Dergiler / Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2019 / Cilt: 7 - Sayı: 6

Bütünleşik SWARA - MOORA Yöntemi ile Kurumsal Müşterilerin Banka Tercihlerinin Belirlenmesi: Aydın İlinde Bir Uygulama

Determination of Corporate Customers’ Bank Preferences with Integrated SWARA - MOORA Method: An Application in the Province of Aydin

Sayfa
269–289
Yayın Tarihi
2022-10-11
DOI
—
🏛️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)

Daha sonra kriterlere aitönem düzeyleri de dikkate alınarak yine firma yöneticileri ile yapılan anket sonrasında elde edilenveriler yardımıyla her bir alternatif bankanın MOORA yöntemi ile değerlendirilmesi sağlanmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:İşletme bilimi açısından bakıldığında bankacılık sektöründe ürün çıktısı hizmettir ve hizmetinmüşteri nezdinde ne şekilde algılandığı önem arz etmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışmada müşterilerin bankadan beklentileri ve algılanan servishizmetleri değerlendirme kriterleri olarak; Aydın’da faaliyet gösteren bankalar ise ele alınacakalternatifler olarak belirlenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Daha sonra kriterlere aitönem düzeyleri de dikkate alınarak yine firma yöneticileri ile yapılan anket sonrasında elde edilenveriler yardımıyla her bir alternatif bankanın MOORA yöntemi ile değerlendirilmesi sağlanmıştır.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

İşletme bilimi açısından bakıldığında bankacılık sektöründe ürün çıktısı hizmettir ve hizmetinmüşteri nezdinde ne şekilde algılandığı önem arz etmektedir. Bu sebepten bankaların müşterimemnuniyetini göz önünde bulundurarak memnuniyetsizlik durumu oluşan hizmetleriniiyileştirmeleri gerekmektedir. Çalışmada müşterilerin bankadan beklentileri ve algılanan servishizmetleri değerlendirme kriterleri olarak; Aydın’da faaliyet gösteren bankalar ise ele alınacakalternatifler olarak belirlenmiştir. Müşteri beklentilerinin önem dereceleri (ağırlıkları) bankamüşterisi olan firma yöneticilerinin öznel değerlendirmeleri ile elde edilen veriler kullanılarak çokkriterli karar verme yöntemlerinden SWARA yöntemi ile elde edilmiştir. Daha sonra kriterlere aitönem düzeyleri de dikkate alınarak yine firma yöneticileri ile yapılan anket sonrasında elde edilenveriler yardımıyla her bir alternatif bankanın MOORA yöntemi ile değerlendirilmesi sağlanmıştır.

Abstract

Considering in terms of the business science; product output in the banking sector is service and it is important how service is perceived by customers. Therefore, it is necessary for banks to consider the customer satisfaction and enhance their services with dissatisfaction. Services expected by customers from bank and also perceived by them were determined as evaluation criteria and the banks carrying on business in Aydin were also listed as alternatives to be used in the application. Significances (weights) of customer expectations were determined with SWARA (Step-Wise Weight Assessment Ratio Analysis) method, which is among multi-criteria decision making methods, using the data acquired from the subjective evaluations of firm managers who were also bank customers. Then, each alternative bank was evaluated with MOORA (Multi Objective Optimization on basis of Ratio Analysis) method with the help of the data acquired as a result of a questionnaire that was also applied to the firm managers based on the significances of criteria.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÇAKIR, E., BİLGE, E. (2022). Bütünleşik SWARA - MOORA Yöntemi ile Kurumsal Müşterilerin Banka Tercihlerinin Belirlenmesi: Aydın İlinde Bir Uygulama. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 7 - Sayı: 6, 269–289. https://ajindex.com/articles/439949

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. Akçakanat, Ö., Eren, H., Aksoy, E., & Ömürbek, V. (2017). Bankacılık sektöründe ENTROPİ ve WASPAS yöntemleri ile performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 285-300.
  2. Aksoy, E., Ömürbek, N., & Karaatlı, M. (2015). AHP temelli MULTIMOORA ve COPRAS yöntemi ile Türkiye Kömür İşletmeleri’nin performans değerlendirmesi. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33(4), 1-28.
  3. Albayrak, Y. E., & Erkut, H. (2005). Banka performans değerlendirmede analitik hiyerarşi süreç yaklaşımı, İTÜ Mühendislik Dergisi, 4(6), 47-58.
  4. Almahmeed, M. A., & Thabet, A. E. (1997). Services considered important to business customers and determinants of bank selection in Kuwait: A segmentation analysis. International Journal of Bank Marketing, 15(4), 126-133.
  5. Almossawi, M. (2001). Bank selection criteria employed by college students in Bahrain: An empirical analysis. The International Journal of Bank Marketing, 19(3), 115-125.
  6. Amile, M., Sedaghat, M., & Poorhossein, M. (2013). Performance evaluation of banks using fuzzy AHP and TOPSIS, case study: State-Owned banks, partially private and private banks in Iran. Caspian Journal of Applied Sciences Research, 2(3), 128-138.
  7. Avcıkurt, C., & Köroğlu, Ö. (2006). Termal otel işletmelerinde müşteri sadakatini artıran nitelikleri belirlemeye yönelik bir alan araştırması. Seyahat ve Otel İşletmeciliği Dergisi, 1(3), 6. Awan, H. M., & Bukhari, K. S. (2011). Customer's criteria for selecting an Islamic bank: Evidence from Pakistan. Journal of Islamic Marketing, 2(1), 14-27.
  8. Bağcı, H., & Rençber, Ö. F. (2014). Kamu bankaları ve halka açık özel bankaların PROMETHEE yöntemi ile karlılıklarının analizi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1), 39- 47. Bei, L. T., & Shang C. F. (2006). Building marketing strategies for state-owned enterprises against private ones based on the perspectives of customer satisfaction and service quality. Journal of Retailing and Consumer Services, 13(1), 1-13.
  9. Bergendahl, G., & Lindblom, T. (2008). Evaluating the Performance of Swedish savings banks according to service efficiency. European Journal of Operational Research, 185, 1663–1673.
  10. Blien, U., & Tassinopoulos, A. (2001). Forecasting regional employment with the entropy method, Regional Studies, 35(2), 113-124.
  11. Boyd, W. L., Leonard, M., & White, C. (1994). Customer preferences for financial services: An analysis. The International Journal of Bank M