Global Business Research Congress (GBRC), May 24-25, 2017, Istanbul, Turkey.

Transkript

1 Global Busness Research Congress (GBRC), May 24-25, 2017, Istanbul, Turkey. EVALUATION OF SERVICE QUALITY OF HOTEL AND HOLIDAY RESERVATION WEB SITES IN TURKEY BY INTEGRATED SWARA - GRAY RELATIONSHIP ANALYSIS METHOD DOI: /Pressacadema PAP-GBRC-V (10)-p Engn Cakr 1, Gokhan Akel 2 1 Adnan Menderes Ünverstes, Department of Busness, Aydın, Turkey. engncakr@adu.edu.tr 2 Antalya Akev Ünverstes, Department of Busness, Antalya, Turkey. g.akel@akev.edu.tr ABSTRACT Wth the development and wdespread use of technology, the rate of Internet use n the world s rapdly ncreasng. It has made our lfe even easer as almost all of our daly needs are met through the nternet. The wdespread use of the Internet has nfluenced many sectors and has also nfluenced the toursm ndustry, enablng many onlne hotels and holday bookng webstes to emerge. Hotels and holday bookng webstes have provded facltes for hotel and holday selecton, and offer many opportuntes to compare alternatves. However, the ssue of whch bookng webste s best for ndvduals who make a reservaton plan s a matter of mult-crtera decson makng. In ths study, t was amed to determne the mportance levels (weghts) of the crtera to be used n preference of holday reservaton web stes by usng SWARA method and to nclude the crtera weghts n the process and to evaluate alternatve holday reservaton webstes n Turkey usng Gray Relatonal Analyss method. In addton, the servce qualty of seven hotels and holday bookng webstes operatng n Turkey has been tred to be evaluated. The most mportant crteron that consumers use to make ste reservaton for hotels and holday over the Internet s "relablty". In addton, the hotel and holday bookng companes have been evaluated n terms of servce qualty and "TATILBUDUR.COM" among the web stes was the frst place. Keywords: Internet, hotel and holday web stes, selecton of reservaton web ste, SWARA method, grey relatonal analyss method. JEL Codes: C44, D70, O14 TÜRKİYE DEKİ OTEL VE TATİL REZERVASYON WEB SİTELERİNİN HİZMET KALİTESİNİN BÜTÜNLEŞİK SWARA- GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ ÖZET Teknolonn gelşmes ve yaygınlaşması le brlkte dünyada nternet kullanım oranı büyük br hızla artmaktadır. Günlük yaşantımızda neredeyse tüm htyaçlarımızın nternet aracılığıyla karşılanıyor olması hayatımızı daha da kolay hale getrmştr. İnternet kullanımının bu kadar yaygınlaşması brçok sektörü etkledğ gb, turzm sektörünü de etkleyerek, çok sayıda onlne otel ve tatl rezervasyon web stesnn ortaya çıkmasını sağlamıştır. Otel ve tatl rezervasyon web steler, otel ve tatl seçmlernde breylere kolaylıklar sağlamış ve alternatfler karşılaştırmak çn brçok mkân tanımıştır. Ancak, rezervasyon planı yapan breyler çn hang rezervasyon web stesnn en ys olduğu konusu çok krterl karar verme problemdr. Bu çalışmada, tatl rezervasyon web stelernn terch edlmesnde kullanılacak krterlern önem düzeyler (ağırlıkları) SWARA yöntem le belrlenerek, krter ağırlıklarının da sürece dahl edlmes le Türkye dek alternatf tatl rezervasyon web stelernn Gr İlşksel Analz yöntem le değerlendrlmes amaçlanmıştır. Ayrıca, Türkye de faalyet gösteren yed otel ve tatl rezervasyon web stesnn hzmet kaltes değerlendrlmeye çalışılmıştır. Tüketclern İnternet üzernden otel ve tatl rezervasyonu yapmak çn ste terch ederken önem verdkler krterler arasında en öneml faktör güvenlrlk olarak belrlenmştr. Ayrıca, otel ve tatl rezervasyonu yapan şletmelern hzmet kaltes açısından değerlendrlmes yapılmış ve web steler arasında TATILBUDUR.COM stesnn lk sırada olduğu sonucuna varılmıştır. Anahtar Kelmeler: İnternet, otel ve tatl rezervasyon steler, rezervasyon web stelernn seçm, SWARA yöntem, gr lşksel analz yöntem JEL Kodları: C44, D70, O14 DOI: /Pressacadema PressAcadema Proceda

2 1. GİRİŞ Teknolonn popülartesnn artması İnternet kullanımının ve İnternet tabanlı şlem oranlarının artması le açıklanablmektedr. Turzm endüstrsnde yer alan frmalar web steler üzernden müşter lşklern gelştrmek, sürdürmek ve pazar payını genşletmek çn zaman ve çaba sarf etmektedrler (Law vd., 2010). Blşm teknolos ve İnternet n son zamanlardak gelşm turzm endüstrsn öneml ölçüde değştrdğ gb (Ho ve Lee, 2007) otel ve tatl endüstrsnn çalışma ortamını da öneml ölçüde değştrmştr. Günümüzde, sadece büyük otel zncrler ve tanınmış tatl hzmet sunan şletmeler değl, dğer küçük ve yerel şletmelerde İnternet üzernden hzmet vermektedr. Otel ve tatl rezervasyon steler yoğun rekabet le karşı karşıya olduklarından, başarıları sürdürüleblr kılmak çn web steler üzernden sundukları hzmet kaltesn yükseltmek zorundadırlar. Santos (2003) a göre, e-hzmet kaltes teknolo tabanlı ve destekl ş yapan şletmelern doğrudan müşterlern satın alma kararlarını etkledğ ve müşter lşklern gelştrdğ çn sürdürüleblr rekabet avantaı sunmaktadır. Yoğun rekabet ortamında web stelernn rekabet avantaı sağlamak çn müşter odaklı olması gttkçe önem kazanmaktadır. Faalyetlern sanal ortamda yürüten şletmelern kaynaklarını çevrmç ortamlara odaklayarak rekabet üstünlüklern artırmayı amaçlamaktadır. Dolayısıyla, y tasarlanmış ve tüketc beklentlerne uygun web steler rekabet gücünü etklemektedr. İnternet, otel ve tatl rezervasyonu hzmet veren şletmelern de hzmet kaltesn artırmak çn brçok fırsat sunmaktadır. Web stesne sahp olmak otel ve tatl şletmeler çn br değer sağlamaktadır. Tüm rezervasyon şlemlernn İnternet üzernden yapılıyor olması da malyet, zaman ve letşm kolaylığı açısından otel ve tatl şletmelerne büyük avantalar kazandırablmektedr. Bu çalışmada dernlemesne lteratür taraması sonucunda Türkye dek otel ve tatl rezervasyon web steler pazarlama perspektfnden değerlendrlmştr. Çalışmada, Türkye de faalyet gösteren otel ve tatl rezervasyon web stelernn, çok krterl karar verme yöntemler arasında yer alan SWARA temell gr lşksel analz yöntemyle değerlendrlmes amaçlanmıştır. Çalışmanın uygulamasında öncelkle krter ağırlıkları SWARA yöntem kullanılarak tespt edlmş, daha sonra gr lşksel analz yöntem le alternatf web stelernn değerlendrme şlem yapılmıştır. 2. LİTERATÜR İNCELEMESİ 2.1. Web Ste Hzmet Kaltes Blg teknolosnn hızla gelşmes sayesnde İnternet kullanımı hızla artış göstermştr. Gelecekte de İnternet n bugüne oranla daha fazla kullanılacağını düşünürsek, İnternet n tatl endüstrs çn daha da öneml olacağını söylemek mümkündür. İnternet üzernden alışverşn hızlı br şeklde artış göstermes le beraber otel ve tatl rezervasyon stelernn sayısı son yıllarda hızlı br artış göstermş ve bu web stelern arasındak rekabet her geçen gün daha da yoğunlaşmıştır. Dolayısıyla, hzmet endüstrsndek rekabet arttıkça, tüketc htyaçlarını karşılamak çn yüksek hzmet kaltesnn sağlanması her zamanknden daha fazla gerekl olacaktır. Geçmşte yapılan araştırmalar, kaltes yüksek hzmetler olan web stelernn düşük kaltel rakplerne göre daha fazla arandığını ve alışverş yapacak kşy çektğn açıkça ortaya koymuştur (Yoo ve Donthu, 2001). İnternet tabanlı br şletmenn başarısının temel belrleycs olarak kabul edlen e-hzmet kaltes (Wolfnbarger ve Glly, 2003), öneml br araştırma konusu halne gelmştr. Otel ve tatl rezervasyon steler müşter htyaç ve gereksnmlern dkkate almalı ve bu htyaç ve beklentlern karşılayan br web stes tasarlamalıdır. Dolayısıyla, tüketclern otel ve tatl rezervasyon stelernn kaltesn nasıl tanımladığını anlamak şletmeler çn oldukça önemldr Web Ste Hzmet Kaltes Değerlendrme Krterler Otel ve tatl rezervasyon web stelernn kullanıcıların htyaç ve beklentlerne uygun olması gerektğ çn bu çalışmada web ste hzmet kalte krterler değerlendrmeye alınmıştır. Değerlendrmeye tab tutulan krterler se dernlemesne lteratür taraması yapıldıktan sonra belrlenmştr. Web ste hzmet kaltes krterlernden otel ve tatl rezervasyonuna en uygun olanı araştırmaya dahl edlmştr. Web stenn kaltes, o steye gren tüketclern sayısını ve potansyel müşterlern tüketcye dönüşme olanağını artıracağından krterler üzernde önemle durulması gerekmektedr. Bu çalışmada otel ve tatl rezervasyon web stelernn hzmet kaltesnn değerlendrlmes çn kullanılan krterler; geznme kolaylığı, güvenlrlk, gzllk, çerk kaltes, müşter lşkler, ste tasarımı, uygun fyatları bulma olarak belrlenmştr. Web stesnde geznme kolaylığı konusunda Katerattanakul (2002) ve Kaynama ve Black (2000), br web stesnde araç çubuğu sayesnde en az sayıda adımda blg ednmenn kolay olması gerektğn belrtmştr. Br başka açıklamaya göre, geznme kolaylığı, genellkle web ste sayfaları arasında kolayca geçş fade etmektedr (Kaplandou ve Vogt 2006). Tüketclern web stes üzernden gerçekleştrmek stedkler şlemlerde güvenlrlk ve gzllk sıkıntıları, web ste tasarımının y olmamasından kaynaklanan şlemn gerçekleştrlememes veya gerçekleştrlmesnn zaman alması gb sorunları çermektedr. Tüketcnn kşsel blglernn gzlenmes ve üçüncü kşlern erşmne kapalı olması ve üçüncü kşlerle paylaşılmaması gzllk faktörünün konusudur. Güvenlk boyutu, müşternn web stesne duyduğu güven olarak açıklanmaktadır (Ho ve Lee, 2007). Aynı zamanda, güven boyutu kapsamında Law ve Leung (2002), br web stenn olmazsa olmaz özellklernden brnn ödeme güvenlğ olduğunu belrtmştr. Blg sstemnn başarısını ölçmede öneml unsurlardan br olan çerk kaltes Chen vd., (2012), İnternet üzernden otel ve tatl rezervasyonu yapan şletmelern müşterlern lg ve katılımlarını sağlamaya, seçenekler arasında blg toplamaya ve DOI: /Pressacadema PressAcadema Proceda

