FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SANAL MAĞAZALARIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

Transkript

1 FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SNL MĞZLRIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Süleyman DÜNDR (*) Fath EER (**) Şuayb ÖZDEMİR (***) Özet: Bu çalışmanın amacı, fuzzy TOPSİS yöntemn kullanarak sanal mağazaların web stelernn müşterlern beğenlerne göre sıralamasını yapmaktır. Dört karar verc (müşter) tarafından dört sanal mağazanın web stes, dzayn, ürün çeştllğ, müşter hzmetler ve blg zengnlğ krterlerne göre değerlendrlmştr. Değerlendrmede üçgen fuzzy sayılar kullanılmıştır. Fuzzy TOPSİS yöntem le yapılan sıralama; şeklnde gerçekleşmştr. nahtar Kelmeler: Fuzzy TOPSİS, Üçgen fuzzy sayılar, Sanal mağaza, Web stes, e-tcaret bstract: The purpose of the study s to rank web stes of e-stores on the bass of customer satsfacton by usng fuzzy TOPSIS method. Four web stes of e-stores are assessed accordng to desgn, product varety, customer servce and content rchness by four decson makers (customers). Trangular fuzzy numbers are used n the assessment wth lnqustc varables. The rank based on the fuzzy TOPSİS method s as follows: Keywords: Fuzzy TOPSIS, Trangular fuzzy numbers, e-store, Web ste, e-commerce I. Grş İnternet, nsan yaşamında br çok öneml değşklklere neden olmaktadır. Bu değşklklerden brs de nsanların alışverş yapma bçmlerndek değşklerdr. Br çok tüketc bugün sanal mağazalardan alışverş yapablmektedr. Sanal mağazalar, tüketclere htyacı olan br ürünü mağazaya gtmeden satın alablme mkanını sağlamaktadır. İnternet ortamında pazarlama hızla gelşmektedr. İnternet ortamında pazarlama faalyetler, web stes kanalıyla satış yapılarak gerçekleştrlmektedr. Sanal mağazacılıkta başarı büyük ölçüde web stes düzenlemelerne bağlıdır. Çünkü web steler sanal mağazaların müşterlerce görülen yüzüdür. Bu çalışmada, Çok Krterl Karar Verme (ÇK) yöntemlernden br olan Fuzzy TOPSİS (Tecnque for Order Preference by Smlarty to Ideal Soluton) yöntemnn tanıtılması amaçlanmıştır. Fuzzy TOPSİS yöntem, brden fazla karar vercnn çok sayıda krtere göre belrszlk altında alternatfler değerlendrerek alternatfler sıralamasına dolayısıyla da seçme yönelk kararını (*) Yrd.Doç.Dr. fyon Kocatepe Ünverstes İİBF İşletme Bölümü (**) rş.gör. fyon Kocatepe Ünverstes İİBF İşletme Bölümü (***) Yrd.Doç.Dr. fyon Kocatepe Ünverstes İİBF İşletme Bölümü

2 88 Süleyman DÜNDR, Fath EER, Şuayb ÖZDEMİR doğru vermesne yardımcı olan br yöntemdr. Bu bağlamda yöntem kullanılarak nternet üzernden nha tüketclere mal ve hzmet satışı yapan sanal mağazaların web steler değerlendrlerek br sıralama yapılmıştır. II. İnternette Tcaret İnternet yoluyla pazarlama faalyetler; şletmeden şletmeye (Busnessto-busness: BB), şletmeden nha tüketcye (Busnes-to-consumers: B) olmak üzere başlıca k gruba ayrılmaktadır. yrıca tüketcden şletmeye (onsumers-to-busness: B), tüketcden tüketcye (onsumers-toconsumers: veya Peer-to-peer: PP) ve şletmeden kamuya (Busness-togovernment: BG) nternet yoluyla pazarlama uygulamaları da bulunmakla brlkte oldukça sınırlı düzeydedr. Halen nternet yoluyla toplam pazarlama hacmnn büyük br bölümü şletmeden şletmeye yönelk br ntelk taşımaktadır (Denz, 00: ; Kırcova, 00: 9; ksoy, 00: 6; Kula, Tatoğlu, 00: 56). 000 yılında hazırlanan br rapor göstermektedr k Türkye bu yıldan öncek k yılda nternet kullanımı oranı dünyada en hızlı artan ülkedr. Son raporlara göre 00 de Türk nsanının %6 sı nternet kullanıcısı ken bu oran 00 de %0 ye çıkmıştır (Baloğlu, Pekcan, 006: 7). Bankalar arası kart merkez tarafından açıklanan verlere göre Türkye de B 00 yılında. mlyon şlem ve 50 mlyon $, 00 yılında 8.5 mlyon şlem ve 550 mlyon $, 005 yılının lk altı ayında se 7.7 mlyon şlem ve 0 mlyon $ olarak gerçekleşmştr. Dğer br fadeyle 00 ten 00 e geçşte şlem sayısı %98 artarken alışverş mktarı %8 artmıştır. 00 ten 005 e geçerken se lk altı aylık bazda şlem sayısı %0, alışverş mktarı se %95 artmıştır. yrıca 005 yılının lk altı ayında B ve BB satış hacmnn toplamının tahmnen - mlyar $ olduğu tahmn edlmektedr (Özalp, 005). BD de en az br kez nternetten alışverş edenlern oranı %7 düzeyndedr. 998 de bu stelern gelrler 95 mlyar dolara ulaşmış olup 005 te.8 trlyon dolar gelr beklents e-tcaretn ulaştığı boyutları göstermektedr (Wlson ve bel, 00: 85). E-alışverş, onlne alışverş, e-perakende, nternette perakende satış gb kavramlarla tanımlanan B, tüketclere evlernden ve şyerlernden blgsayar yardımıyla nternete bağlanarak pek çok ürün ve hzmete saat boyunca ve dünyanın her yernden ulaşma ve onları satın alma olanağı sağlamaktadır. Web ortamının sağladığı global ve hızlı letşm ve hızlı şlem yapablme sayesnde üretc ve tüketcler brbrlerne gderek daha da yakınlaşmakta; üretcden tüketcye yönelk satış faalyetlernde nternet ortamından yararlanma çabalarının gderek yoğunlaştığı görülmektedr (Denz, 00: 6). III. İnternette Tcaretn Faydaları Marka blncn ve sadakatn arttırmada öneml br araç olarak görülen nternetn hem şletmelere hem de tüketclere sağladığı çeştl faydalar vardır.

