Turanlı, MünevverKamcı, Ercan Veysel2017-09-072018-08-062017-09-072018-08-062017Kamcı, Ercan Veysel . (2017). Konjoint ve yapısal eşitlik modeli ile marka beğeni skoru ölçeğinin oluşturulması. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). İstanbul Ticaret Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik, İstanbulhttps://hdl.handle.net/11467/2277http://library.ticaret.edu.tr/e-kaynak/tez/73075.pdfTez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Ticaret Üniversitesi -- Kaynakça var.Bu çalışmada, Firmaların ürünlerine ilişkin fiyat belirleme konusunda günümüzde gelişen veri analizi teknikleri ile daha da optimal kararlar alabilmektedirler. Gelişmiş veri analizi tekniklerinin kullanılması konusunda bir örnek olabilmesi amacıyla bu çalışmada, alkolsüz içecekler kategorisinde faaliyet gösteren markalar için oluşturulan "Marka Beğeni skoru” da sağlanacak %10’luk bir artışının markanın pazar payına olan etkisi ile konjoint simülasyonundan elde edilen fiyat etkisinin markanın pazar payına etkisi karşılaştırılarak yatırım geri dönüş oranı (ROI: Return on Investment) optimizasyonu için simülasyonlar yapılması hedeflenmiştir.In this study, after the fundamental properties of Companies need much more developed data analytic technics to making decision to define the prices of their products. For giving an example for these developed data analytic technics; in this study, with comparing the impact of market share which effected from the proportionally 10 % increasing of "Brand rating score" and effected from the price effect of konjoint analysis, made some simulations for Return on Investment.İÇİNDEKİLER -- -- İÇİNDEKİLER, i -- ÖZET, iii -- ABSTRACT, iv -- TEŞEKKÜR, v -- ŞEKİLLER DİZİNİ, vi -- ÇİZELGELER DİZİNİ, vii -- SİMGELER VE KISALTMALAR DİZİNİ, viii -- 1. GİRİŞ, 1 -- 2. YAPISAL EŞİTLİK MODELLEMESİ, 3 -- 2.1.Yapısal Eşitlik Modellemesinde Temel Kavramlar, 7 -- 2.1.1. Gizil Değişkenler, 7 -- 2.1.2. Kullanılan Semboller, 8 -- 2.1.3. Yapısal Model Tipleri, 9 -- 2.1.3.1. Yol Analizi Modelleri, 9 -- 2.1.3.2. Doğrulayıcı Faktör Analizi Modelleri, 10 -- 2.1.3.3. Yapısal Regresyon Modelleri, 11 -- 2.1.3.4. Gizil Değişken Değişim Modelleri, 11 -- 2.2.Yapısal Bir Modelin Oluşturulması, 12 -- 2.2.1. Doğrulayıcı Modelleme Stratejisi, 12 -- 2.2.2. Alternatif Modeller Stratejisi, 12 -- 2.2.3. Model Geliştirme Stratejisi, 13 -- 2.3. Modelin Belirlenmesi, 13 -- 2.4. Modelin Testi, 14 -- 2.4.1. Doğrulayıcı Faktör Analizinin Testi, 14 -- 2.4.1.1. Tek Faktörlü Model, 15 -- 2.4.1.2. Birinci Düzey Çok Faktörlü Model, 15 -- 2.4.1.3. İkinci Düzey Çok Faktörlü Model, 15 -- 2.4.1.4. İlişkisiz Model, 16 -- 2.5. Uyum İndeksleri, 16 -- 2.5.1. Ki-Kare, 16 -- 2.5.2.Yaklaşık Hataların Ortalama Karekökü, 16 -- 2.5.3. İyilik uygunluk indeksi, 16 -- 2.5.4. Karşılaştırmalı Uyum İndeksi, 17 -- 2.5.5. Normlaştırılmış Uyum İndeksi ve Normlaştırılmamış, Uyum İndeksi, 17 -- 2.5.6. Basitlik uyum indeksi, 17 -- 2.6. Model Modifikasyonu, 18 -- 3. KONJOİNT ANALİZİ, 19 -- 3.1. Konjoint Analizi Tanımı, 19 -- 3.2. Konjoint Analizinin Amacı, 20 -- 3.3. Konjoint Analizinin Kullanılma Nedenleri, 21 -- 3.4. Konjoint Analizinin Aşamaları, 22 -- 3.4.1. Konjoint dizayn matrisinin hazırlanması, 23 -- 3.4.2. Konjoint kart setlerinin hazırlanması ve saha uygulaması . 25 ii -- 3.4.3. Analiz aşamaları, 27 -- 3.4.3.1. Fayda katsayısı değeri hesaplanması, 27 -- 3.4.3.2. Unsurların önem seviyesi hesaplanması, 29 -- 3.4.3.3.Tercih oranın hesaplanması, 30 -- 3.5.Konjoint Analizi Sonuçlarının Değerlendirilmesi, 31 -- 4. MARKA BEĞENİ SKORU (MBS), 32 -- 5. UYGULAMA, 36 -- 5.1.Metodoloji, 36 -- 5.1.1. MBS’nin YEM ile Oluşturulması, 37 -- 5.1.1.1. Evren ve Örneklem, 37 -- 5.1.1.2. YEM Metot ve Analiz Bulguları, 38 -- 5.1.2. Konjoint uygulaması, 41 -- 5.1.2.1. Evren ve Örneklem, 41 -- 5.1.2.2. Konjoint Metot ve Analiz Bulguları, 42 -- 6. SONUÇ, 47 -- KAYNAKLAR, 48 -- ÖZGEÇMİŞ, 53trinfo:eu-repo/semantics/openAccessKonjoint analiz (Pazarlama)Tüketici davranışıYapısal denklem modellemeConjoint analysis (Marketing)Consumer behaviorStructural equation modelingQA 278/K36Master Thesis153468052