3 kıyas yapmaya olanak sağlamaktadır (Dooln vd., 2002). Park ve Gretzel, (2007) e göre çerk kaltes, en sık kullanılan web ste hzmet kaltes değerlendrme krterlernden brdr. Perdue (2002), br tatl web stesnn ortalama kaltesnn, blg çerğnn kaltes gb faktörlerden etklenebleceğn belrtmştr. Ayrıca, faydalı blgler çeren ve y tasarlanmış web steler şletmelern satış hacmn ve tbarını artırmasına yardımcı olurken (Chung ve Law, 2003), tüketc memnunyetnde de krtk br rol oynamaktadır (Klausegger, 2006). Otel ve tatl rezervasyon web stelernn hzmet kaltesn etkleyen müşter lşkler krter, şletmenn değşen tüketc htyaçlarına ve sorunlarına hızlı br şeklde cevap verme lgs ve stekllğ gb durumları kapsamaktadır. Potansyel müşternn lgsn çekmek çn oldukça öneml olan web ste tasarımı, steye grş yapan breyn stenn renkler, grafkler ve resmler gb lgsn artıracak genel özellkler anlamına gelrken, logolar, resmler ve arka planlar web stelernn görsel çekclğne katkıda bulunmaktadır (Han ve Mlls, 2006). Uygun fyatları bulma krter se, tüketclern seyahat planı yapmadan önce İnternet üzernden otel ve tatl çn araştırma yaparken seçenekler arasında fyat karşılaştırması yapmasıdır. Tablo 1: Web Ste Hzmet Kaltes Değerlendrme Krterler Krterler Açıklama Kaynak C 1 Geznme Kolaylığı Araç çubuğu sayesnde en az sayıda adımda blg ednmenn kolay olması, web ste sayfaları arasında kolayca geçş vb. Kaynama ve Black (2000), Katerattanakul (2002), Perdue (2002), Baloglu ve Pekcan (2006). C 2 Gzllk Kşsel blglern paylaşılmaması vb. Ho ve Lee (2007), Park et al. (2007), Schmdt vd., (2008), Hu (2009). C 3 Güvenlrlk Ödeme güvenlğ vb. Law ve Leung (2002), Yang vd., (2004), Ho ve Lee (2007). C 4 İçerk Kaltes Müşterlern lg ve katılımlarını sağlamaya, seçenekler arasında blg toplamaya ve kıyas yapmaya olanak sağlaması, faydalı blgler çermes vb. C 5 Müşter İlşkler İşletmenn değşen tüketc htyaçlarına ve sorunlarına hızlı br şeklde cevap verme lgs ve stekllğ vb. C 6 Ste Tasarımı/Estetk Tasarım Stenn renkler, grafkler, resmler ve logoları vb. Dooln vd., (2002), Perdue (2002), Chung ve Law (2003), Barnes ve Vdgen (2006), Park ve Gretzel (2007), Ho ve Lee (2007), Chen vd., (2012). Santos (2003), Ba vd., (2006), Ho ve Lee (2007), Fu Tsang vd., (2010). Han ve Mlls (2006), Baloglu ve Pekcan (2006). C 7 Uygun Fyatları Bulma Müşterlere uygun fyatları sunablme özellğne sahp olma vb. Karar vercler tarafından belrlenmştr. Yukarıda bahsedlen web ste hzmet kaltes değerlendrme krterler Tablo 1 de özetlenmştr. 3. VERİ VE YÖNTEM 3.1. Araştırmanın Amacı ve Önem İşletmelern otel ve tatl rezervasyon web steler üzernden rezervasyon ve satın alma şlemlernn gerçekleştrleblmes, İnternet n bu sektördek önemn artırmaktadır. Web stes tüketc stek ve htyaçlarına göre hazırlanmalıdır. Yen müşter kazanmak ve tekrar eden zyaretlern sayısını artırmak çn şletmelern hzmet kaltes yüksek web stesne sahp olmak gerekmektedr. Otel ve tatl rezervasyonu yapan şletmelern varlığını devam ettreblmeler, rekabet gücünü koruyablmeler çn web stelern kalte krterlerne göre değerlendrmes ve gelştrmes gerekmektedr. Bu açıdan bakıldığında, çalışma, otel ve tatl rezervasyon stelernn değerlendrlmesne katkıda bulunmaktadır. Bu çalışmanın amacı, otel ve tatl web stelernn hzmet kaltes krterlernn belrlenmes ve bu krterler baz alınarak Türkye dek otel ve tatl web stelernn durumlarının değerlendrlmes ve aynı zamanda mevcut lteratüre katkı sağlamaktır. Hem lteratür araştırması yapılarak belrlenen hem de karar verclern belrledğ krterler günümüz şartlarına uygun olduğu çn güncellğn korumaktadır. Türkye de faalyet gösteren otel ve tatl rezervasyon web stelernn değerlendrlmes yapılarak hzmet kalteler tespt edlmeye çalışılmıştır. Aynı zamanda, şletmelere önerler sunulmaya çalışılmıştır. Web stelern hzmet kaltesn etkleyen krterler üzerne yapılmış brçok araştırma olmasına rağmen bu konuda fkr brlğ sağlanamamıştır. Bu çalışmanın lteratüre ve uygulayıcılara sağlayacağı katkılar oldukça önem arz etmektedr. Web stelernde bulunması gereken bazı özellkler aynı olmasına karşın sektörden sektöre farklılık gösteren özellkler DOI: /Pressacadema PressAcadema Proceda

