Sosyal medya paylaşımlarının ı̇çerı̇k etkı̇sı̇ ve bu paylaşımlara olan tüketı̇cı̇ tepkı̇sı̇nı̇n metı̇n madencı̇lı̇ğı̇ metodu ı̇le analı̇zı̇
dc.contributor.advisor | Kıygı Çallı, Meltem | |
dc.contributor.author | Önden, Abdullah | |
dc.date.accessioned | 2021-05-08T07:33:54Z | |
dc.date.available | 2021-05-08T07:33:54Z | |
dc.date.submitted | 2018 | |
dc.date.issued | 2020-08-06 | |
dc.identifier.uri | https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/631870 | |
dc.description.abstract | İnternet kullanıcıları yıllık %7 oranında büyürken, aktif sosyal medya kullanıcılarının sayısı %13, mobil telefonlar üzerinden sosyal medyayı aktif olarak kullanan kişilerin sayısı yıllık %14 oranında büyümektedir (We Are Social, 2018). Birçok işletme dijital platformlardaki bu potansiyeli fark edip dijital platformlara yatırım yapmakta ve dijital pazarlama stratejilerini oluşturmaktadır. Bunu verimli bir şekilde gerçekleştirebilmeleri için sosyal medyada bulunan büyük veriyi öncelikle elde edip analiz etmeleri gerekmektedir ve bu analiz sonuçlarını çok iyi yorumlayacak ve sonrasında çok daha verimli pazarlama stratejileri oluşturacak uzman görüşlere ihtiyaç duyulmaktadır. İşletmeler oluşturdukları pazarlama stratejilerine uygun olarak sosyal medya hesaplarını aktif tutmakta ve yoğun bir şekilde paylaşım yapmaktadırlar. Bu paylaşımları yaparken tabiki firmalarca beklenen sonuç tüketici tepkilerinin fazla olmasıdır. Tüketici tepkilerini özellikle sosyal medya sitelerinde kullanılan beğeni, yeniden paylaşım veya yorum şeklinde ölçümleyebilmektedirler. Fakat firmalar yaptıkları paylaşımların içeriklerine göre niceliksel olarak ne kadar farklılık gösteren tepkiler aldıklarını doğrudan ölçümleyememektedirler. Özellikle paylaşımlarının içeriğinde bulunan video, link, resim, gif gibi özelliklerin bulunması, paylaşımın karakter uzunluğunun ne olacağı, hangi gün ve saatte paylaşım yapılmasının daha çok dikkatini çekip tepki vereceklerini doğrudan söylemeleri pek mümkün olamamaktadır. Bunun için pazarlama uzmanlarının yapacakları detaylı araştırmalara ihtiyaçları bulunmaktadır. Bu araştırmalar neticesinde sosyal medya üzerinden yapacakları iletişim stratejilerini daha etkili ve verimli bir şekilde oluşturabileceklerdir.Bu tezin ilk kısmında seçilen beş yüksek teknoloji markasının yeni ürün lansmanlarında resmi Twitter hesaplarından yapmış oldukları paylaşımların içerik ve özelliklerinin kullanıcılar üzerindeki etkisinin bir regresyon modeli oluşturularak istatistiksel analizi yapılmıştır. Buradan elde edilen sonuçlarla farklı markaların paylaşımlarının yüksek etki sağlaması için içeriğinin ve özelliklerinin nasıl olması gerektiği detaylı bir şekilde bu tezde anlatılmaktadır.Yüksek teknoloji ürünlerinin özellikle yeni ürün lansmanlarında farklı inovatif ürün özellikleri taşıması gerekmektedir. Çünkü bir önceki modelle farklılık yaratıp tüketicilerin yeni ürünle ilgilenmesini ve satın almasını sağlamaya çalışmaktadırlar. Bu nedenle özellikle yüksek teknoloji ürünlerinin hem ürün kategorik ürün özelliği hem de fiyatı nedeniyle yüksek risk farktörleri içerdiği düşünüldüğünde tüketicilerin ürünü alıp kullanmaktan çekindikleri görülmektedir. Bu tezin ikinci kısmında seçilen artımsal ve radikal inovatif ürün özelliklerini markaların kendi paylaşımlarında kullanıp kullanılmadıkları kelime haritası metodu ile incelenip, sosyal medya kullanıcıları açısından bakıldığında ise bu seçilen inovatif ürün özelliklerine karşı tepkilerini, paylaşımlarında bahsedip bahsetmediklerini yine kelime haritası metodu ile inceleyip duygu analizi yöntemiyle de bunlara karşı tutumları araştırılmıştır.Tezin son kısmında ise yeni lansmanı yapılan ürünü alıp kullanan kişilerin firmalar ile etkileşimde bulunup bulunmadıkları incelenerek özellikle seçilen inovatif ürün özellikleri özelinde markaların çevrimiçi yardım masalarına şikayette bulunup bulunmadıkları incelenmiştir. Burada yapılan etkileşimin derecesi arttıkça müşterilerin duygularının nasıl değiştiği araştırılmıştır. | |