3 İktsad ve İdar Blmler Dergs, lt: Ocak 007 Sayı: 89. İşletmeye Faydaları İnternet üzernden tüketclere yapılan satışların hem şletmelere hem de tüketclere sağladığı avantalar vardır. İşletmelere sağladığı avantalar malyetlerde tasarruf, satış ve pazarlama faalyetlernde etknlk, güçlü müşter lşkler, müşter sürekllğ ve sadakat, küresel pazarlara ulaşma, zaman tasarrufu, fırsat eştlğ, yen pazarlara grş ve rekabet avantaı, vermllk ve zengn blgdr (Denz, 00: -; Kırcova, 00: 59-65; Kula ve Tatoğlu, 00 : 59). yrıca şletmelern küresel anlamda tutundurma ve konumlandırma çabalarına mkan tanıması nternetn şletmelere sağladığı faydalardandır (Odabaşı ve Oyman, 00: 8). Mal, hzmet ve blg satmak çn nternet kullanan br şletme, hedef pazarındak potansyel tüketclern kullanımına sunmak üzere nteraktf br web stes kurmaktadır. Bu ste müşterlerne nternetten mal, hzmet ve blg satın almalarına mkan tanımaktadır. yrıca bu ste, müşterlern on-lne ödeme yapmalarına mkan tanımaktadır. İnternet üzernden satışı yapılan ürünlern dağıtımı elektronk yolla (ürün dtal se) ya da geleneksel yöntemlerle gerçekleştrr (Wlson ve bel, 00: 87). Zaman kısıtının öneml olduğu günümüzde alışverş steler kısa zamanda kıyaslama yaptıktan sonra müşterlere br çok alternatf arasından alışverş etme mkanı sunmaktadır (Gupta vd. 00: ). İnternet, farklı ürün konseptnde mal ve hzmet sunan web stelernn artmasına paralel olarak müşterlere çok sayıda seçenek sunar hale gelmştr (khter vd., 005: 67). İnternet üzernden yapılan pazarlama faalyetler, şlem malyetlern azaltmakta ve müşterlere sunulan hzmetn kaltesnn artmasını sağlamaktadır. İnternet kullanımının yaygınlaşması ve nternette pazarlama uygulamalarının benmsenme sürecnn hızlı olması şletmeler bu ortamı kullanmaya teşvk etmektedr. Malyet ve etknlk açısından nternetn öneml tasarruflar sağlaması nternet üzernden tcaretn hızlı gelşmnn altında yatan temel nedenler olarak görülmektedr (Kırcova, 00: 9-50). B. Tüketclere Faydaları İnternette pazarlamanın tüketclere de sağladığı faydalar vardır. Tüketclere sağladığı faydalar se kolay alışverş ve zamandan tasarruf, ürün ve hzmetlere lşkn zengn blg ve karşılaştırma mkanı sunması ve kontrol edleblr satın alma sürecdr (Denz, 00: -; Kırcova, 00: 59-65). yrıca sparşten ödemeye kadark satış şlemnn tüm aşamalarının sanal br ortamda gerçekleşmesnden dolayı geleneksel yöntemlerle yapılan satışta k malyetlern çoğunun ortadan kalkarak malyetlern düşmes nternetn sağladığı faydalardan brsdr (kın, 998: ). İnternetn tüketclere sağladığı faydalar; kolaylık, rahatlık, blg toplama ve nteraktflk-hızlılık olmak üzere dört grupta toplanablr. Tüketclern günün saatnde mağazaya gtmeden, zaman baskısı hssetmeden ve trafk karmaşası gb sorunlarla karşılaşmadan alışverş yapablmesn kolaylık olarak tanımlamaktadır. Tüketclern satın almanın tartışma ve zorluklarıyla daha az karşılaşarak, satış

