KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi / 2026 / Cilt: 7 Sayı: 1

Çevrimiçi Alışveriş Platformlarının ÇKKV Yöntemleriyle Değerlendirilmesi

Evaluation of Online Shopping Platforms with MCDM Methods

Aşır Özbek(Kırıkkale Üniversitesi)0000-0003-2753-5147
Ömer Sırakaya0000-0001-7013-2488
Sayfa
27–40
Yayın Tarihi
2025-04-30
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Özellikle alt sıralarda yer alan platformların, müşteri beklentilerini karşılamak için performanslarını gözden geçirmeleri gerekmektedir

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, Türkiye'de faaliyet gösteren 5 çevrimiçi alışveriş platformu ( GittiGidiyor, N11, Trendyol, Hepsiburada, ve Morhipo) performansları 10 farklı ölçüt doğrultusunda değerlendirilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Belirlenen bu ölçütler, çevrimiçi alışveriş platformlarından uzun süreli alışveriş yapan 10 tüketici ile yapılan görüşmeler sonucunda ortaya çıkmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Özellikle alt sıralarda yer alan platformların, müşteri beklentilerini karşılamak için performanslarını gözden geçirmeleri gerekmektedir
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Çevrimiçi alışveriş platformu · Çok Ölçütlü Karar Verme · DEMATEL

Özet

Bu çalışmada, Türkiye'de faaliyet gösteren 5 çevrimiçi alışveriş platformu ( GittiGidiyor, N11, Trendyol, Hepsiburada, ve Morhipo) performansları 10 farklı ölçüt doğrultusunda değerlendirilmiştir. Belirlenen bu ölçütler, çevrimiçi alışveriş platformlarından uzun süreli alışveriş yapan 10 tüketici ile yapılan görüşmeler sonucunda ortaya çıkmıştır. Görüşmeler telefon üzerinden gerçekleştirilmiş ve belirlenen ölçütler DEMATEL yöntemi kullanılarak ağırlıklandırılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, "bilgi zenginliği" ve "güvenilirlik" ölçütlerinin karar vericiler açısından en önemli kriterler olduğu belirlenmiştir. Buna karşın, "kupon ve indirim çekleri" kıstası en az önemli kriter olarak değerlendirilmiştir.1 ile 9 arasında yapılan puanlamalar, aritmetik ortalama ile tek bir matriste birleştirilmiş. Çevrimiçi alışveriş platformlarının performansını ölçmek için ÇKKV yöntemlerinden GİA ve COPRAS kullanılmıştır. Bu yöntemlerin uygulanması sonucunda en yüksek performansı gösteren platformlar Trendyol ve Hepsiburada olarak belirlenirken, en düşük performansı sergileyen platform Morhipo olmuştur. Genel sıralama ise şu şekildedir: Trendyol, Hepsiburada, N11, GittiGidiyor, ve Morhipo. Özellikle alt sıralarda yer alan platformların, müşteri beklentilerini karşılamak için performanslarını gözden geçirmeleri gerekmektedir

Abstract

In this study, the performances of 5 online shopping platforms operating in Turkey (GittiGidiyor, N11, Trendyol, Hepsiburada, and Morhipo) were evaluated according to 10 different criteria. These criteria were determined as a result of interviews with 10 consumers who have been shopping on online shopping platforms for a long time. The interviews were conducted over the phone and the determined criteria were weighted using the DEMATEL method. As a result of the analysis, it was determined that the "information richness" and "reliability" criteria were the most important criteria for decision makers. On the other hand, the "coupon and discount vouchers" criterion was evaluated as the least important criterion. Scores made between 1 and 9 were combined into a single matrix with the arithmetic mean. GIA and COPRAS, which are MCDM methods, were used to measure the performance of online shopping platforms. As a result of the application of these methods, the platforms with the highest performance were determined as Trendyol and Hepsiburada, while the platform with the lowest performance was Morhipo. The general ranking is as follows: Trendyol, Hepsiburada, N11, GittiGidiyor, and Morhipo. Especially the platforms in the lower rankings need to review their performance to meet customer expectations

