Imported Automobile Sales Estimation in France: Facebook Brand Pages’ Data Analysis with Decision Tree Regression

The automobile industry has an important role in the global economy. And Turkey is seeking to be a car manufacturer with its own brand. In order to be successful in the international market, businesses are trying to increase sales by establishing/maintaining a healthy relationship with consumers. Social media is the ideal platform for this communication. Businesses can review reaction of consumers by setting up a Facebook Brand Page. These interactions generate an online consumer engagement. Businesses are able to estimate sales figures with the feedback from gathered data. The aim of study is to estimate the sales of a non-local car brand in a wide market. France is chosen because the 7th largest car market and 45% of its population use social media. The most imported car in France is Volkswagen. Using the Decision Tree Regression, the 6-year data (2012-2017) from the Volkswagen Facebook brand page was analysed. In the test data, it has seen a strong correlation between the real value and the estimated one with 79% and the mean absolute percentage error is 9.3%. As a result, automotive businesses interactions with consumers via social media is considered to have a positive impact on their exports to France.

Keywords: Automobile Industry, Social Media, Online Consumer Engagement, Decision Tree Regression, Sales Estimation

Topal, İ. (2020). Imported Automobile Sales Estimation in France: Facebook Brand Pages’ Data Analysis with Decision Tree Regression. In 2 nd International Congress on Multidisciplinary Social Sciences (p. 144). Ankara/Türkiye: Bidge.

For presentation click here.

Elektronik Ağızdan Ağıza İletişim Motivasyon Faktörleri

Günümüzde sosyal medya üzerinden gerçekleştirilen elektronik ağızdan ağıza iletişimin (E-AAİ), tüketicilerin tutum ve davranışlarında güçlü etkisi olduğu bilinmektedir. İşletmelerde, E-AAİ’i doğru şekilde yönlendirerek tüketicilerle sağlıklı ilişkiler kurma, müşteri sadakati yaratma, marka farkındalığı oluşturma, satın alma niyeti geliştirme gibi stratejik avantajlar elde edebilmektedirler. Bu çalışmayla, işletmelerin amaçlarına ulaşmalarında yüksek önemi bulunan tüketici E-AAİ motivasyon faktörlerinin E-AAİ davranışları olan görüş arama, görüş iletme ve görüş belirtmeye etkisi belirlenmeye çalışılmıştır.

 

Çalışmada, sosyal medya, ağızdan ağıza iletişim (AAİ) ve motivasyon faktörleri hakkında detaylı literatür incelemesi yapılmıştır. Test edilecek motivasyon faktörleri “diğergamlık”, “kendini geliştirme”, “şirkete yardım”, “içerik ilgilenimi”, “ekonomik teşvik” ve “sosyal faydalar” olarak belirlenmiştir. Aynı zamanda literatürdeki çalışmalardan farklı olarak E-AAİ davranışları “görüş arama”, “görüş iletme” ve “görüş belirtme” olarak tespit edilmiştir. Çalışma, sosyal medyanın genelini temsil ettiği kabul edilen sosyal ağ sitesi olan Facebook üzerine yapılmıştır. Veri toplama aracı olan anket, çevrimiçi olarak yayınlanmış ve Facebook kullanıcı gruplarında yapılan paylaşımlarla katılım sağlanmıştır. Geçerli bulunan 512 katılımcının verilerine faktör analizi, t-testi, ANOVA testi ve regresyon analizi uygulanmıştır. Faktör analizi neticesinde “kendini geliştirme”, “şirkete yardım” ifadelerinin tek faktörde birleşmesi nedeniyle bu motivatörler “kendini gösterme” adı altında incelenmiştir.

Analizlerin neticesinde, katılımcıların demografik bilgileri ve sosyal medya kullanım yoğunlukları çeşitli E-AAİ motivasyonları ve davranışlarında farklılıklara sebep olduğu görülmüştür. Bununla birlikte, görüş aramada; diğergamlık, kendini gösterme, içerik ilgilenimi, görüş iletmede diğergamlık, kendini gösterme, ekonomik teşvik; görüş belirtmede; diğergamlık, kendini gösterme, sosyal faydaların etkili olduğu görülmüştür. Çalışmanın sonuç bölümünde işletmeler ve gelecek çalışmalar için gerçek verilere dayalı örneklerle birlikte çıkarımlarda bulunulmuştur.

Çalışmanın tamamı için tıklayınız.

Dikkat aşağıdaki tablo uyarlamadır intihal olmaması için yukarıdaki çalışmayı kaynak gösteriniz.

Topal, İ. (2017). Elektronik Ağızdan Ağıza İletişimde Kullanıcı Motivasyonları ve Davranış İlişkileri: Facebook Örneği. Sakarya Üniversitesi.

