Journals / Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2022 / Cilt: 12 - Sayı: 2

TÜRKİYE’DE KULLANILAN E-TİCARET PLATFORMLARININ PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

Pages
469–492
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)

Son sıralarda yer alan e-ticaret platformları müşteri beklentileri doğrultusunda kendilerini tekrar gözden geçirmeleri gerekmektedir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:E-ticaret platformları, binlerce firmanın ürününün pazarlandığı bir dijital ortam olarak tanımlanabilir.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışma ile 5 e-ticaret platformu (Trendyol, Hepsiburada, GittiGidiyor, N11 ve Morhipo) belirlenen 10 ölçüte göre değerlendirilmiş ve performansları ölçülmüştür.
💡
Conclusion & Impact:Son sıralarda yer alan e-ticaret platformları müşteri beklentileri doğrultusunda kendilerini tekrar gözden geçirmeleri gerekmektedir.
🔬Design:Research Article
📍Scope:10 adet
⚙️Variables:E-ticaret platformu · Çok Ölçütlü Karar Verme · DEMATEL Yöntemi

Özet

E-ticaret platformları, binlerce firmanın ürününün pazarlandığı bir dijital ortam olarak tanımlanabilir. E-ticaret platformları iletişim teknolojilerinin gelişimine paralel olarak hızlı bir gelişme göstermiş ve tüketicilerin gittikçe artan bir ilgisine mazhar olmuştur. Bu çalışma ile 5 e-ticaret platformu (Trendyol, Hepsiburada, GittiGidiyor, N11 ve Morhipo) belirlenen 10 ölçüte göre değerlendirilmiş ve performansları ölçülmüştür. Ölçütler, uzun süredir e-ticaret platformlarından alışveriş yapan tüketicilerin görüşleri doğrultusunda belirlenmiştir. Görüşmeler 10 adet tüketici ile yapılmıştır. Yapılan görüşmeler neticesinde belirlenen birçok ölçüt arasından eleme yöntemiyle ölçüt sayısı 10’a indirilmiştir. Pandemi koşulları nedeniyle e-ticaret platformlarının performans değerlendirmesi için tüketicilerle yapılan görüşmeler telefon üzerinden gerçekleştirilmiştir. Belirlenen e-ticaret platformları 10 karar verici tarafından belirlenen ölçütler çerçevesinde değerlendirilmiştir. Değerlendirmede 1-9 arası puanlama ölçeği kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan ölçütler, DEMATEL yöntemi ile ağırlıklandırılmıştır. Yöntemin uygulanması neticesinde karar vericiler için “bilgi zenginliği” ve “güvenilirlik” ölçütlerinin etkili kıstaslar olduğu, “kupon ve indirim çekleri” ölçütünün ise en az önemli kıstas olduğu görülmüştür. Tüketicilerin puanlamaları neticesinde ortaya çıkan verilerin aritmetik ortalaması alınarak tek bir matriste birleştirilmiştir. E-ticaret platformlarının performansı ise çok kriterli karar verme yöntemlerinden (ÇKKV) ARAS (Additive Ratio Assessment) ve EDAS (Evaluation based on Distance from Average Solution) yöntemleri ile ölçülmüştür. Yöntemlerin uygulanması neticesinde performansı en yüksek e-ticaret platformunun Trendyol ve performansı en düşük e-ticaret platformunun ise Morhipo olduğu görülmüştür. E-ticaret platformlarının sıralaması sırasıyla şu şekilde gerçekleşmiştir: Trendyol, Hepsiburada, GittiGidiyor, N11 ve Morhipo şeklinde sıralanmışlardır. Son sıralarda yer alan e-ticaret platformları müşteri beklentileri doğrultusunda kendilerini tekrar gözden geçirmeleri gerekmektedir.

🔖

Cite This Article

ÖZBEK, A., SIRAKAYA, Ö. (2022). TÜRKİYE’DE KULLANILAN E-TİCARET PLATFORMLARININ PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 12 - Sayı: 2, 469–492. https://ajindex.com/articles/785201

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Akroush, M. N., & Al-Debei, M. M. (2015). An integrated model of factors affecting consumer attitudes towards online shopping. Business Process Management Journal, 21(6), 1353-1376.
  2. Aksakal, E. ve Dağdeviren, M. (2010). ANP ve DEMATEL Yöntemleri ile Personel Seçimi Problemine Bütünleşik Bir Yaklaşım, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 25(4), 905-913.
  3. Altuğ, N. ve Özhan, Ş. (2012). Trakya Bölgesi’ndeki Üniversitelerde Görev Yapan Öğretim Elemanlarının Online Alışverişten Algıladıkları Risk ve Fayda Üzerine Bir Araştırma, Öneri Dergisi, 10(38), 1-10.
  4. Bayrakdaroğlu, F. ve Çakır, H. (2016). Tüketicilerin Online Alışverişlerine İlişkin Karar Alma Tarzlarının İncelenmesine Yönelik Bir Araştırma, Mehmet Akif Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(15), 266-284.
  5. Büyüközkan, G., Güleryüz, S. ve Karpak, B. (2017). A New Combined IF-DEMATEL and IF-ANP Approachfor CRM Partner Evaluation, International Journal of productioneconomics, 191, 194-206.
  6. Çabuk, S., Doğan Südaş, H. ve Bulğurcu, B. (2012). Bulanık Bir Model İle Özel Alışveriş Sitelerinin Değerlendirilmesi, Çağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(2), 35-47.
  7. Çetin, H. (2014). Online (Çevrimiçi) Alışverişte Akademisyen Davranışları ve Alışverişe Yönelten Etkenler, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve idari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(4), 65-76.
  8. Dadelo, S., Turskis, Z., Zavadskas, E. K. ve Dadeliene, R. (2012). Multiple criteria assessment of elite security personal on the basis of ARAS and expert methods. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 46(4), 65-88.
  9. Dündar, S., Fatih, E. ve Özdemir, Ş. (2007). Fuzzy Topsis Yöntemi İle Sanal Mağazalarin Web Sitelerinin Değerlendirilmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(1), 287-305.
  10. Kahraman, Y. R. (2002). Robust sensitivity analysis for multi-attribute deterministic hierarchical value models. Ohio: Storming Media. Karaatli, M., Ömürbek, N., Işık, E. ve Yilmaz, E. (2016). Performans değerlemesinde DEMATEL ve bulanık TOPSIS uygulaması. Ege Academic Review, 16(1), 49-64.
  11. Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L. Ve Turskis, Z. (2015). Multi-criteria inventory classification using a new method of evaluation based on distance from average solution (EDAS). Informatica, 26(3), 435-451.
  12. Koçak, A. ve Diyadin, A. (2018). Sanayi 4.0 geçiş süreçlerinde kritik başarı faktörlerinin DEMATEL yöntemi ile değerlendirilmesi. Ege Akademik Bakış, 18(1), 107-120.
  13. Liang, R., Wang, J. v