Perakende e-ticarette sezgisel bulanık AHP ve TOPSIS yöntemleri ile strateji seçimi
Strategy selection with intuitionistic fuzzy AHP and TOPSISmethods in retail e-commerce
- Tez No: 706358
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN YAZICIOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sezgisel belirtisiz kümeler, Çok kriterli karar verme, Intuitionistic fuzzy sets, Multi criteria decision making
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Perakende e-ticaret yıllar itibariyle önemini artırmaktadır. Perakende e-ticarete tüketicinin ilgisinin yanında bu alana yatırım yapmak isteyenlerin ilgisi de artmaktadır. Artan ilgi yoğun rekabete işaret etmektedir. Yoğun rekabette doğru rekabet stratejisinin seçilmesini daha da önemli hale getirmektedir. Bu çalışma, perakende e-ticarette başarılı olmak için doğru rekabet stratejisinin seçilmesi amacıyla AHP ve TOPSIS yöntemlerini kullanmaktadır. Karar vericilerin tereddütlerini de dikkate alması nedeniyle sezgisel bulanık kümeler yöntemde değerlendirilmiştir. Anket yardımıyla dilsel ifadelere dayanan uzman görüşleri toplanmıştır. Toplanan veriler sezgisel bulanık AHP ve TOPSIS yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Modelde kullanılan kriter ve alt kriterler için literatür taraması yapılmış ve uzman görüşü ile de son hali oluşturulmuştur. Rekabet stratejisi alternatifleri maliyet liderliği, farklılaşma ve odaklanma stratejileri olarak belirlenmiştir. Çalışma sonucuna göre rekabet strateji tercihleri farklılaşma, odaklanma ve maliyet liderliği şeklinde sıralanmıştır.
Özet (Çeviri)
Retail e-commerce increases its importance over the years. Both the interest of the consumer and those who want to invest in this field are increasing. Increasing interest indicates intense competition. It makes it more important to choose the right competitive strategy in intense competition. This study uses AHP and TOPSIS methods to choose the right competitive strategy for retail e-commerce. Intuitionistic fuzzy sets were evaluated in the method to take the hesitations of decision-makers into account. Expert opinions based on linguistic expressions were collected with the help of the questionnaire. The collected data were evaluated using intuitionistic fuzzy AHP and TOPSIS methods. The criteria and sub-criteria used in the model were created with the literature study, and the final form was formed with the expert opinion. Competition strategy alternatives are determined as cost leadership, differentiation, and focus Competitive strategies list as differentiation, focus, and cost leadership.
Benzer Tezler
- A mathematical model and two-stage heuristic for the container stowage planning problem with stability parameters
Stabilite parametreli konteyner istifleme planı için matematiksel ve iki aşamalı sezgisel model
MEVLÜT SAVAŞ BİLİCAN
Doktora
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN EVREN
- Main factors driving customer loyalty in e-commerce marketing based on apparel retail market
Giyim perakende pazarında e-ticarette tüketici sadakatini tetikleyen temel faktörler
SEMİH ERCAN ORÇEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
İşletmeBahçeşehir Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR ÇENGEL
- Süpermarketler açısından e-ticarette itibarın sürdürülebilirliği üzerine bir araştırma
A survey on the sustainability of reputation in e-commerce for supermarkets
SEDA MUTLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Halkla İlişkilerSakarya ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Reklamcılık Ana Bilim Dalı
DOÇ. CENGİZ ERDAL
- Türkiye e-ticaret perakende sektöründe bir başarı faktörü olarak; iade yönetimi
E-commerce in return management as a success factor in Turkey
GİZEM BERKDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM
- Makine öğrenmesi ile e-ticarette müşteri kaybı tahmini
Customer churn prediction in e-commerce using machine learning
HACI ASLAN ÇAKIRDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SABAHATTİN KEREM AYTULUN