Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Denizcilik İşletmeleri Yönetimi Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2020
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: FEVZİ BİTİKTAŞ
Danışman: OKAN TUNA
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Dijitalleşme günümüzde hemen hemen tüm işletmelerin faaliyetlerini derinden etkileyerek onlara yeni pazarlara erişim, maliyetlerin azaltılması ve rekabet avantajı, ürünleri daha çevik geliştirme ve kontrol etme yeteceği gibi çeşitli fırsatlar sunmaktadır. Ancak birçok B2B pazarında olduğu gibi deniz taşımacılığında da bu dönüşüme uyum sağlanması konusunda geç kalındığı gözlemlenmektedir. Bu bağlamda deniz taşımacılığı işletmelerine dijitalleşmenin önemini vurgulamak ve onların amaçlarına ve doğasına uygun dijital teknolojileri belirlemek ve bu teknolojilere yönelik stratejiler önermek önemli hale gelmektedir. Bu çalışma deniz taşımacılığında dijitalleşme konusunu pazarlama iletişimi boyutunda ele almaktadır. Bu doğrultuda çalışmada öncelikle tümdengelim bir yaklaşımla literatür çalışması yürütülmüş ve dijital pazarlama teknolojileri deniz taşımacılığı pazar özellikleri kapsamında ele alınmıştır. Daha sonra deniz taşımacılığı dijital pazarlama iletişiminin en güncel teknolojisi olarak kabul gören sosyal medya konusuna odaklanılmış ve konteyner deniz taşımacılığı işletmelerin sosyal medyayı daha etkili kullanabilmesi için stratejiler geliştirmeye yönelik bir araştırma yürütülmüştür. Bu süreçte sosyal medya etkileşim literatüründe yaygın olarak kullanılan etkileşim oranı hesaplama formüllerinin, platformların kullandığı yeni algoritmalar neticesinde geçerliliğini yitirdiği tespit edilmiş ve yeni bir hesaplama yöntemi geliştirilmiştir. Çalışmanın ampirik kısmında, ilk olarak, konteyner taşımacılığı işletmelerinin sosyal medya platformlarındaki mevcut durumu ortaya çıkarılmıştır. Daha sonra, şirketlerin LinkedIn sayfalarında, bir yıl boyunca paylaşılan 4076 adet halka açık gönderi için bir içerik analizi yürütülmüştür. Bu süreçte "Sosyal Medya İletişim Modeli" ve "Ağızdan Ağıza (WOM) Psikolojik Motivation Teorisi" temel alınmıştır. Buna göre işletmelerin LinkedIn sayfasındaki gönderilerin kodlanmasında marka stratejisi (işletme ya da ürün), mesaj çağrısı (fonksiyonel ya da duygusal), satış stratejisi ve dış bilgi kategorilerinden oluşan teori temelli bir yaklaşım tercih edilmiştir. Ayrıca LinkedIn gönderileri medya türü, mesaj zenginliği ve interaktiflik seviyesi bakımından da kategorilendirilmesi söz konusu olmuştur. Araştırmada kalitatif ve kantitatif çalışmalar neticesinde geliştirilen etkileşim hesaplama yöntemi aracılığıyla en yüksek etkileşimli LinkedIn mesajları tespit edilmiş ve bu mesajların özellikleri (girdi değişkenleri) bakımından etkileşim oranının (hedef değişken) önceden tahmin edilip edilemeyeceği sorusuna cevap aranmıştır. Tahmin modelinin geliştirilmesinde IBM Watson makine öğrenim hizmetlerinden faydalanılarak iki farklı öğrenme algoritması uygulanmıştır. Eğitim ve test verilerinin sonuçlarına göre Ki-kare Otomatik Etkileşim Dedektörü algoritmasının doğruluk oranının daha yüksek olduğu tespit edilmiştir. Buna göre işletmelerin LinkedIn mesajlarının etkileşim oranını etkileyen özellikler önem derecesine göre sırasıyla interaktiflik seviyesi, tekrar paylaşma, kelime sayısı, mesaj amacı, medya türü ve link kullanımı olmuştur. Genel olarak bu araştırmanın sonuçları konteyner taşımacılığı pazarlarında sosyal medya iletişim stratejilerinin etkileşim açısından başarısının mesaj yönlü özelliklerle tahmin edilebilmesinin mümkün olduğunu göstermektedir.