Tüketici davranışları (TD), psikoloji, sosyoloji, antropoloji, davranışsal ekonomi, veri bilimi ve tasarım araştırmalarının kesişiminde konumlanan çok disiplinli bir alandır. İnsanların ürün/hizmet/deneyim seçerken nasıl düşündükleri, hissettikleri ve davrandıkları, yalnızca bireysel tercihlerin değil; sosyal normların, kültürün, teknolojik arayüzlerin, fiyatlandırma mimarisinin ve kurumların etkisiyle şekillenir. “Tüketici davranışlarıyla ilgili araştırma makalesi hazırlama” işi, sezgisel gözlemlerden ibaret değildir; kuram–hipotez–ölçüm–tasarım–analiz–etik zincirinde titizlikle ilerlemeyi gerektirir. Bu yazı, yayınlanabilir nitelikte bir TD makalesi üretmek için uçtan uca bir yol haritası sunar: problem tanımı, kuramsal çerçeve, literatür stratejisi, değişken/ölçüm tasarımı, deney/yarı-deneysel ve gözlemsel yöntemler, alan deneyleri ve çevrimiçi A/B testleri, ekonometrik ve nedensel analiz stratejileri, görselleştirme, raporlama, hakem süreci ve yönetici/ürün ekibi için politikaya ve uygulamaya tercüme.

1) Problem tanımı: “Satın alma”yı karar mimarisine bağlamak
Yayınlanabilir bir TD çalışması, davranışsal mekanizma içeren ve ölçülebilir bir sorundan doğar. “Kampanyamız çalıştı mı?” yerine: “Fiyat sonlandırma (₺99,90) ve çapa (ilk görülen ‘orijinal’ fiyat) bileşimi, mobil arayüzde alışveriş sepeti tamamlama oranını nasıl etkiler; etki, bilişsel yük ve zaman baskısıyla nasıl etkileşir?” gibi karar mimarisi içeren sorular kurun.
Uygulama ipucu: Problem cümlesine hedef davranışı (tıklama, add-to-cart, satın alma, churn), bağlamı (mobil/web/mağaza), popülasyonu (yeni/kayıtlı kullanıcı), zaman ufkunu ve müdahale türünü ekleyin.
2) Kuramsal çerçeve: Heuristikler, sosyal etki ve değer algısı
TD literatürü, farklı mekanizmalar önerir:
-
Davranışsal ekonomi: Çapa (anchoring), çerçeveleme (framing), kayıptan kaçınma, sonlandırma etkisi (.99), zihinsel muhasebe.
-
Bilişsel psikoloji: Çaba-ödül dengesi, bilişsel yük, dikkat ekonomisi.
-
Sosyal psikoloji: Sosyal kanıt, normatif/yenilikçi etki, kimlik sinyalleri.
-
Algılanan değer ve fayda–maliyet: İşlevsel/hedonik/sosyal değer; fiyat–kalite çıkarımı.
-
Kendilik kavramı ve benlik tutarlılığı: “Ben kimim?” ile uyumlu tüketim.
Uygulama: Hangi mekanizmanın hangi bağlamda işlediğini açıkça belirtin; kuram → hipotez → ölçüm eşlemesini tablolaştırın.
3) Literatür taraması: Sistematik genişlik + eleştirel derinlik
PRISMA akışıyla veri tabanlarını (WoS/Scopus/PsycINFO/Google Scholar), anahtar kelimeleri ve dahil/çıkar ölçütlerini belirtin. Literatür matrisi oluşturun: bağlam (e-ticaret/perakende/fintech), yöntem (deney/A-B/alan deneyi/panel), ana bulgu ve sınırlılık.
İpucu: Klasiklere (Kahneman–Tversky, Thaler, Cialdini, Ajzen vb.) atıf yapın; son 5–7 yıldaki dijital arayüz ve mobil davranış çalışmalarına ağırlık verin.
4) Araştırma soruları ve hipotezler: Test edilebilir ve bağlamsal
-
H1 (Çapa–fiyat): Yüksek başlangıç çapasına maruziyet, algılanan pazarlık değerini artırır; satın alma olasılığı yükselir.
-
H2 (Sonlandırma–kalite): .99 sonlandırma, “fırsat” algısını; .00 sonlandırma “kalite” algısını güçlendirir; ürün kategorisi moderatördür (dayanıklı mal vs hızlı tüketim).
-
H3 (Sosyal kanıt): “X kişi bu ürünü sepete ekledi” bildirimi dönüşümü artırır; süre (gerçek zamanlı vs genel) ve kaynak güveni moderatördür.
-
H4 (Bilişsel yük): Zaman baskısı ve seçenek fazlalığı, çapa/çerçeveleme etkilerini büyütür.
5) Değişken ve ölçüm tasarımı: Operasyonel netlik
-
Bağımlı değişkenler: Sepet tamamlama (0/1), sipariş değeri (₺), tıklama oranı (%), iade olasılığı, abonelik yenileme (churn).