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Özbek, A., Sırakaya, Ö. (2025). Çevrimiçi Alışveriş Platformlarının ÇKKV Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi, Cilt: 7 Sayı: 1, 27–40. https://doi.org/10.46387/bjesr.1578824

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (32)

  1. H. Çetin, Online (Çevrimiçi) Alışverişte Akademisyen Davranışları ve Alışverişe Yönelten Etkenler, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve idari Bilimler Fakültesi Dergisi, c. 19, n. 4, 65-76, 2014.
  2. F. Bayrakdaroğlu ve H. Çakır, “Tüketicilerin Online Alışverişlerine İlişkin Karar Alma Tarzlarının İncelenmesine Yönelik Bir Araştırma,” Mehmet Akif Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, vol. 8, no. 15, pp. 266-284, 2016.
  3. S. Dündar, E. Fatih ve Ş. Özdemir, “Fuzzy TOPSIS Yöntemi ile Sanal Mağazaların Web Sitelerinin Değerlendirilmesi,” Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, vol. 21, no. 1, pp. 287-305, 2007.
  4. N. Altuğ ve Ş. Özhan, “Trakya Bölgesi’ndeki Üniversitelerde Görev Yapan Öğretim Elemanlarının Online Alışverişten Algıladıkları Risk ve Fayda Üzerine Bir Araştırma,” Öneri Dergisi, vol. 10, no. 38, pp. 1-10, 2012.
  5. S. Çabuk, H. Doğan Südaş ve B. Bulğurcu, “Bulanık Bir Model ile Özel Alışveriş Sitelerinin Değerlendirilmesi,” Çağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, vol. 9, no.2, pp. 35-47, 2012
  6. M. Marangoz, B. Yeşildağ ve İ. A. Saltık, “E-ticaret işletmelerinin web ve sosyal ağ sitelerinin içerik analizi yöntemiyle incelenmesi,” Journal of Internet Applications and Management, vol. 3, no. 2, pp. 53-78, 2012.
  7. N. Özgüven, “PROMETHEE Sıralama Yöntemi ile Özel Alışveriş Siteleri Üzerine Bir Araştırma,” Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, vol. 27, pp. 195-20, 2012.
  8. N. Ömürbek ve A. Şimşek, “Analitik Hiyerarşi Süreci ve Analitik Ağ Süreci Yöntemleri ile Online Alışveriş Site Seçimi,” Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, vol. 12, no. 22, pp. 306-327, 2014.
  9. M.N. Akroush, and M.M. Al-Debei, “An integrated model of factors affecting consumer attitudes towards online shopping,” Business Process, Management Journal, vol. 21, no. 6, pp. 1353-1376, 2015.
  10. H. Tatlı ve F. Korkut, “Sanal Alışverişte Tüketici Davranışlarını Etkileyen Faktörler: Bingöl Üniversitesi Öğrencileri Üzerinde Bir Uygulama,” Erzincan Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, vol. 8, no. 1, pp. 63-78. 2015.
  11. H. Zaim, M. Ramdani, and A. Haddi, “Multi-criteria analysis approach based on consumer satisfaction to rank B2C E-commerce websites,” In 2016 11th International Conference on Intelligent Systems: Theories and Applications (SITA), pp. 1-6, 2016.
  12. R. Liang, J. Wang, and H. Zhang, “Evaluation of e-commerce websites: An integrated approach under a single-valued trapezoidal neutrosophic environment,” Knowledge-Based Systems, vol. 135, pp. 44-59, 2017.
  13. Y. Şahin, D.M. Sara, “E-Shopping Sites Preference Analysis with Multi-Criteria Decision-Making Methods,” Bilişim Teknolojileri Dergisi, vol. 12, no. 4, pp. 265-275, 2019.
  14. E. Aksakal ve M. Dağdeviren, “ANP ve DEMATEL Yöntemleri ile Personel Seçimi Problemine Bütünleşik Bir Yaklaşım,” Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol. 25, no. 4, pp. 905-913, 2010.
