KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi / 2025 / Cilt: 28 Sayı: 2

Omnichannel Reklam Stratejilerinde Kullanıcı Deneyimi Dengesi: Etkileşim, Tutarlılık Ve Algı Yönetimi

Balancing User Experience in Omnichannel Advertising Strategies: Interaction, Consistency, and Perception Management

Mustafa Merdin(ANKARA HACI BAYRAM VELİ ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-4698-0342
Süleyman Karaçor(SELÇUK ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-3146-0232
Sayfa
683–699
Yayın Tarihi
2025-11-30
🏛️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)

Bulgular, içerik-zamanlama-bağlam üçlüsünün uyumlu kurgulanmasının memnuniyet, güven ve sadakati artırdığını; ancak aşırı izleme algısı ve algoritmik önyargının algı yönetimi ve güveni zedeleyebileceğini göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu makale, omnichannel reklam stratejilerinde kullanıcı deneyimi dengesini etkileşim, tutarlılık ve algı yönetimi boyutlarıyla inceleyen kavramsal bir çalışmadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Anlatımsal sistematik tarama ve tematik sentez yoluyla 2006–2025 döneminde yayımlanan çalışmalar değerlendirilmiş; CJM temelli kanal-ötesi senkronizasyon, veri-odaklı kişiselleştirme ve programatik hedeflemenin UX üzerindeki etkileri analiz edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgular, içerik-zamanlama-bağlam üçlüsünün uyumlu kurgulanmasının memnuniyet, güven ve sadakati artırdığını; ancak aşırı izleme algısı ve algoritmik önyargının algı yönetimi ve güveni zedeleyebileceğini göstermektedir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2006–2025 Verileri
⚙️Değişkenler:Omnichannel pazarlama · reklamcılık · kullanıcı deneyimi

Özet

Bu makale, omnichannel reklam stratejilerinde kullanıcı deneyimi dengesini etkileşim, tutarlılık ve algı yönetimi boyutlarıyla inceleyen kavramsal bir çalışmadır. Anlatımsal sistematik tarama ve tematik sentez yoluyla 2006–2025 döneminde yayımlanan çalışmalar değerlendirilmiş; CJM temelli kanal-ötesi senkronizasyon, veri-odaklı kişiselleştirme ve programatik hedeflemenin UX üzerindeki etkileri analiz edilmiştir. Bulgular, içerik-zamanlama-bağlam üçlüsünün uyumlu kurgulanmasının memnuniyet, güven ve sadakati artırdığını; ancak aşırı izleme algısı ve algoritmik önyargının algı yönetimi ve güveni zedeleyebileceğini göstermektedir. GDPR/DSA/KVKK çerçeveleriyle şeffaflık ve kullanıcı kontrolünün artırılması, kişiselleştirmenin kabulünü ve uzun dönemli CLV’yi destekler. Sonuç olarak, reklamın omnichannel mimaride yalnızca iletim değil, deneyimin taşıyıcı unsuru olduğu; etik-uyumlu kişiselleştirme ve açıklanabilir AI entegrasyonunun sürdürülebilir performans için kritik olduğu savunulmaktadır.

Abstract

This article is a conceptual study examining the balance of user experience in omnichannel advertising strategies in terms of interaction, consistency, and perception management. Using a narrative systematic search (2006–2025) and thematic synthesis, we analyze cross-channel synchronization (CJM), data-driven personalization, and programmatic targeting and their impact on UX. Findings indicate that aligning content–timing–context elevates satisfaction, trust, and loyalty, whereas perceived over-tracking and algorithmic bias may erode perception and confidence. Within GDPR/DSA/KVKK frameworks, transparency and user control increase acceptance of personalization and support long-term CLV. We conclude that advertising functions as a structural component of experience in omnichannel architectures, and that ethics-aligned personalization with explainable AI is pivotal for sustainable performance.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Merdin, M., Karaçor, S. (2025). Omnichannel Reklam Stratejilerinde Kullanıcı Deneyimi Dengesi: Etkileşim, Tutarlılık Ve Algı Yönetimi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, Cilt: 28 Sayı: 2, 683–699. https://doi.org/10.29249/selcuksbmyd.1781509