-
Bağımsız/müdahale: Fiyat çapasının seviyesi, sonlandırma türü (.00/.99), sosyal kanıt mesajı, banner konumu, zaman baskısı sayacı.
-
Aracı/moderatör: Algılanan değer, kalite, güven; bilişsel yük (NASA-TLX kısa), kategori riski, marka aşinalığı.
Uygulama: Tüm değişkenleri veri sözlüğünde alan adı ve ölçüm düzeyiyle birlikte verin.
6) Ölçekler ve psikometrik kalite: Güvenilirlik ve geçerlik
Likert ölçeklerini (algılanan değer/kalite/güven, ürün tutumu, satın alma niyeti) doğrulayıcı faktör analizi (CFA) ile test edin; Cronbach’s α/ω raporlayın; yakınsak/ayrışan geçerlik ve ölçüm eşdeğerliği (farklı kültürler/segmentler) sağlayın.
7) Deneysel tasarım: Laboratuvardan saha ve çevrimiçi ortama
-
Laboratuvar/çevrimiçi deney: Fiyat çerçevesi × sosyal kanıt 2×2; önceden belirlenmiş birincil sonuç.
-
Alan deneyi: Gerçek mağaza veya uygulamada banner/etiket varyantları.
-
Crossover/çoklu dönem A/B: Sızıntıyı azaltmak için kullanıcı-id bazlı randomizasyon.
İpucu: Manipülasyon kontrolü (fiyat algısı, kalite algısı, sosyal kanıt güveni) maddelerini ekleyin.
8) A/B test mimarisi: Platform gerçekliğinde nedensellik
-
Rastgele atama: Kullanıcı, oturum veya cihaz bazlı.
-
Örneklem gücü: Etki büyüklüğü d=0,05–0,20 aralığını hedeflemek için büyük N gerekir.
-
Deney süresi: Haftalık/aylık döngü, mevsimsel etkileri dengeleyin.
-
Stop kuralı: Ara analizde peeking hatasına karşı sequential testing veya Bayesyen duruş.
Uygulama: Sürüm kontrolü, ön kayıt (hipotez, metrik, analiz planı) ve tek seferde tek hipotez yaklaşımı.
9) Gözlemsel ve yarı-deneysel tasarımlar: Nedensel stratejiler
Randomizasyon mümkün değilse:
-
Farkların farkı (DiD): Fiyat sunumu/ürün kartı değişikliği öncesi/sonrası; tedavi–kontrol kategori/ülke.
-
RDD: Ücretsiz kargo eşik fiyatı; eşik çevresinde satın alma olasılığı sıçraması.
-
IV: Trafik kaynağı şokları (beklenmedik kesinti), stok şokları.
-
Propensity score / IPW: Seçim yanlılığını azaltma.
Not: Varsayımları (paralel eğilim, dışlama kısıtı) test ve tartışın.
10) Veri kaynakları ve entegrasyon: Olay logları + anket + nitel
-
Dijital loglar: Tıklama, scroll derinliği, dwell time, arama sorguları, sepet hareketleri.
-
Transaksiyon: Ürün, fiyat, kategori, kampanya, kargo, iade.
-
Anket: Algılanan değer, kalite, güven, normlar.
-
Nitel: Kullanılabilirlik testleri, düşün-aloud, derin görüşmeler.
Uygulama: Kullanıcı kimlikleri pseudonim olmalı; KVKK/GDPR uyumu, izin ve saklama politikası belirtilmeli.
11) Örneklem ve güç analizi: Küçük etkiler, büyük veriler
TD etkileri dijital ortamda genellikle küçük (örn. +0,3–1,5 puan dönüşüm artışı). A priori güç ile N planlayın; çoklu test(çok varyantlı A/B) varsa düzeltme (FDR) uygulayın. Kümelenme (oturum/cihaz) için karışık modeller tercih edin.
12) Arayüz ve içerik manipülasyonları: Tasarım bilimi ile köprü
-
Fiyat yazımı: 1.999 yerine 1 999 boşluk, .99 sonlandırma, büyük/küçük yazı tipi.
-
Sosyal kanıt: “Bugün 426 kişi satın aldı” vs “Popüler ürün” (zaman damgası ve kanıt linki).
-
Kıtlık: “Sadece 3 adet kaldı”—gerçek stokla tutarlı olmalı; aksi etik dışı.
-
Güven sinyali: Üçüncü taraf güven rozeti, iade kolaylığı.
Uygulama: Arayüzde tek değişken kuralı; eşzamanlı çok değişken testlerinde çoklu regresyon/karışık modellerle ayrıştırma.
13) Sonuç metrikleri: Dönüşümün ötesine geçmek
-
Davranış: Add-to-cart, checkout, satın alma, abonelik yenileme.
-
Değer: Ortalama sipariş değeri (AOV), yaşam boyu değer (LTV), iade oranı.
-
Kalite: Kullanıcı memnuniyeti, NPS, şikâyet/kargo gecikme etkisi.
