| Popis: |
Bu çalışma kapsamında mevcut konumlandırma analizi tekniklerinin zayıf yönleri dikkate alınmış ve müşteri algılarının ölçülmesinde dış etkenlerin de dikkate alındığı olasılığa dayalı bir yaklaşım ortaya koyulmuştur. Yöntem olarak kullanılan Bayes Ağları ile oyun konsolları sektörüne yönelik kavramsal bir model kurulmuş ve çeşitli uzman görüşlerine bağlı olarak model geliştirilmiştir. Geliştirilen modelde kullanılacak veriler anket yolu ile toplanmış, ortaya koyulan nihai model ve veriler Bayes Ağları ile modellemede kullanılan Netica programına aktarılmıştır. Ardından farklı senaryolar oluşturularak bu senaryolar için model çalıştırılmış ve ele edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Senaryo analizlerinin yanı sıra model içerisinden seçilen değişkenler için duyarlılık analizleri yapılarak sonuçlar incelenmiştir. Kurulan modelin geçerliliği ve doğruluğuna yönelik irdelemelerin ardından son olarak yapılan çalışmalar ve elde edilen sonuçlara bağlı olarak çalışmanın ilgi alanına katkıları, eksik kalan yönleri ve geleceğe yönelik yapılabilecek yeni çalışma önerileri ortaya konmuştur. In this study, the weak aspects of current positioning analysis methods are taken into account and a probabilistic approach, that takes external factors into consideration while evaluating customer perceptions, is suggested. A conceptual model is created about game consoles industry by using the method of Bayesian Networks. Then, the model is developed by expert opinions and surveys are prepared to collect data to use in the developed model. After the data is collected via surveys, the final developed model and data are inserted in Netica, a program that is used for modeling with Bayesian Networks. Following to this, different scenarios are developed and results that are obtained by running the model for those scenarios are compared. Besides scenario analysis, sensitivity analysis are performed for variables selected from the model and the results are examined. Then the validity of the model is examined. Finally, according to the results of those analysis, the contributions, implications and deficient aspects of this study for that domain are indicated and further research suggestions are made. 169 |