4 90 Süleyman DÜNDR, Fath EER, Şuayb ÖZDEMİR elemanlarıyla yüz yüze gelmek zorunda kalmadan ve onların kna çabalarına muhatap olmadan alışverş yapma rahatlığı fade etmektedr. Tüketcler nternette ürünler ve rakplerle lgl karşılaştırma yapmayı sağlayacak mktarda blgye çok kısa sürede ulaşablmes blg toplama faydasını fade etmektedr. Tüketclern satıcılarla brebr lşk kurarak karşılıklı etkleşmle stedğ gb sparş vereblmesn ve bunu hızlı olarak yapablmesn se nteraktflk ve hızlılık başlıkları altında toplamıştır (Mucuk, 00: 8). lışverş yapma, harcanan zaman açısından bakıldığında günümüz tüketcs çn öneml br sorun olarak görülmektedr. Br yandan refah toplumunun sağladığı nmetlerden yararlanan, dğer yandan da yen yaşam bçmnn getrdğ güçlüklerle boğuşan günümüz tüketcs, kendsne ve alesne daha fazla zaman ayırablmek, eğlenmek, dnlenmek ve çeştl hoblerle uğraşablmek amacıyla rutn olarak yaptığı pek çok ş daha kolay br bçmde yapablmek çn çareler aramaktadır. Ürün ve hzmet ntelklernn sürekl değşmes bu konuda çok fazla blgy gerektrmektedr. İnternet bu noktada günün her saatnde evden, bürodan, otomoblden, okuldan, blgsayarın ya da telefonun bulunduğu her yerden alışverş mkanı sağlaması, harcanan zamanın çok az olması ve ürün ya da hzmet fyatları açısından lave malyetler getrmemes, aksne ucuz br seçenek olması gb nedenlerle gderek daha fazla terch edlmektedr (Öztürk ve Kırçova, 000: ). İnternet, tüketclere değşk br alışverş ortamı sunmakta ve yorulmadan, sıkılmadan mağaza ve vtrn gezme sıkıntısı yaşamadan, üstelk karşılaştırma yaparak ve değşk kşlere danışma ve fkr alma gb üstünlükler de kullanarak satın alma sorununu çözme mkanı sağlamaktadır (Kırcova, 00: 6). IV. Sanal Mağazacılık Mal ve hzmetlern nternet üzernden tüketclere satılması çn br dz fzk ve sanal unsurların br araya getrlmesne gerek vardır. Satışa sunulan mal ve hzmetlern fzksel olarak tüketclere ulaştırılmasını sağlayan br dağıtım sstem gerekldr. Bununla brlkte tüketclern satışa sunulan mal ve hzmetler olmasına karşın mekana bağlı olmaksızın onları göreblmesn ve dğerleryle kıyaslayablmesn sağlayan yazılımlardan ve donanımlardan oluşan sanal br mağazaya da htyaç vardır. Ste smler, yazılımlar, donanımlar ve fzk dağıtım sstem sanal mağazaları oluşturan öneml unsurlardır. saat boyunca açık kalarak tüketclere hzmet veren sanal mağazalar çekc ve kolay kullanılablr olmasının yanında tüketc hakkında ver toplayablecek ntelkte olmalıdır. Sanal mağazaların, web steler aslında sanal ortamda oluşturulan dtal br madır. Bu ma, müşterler karşılamakta, onların htyaç duydukları mal ve hzmetler satın almalarına yardımcı olmaktadır. Tüketcler büyük ölçüde mağaza olarak, bu dtal ortamı algılamaktadırlar. Dolayısıyla web stelernn başarısı, sanal mağazaların başarısı olarak düşünülmektedr (Huang, 005: 8).

5 İktsad ve İdar Blmler Dergs, lt: Ocak 007 Sayı: 9 Şüphesz k nternette başarılı olmak nteraktf strate gelştrmekten geçmektedr. Ste, nteraktf ve müşterye dönük oldukça başarı şansı da artmaktadır (Wlson ve bel, 00:89). Steye grerek alışverş yapan ya da stede geznen müşterler, web stes çn öneml blgler bırakmaktadırlar. Sadece ste sm le değl stenn arka planında çalışan ver tabanı ve blg yönetm sstem le de sanal mağazalar oldukça değerl hale gelmektedrler. Bu çalışmada yalnızca sanal mağazaların web stelernn tüketcler tarafından nasıl algılandığına ve farklı mağazaların web stelernn performanslarına lşkn br değerlendrme yapılmıştır. V. Web Stes Değerlendrme Krterler lışverş stelernn karşılaştırılmasında stenn blnrlğ, güvenlğ, dürüstlüğü, dzaynı ve rekabetçlk etmenler olmak üzere beş kategor ele alınmaktadır (khter vd., 005:65). Br web stesnn başarısı, blg servsnn kaltes, sstem kullanımı, dzayn kaltes ve steden keyf alma krterler yardımıyla değerlendrleblr (Lu ve rnett, 000:). İnternet üzernden alışverş yapılan stelern bulundurması gereken özellkler önem sırasına konmuştur. Dzayn lk sırada yer alırken onu sırasıyla müşter hzmetler, gzllk/güvenlk, blglendrme, steye ulaşma kolaylığı, stenn kşselleştrlmes ve steden keyf alma zlemştr (hakraborty vd., 00: 50). Başarılı br sanal mağaza web stesnn özellkler; doğru konumlandırma, kolay erşleblrlk, ürünlern görsellğ, aynı anda çok sayıda kullanıcıya hzmet vermey sağlayan teknk altyapı, etkleşml, eğlencel ve kolay anlaşılır dzayn, ürün ve hzmetler çn blg, tüketclern güvenlrlğ ve kullanıcılarla nteraktf lşkdr (Denz, 00: 59-6). Sanal mağazaların web stelern, bu stelerden daha önce alışverş yapmış kşlern düşüncelern temel alarak değerlendrmek amacıyla hazırlanan bu çalışmada, dğer çalışmalarda da değerlendrme krter olarak ele alınmış olan ve müşterler çn öneml olduğu düşünülen dört krter belrlenmştr. Bu krterler; dzayn, ürün çeştllğ, blg zengnlğ ve müşter hzmetlerdr. Dzayn: Web stesnn dzaynı, araştırma ve karşılaştırma yapmak çn blg elde etmey daha kolay hale getrmektedr. İnternette bazı blglere çabuk, bazı blglere se daha geç ulaşmanın neden web stesnn dzaynıyla lgl olduğu blnmektedr (Hoque ve Lohse,999:87). Web stes dzaynında müşternn terchler önemldr. İy düzenlenmş br web stes kullanıcı dostu olarak algılanmaktadır. Ste, zyaretçnn deneym kaltesn artırıcı ntelk taşımalıdır. Web stesnn dzaynında kullanım kolaylığı, stenn vermllğn değerlendrmede öneml br faktördür. Bununla brlkte web stesnn karmaşıklığı steye daha az lg gösterlmesne neden olmaktadır (hakraborty vd. 00: 5-5). Ürün çeştllğ: Web stesnn zyaretç sayısı, nternette perakende satışın başarısında önemldr. Zyaretç sayısını belrleyen unsurlardan br de ürün çeştllğdr (Nkolaeva, 005: ). Web stelernn müşter çekeblmes

