Show simple item record

dc.contributor.advisorNakip, Mahir
dc.contributor.authorGöknar, Hülya
dc.date.accessioned2020-12-07T10:21:33Z
dc.date.available2020-12-07T10:21:33Z
dc.date.submitted2013
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/130818
dc.description.abstractBu araştırmanın amacı; Kayseri?deki hastanelere giden hastaların kendi içlerinde homojen alt dilimlere bölünebilirliğini ortaya koymak ve bu farklı kümeleri birbirinden ayırabilen faktörleri bulmaktır. Ayrıca Kayseri? deki hastanelere gelen hastaların bekledikleri faydaların demografik özelliklere göre farklılaşıp farklılaşmadığı belirlenmeye çalışılmıştır.Bu çalışma ampirik bir çalışmadır. Veri toplama aracı olarak anket tekniğinden faydalanılmıştır. Anket Kayseri? deki hastalara yüz yüze uygulanmıştır. Toplam 568 anketten, kullanılabilir anket geri dönüş oranı %81 olarak gerçekleşmiştir. Verilerin değerlendirilmesinde SPSS bilgisayar programı kullanılmıştır. Verilerin analizinde aritmetik ortalama, frekans ve yüzde gibi tanımlayıcı istatistikler kullanılmış; Ayrıca, kümeleme analizi, ayırma analizi, faktör analizi ve MANOVA analizinden de yararlanılmıştır.Araştırmada yapılan kümeleme analizi sonucunda 4 küme elde edilmiştir. Birinci pazar bölümünün adı ?ekonomikler?, ikinci pazar bölümünün adı ?kalite ve ilgi arayanlar?, üçüncü pazar bölümünün adı ?tanımlanamayanlar? ve dördüncü pazar bölümünün adı ise ?olumsuzlar? olarak belirlenmiştir. Yapılan ayırma analizi, Kümeleri birbirinden en güçlü ayıran demografik değişkenlerin yaş ve eğitim olduğunu ortaya koymuştur. Araştırmada yapılan faktör analizi sonucunda, 3 faktör elde edilmiştir.Araştırma sonucunda elde edilen bulguların, hastane yöneticilerince, hastaların beklentileri doğrultusunda hizmet vermelerine ve pazarlamalarına yönelik önemi üzerinde durulmuştur. Anahtar Kelimeler: Sağlık Hizmetlerinde Pazar Bölümlendirme, Yarar Bölümlemesi, Faktör Analizi, Kümeleme Analizi, Ayırma Analizi.
dc.description.abstractThe main aim of this study is to reveal the partitioning of patients who go hospitals in Kayseri and to find out the factors that distinguish the different clusters. Furthermore, patients? expectations are analyzed to determine any differences between the various demographic variables.This is an empirical study. To collect data a questionnaire was developed and utilized in the study. The questionnare was applied to patients in Kayseri using the face- to- face technique. Out of the 568 questionnaires, there was an 81% usable return rate. The SPSS computer program was used to evaluate the data. To analyze the collected data descriptive statistics were used, such as mean, percentages and frequencies. Additionally, Cluster Analysis, Disriminant Analysis, Factor Analysis and MANOVA, were used to analyze the data.As a result of cluster analysis, 4 clusters were obtained in this study. The first isen_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectİşletmetr_TR
dc.subjectBusiness Administrationen_US
dc.titleSağlık hizmeti pazarının bölümlenmesi ve Kayseri`deki hastanelerde bir uygulama
dc.title.alternativeThe segmentation of healthcare marketing: An application using hospitals in Kayseri
dc.typedoctoralThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentİşletme Anabilim Dalı
dc.subject.ytmHealth services
dc.subject.ytmMarket segmentation
dc.subject.ytmHospitals
dc.subject.ytmService marketing
dc.subject.ytmSeparation analysis
dc.subject.ytmFactor analysis
dc.subject.ytmCluster analysis
dc.identifier.yokid10004336
dc.publisher.instituteSosyal Bilimler Enstitüsü
dc.publisher.universityERCİYES ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid340240
dc.description.pages309
dc.publisher.disciplineÜretim Yönetimi ve Pazarlama Bilim Dalı


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess