Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 3, Sayı: 12, Haziran 2015, s. 278-295 Elif ACAR1 Harun SÖNMEZ2 KONJOİNT ANALİZİ VE GENÇ KADIN TÜKETİCİLERİN HAZIR GİYİM MAĞAZA TERCİHLERİNİ ETKİLEYEN UNSURLARIN İNCELENMESİ Özet Bu çalışmada, giyim sektörü açısından önemli bir tüketici grubu olan genç kadın tüketicilerin günlük hazır giyim alışverişlerinde perakende mağaza tercihine yönelik tutumlarının ortaya çıkarılması için pazarlama araştırması yapılmaktadır. Çalışmada öncelikle son yıllarda pazarlama araştırmalarında oldukça yaygın kullanılan Konjoint Analizi yönteminin teorik yapısı ve aşamaları tanımlanmaktadır. Daha sonra, mağaza seçimini etkileyen marka, kampanya, konum, hizmet seviyesi, ortam şartları, ürün çeşitliliği ve kat sayısı gibi önemli özellikler belirlenerek, hedef tüketici tercihinde bu mağaza özelliklerinin ne ölçüde önemli olduğunu belirlemek için Konjoint anketi vasıtasıyla Konjoint analizi uygulanmıştır. Son olarak, Konjoint analizinden elde edilen sayısal sonuçlar yorumlanmıştır. Araştırma sonuçları ile Türk giyim sektöründeki işletmelere hedef tüketici gurubuna yönelik pazarlama stratejileri geliştirmeleri için yardımcı bilgiler sağlanmıştır. Anahtar Kelimeler: Giyim Sektörü, Mağaza Tercihi, Genç Kadın Tüketici, Konjoint Analizi. CONJOINT ANALYSIS AND EXAMINING THE FACTORS AFFECTING CLOTHING STORE PREFERENCES OF YOUNG WOMEN CONSUMERS Abstract In this study, a marketing research is conducted to reveal attitudes towards the store preferences of young women consumers who are among important consumer 1 Dr., İşletme-Sayısal Yöntemler ABD., [email protected] 2 Doç. Dr., Anadolu Üniversitesi, Açıköğretim Fakültesi, [email protected] 279 Konjoint Analizi ve Genç Kadın Tüketicilerin Hazir Giyim Mağaza Tercihlerini Etkileyen Unsurların İncelenmesi groups for clothing sector in daily clothing shopping. In the study, firstly the theoretical structure and stages of the Conjoint Analysis Method which is used widely in marketing researchs especially in rec ent years is defined. Then, some features like brand, campaign, location, service level, environmental conditions, product variety and number of floors that affect the clothing store choices of the target consumers are determined and the Conjoint Analysis Method is performed to determine to what extent the features of the stores are important in consumers preferences by a conjoint survey. Finally, numerical results obtained from conjoint analysis are interpreted. Helpful information will be provided in order to develop marketing strategies for their target consumer groups to the companies in the Turkish Clothing sector with the research results. Key Words: Clothing Industry, Store Preferences, Young Women Consumer, Conjoint Analysis. 1. GİRİŞ Günümüzde her alanda olduğu gibi hazır giyim perakendecilik alanında da önemli değişimler yaşanmaktadır. Rekabetin giderek yoğunlaştığı ve zorlaştığı hazır giyim sektörü perakende mağazacılıkta, pazarlama teknolojisi acısından, birim alandan daha fazla verim alınması, ürün, marka ve hizmet hattı politikalarında ciddi gelişmeleri gündeme getirmiştir. Hazır giyim Türkiye’de en geniş pazar payı olan piyasalardan birisidir. Çok geniş bir kesime hitap eden bu piyasada aynı perakende mağazalarında bile ürün olanakları, renk, tarz, çeşit, fiyat düzeyi, sunum, çevre ve mağaza düzeni acısından homojen bir yapı sergilenmesine rağmen tüketicilerin mağaza tercihleri farklılaşmaktadır ve mağazalardan farklı verimler elde edilmektedir. Bir satış noktasını tercih eden tüketicinin yönelim nedeni, ilgili satış noktasından duyulan memnuniyet ya da bir diğer satış noktasından kaynaklanan memnuniyetsizlik ile açıklanabilir. Tüketicinin mağaza secim kararını etkileyen çok sayıda faktörden söz edilebilir. Mağaza seçim davranışı, ürün ya da marka seçim davranışı gibi karar verme aşamalarından geçerek oluşmaktadır. Tüketiciye ilişkin sosyal ve kişisel güdüler mağaza ve mağaza içi özelliklerle birlikte mağaza seçimini belirlemektedir. Tüketicilerin mağaza tercihlerinde hangi özelliklerin etkili olduğu birçok çalışmaya konu olmuştur, mağaza özellikleri ile mağaza tercihi arasındaki ilişki göreceli olarak oldukça fazla dikkat çekmiştir. Her ne kadar bazı farklılıklar gözlense de literatürde tüketicilerin mağaza tercih kararlarını etkileyen özelliklerde belli baslı unsurların ön plana çıktığı gözükmektedir. Bunlar arasında fiyat, marka imajı, mağaza tasarımı, sunulan ürünler, kuruluş yeri, ilgili atmosfer ve personel hizmet kalitesi, satış ekibi, mağaza içi iletişim unsurları sayılabilmektedir (Polat ve Külter, 2007; Şahinoğlu ve Yıldırım, 2011; İri ve İnal, 2011). Tüketici nüfusunun büyük bir bölümünü oluşturan gençler son yıllarda daha bilinçli alışverişler yapmaya daha seçici davranmaya başlamışlardır (Armağan ve Taşdelen, 2012:86). Tüm dünyada ve özellikle genç nüfusa sahip Türkiye’ de genç tüketiciler hazır giyim üretici ve satıcılarının en önemli hedef kitlelerini oluşturmaktadır (Okur, 2001: 64). Kadınlar ise, pazarlamacılar için hep cazip bir tüketici grubu olmuştur. Yapılan araştırmalar her ürünün The Journal of Academic Social Science Yıl: 3, Sayı: 12, Haziran 2015, s. 278-295 Elif Acar – Harun Sönmez 280 %80’ini kadınların satın aldığını göstermektedir (Özbucak ve Duman, 2011: 84). Kadınlar, satın alma kararlarında erkeklere göre daha fazla detaycıdırlar ve daha yüksek marka sadakatine sahiptirler. Bu sebeple kadın tüketicilerin erkek tüketicilerden farklı tüketim davranışları gösterdiğini bilmek girişimciler ve yöneticiler için işlerinde daha yüksek başarıyı yakalamada ipuçları verebilecektir (Özbucak ve Duman, 2011: 84-86). Giyim sektöründeki işletmeler değişen tüketici profilinden, tüketicilerin satın alma davranışlarından ve tutumlarından fazlasıyla etkilenmektedirler. Bu etkilenme sürecinde işletmelerin, hedef kitlelerini daha iyi tanımak adına tüketicilerin mağaza özelliklerinden nasıl etkilendiğini öğrenmek için çeşitli araştırmalar yaparak tüketici odaklı pazarlama stratejilerini gerçekleştirmeleri gerekmektedir. Konjoint Analizi (KA) yöntemi, alternatif ürün veya hizmetler için tüketici tercihlerini belirlemede pazarlama araştırmalarında yaygın olarak kullanılmaktadır (Dağhan ve Seferoğlu, 2012: 17). Tüm bu sebeplerle, bu çalışmada genç kadın tüketicilerin günlük giyim alışverişlerinde mağaza seçim kararlarında mağaza özelliklerinin önemsenme düzeyleri araştırılmıştır. Tekstil giyim satışı ile ilgili özel mağazalar araştırma kapsamında alınmıştır. Genç kadınların günlük giyim alışverişi için mağaza seçiminde dikkate aldıkları özellikleri ve bu özelliklere verdikleri önem derecelerini belirlemek için mağaza özelliklerine ilişkin değişkenlerin mağaza seçimindeki etkileri Konjoint Analizi yöntemiyle araştırılmıştır. Çalışmanın öncelikli hedefi Konjoint Analizi yöntemini teknik yönleri ile tanıtmak ve yukarıda bahsedilen pazarlama araştırması çalışması ile yöntemin arkasındaki fikri canlandırmaktır. Çalışmada öncelikle KA modelinin teorik yapısı ve aşamaları sunulmuştur, daha sonra belirlenen pazarlama araştırması çerçevesinde bu aşamaların uygulanması sunulmuştur. Konjoint analizinden elde edilen sayısal sonuçlar yorumlanmıştır ve bu bulgular vasıtasıyla konu ile ilgili pazarlama stratejileri geliştirilmiştir. 