4 bulunmaktadır. Dolayısıyla, çalışmamızda, otel ve tatl rezervasyon web stelern hzmet kaltes krterlern belrlerken müşterler çn önem arz eden faktörler üzernde durulmuştur. Çalışmamıza dahl edlen otel ve tatl rezervasyon web steler karar vercler tarafından ANITUR.COM, ETSTUR.COM, JOLLYTUR.COM, SETUR.COM, TATIL.COM, TATILBUDUR.COM ve TATILSEPETI.COM olarak belrlenmştr Araştırmanın Yöntem Lteratür taraması sonucunda, tüketclern otel ve tatl rezervasyon web stelernde önemseyeblecekler çok sayıda krter olduğu tespt edlmştr. Bu sayının oldukça fazla olması nedenyle, brbrne çok benzer olanlar aynı kavram altında brleştrlerek toplam yed değşken tespt edlmştr. Bu krterlern brbrne benzer olanlarının çeştl başlıklar altında toplanarak ncelenmesnn bazı kolaylık ve faydalar sağlayableceğ değerlendrlmş ve çalışmada kullanılan krterlern hang ana başlıklar altında toplanmasının daha faydalı olableceğ araştırılmıştır. Türkye de faalyet gösteren otel ve tatl rezervasyon web stelernn ver toplama sürecnden sonra uygulama yöntem olarak SWARA Gr İlşksel Analz yöntem seçlmş, hazırlanan web ste hzmet kaltes değerlendrme formları blgsayara grlerek gözden geçrlmş ve analze hazır hale getrlmştr SWARA Yöntem Çok krterl karar verme yöntemler arasında yer alan ve son zamanlarda sıklıkla kullanılmaya başlanan SWARA yöntem, lk olarak Keršulene, Zavadskas ve Tursks (2010) tarafından ortaya konulmuştur (Keršulene, Zavadskas ve Tursks, 2010). SWARA yöntem, mevcut çevresel ve ekonomk durumları dkkate alan karar verclere kend öncelklern seçme konusunda fırsat tanımaktadır. Ayrıca karar verc olarak belrlenen uzmanların rolü bu yöntemde daha da önemldr (Zolfan ve Saparauskas, 2013). SWARA yöntem le lgl lteratür ncelendğnde brçok problemn çözümünde kullanılmıştır. Tablo 2 de SWARA yöntem le yapılmış çalışmalara yer verlmştr. Tablo 2: SWARA Yöntem Lteratür İncelemes Kaynak Keršulene ve dğerler, 2010 Keršulenė ve Tursks, 2011 Zolfan, Esfahan, Btarafan, Zavadskas ve Aref, 2013 Almardan, Zolfan, Aghdae ve Tamošatenė, 2013 Zolfan, Zavadskas ve Tursks, 2013 Aghdae, Zolfan ve Zavadskas, 2013 Zolfan ve Saparauskas, 2013 Zolfan ve Banhashem, 2014 Zolfan ve Saparauskas, 2013 Vafaepour, Zolfan, Varzandeh, Derakht ve Keshavarz, 2014 Aghdae, Zolfan ve Zavadskas, 2014a Aghdae, Zolfan ve Zavadskas, 2014b Dehnav, Aghdam, Pradhan ve Morshed Varzandeh, 2015 Nezhad, Zolfan, Moztarzadeh, Zavadskas ve Bahram, 2015 Daran Karabasevc, Stanukc, Urosevc ve Maksmovc, 2015 Stanukc, Karabasevc ve Zavadskas, 2015 Karabasevc, Stanukc, Urosevc ve Maksmovc, 2016 Karabasevc, Paunkovc ve Stanukc, 2016 Tuş Işık ve Aytaç Adalı, 2016 Shukla, Mshra, Jan ve Yadav, 2016 Çakır, 2016 Yazdan, Zavadskas, Ignatus ve Abad, 2016 Çakır, 2017 Çözüm Uyuşmazlık özümü Mmar seçm Optmal mekank havalandırma alternatfnn seçm Tedarkç seçm Ürün dzaynı Makne parçası seçm Enerde sürdürüleblrlğ değerlendrme göstergeler Personel seçm Yatırım öncelklendrme Güneş ener santrallernn kurulacağı bölgenn seçm Tedarkç kümeleme ve sıralama Satış şubes seçm Bölgesel heyelan tehlkesnn değerlendrlmes Ar-ge proes seçm İşe alınacak maden mühends adaylarının seçm Paket tasarımı seçm Personel seçm Sosyal sorumluluk alma düzeylerne göre şletme seçm Otel seçm ERP sstem seçm Müteahht seçm Malzeme seçm CNC makne seçm krterlernn önem düzeylernn belrlenmes DOI: /Pressacadema PressAcadema Proceda

5 Şekl 1: SWARA Yöntem le Krter Ağırlıklarının Belrlenmes Kaynak: Keršulenė ve Tursks, 2011 Şekl 1 de, SWARA yöntem le yapılan krter ağırlıklandırma şlemnn genş çaplı ş akışı görüleblr. Yöntemde değerlendrmeye alınacak krterlern (Şekl 1 dek Brbryle lşks olmayan krter lstesnn oluşturulması adımı) belrlenmes durumunda se, aşağıda yer alan 5 adımda krter ağırlıkları belrleneblmektedr. 1.Adım: Krterler en önemlden başlamak üzere sıralanır. 2. Adım: İknc krterden başlayarak, her br krter çn görel önem düzeyler belrlenr. Bunun çn, krter le br öncek krter (-1) karşılaştırılır. Keršulenė vd. (2010) bu orana ortalama değern karşılaştırmalı önem olarak adlandırmış ve s smges le göstermşlerdr (Keršulene ve dğerler, 2010). 3. Adım: Katsayı (k ) aşağıdak eştlkle belrlenr: 1 1 k s 1 1 (1) 4. Adım: Önem vektörü w, aşağıda yer alan eştlkle hesaplanır: 1 1 w x 1 1 k (2) 5. Adım: Krterlere at ağırlıkların (q ) hesaplama şlem se, aşağıdak eştlkle sağlanır: q n w k1 w k (3) q, krternn görel önemn göstermektedr. DOI: /Pressacadema PressAcadema Proceda

6 Gr İlşksel Analz Yöntem Gr İlşksel Analz dnamk süreç gelşmnde faktörler arasındak benzerlk ve farklılıkları araştıran br sayısal analz yöntemdr (Deng, 1989). Lteratürde alternatflern değerlendrldğ brçok çalışmada gr lşksel analz yöntemnn terch edldğn görmek mümkündür. Tablo 3 de gr lşksel analz yöntem le lgl lteratür ncelemesne yer verlmştr. Tablo 3: Gr İlşksel Analz Yöntem Lteratür İncelemes Kaynak Wu, 2002 Ln ve Ho, 2003 Fung, 2003 Tsa, Chang ve Chen, 2003 Chang, Tsa ve Chen, 2003 Tosun, 2006 Üstünışık, 2007 Kung ve Wen, 2007 Chan ve Tong, 2007 Lu, Ln ve Lews, 2008 Çaydaş ve Hasçalık, 2008 Kuo, Yang ve Huang, 2008 Tzeng, Ln, Yang ve Jeng, 2009 Chen ve Ou, 2009 Zha, Khoo ve Zhong, 2009 Ln, Lee ve Chang, 2009 Yılmaz ve Güngör, 2010 Lee ve Ln, 2011 Uçkun ve Grgner, 2011 Peker ve Bak, 2011 Sarucan, Baysal, Kahraman ve Engn, 2011 Sumrt, Anuntavoranch ve Vadhanasndhu, 2012 Çakmak, Baş ve Yıldırım, 2012 Goyal ve Grover, 2012 Sofyalıoğlu ve Öztürk, 2012 Hasan, Tabatabae ve Amr, 2012 Saha ve Mandal, 2013 Wang, Hseh ve Se, 2014 Raesh ve Rav, 2015 Hepsen ve Yldrm, 2015 Senger ve Albayrak, 2016 Das, Mshra, Chaubey ve Sngh, 2016 Hua ve dğerler, 2016 Yan ve dğerler, 2016 Yan, L, Zhao, Zhang ve Zhao, 2016 Vaya, Sharavanan ve Jeykrshnan, 2017 Anh, Nguyen, Lee ve Shn, 2017 Hussan, Aran ve Malk, 2017 Çözüm Alternatf olarak ele alınan teknk ölçümlernn yapılması Kmyasal-Mekank clalama sürec parametrelernn değerlendrlmes Eneksyon kalıplama şlem parametrelernn optmzasyonu Satıcı değerlendrme Dekatlon yarışmasında atletlern elde ettğ puanların değerlendrlmes Optmum parça şleme parametrelernn belrlenmes Türkye'dek sosyo-ekonomk gelşmşlk sıralaması Fnansal performansın değerlendrlmes Malzeme seçm Motorlu araçlarda ener tüketmnn analz Optmum lazer kesme parametrelernn belrlenmes Tess yerleşm CNC torna şlem parametrelernn optmzasyonu Bozulablr gıda çn satış tahmn model Ürün gelştrmede tasarım kavramının değerlendrlmes Uzman tanı model Tornalama parametrelernn optmzasyonu Ofs bnalarının ener performansının değerlendrlmes ve sıralanması Türkye'dek bankaların performanslarının değerlendrlmes Türk sgortacılık sektöründe performans ölçümü Yenleneblr elektrk üretm teknololernn seçm Dış teknolo novasyon elde etme bçmnn seçm Üretm hatalarının ncelenmes İler üretm sstemlernn sıralanması Öncelkl hata türlernn belrlenmes Eğrme plklernn optmum proses parametreler Torna şleme parametrelernn optmzasyonu Tayvan msafrlk şrketlernn performanslarının değerlendrlmes Esnek tedark zncrlernde tedarkç seçm Latn Amerka ve Karaypler ekonomlern sıralaması Personel Değerlendrme İmalat sürec parametrelernn optmze edlmes Btksel laç bleşenlernn belrlenmes Su kalte ndeksnn yleştrlmes Ener tasarrufu çn makne ve kesme parametrelernn optmzasyonu CNC maknesnn delme şlem parametrelern optmzasyonu Yüksek çözünürlüklü letken hatlarının basılması Çoklu plk özellklernn optmzasyonu Gr İlşksel Analz yöntem altı adımdan oluşur. Bu adımlar şu şekldedr (Wu, 2002: ): 1. Adım: Başlangıç karar matrs oluşturulur. Karar matrsnde m sayıda alternatf, n sayıda krter olduğu varsayılır. x1(1) x1(2) x1( n) x2(1) x2(2) x2( n) X xm(1) xm(2) xm( n) (4) Burada x (), nc alternatf dzsnde nc krtere karşılık gelen değer fade eder. DOI: /Pressacadema PressAcadema Proceda

