KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / İletişim Kuram ve Araştırma Dergisi / 2019 / Cilt: 0 - Sayı: 48

Sosyal Ticarette Etkileşimi Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi: Trendyol Örneği

The Study of the Factors Affecting Social Trading: Case study of Trendyol

Nefise ŞİRZAD
Sayfa
232–246
Yayın Tarihi
2022-10-19
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)

Etkileşim oranı hesaplanan içeriklerin biçimi, kategorisi ve mesajı içerik analiz yöntemi ile analiz edilmiş, en çok ve en az etkileşim oranı elde edilen içerikler tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Müşterilerin ilgisini en fazla çeken ve en çok etkileşim sağlayan içeriklerin tespiti e-ticaret firmaları dahil çevrim içi reklam ve halkla ilişkiler faaliyetlerinde bulunan tüm firmalar tarafından benimsenmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada, e-ticaret firmalarının sosyal medya platformlarında paylaştıkları içeriklerde etkileşim oranını etkileyen unsurların tespiti amaçlanmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Etkileşim oranı hesaplanan içeriklerin biçimi, kategorisi ve mesajı içerik analiz yöntemi ile analiz edilmiş, en çok ve en az etkileşim oranı elde edilen içerikler tespit edilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2018 Verileri
⚙️Değişkenler:Etkileşim Oranı · Sosyal Ticaret · Etkileşim

Özet

Müşterilerin ilgisini en fazla çeken ve en çok etkileşim sağlayan içeriklerin tespiti e-ticaret firmaları dahil çevrim içi reklam ve halkla ilişkiler faaliyetlerinde bulunan tüm firmalar tarafından benimsenmektedir. Bu çalışmada, e-ticaret firmalarının sosyal medya platformlarında paylaştıkları içeriklerde etkileşim oranını etkileyen unsurların tespiti amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda Türkiye’de satış hacmi ve sosyal medya hesaplarında takipçi sayısı yüksek olan e-ticaret web sitelerinden biri olan “www.trendyol.com” web sitesinin 2018 yılında 6 ay boyunca paylaştığı sosyal medya içeriklerinin etkileşim oranı hesaplanmıştır. Etkileşim oranı hesaplanan içeriklerin biçimi, kategorisi ve mesajı içerik analiz yöntemi ile analiz edilmiş, en çok ve en az etkileşim oranı elde edilen içerikler tespit edilmiştir. Çalışmadaki incelemelerden yola çıkarak e-ticaret web sitelerinin sosyal medya platformlarında, özel günler ile ilgili paylaşımları, indirim ve promosyon mesajı içeren reklam paylaşımları ve eğitici konular barındıran içerikleri en fazla etkileşime ulaşmıştır. Öte yandan ürün reklamlarını içeren ve satışa yönelik olan içerikler en düşük etkileşim orana sahip olmuş ve takipçiler tarafından benimsenmemiştir.

Abstract

Identifying the contents that attracts the most interest of the customers while providing the high amount of interaction between the company and the customers are considered significant for not only e-commerce companies but also for public relations and advertisement companies. The aim of this study is to determine the factors affecting the engagement rate of e-commerce companies’ contents shared on the social media platforms. For this purpose, among the Turkish e-commerce web sites, the www.trendyol.com web site which has the high sale volume and plenty of followers during 6 months in 2018 was selected for measuring the engagement rate. The format, category and the messages of contents were analyzed with “content analyze” method. The contents with the most and least engagement rate were obtained. Based on this study results, among the contents on social media platforms, the posts for special days, discounts, promotional messages, and the educational topics were observed as the highest engagement rate contents. While the posts with the product advertisements and the sale messages get the lowest engagement rate and were not considered important among followers.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ŞİRZAD, N. (2022). Sosyal Ticarette Etkileşimi Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi: Trendyol Örneği. İletişim Kuram ve Araştırma Dergisi, Cilt: 0 - Sayı: 48, 232–246. https://ajindex.com/articles/544730

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (16)

  1. Al-Debei, M., Al-Lozi M. ve Papazafeiropoulou, A., (2013). “Why people keep coming back to Facebook: Explaining and predicting continuance participation from an extended theory of planned behaviour perspective,” Decis. Support Sys, 55(1), s. 43–54.
  2. Bai, Y., Yao, Z. ve Dou, Y. F., (2015). “Effect of social commerce factors on user purchase behavior: An empirical investigation from renren. Com”, International Journal of Information Management, 35 (5), s. 538-550.
  3. Beese, Jennifer, (2011). “Social Network influence 74% of consumers buying decisions” http://sproutsocial.com/insights/social-networksinfluence-buying-decisions, Erişim Tarihi: 15.05.2019.
  4. Blattberg, R. C. ve Deighton J. (1991)., “Interactive Marketing: Exploiting the Age of Addressability”, Sloan Management Review, 33, s.5-14.
  5. Burke, K. (2006). “Network to Drive Revenue”, Target Marketing, 29(2), s.25-26.
  6. Chen, J. ve Shen, X. L., (2015)., “Consumers’ decisions in social commerce context: An empirical investigation”, Decision Support Systems, 79, s.55-64.
  7. Crossler, R. E. (2014). Intention to Engage in Social Commerce: Uses and Gratifications Approach, Proceeding of Twentieth Americas Conference on Information Systems, s.1-12
  8. Gandomi, A. ve Haider, M., (2015).“Beyond the Hype: Big Data Concepts, Methods, and Analytics”, International Journal of Information Management, 35(2), s.137- 144. Gatautis, R. ve Medziausiene, A., (2014). “Factors affecting social commerce acceptance in Lithuania.” Social and Behavioral Sciences, 110, s.1235-1242.
  9. Geray, H, (2003). İletişim ve Teknoloji: Uluslararası Birikim Düzeninde Yeni Medya Politikaları, Ankara:
  10. Ütopya. Globalwebindex (2017), 2018: The Year VR Comes of Age?, https://blog. globalwebindex.com/chart-of-the-day/2018-virtual-reality/, Erişim Tarihi: 13.12.2018.
  11. Hajli, N, (2014). “The role of social support on relationship quality and social commerce” Technological Forecasting and Social Change, 87, s.17–27.
  12. Hajli, N. ve Sims, J., (2015). “Social commerce: The transfer of power from sellers to buyers”, Technological Forecasting and Social Change, 94, s.350-358.
  13. Huang, Z. ve Benyoucef, M., (2015). “User preferences of social features on social commerce websites: An empirical study.”, Technological Forecasting and Social Change, 95,s.57-72.
  14. Huang, Z., Yoon, S. Y. ve Benyoucef, M., (2012).
  15. Adding social features to ecommerce, Proceeding of conference on Information Systems Applied Research, Orleans Louisiana, s.1-11
  16. Ickler, H., Schülke, S. Wilfling, S. ve Baumöl,