FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SANAL MAĞAZALARIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

Benzer belgeler
Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama

KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT

MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

ÜYELĐK FONKSĐYONU OLARAK ÜÇGEN BULANIK SAYILAR MI YAMUK BULANIK SAYILAR MI?

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü

Depo operatörü lojistik firmasının seçimi için bulanık VIKOR ve bulanık TOPSIS yöntemlerinin uygulanması

TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Çok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi

AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI *

AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE YÖNETİM YAZILIMI SEÇİMİ

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :

2nd International Symposium on Accounting and Finance ISAF 2014

AHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY

TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI

ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ Doç.Dr. Nuri ÖMÜRBEK Süleyman Demirel Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü

Korelasyon ve Regresyon

Söke İşletme Fakültesi Priene Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING

MÜŞTERİ MEMNUNİYET İNDEKSLERİ VE CEP TELEFONU SEKTÖRÜNDE BİR PLOT UYGULAMA ÖZET

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

BULANIK VIKOR YÖNTEMİ İLE TEDARİKÇİ SEÇİMİ

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili

20. ULUSAL PAZARLAMA KONGRESİ Anadolu Üniversitesi - Eskişehir

NAKLĠYE FĠRMASI SEÇĠMĠNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASI

SOCIAL MENTALITY AND RESEARCHER THINKERS JOURNAL

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması

TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 6, Sayı: 74, Temmuz 2018, s

Belirsizlik Altında Çevre Bilinçli Tedarikçi Seçimi Probleminin İncelenmesi

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI

TOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi

Yrd. Doç. Dr. Kemal Vatansever

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3

TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI

TÜRK KAMU İHALE KANUNUNDA FİYAT İLE BİRLİKTE FİYAT DIŞI UNSURLARIN DA DİKKATE ALINDIĞI İHALE VE KAZANAN TEKLİF

İKİ AŞAMALI STRATEJİK TEDARİKÇİ SEÇİMİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ İLE ANALİZİ

KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ

BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ.

OLİGOPOLİ. Oligopolic piyasa yapısını incelemek için ortaya atılmış belli başlı modeller şunlardır.

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV

Afet Sonrası Hizmet Verecek Ekiplerin Konuşlanma Yerlerinin Belirlenmesi

TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ

PAZARLAMA İLETİşİMİ ARACı OLARAK WORLD WIDE WEB

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER

MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ. SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ

PRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY

YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ

C SEGMENTİ ARAÇLARIN SEÇİMİ KONUSUNDA TOPSİS VE ENTROPİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK KARŞILAŞTIRILMASI

BALİ-GENCER AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ. Özkan BALİ 1 Cevriye GENCER 2 ÖZET

BİR UN FABRİKASINDA HEDEF PROGRAMLAMA UYGULAMASI

ORGANİZASYON VE YÖNETİM BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt 10, Sayı 2, 2018 ISSN: (Online)

Kısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği

Muhasebe ve Finansman Dergisi

PERSONEL TAYİN İŞLEMLERİ İÇİN AHP, TOPSIS VE MACAR ALGORİTMASI TABANLI KARAR DESTEK MODELİ

T.C. MİLLİ EGİTİM BAKANLIGI Sağlık İşleri Dairesi Başkanlığı VALİLİGİNE (İl Milli Eğitim Müdürlüğü)

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

ÖZET. Alışveriş Merkezlerinin Tanımı, Gelişimi ve Önemi

TARGET MARKET SELECTION IN FRESH FRUIT-VEGETABLE SECTOR USING FUZZY VIKOR METHOD

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI

Çok noktadan bağlı tanker-şamandıra bağlama sistemi seçiminde bulanık çok ölçütlü karar verme

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI

İyi Tarım Uygulamaları Ve Tüketici Davranışları (Logit Regresyon Analizi)(*)

HATA TÜRÜ VE ETKİLERİ ANALİZİNDE BULANIK AHP VE BULANIK VIKOR YÖNTEMLERİ İLE OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE RİSK DEĞERLENDİRMESİ

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Altı Sigma Projeleri Seçiminde Uygulanması*

SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI

BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi

OLİGOPOLLER VE OYUN KURAMI 2

ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL PROGRAMLAMADAN SİSTEM TASARIMINA: DE NOVO. Özet

T.C. KADİR HAS ÜNİvERSİTESİ REKTÖRLÜ('JÜ

BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ

Ege Bölgesi orman işletmelerindeki orman mühendisi dağılımının Atkinson endeksi ile değerlendirilmesi

= P 1.Q 1 + P 2.Q P n.q n (Ürün Değeri Yaklaşımı)

Türk Dilinin Biçimbilim Yapısından Yararlanarak Türkçe Metinlerin Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

Transkript:

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; www.hepsburada.com, www.bdolu.com, www.webleb.com, www.deefxe.com 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: www.hepsburada.com, www.bdolu.com, www.webleb.com, www.deefxe.com. 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

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.

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

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).

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

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: ):

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):

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.0 0.5 0 5 7 9 0 Şekl : Tablo dek Dlsel Değşkenlern Üyelk Fonksyonları

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 )

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.

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; www.webleb.com ( ) ( ), www.hepsburada.com ( ), www.deefxe.com ( ), www.bdolu.com 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

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

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,)

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.)

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.

0 Süleyman DÜNDR, Fath EER, Şuayb ÖZDEMİR * Tablo : Fuzzy Poztf ve Negatf Çözüme Olan Uzaklıklar * d d.79.9.6.9.9.95.8.8 d : FPİÇ e Olan Uzaklıklar Toplamı d : FNİÇ e Olan Uzaklıklar Toplamı dım8: Her alternatfn yakınlık katsayısı () nolu formül kullanılarak hesaplanır..9 = = 0. 58 (www.webleb.com).79 +.9.9 = = 0.68 (www.bdolu.com).6 +.9.95 = = 0.696 (www.hepsburada.com).9 +.95.8 = = 0.578 (www.deefxe.com).8 +.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; www.hepsburada.com ( ) ( ), www.deefxe.com ( ), www.bdolu.com ( ), www.webleb.com 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

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, 59-70 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, -

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, 687-70 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, Www..Wu- Wen.c.t/~Bernrod/ Lehre/Semnare/Ws0/7-Topss- 00750.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, 55-70 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 $, Http://Turk.İnternet.om/Haber/Yazgoster.Php?Yazd=0, (7.07.005)