7 2. Adım: Burada referans sers ve karşılaştırma matrs oluşturulur. Referans ser deal br alternatfn krterlerde alacağı değerler ortaya konularak oluşturulablr ya da mevcut alternatfler arasında, her br krter çn en y skorların kullanılması le belrleneblr (Yıldırım, 2014: 237). Br öncek adımda oluşturulan karar matrsndek lk satıra referans sers eklenerek karşılaştırma matrsne ulaşılır. * n * 0 1 x ( ) ma ks x ( ) (5) * * * * x ( ) x (1), x (2),, x ( n) (6) Adım: Bu adımda verlern tekdüze hale getrleblmes çn normalzasyona tab tutulması gerekmektedr. Normalzasyon şlem krterlern özellğne göre üç farklı bçmde yapılmaktadır. En büyük değern katkısı daha y çn normalzasyon şlemnde, x * x () maks x ( ) mn x( ) ( ) mn x ( ) (7) eştlğnden yararlanılır. En küçük değern katkısı daha y çn normalzasyon şlemnde, x n 1 m aks x ( ) x ( ) () ma ks x ( ) mn x ( ) * n n 1 1 (8) eştlğnden yararlanılır. n n İdeal değern katkısı en ys çn mn x ( ) x ( ) m aks x ( ) şartını sağlamak koşulu le normalzasyon şlemnde, 1 dl 1 x x ( ) x ( ) ( ) 1 maks ma ks x ( ) x ( ); x ( ) mn x ( ) * dl n n 1 dl dl 1 (9) eştlğnden yararlanılır. x dl (), nc krter çn hedef değerdr. 4. Adım: x * 0 ve * x arasındak mutlak farklar bulunarak, mutlak değer tablosu oluşturulur. x ( 0 0 ) x ( ) (10) * * 01(1) 01(2) 01( n) (1) (2) ( n) m(1) 0m(2) 0m( n) (11) 5. Adım: Bu adımda gr lşksel katsayı matrs oluşturulur. Bunun çn matrstek her br eleman eştlk 12 kullanılarak hesaplanır. mn 0() () 0 maks maks (12) maks maks maks () 0 (13) mn mn mn () 0 ζ parametres, ayırıcı katsayısı olarak blnmekte ve 0 le 1 (0 ζ 1) arasında değerler almaktadır. ζ ayırıcı katsayısı 0 le maks arasında farkı ayarlamaktadır. ζ = 1 olduğunda ayırıcılık en üst sevyede; ζ = 0 olduğunda se, ayırıcılık en alt sevyede DOI: /Pressacadema PressAcadema Proceda

8 olmaktadır. Lteratürde genel tbaryle ayırıcı katsayısı ζ = 0,5 olarak kullanılmaktadır (Yıldırım ve Önder, 2014: 235). Bu çalışmada ayırıcı katsayısı 0,5 olarak alınacaktır. 6. Adım: Gr lşksel dereceler bu adımda hesaplanır. Hesaplanan gr lşksel derece le karşılaştırılan x sersnn referans sersne ne derece benzer olduğu görüleblecektr (Yılmaz ve Güngör, 2010). Krterlern eşt önemde olduğu durumlarda sernn gr lşksel dereces eştlk 14 le hesaplanmaktadır. * * x 0 n 1 () = 1, 2, 3,.., m (14) 0 0 n 1 Krterler farklı ağırlıklara sahp se, sernn gr lşksel dereces eştlk 15 le hesaplanmaktadır. n q () = 1, 2, 3,.., m (15) Bu çalışmada SWARA yöntemnden elde edlen her br krter ağırlığı ( q ), eştlk 15 te yer bulmuştur. Hesaplanan gr lşksel dereceler büyükten küçüğe sıralanarak; en yüksek gr lşksel dereceye sahp alternatf, en y alternatf olmaktadır (Kuo vd., 2008: 83) SWARA - Gr İlşksel Analz Yöntemlernn Bütünleştrlmes Çok krterl karar verme yöntemlernn bütünleşk hale getrldğ çok sayıda çalışmaya lteratürde karşılaşmak mümkündür. Çalışmalardak ortak yapı genel anlamda şu şekldedr: çok krterl karar verme yöntemlernden AHP, Entrop, SWARA vb. yöntemler le değerlendrme krterlernn önem düzeyler (ağırlıkları) ortaya konulmakta; TOPSIS, VIKOR, COPRAS, Gr İlşksel Analz gb farklı brçok krterl karar verme yöntem le de alternatflern değerlendrlmes yoluna gdlmektedr. Bu çalışmada da çok krterl karar verme yöntemlernden SWARA yöntem le krter ağırlıkları tespt edlecek; Gr İlşksel Analz yöntem le alternatfler değerlendrlecektr. SWARA - Gr İlşksel Analz yöntemlernn özet haldek bütünleştrme şlem, Şekl 2 dek adımlar zlenerek yürütülmüştür. Şekl 2: SWARA - Gr İlşksel Analz Bütünleştrme Aşamaları Karar Verclern, Krterlern ve Alternatflern Belrlenmes SWARA Yöntem le Krter Ağırlıklarının Belrlenmes Krter Ağırlıkları Dkkate Alınarak Gr İlşksel Analz Yöntem Alternatflern Değerlendrlmes En İy Alternatfn Seçlmes 3.3. Araştırmanın Evren ve Örneklem Katılımcılar İnternet üzernden otel ve tatl rezervasyonu yapan ve aynı zamanda Türkye de sıklıkla terch edlen yed web stes le alışverş deneym yaşamış kullanıcılardan oluşmaktadır. Toplamda 10 karar verc tarafından web ste hzmet kalte krterler önem sırasına göre sıralanmıştır. Söz konusu karar verclerden Nsan ayı çersnde tüm verler toplanmış ve değerlendrmeye alınmıştır. 4. BULGULAR VE TARTIŞMA Bu çalışmada, Türkye de faalyet gösteren otel ve tatl rezervasyon web stelernn SWARA temell gr lşksel analz yöntemyle değerlendrlmes amaçlanmıştır. Çalışmanın uygulamasında öncelkle krter ağırlıkları SWARA yöntem kullanılarak tespt edlmş, daha sonra gr lşksel analz yöntem le alternatf web stelernn değerlendrme şlem yapılmıştır. DOI: /Pressacadema PressAcadema Proceda

