dijital pazarlama faaliyetleri, firmaların rekabet düzeyini artırmaktadır. Yaşanan teknolojik gelişmelere paralel olarak firmaların dijital pazarlama faaliyetlerine katılım düzeyleri ise, rakiplerine göre avantaj sağlamaları ve yüksek getiri oranlarına sahip olmaları açısından oldukça önemli görülmektedir. Bu çalışmanın amacı; seçilen Metaverse platformlarının, pazarlama karması bileşenlerine (ürün, fiyat, yer ve tutundurma) uygun olarak belirlenen kriterler aracılığıyla dijital pazarlama yeteneklerinin incelenmesidir. Analizler, Entropi ve CoCoSo yöntemleri kullanılarak yapılmıştır. Çalışmada, “Binance” ve “Intotheblock” platformlarındaki Metaverse’lere ait kriterler (toplam arz, sosyal medya, birim fiyat, piyasa değeri, ortalama işlem adedi, ortama adres sayısı, ortalama sahiplik süresi, küçük yatırımcı yüzdesi) Entropi yöntemiyle ağırlıklandırılmıştır. CoCoSo yöntemiyle elde edilen sonuçlara göre, Metaverse platformlarının başarı sıralaması “MANA, SAND, AXS, GHST, ALICE, SLP ve ILV” şeklinde gerçekleşmiştir. Ayrıca, pazarlama karması bağlamında çok kriterli karar verme yöntemlerinin, Metaverse platformlarına ait dijital pazarlama performans değerlendirilmesinde kullanılabileceği sonucuna ulaşılmıştır. Bunların yanı sıra çalışmada, pazarlama başarısının ölçülmesinde literatürde yoğun olarak kullanılan anketlere ek olarak çok kriterli karar verme yöntemleriyle de başarılı sonuçlar elde edilebileceği ortaya konulmuştur.

🔖

Cite This Article

YILMAZ, E. S., ECEMİŞ, O. (2022). Investigation of "Metaverse" Platforms in the Context of Marketing Mix Decision Making Using Multi-Criteria Decision Making Methods. Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 21 - Sayı: 3, 1494–1511. https://ajindex.com/articles/667649

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (9)

  1. Akgül, Y. (2021). Borsa İstanbul’da işlem gören ticari bankaların finansal performansının bütünleşik CRITIC CoCoSo modeliyle analizi. Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 3(2), 71-90.
  2. Akour, I. A., Al-Maroof, R. S., Alfaisal, R. ve Salloum, S. A. (2022). A conceptual framework for determining metaverse adoption in higher institutions of gulf area: An empirical study using hybrid SEM-ANN approach. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3(1), 100052. Altıntaş, F. F. (2021). G7 ülkelerinin bilgi performanslarının analizi: COCOSO yöntemi ile bir uygulama. Journal of Life Economics, 8(3), 337-347.
  3. Bavelier, D. ve Green, C. S. (2019). Enhancing attentional control: Lessons from action video games. Neuron, 104(1), 147-163. Brůža, V., Byška, J., Mičan, J. ve Kozlíková, B. (2021). VRdeo: Creating engaging educational material for asynchronous student-teacher exchange using virtual reality. Computers & Graphics, 98(1), 280-292.
  4. Chodha, V., Dubey, R., Kumar, R., Singh, S. ve Kaur, S. (2022). Selection of industrial arc welding robot with TOPSIS and Entropy MCDM techniques. Materials Today: Proceedings, 50(5), 709-715.
  5. Choi, H.-S. ve Kim, S.-H. (2017). A content service deployment plan for metaverse museum exhibitions-Centering on the combination of beacons and HMDs. International Journal of Information Management, 37(1-B), 1519-1527.
  6. Cranmer, E. E., Han, D.-I. D., Gisbergen, M. V. ve Jung, T. (2021). Esports matrix: Structuring the esports research agenda. Computers in Human Behavior, 117(1), 106671. Çiftçi, H. N., Yıldırım, S. K. ve Yıldırım, B. F. (2021). Nakit akış oranlarına dayalı finansal performansların kombine uzlaşık çözüm yöntemi ile analizi: BIST’te işlem gören enerji firmaları üzerine bir uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 92(1), 207-224.
  7. Diego-Mas, J. A. ve Alcaide-Marzal, J. (2015). A computer based system to design expressive avatars. Computers in Human Behavior, 44(1), 1-11.
  8. Dozio, N., Marcolin, F., Scurati, G. W., Ulrich, L., Nonis, F., Vezzetti, E., Marsocci, G., Rosa, A. L. ve Ferrise, F. (2022). A design methodology for affective virtual reality. International Journal of Human-Computer Studies, 162(1), 102791. Ecer, F. (2019). Özel sermayeli bankaların kurumsal sürdürülebilirlik performanslarının değerlendirilmesine yönelik çok kriterli bir yaklaşım: Entropi-Aras bütünleşik modeli. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 14(2), 365-390.
  9. Ecer, F. (2021). A consolidated MCDM framework for performanc