2. YÖNTEM Konjoint Analizi, tüketicilerin bir ürünü yada hizmeti tercih etme nedenlerini ölçen çok değişkenli istatistiksel bir modeldir (Şen ve Çemrek, 2004). Konjoint Analizine ayrıca “İlişkilendirme Analizi” de denilmektedir (Sönmez, 2001:3). KA, pazar araştırmacılarının başarılı ürünleri/hizmetleri daha etkin bir biçimde tasarlayabilmeleri, fiyatlandırabilmeleri ve pazarlayabilmeleri için müşterilerin tercihlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olur. Ayrıca işletmelerin, hedef pazarın en çok önemsediği özelliklere ve özniteliklere sahip ürünleri tasarlayabilmeleri için müşterinin karar alma sürecini modellemelerini sağlar (IBM, 2015). KA, insanlara soru sorarak farklı özellik ve düzeyler içeren ürün, kavram, hizmetler (profiller) arasında seçim yaptırtır. KA yöntemi özünde, ürün özelliklerinin farklı düzeylerinin gösterildiği bir profil kümesi üzerinden tüketici tercihlerinin değerlendirilmesine dayanmaktadır. Bu kümedeki her bir profilde ürün özelliklerinin farklı düzeyleri yer almaktadır. Cevaplayıcılar bir profil ile ilgili değerlendirme yaptığında profilde yer alan özelliklerin düzeylerine göre bazı özellikler için diğerlerinden vazgeçmektedirler. Bu yöntemle, tüketicinin karar kriterleri belirlenerek tüketici için hangi özelliklerin önemli veya önemsiz olduğu, bu özellikler için hangi düzeylerin tüketici tarafından en çok veya en az tercih edildiği sorularına cevap bulunabilmektedir (Erdoğan, 2006; Hair, vd., 2010). Böylelikle işletmeler tüketici beklentilerini daha iyi karşılayan ürün yada hizmet sunabilmekte, pazar payı ve karlılıklarını en The Journal of Academic Social Science Yıl: 3, Sayı: 12, Haziran 2015, s. 278-295 281 Konjoint Analizi ve Genç Kadın Tüketicilerin Hazir Giyim Mağaza Tercihlerini Etkileyen Unsurların İncelenmesi doğru şekilde tahmin edebilmektedir. KA, ayrıca simülasyon yetenekleri sayesinde pazarlama araştırması maliyetlerinin düşürülmesini sağlamaktadır (Çoruh, 2011: 80). 2.1. Konjoint Modelinin Teorik Yapısı KA’de tüketici tercih yapısı ve seçim davranışlarının analizi Lancaster’ın 1971’deki araştırması olan fayda teorisine dayanarak geliştirilmiştir. Green ve Wind 1973’deki araştırmalarında tüketici tercih yapısı bilgisinin işlenmesinde çeşitli yaklaşımlar önermişlerdir. Bu yaklaşımlar arasında Toplamsal fayda modeli en iyi bilinen ve araştırmacılar tarafından en yaygın olarak kullanılan yaklaşımdır (Cattin ve Wittink, 1982). Toplamsal modelin varsayımına göre bir ürürün tüketicide yarattığı fayda, o ürünün özeliklerinin düzeylerinin ayrı ayrı kısmi faydalarının toplanmasıyla bulunabilmektedir (Huang ve Fu, 1993: 150). Toplamsal fayda modeli, her özelliğin çeşitli düzeyleri için farklı bir fayda değeri tanımlayan bir fayda fonksiyonunu yansıtmaktadır. Ürüne ait her özelliğin her düzeyinin tüketicinin tercihine olan katkısı, o özellik düzeyinin kısmi faydasi olarak nitelendirilir (Huang ve Fu, 1993: 150). Buna göre, Konjoint analizinde amaç; kısmi faydaların tahmin edilmesidir (Kuhfeld, 2010). Bu modelde, özelliğin en çok tercih edilen düzeyine büyük kısmi fayda değeri ve en az tercih edilen düzeyine küçük bir kısmi fayda değeri tahsis edilmiştir (Kuhfeld, 2010: 682). Konjoint Analizi yardımıyla nitel özellikler, nicel olarak karşılaştırılıp, matematiksel bir fonksiyon haline getirilmektedir. Bir ürüne ait özellik düzeyleri bağımsız değişkenler iken, o ürün için kişinin algıladığı fayda yada subjektif tercihi, bağımsız değişken olmaktadır (Green ve Srinivasan, 1978). Aşağıdaki denklemde kısmi faydalar betalardır (𝛽) ve parametreler ana etki temelli bir varyans modelinden tahminlenmektedir. 