9 4.1. Krterlern SWARA Yöntem le Ağırlıklandırılması Aşaması Otel ve tatl rezervasyon web stelernn değerlendrlmesnde kullanılacak krterlern uzmanlar ve lteratür dkkate alınarak Tablo 1 dek gb olmasına karar verlmştr. Tablo 1 dek değerlendrme krterlernn önem düzeylernn belrleneblmes çn, on karar verc belrlenmştr. Öncelkle, SWARA yöntemnn lk adımı olan krterlern en önemlden en az önemlye sıralanması şlem her br karar verc tarafından ayrı ayrı yapılmıştır. Sıralama sonuçları Tablo 4 te gösterlmştr. Tabloya göre, karar verc 1 (KV 1 ) çn en öneml krtern C 3 - Güvenlrlk krter olduğu görüleblmektedr. Tablo 4: Karar Verclere Göre Krter Sıralamaları KV 1 KV 2 KV 3 KV 4 KV 5 KV 6 KV 7 KV 8 KV 9 KV 10 C C C C C C C Tablo 4 te yer alan krterler, en öneml olanı lk sırada olmak üzere, Tablo 5 tek gb sıralanmış ve knc krterden tbaren her br krter çn görel önem düzeyler (s ) karar vercler tarafından ayrı ayrı belrlenmştr. Örneğn, karar verc 1 çn C 3 krter le C 7 krter arasında karşılaştırmalı önem düzey 0,20 dr. Tablo 5: Krterlern Karar Vercler Düzeynde Karşılaştırmalı Önem Önem Sırası KV 1 KV 2 KV 3 KV 4 KV 5 KV 6 KV 7 KV 8 KV 9 KV 10 Sıra s Sıra s Sıra s Sıra s Sıra s Sıra s Sıra s Sıra s Sıra s Sıra s 1 C 3 C 7 C 3 C 3 C 4 C 7 C 3 C 3 C 7 C 3 2 C 7 0,20 C 1 0,20 C 2 0,25 C 2 0,20 C 7 0,10 C 5 0,40 C 2 0,05 C 2 0,10 C 3 0,40 C 7 0,20 3 C 1 0,10 C 4 0,10 C 7 0,30 C 1 0,25 C 1 0,40 C 1 0,30 C 7 0,10 C 7 0,50 C 2 0,10 C 4 0,20 4 C 5 0,30 C 3 0,10 C 4 0,15 C 5 0,10 C 2 0,10 C 6 0,05 C 4 0,50 C 1 0,40 C 1 0,30 C 1 0,25 5 C 6 0,05 C 2 0,10 C 5 0,20 C 4 0,05 C 3 0,05 C 4 0,30 C 1 0,50 C 4 0,10 C 6 0,05 C 2 0,10 6 C 4 0,10 C 5 0,30 C 1 0,20 C 7 0,05 C 6 0,25 C 2 0,10 C 5 0,10 C 6 0,20 C 4 0,25 C 6 0,10 7 C 2 0,30 C 6 0,25 C 6 0,10 C 3 0,05 C 5 0,50 C 3 0,10 C 6 0,25 C 5 0,40 C 5 0,50 C 5 0,20 SWARA yöntemyle yapılan krter ağırlıklandırma adımları se, şu şeklde devam etmektedr; Öncelkle, Eştlk 1 le s ler yardımıyla, katsayı (k ) değerlerne ulaşılmıştır. Ardından Eştlk 2 kullanılarak, her br krtere at önem vektör (w ) değerler hesaplanmıştır. Son olarak, krterlere at ağırlıklar (q ) Eştlk 3 le hesaplanmıştır. Karar verc 1 e at her br krter çn hesaplanan k, w ve q değerler Tablo 6 da gösterlmştr. Tablo 6: SWARA Yöntem le Karar Verc 1'e At Krter Ağırlıklarını Hesaplama Sıralama Krterler s k w q 1 C 3 1,000 1,000 0, C 7 0,20 1,200 0,833 0, C 1 0,10 1,100 0,758 0, C 5 0,30 1,300 0,583 0, C 6 0,05 1,050 0,555 0, C 4 0,10 1,100 0,505 0, C 2 0,30 1,300 0,388 0,0840 Tablo 6 da, Karar Verc 1 çn yapılan hesaplamaların dğer karar vercler çn de yapılması sonucu elde edlen krter ağırlıkları Tablo 7 ye çıkarılmıştır. Tablo 7: Krterlern KV lar Bazında Hesaplanan Ağırlıkları Krterler KV 1 KV 2 KV 3 KV 4 KV 5 KV 6 KV 7 KV 8 KV 9 KV 10 C 1 0,1639 0,1746 0,0905 0,1400 0,1460 0,1410 0,0870 0,1254 0,1110 0,1260 C 2 0,0840 0,1312 0,1948 0,1750 0,1320 0,0940 0,2160 0,1140 0,2330 0,1630 DOI: /Pressacadema PressAcadema Proceda

10 C 3 0,2164 0,1443 0,2436 0,2100 0,1260 0,0860 0,2270 0,2257 0,2560 0,1800 C 4 0,1092 0,1587 0,1303 0,1210 0,2240 0,1040 0,1310 0,1568 0,1010 0,0960 C 5 0,1261 0,1009 0,1086 0,1270 0,0670 0,1840 0,0790 0,0864 0,0600 0,0640 C 6 0,1201 0,0807 0,0823 0,1100 0,1010 0,1350 0,0630 0,1036 0,0840 0,1200 C 7 0,1803 0,2095 0,1499 0,1160 0,2040 0,2570 0,1960 0,1881 0,1550 0,2520 Her br karar vercye at krter ağırlıklarının ortalamasının alınması sonucu elde edlen krter ağırlıkları se, Tablo 9 da gösterlmştr. Karar verclern değerlendrmeler sonucunda, en öneml krtern 0,1915 değeryle C 3 Güvenlrlk krter olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Tablo 8: Nha Krter Ağırlıkları Krterler Nha Krter Ağırlığı C 1 Geznme Kolaylığı 0,1305 C 2 Gzllk 0,1537 C 3 Güvenlrlk 0,1915 C 4 İçerk Kaltes 0,1332 C 5 Müşter İlşkler 0,1003 C 6 Ste Tasarımı/Estetk Tasarım 0,1000 C 7 Uygun Fyatları Bulma 0,1908 Tablo 8 le nha krter ağırlıklarına ulaşılmıştır. Bu aşamadan sonra yapılacak olan şlem; elde edlen krter ağırlıkları da dkkate alınarak, gr lşksel analz yöntem le alternatf otel ve tatl rezervasyon web stelernn değerlendrlme şlemnn yapılmasıdır Alternatf Otel ve Tatl Web Stelernn Gr İlşksel Analz Yöntem le Değerlendrlmes Uygulamanın bu aşamasında, uzmanlarca önerlen Türkye de sıklıkla kullanılan yed otel ve tatl web stesnn gr lşksel analz yöntem le değerlendrme şlem yapılacaktır. Değerlendrmeye alınacak otel ve tatl web steler Tablo 9 da verlmştr. Tablo 9: Türkye de Sıklıkla Kullanılan ve Değerlendrmeye Alınması Uygun Bulunan Otel ve Rezervasyon Web Steler A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 A 7 ANITUR.COM ETSTUR.COM JOLLYTUR.COM SETUR.COM TATIL.COM TATILBUDUR.COM TATILSEPETI.COM Karar verc olarak belrlenen beş uzmandan Geznme Kolaylığı, Gzllk, Güvenlrlk, İçerk Kaltes, Müşter İlşkler, Ste Tasarımı/Estetk Tasarım ve Uygun Fyatları Bulma krterlerne göre Tablo 9 da belrlenen otel ve tatl rezervasyon web stelern değerlendrmeler stenmştr. Beş karar vercnn yapmış oldukları değerlendrmelern geometrk ortalamasının alınması le Tablo 10 dak karar matrsne ulaşılmıştır. Tablo 10: Karar Verclern Alternatf Değerlendrme Sonrası Karar Matrs Maks Maks Maks Maks Maks Maks Maks Ste Tasarımı / Geznme Müşter Uygun Fyatları Gzllk Güvenlrlk İçerk Kaltes Estetk Kolaylığı İlşkler Bulma Tasarım C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 Referans 80,98 100,00 92,92 100,00 89,95 93,88 87,91 A 1 65,75 91,76 89,78 62,88 72,90 81,97 48,50 A 2 66,88 88,54 92,92 59,77 77,91 80,00 66,23 A 3 65,90 92,81 92,92 69,43 75,98 75,53 57,78 A 4 64,93 88,54 72,48 53,38 75,84 34,83 71,58 DOI: /Pressacadema PressAcadema Proceda