6 9 Süleyman DÜNDR, Fath EER, Şuayb ÖZDEMİR ürün çeştllğne bağlıdır (Saeed vd., 00: 0). Rely nn perakende çekm yasasına göre perakendec mağazalarda ne kadar çok ürün çeşd olursa o kadar çok müşter çekmektedr (Tek, 98: 7). Blg zengnlğ: Br web stesnn öncelkl amacı müşter ve ortaklarına blg sağlamaktır. (hakraborty vd. 00: 5) Web stesnden blg elde etme, müşternn nternetten sağladığı en öneml faydalardandır (Koufars vd. 00: ). Web stes kullanıcısının tatmn, web stesnn çerdğ blg zengnlğ le lşkldr. Blg zengnlğ; fyat blgs, ürün/hzmet karşılaştırması, ürün/hzmet farklılaştırması ve ürün/hzmet tanımlarını çerr (Lu ve rnett, 000: -6). yrıca, nternet ortamında blgye ulaşmak ve karşılaştırma yapablmek kolaysa, müşterlern fyatlara karşı daha az hassas davrandıkları belrtlmektedr (Saeed vd., 00: 0). Müşter hzmetler: Web stesnde yüz yüze görüşme mkanı olmaması nedenyle müşter hzmetler web stesnde üzernde dkkatlce düşünülüp düzenlenmes gereken br konudur (Lu ve rnett, 000: 5). Blg alışverş, müştery geleneksel pasf rolünden alır, ona blg araştırmasında ve oluşum sürecnde kontrol yetks verr. Böylece müşter, pazarlama sürecnde aktf katılımcı olur (hakraborty vd. 00: 5). Müşter hzmetler, web stelerne müşter çekmekte kullanılan br araçtır (Saeed vd. 00: 0). VI. Fuzzy Topss Yöntem TOPSİS (Tecnque for Order Preference by Smlarty to Ideal Soluton) Çok Krterl Karar Verme (ÇK) metotlarından brsdr. Hwang ve Yoon (98) tarafından gelştrlmştr (hen, 000: ). TOPSİS metodu deal çözüm çn gerekl olan yakınlığı bulurken, hem poztf deal çözüme uzaklığı hem de negatf deal çözüme uzaklığı hesaba katar. Bu uzaklıkların karşılaştırılması le terch sıralaması yapılır (Janko ve Bernroder, 005: 6). Farklı dlsel değerlendrmeler yapmak, ağırlıkları oluşturmak ve en y seçme karar vermek çn çok krterl br fuzzy karar verme metoduna htyaç duyulur (hen, 00:66). TOPSİS yöntemnde fuzzy değerler kullanılarak yapılan çalışmaları Neg (989) br doktora tezyle, hen ve Hwang (99) se yayımladıkları br ktapla başlatmışlardır. ncak Fuzzy TOPSİS algortması tamamlanmamıştır (hu,00:688). Farklı araştırmacılar bu çalışmalar ışığında algortmayı tamamlamaya çalışmışlardır. Bu araştırmacılardan br olan hen (000), yayımladığı makalede bu eksklğ gdermştr. Br üçgen fuzzy sayı n ( n, n, n ) şeklnde gösterlr ve µ n (x) üyelk fonksyonu aşağıdak gb fade edlr ve Şekl dek gb gösterlr (hen, 000: ):

7 İktsad ve İdar Blmler Dergs, lt: Ocak 007 Sayı: 9 0, x < n x n, n n n µ n ( x) = x n, n n n 0, x > n x n x n () µ n (x) n n n x Şekl : n Üçgen Fuzzy Sayısı (hen, 000: ) m = ( m, m m ) ve ( n, n n ), n = k üçgen fuzzy sayı olsun., ralarındak uzaklığı hesaplamak çn kullanılan vertex metodu şöyle tanımlanır (hen, 000: ): d ( m, n)= [( m n ) + ( m n ) + ( m n ) ] () Dlsel değşken, değerler anadldek cümleler olan değşkendr (Zadeh, 987: 09). Örneğn güzellk dlsel br değşkendr. Çünkü değerler çok çrkn, çrkn, orta, güzel, çok güzel gb değerler olablr. Dlsel değerler fuzzy sayılarla fade edleblr. Fuzzy TOPSİS yöntem le hem ntel hem de ncel krterler dkkate alınarak değerlendrme yapılablr. Fuzzy TOPSİS, çok esnek br yapıya sahptr (hen vd., 005: ). Fuzzy TOPSİS yöntem karar verclern kararlarının değşkenlk gösterdğ durumlarda grup kararı vermey gerektren problemlern çözümüne çok uygundur. Farklı krterlern önem ağırlıkları ve krterler değerler dlsel değşkenler olarak düşünülür. Krtern önemn ve farklı krterlere göre alternatflern krter değerlern hesaplamak çn karar vercler dlsel değşkenler kullanırlar. Bu dlsel değşkenler poztf üçgen fuzzy sayılar olarak Tablo ve dek gb fade edleblr (hen, 000: -5):