Tablo 16. AAİ ve E-AAİ Çalışmalarının Faydalar Boyutunda İncelenmesi

Fayda*	Dichter (1966)	Engel, Blackwell ve Miniard (1993)	Sundaram, Mitra ve Webster (1998)	Hennig-Thurau vd. (2004)
Odakla İlgili	Diğerlerine İlgilenim	Diğerleriyle İlgilenme	–                      Özgecilik (Pozitif)–                      Özgecilik (Negatif) –                 Şirkete Yardımcı Olma	Diğer Tüketicilerle İlgilenmeŞirkete Yardım Sosyal Faydalar
Tüketim	Ürün İlgilenimi	İlgilenim	Ürün İlgilenimiÖneri Arama	Tavsiye Arayışı
Onaylayıcı	Kişisel İlgilenim	Kişisel Gelişim	Kendini Geliştirme	Dışa Dönüklük /Pozitif Kendini GeliştirmeEkonomik Teşvik
Moderatörle İlgili				Platform Yardımı
Homeostaz		Uyumsuzluk Azaltma	Endişenin Azaltılmasıİntikam	Negatif Duygulardan Uzaklaşma
İçerikle İlgili	Mesaj İlgilenimi	Mesajı Eğlenceli Bulma

Kaynak: *Balasubramanian, S., ve Mahajan, V. (2001). The Economic Leverage Of The Virtual Community. International Journal of Electronic Commerce, 5(3), 103-138, s.125; Hennig‐Thurau, T., Gwinner, K. P., Walsh, G. ve Gremler, D. D. (2004). Electronic Word‐Of‐Mouth Via Consumer‐Opinion Platforms: What Motivates Consumers To Articulate Themselves On The Internet? Journal Of Interactive Marketing, 18(1), 38-52,s.46’dan uyarlanmıştır.

Google Aramalarıyla Araba Satışı Tahmin Edilebilir mi?

Tüketiciler özellikle ürün veya hizmet satın alma davranışında bulunurken bilgi alma, değerlendirme aşamalarında sıklıkla internete başvurmaktadırlar. Özellikle beğenmeli ürünlerde, fiyatının kolayda ürünlere göre nispeten fazla olması ve elde edilen faydanın uzun sürmesi gibi nedenlerle tüketicilerce bilgi arayışı ve karşılaştırma daha fazla olmaktadır. Beğenmeli ürünler kategorisinde yer alan otomobilin, teknik özelliklerinin de fazla olması nedeniyle tüketicilerce internet aramalarına konu olması muhtemeldir.

Aynı zamanda otomotiv tüketiciler kadar ekonomiye ve diğer sektörlere de etkisi olan önemli bir sektördür. Otomotiv sektörünün satışlarına yönelik yapılacak başarılı tahminlemenin birçok alana etkisi olabilecektir. Tahminlemenin internet arama verileri ile başarılı şekilde gerçekleşmesi kişisel bilgi olmaması, kolay erişilebilir, tutarlı olması ve tüm sektörü kapsayabilmesi yönlerinden avantaj sağlamaktadır.

Yazında çeşitli sektörlerde ve ülkelerde internet arama verileri ile kullanılarak yapılmış çalışmalar olmakla birlikte olumlu/olumsuz sonuçlar alındığı görülmüştür. Bu çalışma, Türkiye’de Ocak 2010- Kasım 2019 tarih aralığını kapsamaktadır. Satışların %75’ini oluşturan en fazla satışa sahip binek otomobil ve hafif ticari araç satışı yapan 10 markanın verileri dikkat alınmıştır. İnternet arama verileri Google Trends satış verileri Otomotiv Distribütörleri Derneği raporlarından alınmıştır. Analizlerde destek vektör regresyonu, karar ağaçları regresyonu, yapay sinir ağları ile birlikte çıkan sonuçlara dayalı olarak topluluk regresyonu kullanılmıştır. Topluluk regresyonu ile analiz sonuçlarında korelasyon %1-%23, ortalama mutlak yüzde hata değeri ise %2-%41 arasında geliştirilmiştir. Sonuç olarak çalışma, %90 korelasyon ile çok yüksek ilişkili ve %20,84 ortalama mutlak yüzde hata ile modellenmiştir.

Çalışma ile internet arama verileri ile otomotiv sektörüne yönelik başarılı tahminleme yapılmasının mümkün olduğu görülmüştür. Çalışmanın yazına yaptığı katkının yanında satış ve pazarlama sorumlularınca kullanılabilecek bir yöntem sunduğu değerlendirilmektedir.