11 A 5 77,90 91,76 80,86 92,97 84,68 93,88 81,71 A 6 80,98 95,88 90,00 100,00 84,62 90,00 87,91 A 7 69,65 100,00 90,00 100,00 89,95 87,91 84,89 Krterlern tamamı, maksmum olması stenen durumlara sahptr. Tablo 10 a bakıldığında, maksmum olmasını stedğmz her br krtere at alternatf skorlarından en büyüğü referans değer olarak alınmıştır. Tablo 10 dkkate alınarak, En büyük değern katkısı daha y lkes le normalzasyon şlem Eştlk 7 ye göre yapılmış ve Tablo 11 elde edlmştr. Tablo 11: Normalze Karar Matrs Maks Maks Maks Maks Maks Maks Maks C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 Referans 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 A 1 0,051 0,281 0,846 0,204 0,000 0,798 0,000 A 2 0,121 0,000 1,000 0,137 0,294 0,765 0,450 A 3 0,060 0,373 1,000 0,344 0,181 0,689 0,235 A 4 0,000 0,000 0,000 0,000 0,172 0,000 0,586 A 5 0,808 0,281 0,410 0,849 0,691 1,000 0,843 A 6 1,000 0,640 0,857 1,000 0,687 0,934 1,000 A 7 0,294 1,000 0,857 1,000 1,000 0,899 0,923 Krter düzeyndek normalze edlmş sonuçlar, referans değernden çıkarılarak (eştlk 10) mutlak değer tablosu elde edlmştr (Tablo: 12). Tablo 12: Mutlak Değer Tablosu C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 1 0,949 0,719 0,154 0,796 1,000 0,202 1,000 A 2 0,879 1,000 0,000 0,863 0,706 0,235 0,550 A 3 0,940 0,627 0,000 0,656 0,819 0,311 0,765 A 4 1,000 1,000 1,000 1,000 0,828 1,000 0,414 A 5 0,192 0,719 0,590 0,151 0,309 0,000 0,157 A 6 0,000 0,360 0,143 0,000 0,313 0,066 0,000 A 7 0,706 0,000 0,143 0,000 0,000 0,101 0,077 Mutlak değer tablosundak değerlerden yararlanarak, maks = 1,000 ve mn = 0,000 değerler belrlenmştr. Bu çalışmada gr lşk katsayı matrs çn, ayırıcı katsayısı ζ = 0,5 olarak alınmıştır. Eştlk 12 yardımıyla Tablo 13 tek gr lşksel katsayılar matrsne ulaşılmıştır. Bu çalışmada, krterlern önem düzeylernn brbrnden farklı olması nedenyle karar vercler le yapılan görüşme sonrası elde edlen verlern SWARA yöntem le değerlendrlmes sonucunda elde edlen krter ağırlıkları da Tablo 13 te gösterlmştr. Tablo 13: Gr İlşksel Katsayılar Matrs ve SWARA Yöntem le Elde Edlen Krter Ağırlıklarının Tabloya Eklenmes C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 Krter Ağırlıkları 0,131 0,154 0,191 0,133 0,100 0,100 0,191 A 1 0,345 0,410 0,765 0,386 0,333 0,713 0,333 A 2 0,363 0,333 1,000 0,367 0,415 0,680 0,476 A 3 0,347 0,443 1,000 0,433 0,379 0,617 0,395 A 4 0,333 0,333 0,333 0,333 0,377 0,333 0,547 A 5 0,723 0,410 0,459 0,768 0,618 1,000 0,761 A 6 1,000 0,582 0,778 1,000 0,615 0,884 1,000 A 7 0,415 1,000 0,778 1,000 1,000 0,832 0,867 Eştlk 15 yardımıyla gr lşksel derecelere ulaşılmıştır. Elde edlen bu dereceler sıralamaya alınarak, en y alternatfn A 6 TATILBUDUR.COM olduğu sonucuna ulaşılmıştır. DOI: /Pressacadema PressAcadema Proceda

12 Tablo 14: Gr İlşksel Dereceler ve Alternatf Sıralamaları Alternatfler A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 A 7 Г0 0,474 0,539 0,538 0,378 0,655 0,843 0,839 Sıralama SONUÇ Çevrmç seyahat endüstrsnn büyümes ve günden güne yoğunlaşan rekabet düşünüldüğünde, otel ve tatl rezervasyonu yapan müşterlern beklentlerne uygun br ste kurmak ve memnunyet sağlamak oldukça öneml br konu halne gelmştr. Dolayısıyla, web ste hzmet kaltesnn tüketcler çn ne kadar öneml br rol oynadığı ortadadır. Bu çalışma, mevcut lteratür blgsn genşletmeye ve otel ve tatl rezervasyon web stelernn hzmet kaltes krterlern belrlemeye yardımcı olmaktadır. Bu çalışmada, otel ve tatl rezervasyon web stelernn hzmet kaltes ölçümünde kullanılan krterler arasında yer alan uygun fyatları bulma krter, geçmş araştırmalardak değerlendrme krterlerne dahl edlerek çalışma genşletlmştr. Çalışma kapsamında yapılan uygulamada elde edlen sonuçlar, tüketclern İnternet üzernden otel ve tatl rezervasyonu yapmak çn ste terch ederken önem verdkler krterler konusunda oldukça belrleyc ntelktedr. Yapılan araştırma sonucunda, krterler arasında en öneml faktör güvenlrlk olarak belrlenmştr. Elde edlen bu sonuca göre, otel ve tatl rezervasyon web stelernn müşter memnunyet sağlamada tüketclern güvenlrlğn kazanması gerektğn ortaya koymaktadır. Önem ağırlığına göre dğer krterler se, uygun fyatları bulma, gzllk, çerk kaltes, geznme kolaylığı, müşter lşkler ve ste tasarımı olarak sıralanmaktadır. Türkye'de faalyet gösteren ve tüketcler tarafından sıklıkla kullanılan otel ve tatl rezervasyon web steler karar vercler tarafından ANITUR.COM, ETSTUR.COM, JOLLYTUR.COM, SETUR.COM, TATIL.COM, TATILBUDUR.COM ve TATILSEPETI.COM web steler alternatfler olarak belrlenmştr. Karar verclere anket uygulanarak alternatflern değerlendrlmes sağlanmış, elde edlen verler gr lşksel analz yöntemyle analz edlmştr. Gr lşksel analz yöntem le elde edlen sonuca göre TATILBUDUR.COM web stesnn karar verclern öznel değerlendrmeler le lk sırada olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu çalışma, İnternet üzernden otel ve tatl rezervasyonu yapablen şletmeler çn hzmet kaltelernn zayıf ve güçlü yönlern görmeler bakımından yol gösterc olablr. Bu çalışmada, tanımlanan web ste hzmet kalte krterler otel ve tatl rezervasyon web stelernn değerlendrlmesnde öneml br temel oluşturablmekte, aynı zamanda gelecek araştırmalar çn yararlı br grd olarak hzmet edebleceğ düşünülmektedr. Bu araştırma ne kadar en tanınmış ve en çok terch edlen steler arasında yapılmış olsa da sadece yed otel ve tatl rezervasyon web stesnden barettr. Dolayısıyla, dğer otel ve tatl rezervasyon web steler çn genelleştrlemez. Gelecektek araştırmalar, hem bu araştırmada ncelenen krterlern sayısını artırablr; hem de dğer otel ve rezervasyon web ste hzmet kalte krterler le karşılaştırılablr. Ayrıca, bu çalışmada ele alınan web stelernn hzmet kalteler yalnızca karar vercler tarafından belrlenen ve araştırmaya uygun olan krterlerce karar verclern öznel değerlendrmeler dkkate alınarak ncelenmştr. KAYNAKLAR Aghdae, M. H., Zolfan, S. H. ve Zavadskas, E. K., (2013). Decson makng n machne tool selecton : an ntegrated approach wth SWARA and COPRAS-G methods. Engneerng Economcs, 24(1), Aghdae, M. H., Zolfan, S. H. ve Zavadskas, E. K., (2014a). Synerges of data mnng and multple attrbute decson makng. Proceda - Socal and Behavoral Scences, Aghdae, M. H., Zolfan, S. H. ve Zavadskas, E. K., (2014b). Sales branches performance evaluaton: a multple attrbute decson makng approach. 8th Internatonal Scentfc Conference Busness and Management 2014, 1 7. Almardan, M., Zolfan, S. H., Aghdae, M. H. ve Tamošatenė, J., (2013). A novel Hybrd SWARA and VIKOR methodology for suppler selecton n an agle envronment. Technologcal and Economc Development of Economy, 19(3), Anh, H., Nguyen, D., Lee, C. ve Shn, K. (2017). An approach to optmzng prnted conductve lnes n hgh-resoluton roll-to- roll gravure prntng. Robotcs and Computer Integrated Manufacturng, 46(January), Ba, B., Hu, C., and Jang, S.-C. (2006). Examnng e-relatonshp marketng features on hotel webstes. Journal of Travel & Toursm Marketng, 21(2/3), Baloglu, S., and Pekcan, Y. A. (2006). The webste desgn and Internet ste marketng practces of upscale and luxury hotels n Turkey. Toursm Management, 27(1), DOI: /Pressacadema PressAcadema Proceda