  15. M. Karaatlı, N. Ömürbek, E. Işık ve E. Yılmaz, “Performans değerlemesinde DEMATEL ve bulanık TOPSIS uygulaması,” Ege Akademik Bakış, vol. 16, no. 1, pp. 49-64, 2016.
  16. G. Büyüközkan, S. Güleryüz ve B. Karpak, “A New Combined IF-DEMATEL and IF-ANP Approachfor CRM Partner Evaluation,” International Journal of production economics, vol. 191, pp. 194-206, 2017.
  17. A. Koçak, A. Diyadin, “Sanayi 4.0 geçiş süreçlerinde kritik başarı faktörlerinin DEMATEL yöntemi ile değerlendirilmesi,” Ege Akademik Bakış, vol.18, no. 1, pp. 107-120, 2018.
  18. A. Özbek, “Fortune 500 Listesinde Yer Alan Lojistik Firmaların Değerlendirilmesi,” AKÜ İİBF Dergisi, vol. 20, no. 1, 2018.
  19. E.K. Zavadskas, A. Kaklauskas, A. Banaitis, ve N. Kvederyte, “Housing credit access model: The case for Lithuania,” European Journal of Operational Research, vol. 155, no. 2, pp. 335-352, 2004.
  20. A. Kaklauskas, E.K. Zavadskas, and S. Raslanas, “Multivariant design and multiple criteria analysis of building refurbishments,” Energy and Buildings, vol. 37, no. 4, pp. 361-372, 2005.
  21. A. Özbek, “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ve Excel il Problem Çözümü,” 3.Baskı, Ankara: Seçkin Yayıncılık, 2021.
  22. H.H. Wu, “A Comparative Study Of Using Grey Relational Analysis in Multiple Attribute Decision Making Problems,” Quality Engineering, vol. 15, no. 2, pp. 209-217.
  23. Z. Durmaz, and E. Aksakal, “Endüstri 4.0 temelinde online alışveriş sitelerinin seçiminde dikkate alınacak kriterlerin dematel yöntemi ile değerlendirilmesi,” Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 26.Özel 2023, pp. 1147-1155, 2023
  24. M. Durmuş, ve N. Tayyar, “AHP ve TOPSIS ile farklı ölçüt ağırlıklandırma yöntemlerinin kullanılması ve karar verici görüşleriyle karşılaştırılması,” Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, vol. 12, no, 3, pp. 65-80, 2017.
  25. A.C. Gök, ve S. Perçin, “Elektronik alışveriş (e-alışveriş) sitelerinin e-hizmet kalitesi açısından değerlendirilmesinde DEMATEL-AAS-VIKOR Yaklaşımı,” Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, vol. 16, no. 2, pp. 131-144, 2016.
  26. M.E. Bulak, Ş.N. Aydoğduoğlu, F. Göçer, ve R. Algül, “E-ticaret sitelerinin kullanılabilirliğinin AHP ve TOPSİS yöntemleriyle karşılaştırılması,” Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, vol. 26, pp. 493-509, 2021.
  27. Y. Erdaş, ve F. Ecer, “Covıd-19 salgınında sanal alışveriş platformlarının performanslarının lçülmesi: ahp-maırca modeli,” Visionary e-journal/vizyoner dergisi, vol. 13, no. 34, 2022.
  28. M.F. Cevher, “Tüketicilerin Online Alışveriş Platformlarından Satın Alma Niyetlerine Yönelik Nitel Bir Araştırma,” Fiscaoeconomia, vol. 8, no 2, pp. 666-694, 2024.
  29. R. Rekik, “An ıntegrated fuzzy ANP-TOPSIS approach to rank and assess e-commerce web sites,” International Conference on Hybrid Intelligent Systems, pp. 197-209, Springer, Cham, 2019.
  30. S. Azami, “Factors affecting customers’ purchasing behavior in online shopping,” Available at SSRN 3377148, 2019.
  31. A.K. Candra, A.K. ve D.K. Sinha, “Factors affecting the online shopping behaviour: A study with reference to bhilai durg,” International Journal of Advanced Research in Management and Social Sciences, vol. 2, no. 5, pp. 160-177, 2013.
  32. R. Rekik, “An ıntegrated fuzzy ANP-TOPSIS approach to rank and assess e-commerce web sites,” International Conference on Hybrid Intelligent Systems, pp. 197-209, Springer, Cham, 2019.