3 özellik için basit bağımlı toplamsal model olarak Konjoint analizi aşağıdaki denklemlerdeki gibi ifade edilebilir (Kuhfeld, 2010: 682); 𝑦 = 𝜇+𝛽 +𝛽 +𝛽 +𝜀 (1) 𝑖𝑗𝑘 1𝑖 2𝑗 3𝑘 𝑖𝑗𝑘 ∑𝛽 =∑𝛽 =∑𝛽 =0 (2) 1𝑖 2𝑗 3𝑘 𝑦 , belirli bir ürün için beklenen fayda, 𝜀 , hata terimi, 𝜇, tercih ortalaması ve özellik 𝑖𝑗𝑘 𝑖𝑗𝑘 düzeyleri için kısmi fayda katsayısı 𝛽’dır. Her özelliğin kısmi fayda toplamları sıfır olmalıdır (bakınız Denklem 2). Konjoint analizi hata terimini ve kayıp fonksiyonunu içerdiğinden istatistiksel bir modeldir (Kuhfeld, 2010: 682). Konjoint analizinde, bağımsız değişkenler genelde kategorik, sınıflayıcı (nominal) ölçekli, metrik olmayan verilerdir. Bağımlı değişken ise genelde sıralı (ordinal) ölçekli değerlerdir. Konjoint ölçümü her bir bağımsız değişkenin her düzeyi için sayısal değerler bulur ve eş zamanlı olarak bağımlı değişkenin puanlamasını bulur. Amaç, bağımlı değişkenin sıralama değerlerini özellik düzeyleri değerlerinin toplam değerine dönüştürmektir. Bu yüzden konjoint ölçümü sıralı verilerden aralıklı değişken türetmek için kullanılır (Kuhfeld, 2010: 682). Yani Konjoint Analizi ile bu sıralama sonuçlarından metrik kısmi faydalar elde etmek mümkündür. Bu kısmi faydaların toplamı bu nedenle metrik toplam faydayla sonuçlanmaktadır. Özetle Konjoint analizi sıralanmış veriler üzerinden tüm özellik düzeylerinin kısmi faydalarını (partworth-) belirlemek için kullanılır. Bu kısmi faydalar ile ürün profillerinin metrik toplam faydalarını ve özelliklerin metrik göreli önemlerini hesaplamak mümkündür. The Journal of Academic Social Science Yıl: 3, Sayı: 12, Haziran 2015, s. 278-295 Elif Acar – Harun Sönmez 282 Tercih fonksiyonu modeli Tüketiciler çoğu zaman bir ürünün tercih nedenlerinin atlında yatan etmenleri doğrudan dile getiremezler. Ürün özellikleri aslında memnuniyet kaynağıdır. Özelliklerin tüketici tercihlerini temsil etmesi için fonksiyonel bir formu belirtilmelidir. Bu fonksiyonel form, ürün özellikleri ve tüketici tercihlerinin bağlantısıdır ve Konjoint analizinde tercih modelleri olarak tanımlanır, ürün veya hizmetin seçimini etkileyebileceği düşünülen özellik düzeyleri ile o ürünün tercih edilmesi arasındaki ilişkinin yönünü belirlemek için kullanılan matematiksel fonksiyonlardır (Green ve Srinivasan, 1978). Tüketicinin gerçek tercih yapısı bu tercih fonksiyonu modelleri aracılığıyla tahmin edilebilir. Toplamsal fayda modeli çerçevesinde, deneye dayalı analizler için tercih fonksiyonunu temsil etmesi için kullanılan modeller; doğrusal model, ideal nokta modeli, kısmi değer (partworth) modelidir (Green ve Srinivasan, 1978). Doğrusal model; özellik düzeyleri ile tercih arasında doğrusal bir ilişki olduğu düşünüldüğünde kullanılmaktadır. Örneğin fiyat özelliği için; fiyat düzeyi için belirlenen düzeylerin değeri azaldıkça o ürüne tercihin de artacağı yönünde bir beklenti varsa kullanılır. İdeal nokta modelinde; ideal noktada tercih maksimumdur ve özellik düzeyi ideal noktasından uzaklaşıldıkça tercih puanında azalmalar olduğunu varsayar. Örneğin tat özelliği için en uygun bir düzey vardır. Kısmi değer modelinde ise; özelliğin her düzeyi bağımsız tek bir kısmi faydaya sahiptir. Bu fonksiyonda tercih/fayda puanının, düzeylerin fayda katsayısı değerlerinin toplamsal bir fonksiyonu olduğu varsayılır. Kısmi değer modelinin metrik ve metrik olmayan verilerle kullanılabilmesi ve çeşitli özellikler için farklı türlerdeki tercih fonksiyonlarını tanımlayabilmesi üç yöntem içinden en esnek olmasını sağlar (Huang ve Fu, 1993; Scholz, 2008). Kısmi değer modeli, diğer modellere kıyasla daha çok parametre tahmini gerektirir ancak yine de uygulamada en çok kullanılan en genel modeldir (Wedel ve Wagner, 2000). Bu çalışmada bu sebeple kısmi-değer (part-worth) modeli kullanılmıştır. Toplamsal model kısmi değer analizinin fonksiyonel formu; 𝑦 = ∑𝐽 ∑𝑀𝐽 𝛽 .