13 Barnes, S. J., and Vdgen, R. T. (2006). Data trangulaton and web qualty metrcs: A case study n e-government. Informaton & Management, 43(6), Chan, J. W. K. ve Tong, T. K. L. (2007). Mult-crtera materal selectons and end-of-lfe product strategy: grey relatonal analyss approach. Materals and Desgn, 28(5), Chang, C.-L., Tsa, C.-H. ve Chen, L. (2003). Applyng grey relatonal analyss to the decathlon evaluaton model. Internatonal Journal of The Computer. The Internet and Management, 11(3), Chen, F. L. ve Ou, T. Y. (2009). Gray relaton analyss and multlayer functonal lnk network sales forecastng model for pershable food n convenence store. Expert Systems wth Applcatons, 36, Chen, H. G., Yu-Chh Lu, J., Shn Sheu, T., and Yang, M. H. (2012). The mpact of fnancal servces qualty and farness on customer satsfacton. Managng Servce Qualty: An Internatonal Journal, 22(4), Chung, T., and Law, R. (2003). Developng a performance Indcator for hotel webstes. Internatonal Journal of Hosptalty Management, 22(1), Çakır, E. (2016). Kentsel dönüşüm kapsamında müteahht (yüklenc) frmanın Bütünleşk SWARA - VIKOR yöntemyle seçlmes. Proceedngs of XVII, Internatonal Symposum on Econometrcs, Operatons Research and Statstcs çnde (p ). Svas: Proceedngs of XVII. Internatonal Symposum on Econometrcs, Operatons Research and Statstcs. Çakır, E. (2017). Krter ağırlıklarının SWARA Copeland yöntem le belrlenmes: Br üretm şletmesnde uygulama, Adnan Menderes Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs, 4(1), Çakmak, Z., Baş, M. ve Yıldırım, E. (2012). Gr lşksel analz ve uyum analz le br şletmede karşılaşılan üretm hatalarının ncelenmes. Süleyman Demrel Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs,17(1), Çaydaş, U. ve Hasçalık, A. (2008). Use of the grey relatonal analyss to determne optmum laser cuttng parameters wth multperformance characterstcs. Optcs and Laser Technology, 40(7), Das, D. K., Mshra, P. C., Chaubey, A. K. ve Sngh, S. (2016). Fabrcaton process optmzaton for ımproved mechancal propertes of al 7075/scp metal matrx compostes. Management Scence Letters, 6, Dehnav, A., Aghdam, I. N., Pradhan, B. ve Morshed Varzandeh, M. H. (2015). A new hybrd model usng step-wse weght assessment rato analyss (SWARA) technque and adaptve neuro-fuzzy nference system (ANFIS) for tegonal landslde hazard assessment n Iran. Catena, 135, Deng, J. (1989). Introducton to grey system theory. The Journal of Grey System, 1(1), Dooln, B., Burgess, L., and Cooper, J. (2002). Evaluatng the use of the web for toursm marketng: a case study from New Zealand, Toursm Management, 23(5), Fu Tsang, N. K., La, M. T., and Law, R. (2010). Measurng e-servce qualty for onlne travel agences. Journal of Travel & Toursm Marketng, 27(3), Fung, C. P. (2003). Manufacturng process optmzaton for wear property of fber-renforced polybutylene terephthalate compostes wth grey relatonal analyss. Wear, 254(3/4), Goyal, S. ve Grover, S. (2012). Applyng fuzzy grey relatonal analyss for rankng the advanced manufacturng systems. Grey Systems: Theory and Applcaton, 2(2), Han, J. H., and Mlls, J. E. (2006). Zero acquantance benchmarkng at travel destnaton webstes: what s the frst mpresson that natonal toursm organzatons try to make?, Internatonal Journal of Toursm Research, 8(6), Hasan, H., Tabatabae, S. A. ve Amr, G. (2012). Grey relatonal analyss to determne the optmum process parameters for open-end spnnng yarns. Journal of Engneered Fbers and Fabrcs, 7(2), Hepsen, A. ve Yldrm, B. F. (2015). Grey relatonal analyss based rankng of Latn Amercan and Carbbean economes. Pressacadema, 2(3), Ho, C. I., and Lee, Y. L. (2007). The development of an e-travel servce qualty scale. Toursm Management, 28(6), Hu, Y.-C. (2009). Fuzzy multple-crtera decson makng n the determnaton of crtcal crtera for assessng servce qualty of travel webstes. Expert Systems wth Applcatons, 36(3), Hua, Y., Wang, S., Cha, C., Lu, Z., Lu, X., Zou, L., Yng, Y. (2016). Qualty evaluaton of pseudostellarae radx based on smultaneous determnaton of multple boactve components combned wth grey relatonal analyss. Molecules (Basel, Swtzerland), 22(1). Hussan, T., Aran, F. A. ve Malk, Z. A. (2017). Use of taguch method and grey relatonal analyss to optmze multple yarn characterstcs n open-end rotor spnnng. Autex Research Journal, 17(1), adresnden erşld. Kaplandou, K and Vogt, C. (2006). A structural analyss of destnaton travel ntentons as a functon of web ste features, Journal of Travel Research, 45(2), Karabasevc, D., Paunkovc, J. ve Stanukc, D. (2016). Rankng of companes accordng to the ndcators of corporate socal responsblty based on SWARA and ARAS methods. Serban Journal of Management, 11(1), Karabasevc, D., Stanukc, D., Urosevc, S. ve Maksmovc, M. (2015). Selecton of canddates n the mnng ndustry based on the applcaton of the SWARA and the MULTIMOORA methods. Acta Montanstca Slovaca, 20(2), DOI: /Pressacadema PressAcadema Proceda