8 9 Süleyman DÜNDR, Fath EER, Şuayb ÖZDEMİR Tablo : Her Br Krtern Önem ğırlığı İçn Dlsel Değşkenler (hen, 000: 5) Çok Düşük (ÇD) (0,0,0.) Düşük (D) (0,0.,0.) Orta Düşük (OD) (0.,0.,0.5) Orta (O) (0.,0.5,0.7) Orta Yüksek (OY) (0.5,0.7,0.9) Yüksek (Y) (0.7,0.9,) Çok Yüksek (ÇY) (0.9,,) Tablo : Krter Değerler İçn Dlsel Değşkenler (hen, 000: 5) Çok Kötü (ÇK) (0,0,) Kötü (K) (0,,) Orta Kötü (OK) (,,5) Epeyce (E) (,5,7) Orta İy (Oİ) (5,7,9) İy (İ) (7,9,0) Çok İy (Çİ) (9,0,0) K tane karar vercden oluşan, x ve K w K nın K ıncı karar vercnn krter değern ve önem ağırlığını gösterdğ br grupta her br krtere göre alternatflern krter değerler ve krterlern önem ağırlıkları sırasıyla aşağıdak gb hesaplanır: K x = [ x ( + ) x ( + )...( + ) x ] () K µ ( x) K w = [ w ( + ) w ( + )...( + ) w ] () K ÇK K OK E Oİ İ Çİ Şekl : Tablo dek Dlsel Değşkenlern Üyelk Fonksyonları

9 İktsad ve İdar Blmler Dergs, lt: Ocak 007 Sayı: 95 Br fuzzy çok krterl karar verme problem matrs aşağıdak gb fade edleblr: L D = M m x x M xm x x x M x ( ) m L L L L n x x x n n M mn W [ w w L ], = w ( ) Burada, ve =,,..., n dlsel değşkenlerdr. Bu dlsel değşkenler üçgen fuzzy sayılarla x = a, b, c ) ve w n ( w = ( w, w, w ) şeklnde tanımlanablr. Normalze edlmş fuzzy karar matrs R le gösterlr ve R = [ r ] mxn (5) le fade edlr. Burada B fayda krter kümes olup şu şeklde hesaplanır: = a b c r,,, B ; (6) * * c * c c c * = max c, B Yukarıdak normalzasyon metodu, normalze edlmş üçgen fuzzy sayılarının [ 0,] aralığında olması özellğn korur. Her br krtern farklı önemn göz önünde bulunduran ağırlıklı normalze edlmş fuzzy karar matrs; V = [ v ] mxn =,,..., m ; =,,..., n (7) şeklnde oluşturulur. Burada v = r (.) w (8) formülüyle hesaplanır. ğırlıklı normalze edlmş fuzzy karar matrsne göre, çn v elemanları normalze edlmş poztf üçgen fuzzy sayılarıdır ve [ 0,] aralığında yer alırlar. * Fuzzy poztf deal çözüm (FPİÇ, ) ve fuzzy negatf deal çözüm (FNİÇ, ) * * * = ( v, v,..., * ) = v n ( v, v,..., vn )

10 96 Süleyman DÜNDR, Fath EER, Şuayb ÖZDEMİR le tanımlanır. * v = (,, ) ve v = (0,0,0) olarak kabul edlr. Her br alternatfn d d * = = n = n = * * ve den uzaklığı sırasıyla d( v, v ), =,,..., m (9) d( v, v ), =,,..., m (0) d k fuzzy sayı arasındak uzaklığı göstermektedr. Yakınlık katsayısı le tüm alternatflern sıralaması belrlenr. Yakınlık katsayısı; d = * d + d, =,,..., m () le hesaplanır. * değer, e yaklaşırken alternatf, FPİÇ ( ) e, uzaklaşırken alternatf FNİÇ ( ) ye yaklaşır. le hesaplanır. Burada (.,.) Fuzzy TOPSİS yöntemnn algortması aşağıdak bçmde özetleneblr: dım : Karar verclerden oluşan br komte kurulur ve değerlendrme krterler belrlenr. dım : Karar vercler, karar krterlernn önem ağırlıklarını belrlerler ve belrlenen krterlere göre alternatfler dlsel değşkenlerle değerlendrrler. dım : krternn toplam fuzzy ağırlığı w y elde etmek çn krter ağırlığı toplanır. krter altında alternatfnn toplam fuzzy krter değerler x y elde etmek çn de karar verclern değerlendrmeler br araya getrlr. dım : Fuzzy karar matrs ve normalze edlmş fuzzy karar matrs oluşturulur. dım 5: ğırlıklı normalze edlmş fuzzy karar matrs oluşturulur. dım 6: FPİÇ (,,) ve FNİÇ (0,0,0) olarak kabul edlr. dım 7: Her br alternatfn FPİÇ ve FNİÇ ten olan toplam uzaklıkları hesaplanır. dım 8: Her br alternatfn yakınlık katsayısı bulunur. dım 9: Yakınlık katsayısına göre alternatflern sıralaması yapılır.