𝑋 (3) 𝑘 𝑗=1 𝑚=1 𝑗𝑚 𝑗𝑚 𝑦 ; Cevaplayıcılardan k’inci ürün profili için tahminlenen toplam fayda, tercih 𝑘 derecelendirmesi, 𝛽 ; j özelliğinin m düzeyinin kısmi fayda değeri, 𝑗𝑚 1, eğer k’inci profilde j özelliğin m düzeyi varsa 𝑋 = { 𝑗𝑚 0, 𝑦𝑜𝑘𝑠𝑎 KA' nın temel amacı ürünün genel tercihine her bir özelliğin katkısı için çeşitli özellik düzeylerinin önemini (yani kısmı fayda) tahminlenmektir. Denklem 1'de ifade edildiği gibi, bir ürünün toplam faydasına her özelliğin katkısını tahmin etmek için Denklem 3 bir araç sağlamaktadır (Huang ve Fu, 1993). Özelliğin göreli önemi KA’de, özelliklerin kısmi fayda tahminlerine dayanarak özelliğin göreli önemi bulunabilir (Green ve Srinivasan, 1978). Tahmin yöntemiyle bulunan beta katsayılarından hareketle her bir özellik düzeyi için kısmi fayda değerleri ( ) değerleri elde edilir.  , j’inci jm jm özelliğin m ’inci düzeyinin seçilmesinin beklenen tercih puanında meydana getireceği artış ya The Journal of Academic Social Science Yıl: 3, Sayı: 12, Haziran 2015, s. 278-295 283 Konjoint Analizi ve Genç Kadın Tüketicilerin Hazir Giyim Mağaza Tercihlerini Etkileyen Unsurların İncelenmesi da azalış miktarıdır. Özelliğin göreli önem değerinin hesaplanması amacı için öncelikle özelliğin en düşük ve en yüksek kısmi fayda değerleri arasındaki fark hesaplanır. Her özellik için fayda aralığı [𝐼 = 𝑀𝑎𝑥−𝑀𝑖𝑛] hesaplanır. Y üksek bir fark değeri ilgili özelliğin 𝑗 𝑗𝑚 𝑗𝑚 düzeyinin değişmesinin toplam faydada anlamlı bir değişiklik yarattığı anlamına gelir (Orme, 2010). Özelliğin fayda aralıkları, fayda aralıkları toplamına bölünerek normalize edilir ve göreli önem değeri bulunur. Göreli önem fonksiyonel formu aşağıdaki gibidir; W, j’inci özelliğin j göreli önemini göstermektedir ve tüm özelliklerin göreli önem değerleri toplamı bire eşittir. 𝑊 = 𝐼𝑗 ve ∑𝐽 𝑊 = 1 (4) 𝑗 ∑𝐽𝑗=1𝐼𝑗 𝑗=1 𝑗 Aşağıdaki Tablo 1’de, örnek olması için veriler sunulmuştur, bu veriler Denklem 4’deki gibi hesaplanmıştır. Bu kişinin tercihinde markanın göreli önemi, %26.7, fiyatın %60 ve renk özelliğinin göreli önemi %13.3 olduğunu söyleyebiliriz. Tablo 1. Özelliklerin Göreli Önemi Özellik Düzey Kısmi Fayda Özellik Özellik fayda Önemi Aralığı Marka A 30 B 60 60-20=40 40/150=%26.7 C 20 Fiyat 50 TL 90 75TL 50 90-0=90 90/150=%60 100TL 0 Renk Kırmızı 20 Mavi 0 20-0=20 20/150=%13.3 Fayda Aralığı Toplamları 40+90+20=150 Kaynak: Orme, 2010: 80 2.2. KA’nın Aşamaları Özellik ve düzeylerin belirlenmesi Çalışma amacıyla ilgili olarak, tüketici tercihi belirlemeye çalışılan ürün, yer, kavram yada hizmet hakkındaki genel özellikleri ve özelliklerin sahip olduğu düzeyleri belirlemek gerekir. Konjoint analizinde en önemli husus özelliklerin ve düzeylerin doğru olarak tanımlanmasıdır. Araştırmacının konu ile ilgili bilgi ve tecrübeleri de bu özellik ve düzeylerin belirlenmesinde yol gösterici olabilir (Değerli, 2010: 18). Özelliklerin ve düzeylerin, tüm görüşmeciler tarafından aynı şekilde algılanabilmesine olanak sağlayacak biçimde, açık ifadelerle tanımlanmış olması gerekir. Özellikler birbirinden bağımsız olmalı, özellikler arasında korelasyon olmamalıdır (Hair, vd., 2010). Özelikler arasında korelasyon varsa bütün araştırma sonuçlarını değiştirmektedir. KA’da kullanılacak olan özellik ve düzey sayısının The Journal of Academic Social Science Yıl: 3, Sayı: 12, Haziran 2015, s. 278-295 Elif Acar – Harun Sönmez 284 belirlenmesi tüm analizin sonuçlarının istatistiksel etkinliği ve güvenilirliği açısından da önemlidir. Konjoint analizinde kullanılan özellik sayısı en az 2 olmak üzere genellikle 6 – 7 olup bu sayı 10 – 15’ e kadar artabilmektedir (Sönmez, 2001). Düzey sayısı ise genellikle en az 2 – en çok 5 arasında belirlenir (Değerli, 2010: 20). Sunum yönteminin seçimi/veri toplama Özellikler cevaplayıcıya bir anket aracılığıyla sunularak veri toplanır. Anket formunun hazırlanmasında üç yol vardır: Birincisi; her seferinde iki özelliğin göz önüne alındığı iki özellik aynı anda tekniği (Trade-off), ikincisi; tüm özelliklerin birlikte değerlendirildiği tam profil tekniği ve üçüncüsü ise diğer iki yaklaşımın karışımı biçiminde ortaya çıkan bileşen ya da ikili karşılaştırma tekniğidir (Green ve Srinivasan, 1978). Tam profil tekniği, yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu teknikte, ürün veya hizmete ait tüm özellikler ile bu özelliklerin düzeylerinin kombinasyonlarından oluşan alternatif profil kartları cevaplayıcılara sunmak üzere hazırlanır. 