14 Karabasevc, D., Stanukc, D., Urosevc, S. ve Maksmovc, M. (2016). An approach to personnel selecton based on SWARA and Waspas methods. Journal of Economcs, Management and Informatcs, 7(1), Katerattanakul, P. (2002). Framework of effectve web ste desgn for busness-to-consumer Internet commerce, INFOR: Informaton Systems and Operatonal Research, 40(1), Kaynama, S. A., and Black, C. I. (2000). A proposal to assess the servce qualty of onlne travel agences: an exploratory study, Journal of Professonal Servces Marketng, 21(1), Keršulenė, V. ve Tursks, Z. (2011). Integrated fuzzy multple crtera decson makng model for archtect selecton, Technologcal and Economc Development of Economy, 17(4), Keršulene, V., Zavadskas, E. K. ve Tursks, Z. (2010). Selecton of ratonal dspute resoluton method by applyng new step-wse weght assessment rato analyss (SWARA). Journal of Busness Economcs and Management, 11(2), Klausegger, C. (2006). Evaluatng Internet portals an emprcal study of acceptance measurement based. Journal of Qualty Assurance n Hosptalty & Toursm, 6(3/4), Kung, C. Y. ve Wen, K. L. (2007). Applyng grey relatonal analyss and grey decson-makng to evaluate the relatonshp between company attrbutes and ts fnancal performance - a case study of venture captal enterprses n Tawan. Decson Support Systems, 43(3), Kuo, Y., Yang, T. ve Huang, G. W. (2008). The use of Grey relatonal analyss n solvng multple attrbute decson-makng problems. CompComputers & Industral Engneerng, 55(1), Law, R., and Leung, K. (2002). Onlne Arfare Reservaton Servces: A Study of Asan-based and North Amercan-based Travel Web Stes, Informaton Technology and Toursm, 5(1), Law, R., and Wong, J. (2003). Successful factors for a travel web ste: perceptons of on-lne purchasers n Hong Kong. Journal of Hosptalty & Toursm Research, 27(1), Law, R., Q, S., and Buhals, D. (2010). Progress n toursm management: a revew of webste evaluaton n toursm research. Toursm Management, 31(3), Lee, W. S. ve Ln, Y.-C. (2011). Evaluatng and rankng energy performance of offce buldngs usng Grey relatonal analyss. Energy, 36, Ln, Y.-H., Lee, P.-C. ve Chang, T.-P. (2009). Practcal expert dagnoss model based on the Grey relatonal analyss technque. Expert Systems wth Applcatons, 36(2), Ln, Z. C. ve Ho, C. Y. (2003). Analyss and applcaton of grey relaton and ANOVA n chemcal-mechancal polshng process parameters. Internatonal Journal of Advanced Manufacturng Technology, 21(1), Lu, I. J., Ln, S. J. ve Lews, C. (2008). Grey relaton analyss of motor vehcular energy consumpton n Tawan. Energy Polcy, 36(7), Nezhad, M. R. G., Zolfan, S. H., Moztarzadeh, F., Zavadskas, E. K. ve Bahram, M. (2015). Plannng the prorty of hgh tech ndustres based on SWARA-WASPAS methodology: The case of the nanotechnology ndustry n Iran. Economc Research-Ekonomska Istrazvana, 28(1), Park, Y. A., and Gretzel, U. (2007). Success factors for destnaton marketng web stes: a qualtatve Meta-analyss. Journal of Travel Research, 46(1) Park, Y. A., Gretzel, U., and Srakaya-Turk, E. (2007). Measurng webste qualty for onlne travel agences. Journal of Travel & Toursm Marketng, 23(1), Peker, İ. ve Bak, B. (2011). Performance evaluaton n Turksh nsurance sector wth grey relatonshp analyss. Uluslararası İktsad ve İdar İncelemeler Dergs, 3(7), Perdue, R. R. (2002). Internet ste evaluatons: the nfluence of behavoral experence, exstng mages, and selected webste characterstcs. Journal of Travel and Toursm Marketng, 11(2-3), Raesh, R. ve Rav, V. (2015). Suppler selecton n reslent supply chans: a Grey relatonal analyss approach. Journal of Cleaner Producton, 86, Saha, A. ve Mandal, N. K. (2013). Optmzaton of machnng parameters of turnng operatons based on mult performance crtera. Internatonal Journal of Industral Engneerng Computatons, 4, Santos, J. (2003). E-servce qualty: a model of vrtual servce qualty dmensons. managng servce qualty. An Internatonal Journal, 13(3), Sarucan, A., Baysal, E. M., Kahraman, C. ve Engn, O. (2011). A herarchy Grey relatonal analyss for selectng the renewable electrcty generaton technologes. World Congress on Engneerng, II, 4 9. Schmdt, S., Cantallops, A. S., and Santos, C. P. (2008). The characterstcs of hotel webstes and ther mplcatons for webste effectveness. Toursm Management, 28(2), Senger, Ö. ve Albayrak, Ö. K. (2016). Gr lşk analz yöntem le personel değerlendrme üzerne br çalışma. Internatonal Journal of Economc & Admnstratve Studes, 2016(7), Shukla, S., Mshra, P. K., Jan, R. ve Yadav, H. C. (2016). An ntegrated decson makng approach for ERP system selecton usng SWARA and PROMETHEE method. Int. J. of Intellgent Enterprse, 3(2), DOI: /Pressacadema PressAcadema Proceda

15 Sofyalıoğlu, Ç. ve Öztürk, Ş. (2012). Applcaton of Grey relatonal analyss wth Fuzzy AHP to FMEA method. Doğuş Ünverstes Dergs, 13(1), Stanukc, D., Karabasevc, D. ve Zavadskas, E. K. (2015). A framework for the selecton of a packagng desgn based on the SWARA method. Engneerng Economcs, 26(2), Sumrt, D., Anuntavoranch, P. ve Vadhanasndhu, P. (2012). strategc decson for the external technologcal nnovaton acquston mode selecton by usng an ntegraton of AHP and GRA methods: a case study on a tha new technology-based frm. IOSR Journal of Busness and Management, 6(1), Tosun, N. (2006). Determnaton of Optmum parameters for mult-performance characterstcs n drllng by usng Grey relatonal analyss. Internatonal Journal of Advanced Manufacturng Technology, 28(5 6), Tsa, C.-H., Chang, C.-L. ve Chen, L. (2003). Applyng Grey relatonal analyss to the vendor evaluaton model. Internatonal Journal of The Computer, The Internet and Management, 11(3), Tuş Işık, A. ve Aytaç Adalı, E. (2016). A new ntegrated decson makng approach based on SWARA and OCRA methods for the hotel selecton problem. Internatonal Journal of Advanced Operatons Management, 8(2), Tzeng, C.-J., Ln, Y.-H., Yang, Y.-K. ve Jeng, M.-C. (2009). Optmzaton of turnng operatons wth multple performance characterstcs usng the taguch method and grey relatonal analyss. Journal of Materals Processng Technology, 209(6), Uçkun, N. ve Grgner, N. (2011). Türkye dek kamu ve özel bankaların performanslarının Gr İlşk Analz le ncelenmes, Üstünışık, N. Z. (2007). Türkye dek İller ve Bölgeler Bazında Sosyo-Ekonomk Gelşmşlk Sıralaması Araştırması: Gr İlşksel Analz Yöntem ve Uygulaması. Gaz Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Yüksek Lsans Tez, Ankara. Vafaepour, M., Zolfan, S. H., Varzandeh, M. H. M., Derakht, A. ve Keshavarz, M. E. (2014). Assessment of regons prorty for mplementaton of solar proects n Iran: new applcaton of a hybrd mult-crtera decson makng approach. Energy Converson and Management, 86(2014), Vaya, B., Sharavanan, S. ve Jeykrshnan, J. (2017). Optmzaton of process parameters n drllng of fbre hybrd composte usng Taguch and grey relatonal analyss. IOP Conference Seres: Materals Scence and Engneerng, 183(1), Wang, S.-M., Hseh, C.-H. ve Se, P.-R. (2014). A Grey relaton analyss of the performance of lsted hosptalty companes n Tawan. Internatonal Journal of Organzatonal Innovaton, 7(3), Wolfnbarger, M., and Glly, M. C. (2003). etalq: dmensonalzng, measurng and predctng etal qualty. Journal of Retalng, 79(3), Wu, H.-H. (2002). A comparatve study of usng Grey relatonal analyss n multple attrbute decson makng problems. Qualty Engneerng, 15(2), Yan, F., Qao, D., Qan, B., Ma, L., Xng, X., Zhang, Y. ve Wang, X. (2016). Improvement of CCME WQI usng grey relatonal method. Journal of Hydrology, 543, Yan, J., L, L., Zhao, F., Zhang, F. ve Zhao, Q. (2016). A mult-level optmzaton approach for energy-effcent flexble flow shop schedulng. Journal of Cleaner Producton, 137, Yang, Z., Jun, M., and Peterson, R. T. (2004). Measurng customer perceved onlne servce qualty: scale development and manageral mplcatons. Internatonal Journal of Operatons & Producton Management, 24(11), Yazdan, M., Zavadskas, E. K., Ignatus, J. ve Abad, M. D. (2016). Senstvty analyss n MADM methods: Applcaton of materal selecton. Engneerng Economcs, 27(4), Yıldırım, B. F. ve Önder, E. (2014). İşletmecler, Mühendsler ve Yönetcler çn Operasyonel, Yönetsel ve Stratek Problemlern Çözümünde Çok Krterl Karar Verme Yöntemler. Bursa: Dora Yayınları. Yılmaz, E. ve Güngör, F. (2010). Gr İl şkṡel analż yöntemṅe göre farklı sertl klerde optṁum takım tutucusunun belṙlenmes. 2. Ulusal Tasarım İmalat ve Analz Kongres çnde, 1 9. Yoo, B., and Donthu, N. (2001). Developng a scale to measure the perceved qualty of an Internet shoppng ste (SITEQUAL). Quarterly Journal of Electronc Commerce, 2(1), Zha, L. Y., Khoo, L. P. ve Zhong, Z. W. (2009). Desgn concept evaluaton n product development usng rough sets and Grey relaton analyss. Expert Systems wth Applcatons, 36, Zolfan, S. H., & Banhashem, S. S. A. (2014, May). Personnel selecton based on a novel model of game theory and MCDM approaches. In Proc. of 8th Internatonal Scentfc Conference" Busness and Management, Zolfan, S. H. ve Saparauskas, J. (2013). New applcaton of SWARA method n prortzng sustanablty assessment ındcators of energy system. Engneerng Economcs, 24(5), Zolfan, S. H., Esfahan, M. H., Btarafan, M., Zavadskas, E. K. ve Aref, S. L. (2013). Developng a new hybrd MCDM Method for selecton of the optmal alternatve of mechancal longtudnal ventlaton of tunnel pollutants durng automoble accdents. Transport, 28(1), Zolfan, S. H., Zavadskas, E. K. ve Tursks, Z. (2013). Desgn of products wth both ınternatonal and local perspectves based on yn-yang balance theory and SWARA method. Economc Research, 26(2), DOI: /Pressacadema PressAcadema Proceda