11 İktsad ve İdar Blmler Dergs, lt: Ocak 007 Sayı: 97 VII. Sanal Mağazaların Web Stelernn Fuzzy Topss Yöntem Yardımıyla Değerlendrlmes Çalışmanın bu bölümünde sanal mağazaların web steler Fuzzy TOPSİS yöntem kullanılarak değerlendrlecektr. Bu amaçla sanal mağazalardan alışverş yapan kşler üzernde yapılan araştırmada en fazla terch edlen dört sanal mağaza; ( ) ( ), ( ), ( ), olarak belrlenmştr. Daha sonra bu dört web stesnden de alışverş yapmış olan dört karar vercden (,,, ) oluşan br komte kurulmuştur. Daha önce yapılmış olan çalışmalar paralelnde dört değerlendrme krter ; Dzayn ( ), Ürün Çeştllğ ( ), Blg Zengnlğ ( ), Müşter Hzmetler ( ) olarak belrlenmştr. Karar problemnn hyerarşk yapısı Şekl tek gbdr. Fuzzy TOPSİS yöntem kullanılarak verlen krterlere göre web steler şu şeklde değerlendrlr: dım: Karar vercler Tablo de gösterlen dlsel ağırlık değerlern krterlern (,,, ) önemn belrlemek çn kullanmışlardır. Bu fadeler Tablo te gösterlmştr. Tablo : Krterlern Önem ğırlıkları O ÇY ÇY Y Y ÇY Y ÇY ÇY OD ÇY ÇY ÇD: Çok Düşük, D: Düşük, OD: Orta Düşük, O: Orta, OY: Orta Yüksek, Y: Yüksek, ÇY: Çok Yüksek MÇ Sanal Mağazaların Web Stelernn Değerlendrlmes Şekl : Hyerarşk Yapı

12 98 Süleyman DÜNDR, Fath EER, Şuayb ÖZDEMİR Dzayn Ürün Çeştllğ Blg Zengnlğ Müşter Hzmetler dım: Her br krtere göre alternatflern (,, ) reytnglern, hesaplamak çn ler Tablo de verlen dlsel değşkenler kullanmışlardır. Değerlendrmeler Tablo te gösterlmştr. Tablo : Sanal Mağazaların Web Stelernn ler Tarafından Değerlendrlmes Krterler lternatfler Karar Vercler E Oİ Oİ İ İ Çİ İ İ Çİ Çİ Çİ İ E Oİ Oİ İ İ İ İ Oİ İ İ Çİ İ İ Çİ Çİ İ İ İ İ İ

13 İktsad ve İdar Blmler Dergs, lt: Ocak 007 Sayı: 99 Tablo : Sanal Mağazaların Web Stelernn ler Tarafından Değerlendrlmes (Devam) E İ Çİ E Çİ İ Çİ İ Çİ İ Çİ İ E İ İ E E Oİ İ Oİ İ Oİ Çİ Oİ İ E Çİ İ E E İ Oİ ÇK: Çok Kötü, K: Kötü, OK: Orta Kötü, E: Epeyce, Oİ: Orta İy, İ: İy, Çİ: Çok İy dım: Tablo ve tek dlsel değşkenler fuzzy karar matrs oluşturmak ve her br krtern fuzzy ağırlığını hesaplamak çn Tablo ve den yararlanılarak dlsel değşkenler üçgen fuzzy sayılara dönüştürülür. Üçgen fuzzy sayılar Tablo 5 ve 6 da gösterlmştr. Tablo 5: Krterlern Önem ğırlıklarının Üçgen Fuzzy Sayılara Dönüştürülmes (0.,0.5,0.7) (0.9,,) (0.9,,) (0.7,0.9,) (0.7,0.9,) (0.9,,) (0.7,0.9,) (0.9,,) (0.9,,) (0.,0.,0.5) (0.9,,) (0.9,,) (0.,0.,0.5) (0.7,0.9,) (0.,0.,0.5) (0.7,0.9,)

14 00 Süleyman DÜNDR, Fath EER, Şuayb ÖZDEMİR Tablo 6: Web Stelernn ler Tarafından Değerlendrmesnn Üçgen Fuzzy Sayılara Dönüştürülmes Krter lternatf Karar Vercler (,5,7) (5,7,9) (5,7,9) (7,9,0) (7,9,0) (9,0,0) (7,9,0) (7,9,0) (9,0,0) (9,0,0) (9,0,0) (7,9,0) (,5,7) (5,7,9) (5,7,9) (7,9,0) (7,9,0) (7,9,0) (7,9,0) (5,7,9) (7,9,0) (7,9,0) (9,0,0) (7,9,0) (7,9,0) (9,0,0) (9,0,0) (7,9,0) (7,9,0) (7,9,0) (7,9,0) (7,9,0) (,5,7) (7,9,0) (9,0,0) (,5,7) (9,0,0) (7,9,0) (9,0,0) (7,9,0) (9,0,0) (7,9,0) (9,0,0) (7,9,0) (,5,7) (7,9,0) (7,9,0) (,5,7) (,5,7) (5,7,9) (7,9,0) (5,7,9) (7,9,0) (5,7,9) (9,0,0) (5,7,9) (7,9,0) (,5,7) (9,0,0) (7,9,0) (,5,7) (,5,7) (7,9,0) (5,7,9) Fuzzy karar matrsn oluşturmak ve fuzzy ağırlıklarını belrlemek çn sırasıyla () ve () nolu formüller kullanılır. Fuzzy karar matrs ve karar krterlernn fuzzy ağırlıkları Tablo 7 ve 8 de verlmştr. Tablo 7: Fuzzy Karar Matrs (5,7,8.8) (6.5,8.5,9.8) (5.5,7.,8.5) (5,7,8.8) (7.5,9.,0) (7.5,9.,0) (8,9.5,0) (6.,8.,9.5) (8.5,9.8,0) (8,9.5,0) (8,9.5,0) (6.5,8.,9.) (5,7,8.8) (7,9,0) (5,7,8.5) (.5,6.5,8.)