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (44)

  1. Ananny, M., & Crawford, K. (2018). Seeing without knowing: Limitations of the transparency ideal and its application to algorithmic accountability. New Media & Society, 20(3), 973–989.
  2. Arora, N., Dreze, X., Ghose, A., Hess, J. D., Iyengar, R., Jing, B. & Shankar, V. (2008). Putting one-to-one marketing to work: Personalization, customization, and choice. Marketing Letters, 19(3-4), 305–321.(https://doi.org/10.1007/s11002-008-9056-z)
  3. Baek, T. H., & Morimoto, M. (2012). Stay away from me: Examining the determinants of consumer avoidance of personalized advertising. Journal of Advertising, 41(1), 59–76.
  4. Bleier, A., & Eisenbeiss, M. (2015). Personalized online advertising effectiveness: The interplay of what, when, and where. Marketing Science, 34(5), 669–688.
  5. Brehm, J. W. (1966). A theory of psychological reactance. Academic Press.
  6. Brynjolfsson, E., Hu, Y. J., & Rahman, M. S. (2013). Competing in the age of omnichannel retailing. MIT Sloan Management Review, 54(4), 23-29.
  7. Chen, J., Tan, Y., & Wang, L. (2021). Personalized Advertising and Algorithmic Targeting in the Era of Big Data. Journal of Marketing Analytics, 9(1), 18–31.
  8. Cheung, C. M., & Thadani, D. R. (2012). The impact of electronic word-of-mouth communication: A literature analysis and integrative model.Decision Support Systems, 54(1), 461-470. (https://doi.org/10.1016/j.dss.2012.06.008)
  9. Chung, M., Ko, E., Joung, H., & Kim, S. J. (2020). Chatbot e-service and customer satisfaction regarding luxury brands. Journal of Business Research, 117, 587–595.
  10. Çeken, B., & Terzi, M. F., (2024). Grafik Tasarım Ve Reklamcılıkta Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi Ve Veri Temelli Karar Süreçleri. Yapay Zeka Destekli Reklamcılık (s.346-366), Eğitim Yayınevi.
  11. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340.
  12. Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V.,. & Vayena, E. (2018). AI4People—An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28(4), 689–707.
  13. Garrett, J. J. (2011). The Elements of User Experience: User-Centered Design for the Web and Beyond. New Riders.
  14. Gefen, D. (2003). TAM or just plain habit: A look at experienced online shoppers. Journal of End User Computing, 15(3), 1–13.
  15. Google (2015). Micro-Moments: Your Guide to Winning the Shift to Mobile.(https://www.thinkwithgoogle.com) Adresinden 28 Ağustos 2025 tarihinde alındı
  16. Google. (2015). Micro-Moments: Your guide to winning the shift to mobile. Think with Google.
  17. Hassenzahl, M. (2010). Experience Design: Technology for All the Right Reasons. Morgan & Claypool.
  18. Kannan, P. K., & Li, H. (2017). Digital marketing: A framework, review and research agenda. International Journal of Research in Marketing, 34(1), 22–45. (https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2016.11.006)
  19. Kim, J., & Sundar, S. S. (2012). Does screen size matter for smartphones? Effects on trust, compliance, and involvement. Journal of Computer-Mediated Communication, 17(4), 430–445.
  20. Kumar, V., Aksoy, L., Donkers, B., Venkatesan, R., Wiesel, T., & Tillmanns, S. (2016). Undervalued or overvalued customers: capturing total customer engagement value. Journal of Service Research, 13(3), 297–310.
  21. Labrecque, L. I., vor dem Esche, J., Mathwick, C., Novak, T. P., & Hofacker, C. F. (2013). Consumer power: Evolution in the digital age. Journal of Interactive Marketing, 27(4), 257–269. (https://doi.org/10.1016/j.intmar.2013.09.002)
  22. Lemon, K. N., & Verhoef, P. C. (2016). Understanding customer experience throughout the customer journey. Journal of Marketing, 80(6), 69-96.