Çalışmanın tamamı için İnternet Arama Verileri Ve Topluluk Regresyonuyla Satış Tahminlemesi

Anahtar Kelimeler : İnternet Arama Motoru, Google Trends, Otomobil Sektörü, Topluluk Regresyonu

 

Gençlerin Instagram’a Girme Sebepleri

Sosyal medya, iletişim teknolojisindeki gelişmelerle birlikte tüketiciler ve markalar arasında belirgin şekilde ön plana çıkan iletişim ve etkileşim aracı olmuştur. Pazarlama karar vericileri, tüketicilerle iletişim kurmada sosyal medya platformlarına giderek daha fazla önem vermektedir. Sosyal medya platformları markalar hakkında tüketicilerin kendi aralarındaki iletişimde de elektronik ağızdan ağıza iletişim aracılığıyla yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu durum sosyal medyada markaların başarılı bir şekilde yönetilmesi açısından elektronik ağızdan ağıza iletişime tüketici katılımının incelenmesini kritik hale getirmektedir. Bu çalışmanın amacı, Y kuşağı tüketicilerin popüler sosyal medya platformlarından biri olan Instagram’da elektronik ağızdan ağıza iletişime katılımının belirleyicilerini incelemek ve bu faktörlerin elektronik ağızdan ağıza iletişim davranışı üzerindeki etkisini analiz etmektir. Çalışma, tanımlayıcı araştırma tasarımı kapsamında yürütülmüştür. Gerekli veriler Marmara Bölgesinde yer alan üç farklı devlet üniversitesinin öğrencileri arasından kolayda örnekleme yöntemi ile belirlenmiş, 274 katılımcıdan anket kullanılarak toplanmıştır. Hipotezler faktör ve regresyon analizi kullanılarak test edilmiştir. Sonuçlar, analiz edilen yapılar ara sında anlamlı etki bulunan on iki hipotezden yedisini desteklemektedir. Ödül arama, bilgi arama, eğlence arama ve sosyal etkileşim arama motivasyonlarının, Instagram’da e-WOM’a katılımı farklı boyutlarda etkilediği görülmüştür.

Çalışmanın Bilimsel Adı: Y Kuşağının Elektronik Ağızdan Ağıza İletişime Katılımının Belirleyicileri: Instagram Örneği

Çalışmanın tamamı için tıklayınız.

Antecedents of Y Generation’s Engagement In Electronic Word Of Mouth Communication (E-Wom): The Case Of Instagram

With the developments in communication technology, social media has become an apparent tool of communication and interaction among consumers and brands. Marketing decision makers are increasingly attaching importance to social media in communicating with consumers. Social media is also widely used in the communication between brands and consumers through electronic word of mouth communication. This makes it critical to examine the engagement of electronic word of mouth communication in the successful management of brands. The aim of this study is to examine the factors determining the engagement of generation Y consumers in electronic word of mouth communication in Instagram, one of the popular social media, and to analyze the effect of these factors on electronic word of mouth communication behavior. The study was conducted within the scope of descriptive research design. Necessary data were collected by using questionnaire among 274 students selected convenience sampling method by students from three different state universities in Marmara Region. Hypotheses were tested using factor and regression analysis. The results support seven of the twelve hypotheses with significant relationships between the analyzed structures. It was seen that motivations of incentive seeking, information seeking, entertainment seeking, and social interaction seeking affected participation in e–WOM in Instagram in different dimensions.

Click for full research paper.

Online Satınalma / Online Purchasing

Summary of Research Paper:

It is very difficult to estimate consumer behavior due to different variables. There are also differences between the online consumer and the traditional ones. While there are studies for the prediction of purchasing behavior of online consumers, there is need for further studies with larger data including different features. Large data is difficult to obtain due to restrictions on private information and causes the analysis systems run for a long time. So, in this study, it is aimed to create a meaningful rule by estimating the purchasing behavior of online consumers with fewer data. After selecting the Fisher Score feature in a current and open database, training and test data were determined with K fold and a rule was created with Decision Tree. As a result, it can be suggested that it is possible to determine the purchasing behavior of online consumers with high accuracy by using a single feature.

Click for full research.

Araştırma Makalesinin Özeti:

Tüketici davranışlarını tahmin etmek çok fazla değişkene bağlı olması nedeniyle oldukça zordur. Aynı zamanda çevrimiçi tüketiciyle geleneksel tüketici arasında farklılıklar bulunmaktadır. Online tüketicilerin satın alma davranışını tahmine yönelik bir süredir çalışmalar olmakla birlikte çok sayıda özelliğe sahip büyük verilere ihtiyaç duyulmaktadır. Büyük verilerin, kişisel bilgilere yönelik kısıtlamalar nedeniyle elde edilmesi zor olmakta ve analiz sistemlerini uzun süre çalışmasına sebep olmaktadır. Bu bağlamda, çalışmada online tüketicilerin satın alma davranışını daha az veriyle tahmin
ederek anlamlı bir kural oluşturmak amaçlanmıştır. Güncel ve açık bir veri tabanında Fisher skor özellik seçme yapıldıktan sonra K fold ile eğitim ve test verileri belirlenerek karar ağacı ile kural oluşturulmuştur. Sonuç olarak tek bir özellik kullanılarak çevrimiçi tüketicinin satın alma davranışının yüksek doğruluk oranıyla tespitinin mümkün olduğu görülmüştür.

Araştırmanın tamamı için tıklayınız.