15 İktsad ve İdar Blmler Dergs, lt: Ocak 007 Sayı: 0 Tablo 8: Karar Krterlernn Fuzzy ğırlıkları ğırlık (0.70,0.85,0.9) (0.80,0.95,.00) (0.70,0.8,0.88) (0.0,0.60,0.75) dım: Bu aşamada (5) ve (6) nolu formüller kullanılarak Tablo 9 da verlen normalze edlmş fuzzy karar matrs oluşturulur. Tablo 9: Normalze Edlmş Fuzzy Karar Matrs (0.50,0.70,0.88) (0.65,0.85,0.98) (0.55,0.7,0.85) (0.5,0.7,0.9) (0.75,0.9,.00) (0.75,0.9,.00) (0.80,0.95,.00) (0.66,0.87,.00) (0.85,0.98,.00) (0.80,0.95,.00) (0.80,0.95,.00) (0.68,0.87,0.98) (0.50,0.70,0.88) (0.70,0.90,.00) (0.50,0.70,0.85) (0.7,0.68,0.87) dım5: (7) ve (8) nolu formüller kullanılarak Tablo 0 da gösterlen ağırlıklı normalze edlmş fuzzy karar matrs oluşturulur. Tablo 0: ğırlıklı Normalze Edlmş Fuzzy Karar Matrs (0.5,0.60,0.8) (0.5,0.8,0.98) (0.9,0.6,0.75) (0.,0.,0.70) (0.5,0.79,0.9) (0.60,0.88,.00) (0.56,0.79,0.88) (0.6,0.5,0.75) (0.60,0.8,0.9) (0.6,0.90,.00) (0.56,0.79,0.88) (0.7,0.5,0.7) (0.5,0.60,0.8) (0.56,0.86,.00) (0.5,0.58,0.75) (0.9,0.,0.65) dım6: FPİÇ ve FNİÇ değerler aşağıdak gbdr: * = [(,,), (,,),(,,),(,,)] = [(0,0,0), (0,0,0),(0,0,0), (0,0,0)] dım7: Her alternatfn FPİÇ ve FNİÇ e olan uzaklığının elde edlmes çn (9) ve (0) nolu formüller kullanılır. Tablo de, bulunan FPİÇ ve FNİÇ sonuçları verlmştr.

16 0 Süleyman DÜNDR, Fath EER, Şuayb ÖZDEMİR * Tablo : Fuzzy Poztf ve Negatf Çözüme Olan Uzaklıklar * d d d : FPİÇ e Olan Uzaklıklar Toplamı d : FNİÇ e Olan Uzaklıklar Toplamı dım8: Her alternatfn yakınlık katsayısı () nolu formül kullanılarak hesaplanır..9 = = ( = = 0.68 ( = = ( = = ( +.8 Böylece dört sanal mağazanın web steler dzayn, ürün çeştllğ, detaylı blg zengnlğ ve müşter hzmetler karar krterlerne göre, dört karar verc tarafından yapılan değerlendrmeye göre beğenlrlk sıralaması; ( ) ( ), ( ), ( ), şeklnde gerçekleşmştr.. VIII. Sonuç Sanal mağazacılıkta, y tasarlanmış ve pek çok özellğ br arada bulunduran web stes öneml br faktördür. Bu nedenle stenn dzaynı, blg zengnlğ, müşter hzmetler ve ürün çeştllğ öneml faktörler olarak değerlendrlmektedr. Müşterlern hang web stesnden alışverş yapacaklarına karar verrken dğer bazı faktörlern yanı sıra bu faktörler de göz önünde bulundurdukları söyleneblr. Çalışmada, dört sanal mağazanın web stes, dört karar verc tarafından, belrtlen dört krtere göre değerlendrlmştr. Web stelernn karşılaştırılmasında fuzzy mantığın özünde olan öznel ve belrsz değerlerden yararlanılmıştır. Karar verme sürec genellkle zor br süreç olarak görülmektedr. Özellkle belrsz ortamlarda, pek çok krtern varlığı altında, brden fazla karar vercnn yer aldığı ve çok sayıda alternatfn çnden seçm yapılmasının gerekl