dc.description.abstract | Internet users are growing by 7% per year, active social media users by 13%, and active social media users via mobile phones by 14% per year (We Are Social, 2018). Many businesses realize this potential in digital platforms and invest in digital platforms and create digital marketing strategies. In order to be able to do this efficiently, large data in social media needs to be acquired and analyzed first, and expert opinions are needed to interpret these analysis results very well and then to form much more efficient marketing strategies. Businesses actively use their social media accounts in accordance with the marketing strategies they create. When they share their post, they expect to have excessive consumer reactions. Consumer reactions can be measured in terms of like, share or comment, especially in social media platforms. But firms can not directly measure how much response they will have when they change the content of their posts. Especially, it is not possible to guess the features such as video, link, picture, gif in the content of the shares, character length of the share, and the day and the time of the posts will be more effective. Therefore conpanies need to have marketing specialists' opinion and overview in order to explore this phenomenon. As a result of these researches, they will be able to create communication strategies via social media more effectively and efficiently.In the first part of this thesis, detailed analysis of the effects of the contents and features of the posts they have made via their official Twitter accounts during the new product launches for the five selected high-tech brands. I conduct a regression model in order to determine the effects of the content features on the Twitter users. In this thesis, the results of the first part will give a managerial overview in order to generate an effective social marketing strategies.High-tech products, especially new products, need to carry different innovative product features. Because they are trying to make a difference with the previous model and make consumers to buy new products. For this reason, it is seen that consumers avoid to buy and use the new product, especially considering that high-tech products contain high risk factors due to product category and their price. In the second part of this thesis, it is examined whether the name of selected incremental and radicalinnovative product features are used by the brands in their post by the word cloud method and whether social media users use the name of these innovative product features in their posts.In the last part of the thesis, it was investigated whether the customers who bought and used the newly launched product interacted with the companies' help desk and the level of their engagements. Additionaly, it has been researched how the emotions of the customers change as the degree of interaction is increased. | en_US |
dc.language | Turkish | |
dc.language.iso | tr | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights | Attribution 4.0 United States | tr_TR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.subject | İşletme | tr_TR |
dc.subject | Business Administration | en_US |
dc.title | Sosyal medya paylaşımlarının ı̇çerı̇k etkı̇sı̇ ve bu paylaşımlara olan tüketı̇cı̇ tepkı̇sı̇nı̇n metı̇n madencı̇lı̇ğı̇ metodu ı̇le analı̇zı̇ | |
dc.title.alternative | The impact of social media posts' contents and analysis of consumer response to these posts by text mining method | |
dc.type | doctoralThesis | |
dc.date.updated | 2020-08-06 | |
dc.contributor.department | İşletme Ana Bilim Dalı | |
dc.subject.ytm | Marketing | |
dc.subject.ytm | Digital marketing | |
dc.subject.ytm | İnnovation | |
dc.subject.ytm | Text mining | |
dc.subject.ytm | Sentiment analysis | |
dc.subject.ytm | Social media | |
dc.identifier.yokid | 10208234 | |
dc.publisher.institute | Sosyal Bilimler Enstitüsü | |
dc.publisher.university | İSTANBUL OKAN ÜNİVERSİTESİ | |
dc.identifier.thesisid | 532367 | |
dc.description.pages | 207 | |
dc.publisher.discipline | İşletme Bilim Dalı |