6-8 adet özellik olduğu durumda tam profil tekniği uygulanabilir (Sönmez, 2001). Özellik sayısı 6 ve daha fazla olduğunda diğer tekniklere göre tam profil tekniği cevaplayıcıların daha az sayıda karar ile karşılaşmasını sağlayarak daha iyi, gerçekçi ve esnek derecelendirme imkanı sunmaktadır (Wittink ve Cattin, 1989). Profil kartlarının tasarımı Araştırmanın amacına göre, ürün veya hizmetin özellik ve özellik düzeylerinin sayısının çokluğuna göre; tam faktöriyel tasarım ve azaltılmış tasarım olmak üzere iki adet model vardır (Dinç, 2010: 20). Ürün veya hizmete ait özellik sayısı ve bu özelliklerin düzeyleri çok fazla değilse, genellikle “Tam Faktöriyel Tasarım” kullanılmaktadır ve ürüne ait özellik ve düzeylerinin bütün kombinasyonları profillerde yer alır. Eğer özellik sayısı fazlaysa alternatiflerin değerlendirmesi zaman almaktadır, karmaşaya yol açmaktadır ve veri kalitesinin düşmesine neden olmaktadır. Bu sebeple “Azaltılmış Tasarım” kullanılarak mevcut profillerden bir örnek alt küme seçilmesi gerekir. İstatistiksel paket program vasıtasıyla kesirli faktöriyel deney düzeni ile ortogonal düzende, özellik ve düzey seçiminin birbirinden bağımsız olduğu varsayımı altında sadece ana etkilerin (özelliklerin) dikkate alındığı, düzeylerin etkisinin işleme katılmadığı bir düzenleme yapılır (Chen, 1992). Böylece olası deneme kombinasyonunun bir örneklemi üzerinden profil kartları tasarlanmaktadır. Tercih ölçümü Sunulan profil kartları için cevaplayıcılardan tercihlerini yani seçimlerini, puanlama, sıralama ve ikili karşılaştırma şeklinde belirtmeleri istenebilir. Bağımlı değişken için Trade off yaklaşımında sadece sıralayıcı ve sınıflayıcı ölçüm kullanılabilir (Green ve Srinivasan, 1978: 107–108). Bileşen karşılaştırma tekniğinde tercih ederim-etmem gibi cevaplar alınabilir, ikili (binary) ölçüm kullanılarak tercihler değerlendirilebilir. Tam profil yaklaşımında puanlama veya sıralama yapılabildiği için aralıklı, oransal ölçek ya da sıralayıcı ölçek kullanılabilir. The Journal of Academic Social Science Yıl: 3, Sayı: 12, Haziran 2015, s. 278-295 285 Konjoint Analizi ve Genç Kadın Tüketicilerin Hazir Giyim Mağaza Tercihlerini Etkileyen Unsurların İncelenmesi Tahmin tekniği seçimi Fayda katsayılarının bulunmasında bağımlı değişkenin sahip olduğu ölçek tipine göre tahmin tekniği seçilmektedir. Buna bağlı olarak metrik ve metrik olmayan ve olasılıklı teknikler olarak üçe ayrılır.  Bağımlı değişken için eşit aralıklı ve ora nsal ölçek kullanılmışsa metrik tekniklerden, çoklu regresyon seçilebilir.  Bağımlı değişken sıralayıcı ölçekle ölçülmüş ise sıra gösteren veri için geliştirilmiş varyans analizini gerektirir. Metrik olmayan bu teknikler için LINMAP ya da MONANOVA'ya dayanan algoritmalar geliştirilmiştir. MANANOVA, (kısmi değer analizi) parçalı fonksiyon için tercih edilirken, LINMAP ise ideal nokta fonksiyonu için uygun teknik olarak kullanılmaktadır (Dikici, 2006: 30). Sıralama gösteren tercih verileri için bu teknikler daha güvenilirdir fakat yönetimi güçtür bu sebeple pek çok çalışmada kısmi faydaları bulmak için, bu tekniklerden daha kolay olan ve benzer sonuçlar veren regresyon tekniği tercih edilmektedir (Vriens, vd., 1996).  