17 İktsad ve İdar Blmler Dergs, lt: Ocak 007 Sayı: 0 olduğu durumlarda karar vermek güçleşmektedr. Belrszlk altında ÇK yöntemlernden br olan Fuzzy TOPSİS, bu güçlüğü ortadan kaldırmak çn gelştrlmş olan br yöntemdr. Çalışmada Fuzzy TOPSİS yöntemnn algortması anlatılmış ve sanal mağazaların web stelernn değerlendrlmesne yönelk br uygulama yapılarak yöntemn şleyşne açıklık kazandırılmaya çalışılmıştır. Yöntem sayesnde karar verme sürecnn daha kolay br hale geldğ, belrszlğn ortadan kaldırıldığı, karar vercler arasında doğablecek olası çatışmaların önüne geçldğ ve daha doğru kararlar verlebldğn söylemek mümkündür. Fuzzy TOPSİS yöntemnn uygulama alanı sadece çalışmada yer alan konuyla sınırlı değldr, grup kararı vermey gerektren nsan kaynakları yönetm, pazarlama yönetm, üretm yönetm ve yönetm ve organzasyon gb alanlarda da uygulama alanı bulablr. Kaynaklar khter Fahm, Hobbs Dave, Maamar Zakara, (005) Fuzzy Logc-Based System For ssesng The Level Of Busness-To-onsumer (Bc) Trust In Electronc ommerce, Expert Systems Wth pplcatons, Vol. 8, 6-68 kın Murat, (998) İnternet'n İşletmelere Sunduğu Yen Ufuk: Sanal Pazarlama, Pazarlama Dünyası, Yıl, Sayı 70, Temmuz- ğustos ksoy Ramazan (00) İnternet Ortamında İşletmeler rası (Bb) Pazarlama Modeller Ve b Sürecnde Türk İşletmeler İçn Fırsatlar Ve Tehdtler, 9. Ulusal Pazarlama Kongres, 6-8 Ekm, Gaz Ünverstes, nkara, Baloğlu Şeyhmus, Pekcan Yakup., (006) The Webste Desgn nd Internet Ste Marketng Practces Of Upscale nd Luxury Hotels In Turkey, Toursm Management, Vol. 7, 7-76 hakraborty Goutam, Lala Vshal, Warren Davd (00) What Do ustomers onsder Important In Bb Webstes?, Journal Of dvertsng Research, March, 50-6 hen hen-tung, (000) Extensons Of The Topss For Group Decson- Makng Under Fuzzy Envronmen T, Fuzzy Sets nd Systems, Vol., -9 hen hen-tung, (00) Fuzzy pproach To Select The Locaton Of The Dstrbuton enter, Fuzzy Sets nd Systems, Vol. 8, 65-7 hen S.J., Hwang hng-la (99) Fuzzy Multple ttrbute Decson Makng: Methods nd pplcatons, Sprnger-Verlag, Berln Hedelberg hen hen-tung, Ln hng-torng, Huang Sue-Fn (005) Fuzzy pproach For Suppler Evaluaton nd Selecton In Supply han Management, Internatonal Journal Of Producton Economes, -

18 0 Süleyman DÜNDR, Fath EER, Şuayb ÖZDEMİR hu Ta-hung, (00) Faclty Locaton Selecton Usng Fuzzy Topss Under Group Decson, Internatonal Journal Of Uncertanty, Fuzzness nd Knowledge-Based Systems, Vol. 0, No.6, Denz Recep Bak (00) İşletmeden Tüketcye İnternette Pazarlama Ve Türkye'dek Boyutları, Brnc Bası, İstanbul: Beta Basım.Ş, Gupta lok, Su Bo-huan, Walter Zhpng (00) n Emprcal Study Of onsumer Swtchng From Tradtonal To Electronc hannels: Purchase-Decson Process Perspectve, Internatonal Journal Of Electronc ommerce, Vol. 8, No., -6 Hoque beer Y., Lohse Gerald L. (999) n Informaton Search ost Perspectve For Desgnng Interfaces For Electronc ommerce, Journal Of Marketng Research, Vol.6,Issue, 87-9 Huang Mng-Hu (005) Web Performance Scale, Informaton & Management, Vol., 8-85 Hwang hng-la, Yoon Kwangsun (98) Multple ttrbute Decson Makng Methods nd pplcatons, Sprnger Verlag Janko Wolfgang, Bernroder Edward, Mult-rtera Decson Makng: n pplcaton Study Of Electre nd Topss, Wen.c.t/~Bernrod/ Lehre/Semnare/Ws0/7-Topss Pdf, (0 Ekm 005) Kırcova İbrahm (00), İnternette Pazarlama, Beta Basım Yayım, İstanbul Koufars Maros, Kambl t, Labarbera Prsclla nn (00) onsumer Behavor In Web-Based ommerce: n Emprcal Study, Internatonal Journal Of Electronc ommerce, Vol. 6, No., 5-8 Kula Veysel, Tatoğlu Ekrem (00) Kob lerde Elektronk Tcaret Kullanımını Etkleyen Faktörler, 7. Ulusal Pazarlama Kongres, fyon Kocatepe Ünverstes, 0 Mayıs- Hazran, Lu hang, rnett Krk P., (000) Explorng The Factors ssocated Wth Web Ste Success In The ontext Of Electronc ommerce, Informaton & Management, Vol.8, - Mucuk İsmet (00), Pazarlama İlkeler, Türkmen Ktabev,. Basım, İstanbul Neg Devendra Sngh (989) Fuzzy nalyss nd Optmzaton, Ph. D. Thess, Department Of Industral Engneerng, Kansas State Unversty Nkolaeva Raltza (005) Strategc Determnants Of Web Ste Traffc On-Lne Retalng, Internatonal Journal Of Electronc ommerce, Vol. 9, No., - Odabaşı Yavuz, Oyman Mne (00), Pazarlama İletşm Yönetm,. Baskı,: Şefk Matbaası, İstanbul Özalp, Seln, (005) İlk 6 yda Bc E-Tcaret 0 Mlyon $, ( )