  23. Martin, K. D., & Murphy, P. E. (2017). The role of data privacy in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 45(2), 135–155.
  24. Melero, I., Sese, F. J., & Verhoef, P. C. (2016). Recasting the customer experience in today's omnichannel environment. Universia Business Review, 50, 18–37.
  25. Neslin, S. A., Grewal, D., Leghorn, R., Shankar, V., Teerling, M. L., Thomas, J. S., & Verhoef, P. C. (2006). Challenges and opportunities in multichannel customer management. Journal of Service Research, 9(2), 95-112.
  26. Norman, D. A. (2004). Emotional Design: Why We Love (or Hate) Everyday Things. Basic Books.
  27. Pantano, E., & Gandini, A. (2017). Exploring the forms of sociality mediated by innovative technologies in retail settings. Computers in Human Behavior, 77, 367–373. (https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.01.054)
  28. Peltier, J. W., Dahl, A. J., & Swan, E. L. (2020). Digital information flows across a B2C/C2B platform: A review and research agenda. Journal of Research in Interactive Marketing, 14(2), 225–247.
  29. Pine, B. J., & Gilmore, J. H. (1999). The Experience Economy: Work is Theatre & Every Business a Stage. Harvard Business Press.
  30. Piotrowicz, W., & Cuthbertson, R. (2014). Introduction to the special issue: Information management in retail. International Journal of Information Management, 34(3), 235–238.
  31. Richardson, A. (2010). Using customer journey maps to improve customer experience. Harvard Business Review.
  32. Rigby, D. (2011). The future of shopping. Harvard Business Review, 89(12), 65–76.
  33. Schlegelmilch, B. B., & Oberseder, M. (2010). Half a century of marketing ethics: Shifting perspectives and emerging trends. Journal of Business Ethics, 93, 1–19.
  34. Sundar, S. S., & Kim, J. (2021). Machine learning, artificial intelligence, and advertising: The end of the Mad Men era. Advertising & Society Quarterly, 22(2).
  35. Snyder, H. (2019). Literature review as a research methodology: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 104, 333–339. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.07.039
  36. UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. Paris: UNESCO.
  37. Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision Sciences, 39(2), 273–315.
  38. Verhoef, P. C., Kannan, P. K., & Inman, J. J. (2015). From multi-channel retailing to omnichannel retailing: Introduction to the special issue on multi-channel retailing. Journal of Retailing, 91(2), 174–181. (https://doi.org/10.1016/j.jretai.2015.02.005)
  39. Voigt, P., & Von dem Bussche, A. (2017). The EU General Data Protection Regulation (GDPR): A practical guide. Springer.
  40. Voorhees, C. M., Fombelle, P. W., Gregoire, Y., Bone, S., Gustafsson, A., Sousa, R., & Walkowiak, T. (2017). Service encounters, experiences and the customer journey: Defining the field and a call to expand our lens. Journal of Business Research, 79, 269-280.
  41. Wedel, M., & Kannan, P. K. (2016). Marketing analytics for data-rich environments. Journal of Marketing, 80(6), 97–121.
  42. White, T. B., Zahay, D. L., Thorbjørnsen, H., & Shavitt, S. (2008). Getting too personal: Reactance to highly personalized email solicitations. Marketing Letters, 19(1), 39–50.
  43. Xu, H., Dinev, T., Smith, J., & Hart, P. (2011). Information privacy concerns: Linking individual perceptions with institutional privacy assurances. Journal of the Association for Information Systems, 12(12), 798–824.
  44. Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V.,. & Vayena, E. (2018). AI4People—An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28(4), 689–707.