Bağımlı değişken iki sonuçlu (binary/tercih ölçeği) tercih ederim – tercih etmem gibi değerler alıyorsa olasılıklı teknikler LOGIT ve PROBIT modelleri kullanılır. Sonuçların Değerlendirilmesi Kurulan Konjoint modelin geçerliliği araştırılırken, eşit aralıklı ölçek kullanılmışsa Pearson'un R ve sıralayıcı ölçek kullanılmışsa Kendall’ın Tau istatistiklerinden yararlanılmaktadır. Elde edilen ilişki katsayısı -1 ve 1 arasında değerler almaktadır. Gözlemlenen ve tahmin edilen tercihler arasındaki ilişkiyi veren bu katsayı ne kadar yüksek ise model o ölçüde geçerli olmaktadır. Günümüzde birçok bilgisayar programı hem değerlendirme tiplerini, hem ölçek seçimini hem de tercih fonksiyonu seçimini 3 ilişki tipinden (doğrusal, ideal nokta ve kısmi değer) herhangi birinin tahminini gerçekleştirebilmektedir. Genel olarak KA’nın adımları aşağıdaki Tablo 2’de sunulmuştur. Tablo 2. KA’nın Adımları Adım Teknikler Doğrusal model Tercih modeli İdeal nokta modeli Kısmi değer modeli Tradeoff Veri toplama Tam profil Bileşen karşılaştırma Tam Tasarım Profil Tasarımı Azaltılmış tasarım Puanlama Tercih ölçeği Sıralama Tercih Çoklu regresyon (metrik ) Tahmin Tekniği LINMAP, MONANOVA (metrik olmayan) Probit analizi Logit analizi (olasılıklı) Kaynak: Green ve Srinivasan, 1978. The Journal of Academic Social Science Yıl: 3, Sayı: 12, Haziran 2015, s. 278-295 Elif Acar – Harun Sönmez 286 Konjoint analizi çalışma prosedürleri Konjoint analizi genel olarak aşağıdaki çalışma prosedürlerine sahiptir.  Bir grup tüketici, ürün yada hizmetlerin bazı özelliklerini değerlendirirler.  Her profil ürün özelliklerinin farklı düzeylerinin bulunduğu kombinasyonudur.  Her bir cevaplayıcı kendi tercihlerini ifade eden bir tüketici olacaktır.  Her bir cevaplayıcının tercihlerine bakarak özelliklerin her düzeyinin göreli önemleri tahmin edilir. Buna kısmi fayda denir. Tahmin tekniğiyle kısmi faydalar bulunur.  Kısmi fayda katsayıları bir profilin toplam faydasını hesaplamada kullanılır. Deneyde olmayan fakat simülasyon yapılan farklı profiller için de uygulanır.  En yüksek toplam faydaya sahip profil optimum profil olur.  Düzeylerin kısmi fayda aralıklarının hesaplanmasıyla özelliğin bir ürünün toplam faydasında ne kadar fark yarattığına bakılarak özelliğin göreli önemi bulunur. 3. ANALİZ Çalışmadaki bu kısımda genç kadın tüketicilerin günlük hazır giyim alışverişlerinde mağaza tercihleri araştırılmıştır ve Konjoint analizi adımları aşağıdaki gibi uygulanmıştır. 3.1. Genç Kadın Tüketicilerin Hazır Giyim Mağaza Tercihlerini Etkileyen Özellikler ve Düzeyleri Mağaza seçimini etkileyen en önemli unsurlardan birisi, mağazanın konumudur. Mağazanın önünden geçen insan sayısı, içeri girme oranları gibi faktörler mağaza seçimini etkiler. Analizde bu özellik için üç düzey belirlenmiştir; mağazanın ‘alışveriş merkezinde’, ‘ana cadde üzerinde’ ve ‘sokak arasında’ olması müşteri tercihini nasıl etkileyeceği belirlenmeye çalışılmıştır. Diğer bir önemli özellik mağazada satılan ürünlerin tüketicinin sevdiği özel bir marka olması ya da herhangi bir marka olmasıdır. Bu özellik için de iki düzey belirlenmiştir; ‘özel, sevilen bir marka’ ve ‘herhangi bir marka’. Tanınmış markalar, marka değeriyle ilişkili, marka mesajını taşıyan bir vitrine sahip oldukları için mağaza vitrini özelliği analize dâhil edilmemiştir. Mağazadaki hizmet seviyesi o mağazanın tercih edilmesinde önemli bir paya sahiptir. Mağazaya girildiğinde karşılayan birinin olması, kasa elemanının güler yüzlülüğü, satış personelinin yardımcı olması, soyunma kabinlerinde yardım gibi özellikler hizmet seviyesini belirlemektedir. Hizmet seviyesi özelliği için cevaplayıcılardan genel bir değerlendirme istenerek, hizmet seviyesi ‘yüksek’ ve hizmet seviyesi ‘az’ olarak iki düzey belirlenmiştir. Mağaza planı, görsel ve işlevsel anlamda mağaza iç dizaynıdır. Mağaza planının iyi olması mağazanın seçimini etkiler. Koridorların geniş olması, reyonların fark edilebilir olması, ürünlere ait serilerin ve renklerin müşterinin kolay algılayabileceği şekilde olması mağaza planını belirlemektedir. Bu özellik için ‘aradığım ürünü kolay bulabiliyorum’ ve ‘aradığım ürünü kolay bulamıyorum’ olarak iki düzey belirlenmiştir. Önemli bir diğer özellik, mağazadaki çevre şartlarıdır. Mağazada çalan müzik, mağazanın temizliği, ışıklandırma, havalandırma ve ısı mağazanın tercihinde önemli etkenlerdir. Güzel The Journal of Academic Social Science Yıl: 3, Sayı: 12, Haziran 2015, s. 278-295 287 Konjoint Analizi ve Genç Kadın Tüketicilerin Hazir Giyim Mağaza Tercihlerini Etkileyen Unsurların İncelenmesi görünmeyi sağlayan bir ışık, satışların artmasına neden olacaktır, ya da müşteriler yazın sıcakta terleyerek giysi denemek istemeyeceklerdir. Cevaplayıcılardan bu etkenlerle ilgili genel bir değerlendirme yapmaları istenerek, mağaza atmosfer i özelliği için ‘iyi’ ve ‘kötü’ olarak iki düzey belirlenmiştir. Mağazada yapılan indirimler, kampanya lar ve promosyonlar satışları önemli ölçüde artırmaktadır. 3 al 2 öde veya 200 TL üzeri alışveriş yapanlara 50 TL hediye çeki verilir gibi promosyonlar mağaza seçimini etkiler. Bu özellik için, kampanya ‘var’ ve ‘yok’ olarak iki düzey belirlenmiştir. Mağazadaki kat sayısı müşteriler için önemli olabilmektedir. Müşteriler bazen bir kat yukarıya çıkmak istemeyebilirler. Bu özellik için de ‘tek katlı’ ve ‘birden fazla katlı’ olarak iki düzey belirlenmiştir. Mağazadaki ürün çeşitliliği, müşteriler açısından mağazanın tercih edilmesinde önemlidir. Ürün çeşitliliği özelliği için ‘ürün çeşitliliği az’ ve ‘ürün çeşitliliği fazla’ olmak üzere iki düzey belirlenmiştir. Hazır giyim sektöründe mağaza tercihinde müşterilerin göz önünde bulundurabileceği özellikler ve düzeyleri aşağıdaki Tablo 3’de verilmiştir. Özellikler arasında korelasyon olmamasına önemle dikkat edilmiştir. Tablo 3. Mağaza Tercihini Belirlemede Kullanılacak Özellikler ve Düzeyleri Özellikler Düzeyler Marka Özel, sevilen bir marka (1), Herhangi bir marka(2) Hizmet seviyesi Yüksek (3), Az (4) Mağaza planı Aradığımı kolay buluyorum (5), Aradığımı kolay bulamıyorum(6) Kampanya Var (7), Yok (8) Konum Alışveriş merkezinde (10), Ana cadde üzerinde (11), Sokak arasında(12) Ortam şartları İyi(13), kötü(14) Mağaza katı Tek katlı (15), Birden fazla katlı (16) Ürün çeşitliliği Az (18), Fazla (19) 3.2. Veri Toplama Çalışmada veri toplama aracı olarak bir konjoint anketi kullanılmıştır. Ankette, perakende mağaza tercihi ile ilgili sekiz özellik değerlendirme kapsamına alınmıştır. Çalışmada bütün özellik ve düzeylerin gösterildiği tam profil yaklaşımı seçilmiştir. Çalışmada ele alınan özellik sayısı 8, özelliklere ait düzeylerin sayısı sırayla 2, 2, 2, 2, 3, 2, 2, 2’dir. Düzeylerin tüm olası kombinasyonlarını içeren toplam kart sayısı 2x2x2x2x3x2x2x2 = 384’tür. Araştırma sırasında başvurulan kişilerin 384 kartı gözden geçirerek sağlık bir şekilde bunları sıralaması mümkün olamayacağı için, azaltılmış veri tasarımı yapılmıştır. Bu amaçla, deney düzenleme tekniklerinden olan kesirli faktöriyel deney düzeni yardımıyla soruna çözüm getirilmiştir. Özellikler arasında korelasyon oluşmaması için istatistiksel paket program vasıtasıyla ortogonal tasarım gerçekleştirilerek 16 adet mağaza profili elde edilmiş ve yine program vasıtasıyla iki adet simülasyon mağaza profili eklenmiştir. Ortogonal düzenle elde edilen plan aşağıdaki çizelgede verilmiştir. Çizelgede görülen kod değerlerine karşılık gelen özellik ve düzeylerini, bir sonraki sayfada verilen Tablo 4’te görmek mümkündür. The Journal of Academic Social Science Yıl: 3, Sayı: 12, Haziran 2015, s. 278-295