-
Eşitlik: Etkiler segmentler arasında adil mi? (fiyat hassasiyeti, düşük gelir grubu).
İpucu: Birincil metrik hafif ve net (ör. tamamlanmış satın alma); ikincil metrikler yardımcı rol üstlensin.
14) Ekonometrik ve nedensel analiz: Sağlamlık mimarisi
-
Regresyon/GLM: Logit/probit/Poisson; etkileşim ve sabit etkiler.
-
Karışık etkili modeller (LMM/GLMM): Kullanıcı/ürün/oturum rastgele etkileri.
-
Bayesyen çerçeve: Posterior, HDI, ROPE; küçük etkilerde avantaj.
-
Aracılık/moderasyon: Algılanan değer ve güven aracı olabilir; kategori riski moderatör.
-
Duyarlılık: Placebo tarih, alternatif metrik, farklı örneklem.
15) Heterojenlik ve kişiselleştirme: “Kimin için çalışıyor?”
Segment bazlı etki ayrışması: yeni vs sadık müşteri, fiyat hassasiyeti skoru, marka aşinalığı, cihaz türü, saat dilimi. Kişiselleştirme (contextual bandits) çalışmaları etik sınırlar ve adalet metrikleriyle yürütülmeli.
16) Nöro–psikofizyolojik eklemeler (opsiyonel): Dikkat ve duygulanım
Göz izleme (fixation), EDA/HRV, EEG frontal asimetri ile dikkat/duygu tepkilerini ölçerek arayüz–mesaj optimizasyonu yapabilirsiniz. Örnek: Fiyat sonlandırma manipülasyonunda fiyat alanına bakış süresi ve pupil genişlemesi.
17) Nitel derinleştirme: Sebepleri yüzeye çıkarmak
Derin görüşmeler, günlük çalışmaları (diary), bağlamda gözlem: “Neden sepette terk ettiniz?”—ödeme kaygısı, kargo belirsizliği, güven eksikliği gibi mekanizmaları açığa çıkarır. Karma yöntem (quant + qual) daha zengin bir tartışma sunar.
18) Etik ve regülasyon: Şeffaflık, adalet, güven
-
KVKK/GDPR: Açık rıza, amaç sınırlaması, veri minimizasyonu, saklama süresi.
-
Karanlık düzeneklerden kaçınma: Zorlayıcı abonelik, gizli ücret, yanıltıcı kıtlık sinyali.
-
Adalet: Kişiselleştirme modellerinin fiyat ayrımcılığına dönüşmesini önlemek.
Uygulama: Deneylerde etik inceleme/kurul onayı ve katılımcı bilgilendirmesi.
19) Görselleştirme: Karar verene konuşan şekiller
-
Şekil 1: Kuramsal model (çapa → değer algısı → satın alma).
-
Şekil 2: A/B akışında dönüşüm hunisi (funnel) ve kayıplar.
-
Tablo 1: Logit tahminleri (β, SE, OR, CI).
-
Şekil 3: Segment bazlı marjinal etkiler (margins plot).
-
Tablo 2: Duyarlılık ve plasebo sonuçları.
Not: Her görselin başlığında metrik–örneklem–zaman ufku, notlarda varsayım testleri.
20) Vaka A: Fiyat çapasının dönüşüme etkisi (alan A/B)
Tasarım: 4 hafta; yeni ziyaretçilerde ürün kartında “eski fiyat” çapasının %10/%20/%30 varyantları.
Bulgular (varsayımsal): %20 çapa, sepete eklemeyi +1,8 puan; satın almayı +0,9 puan artırıyor; %30 çapa, güven algısını düşürdüğü için net etki sınırlı.
Politika: Çapa üst sınırı + güven sinyali (iade kolaylığı) birlikte çalıştırılmalı.
21) Vaka B: .99 vs .00 sonlandırma ve kategori riski
Tasarım: Hızlı tüketim vs dayanıklı mal; .99/.00 karşılaştırması.
Bulgular (varsayımsal): Hızlı tüketimde .99 dönüşümü +0,7 puan artırırken, dayanıklı malda .00 “kalite” algısıyla AOV’yi +₺38 yükseltiyor.
Politika: Kategoriye duyarlı sonlandırma stratejisi.
22) Vaka C: Sosyal kanıt mesajının güven koşulları
Tasarım: “Bugün 124 kişi satın aldı” (gerçek zamanlı) vs “Popüler ürün” (genel); güven rozeti var/yok.
Bulgular (varsayımsal): Gerçek zamanlı + güven rozeti birlikteyken dönüşüm +1,1 puan; rozetsiz durumda etki sıfıra yakın.
Politika: Sosyal kanıt kaynak doğrulaması olmadan verilmemeli.
23) Sık hatalar: Beş kritik tuzak
-
Kuram–ölçüm uyumsuzluğu (değer algısını tek maddelik ölçmek).
-
Peeking ve p-hacking (erken durdurma, çoklu test düzeltmesiz).
-
Seçim yanlılığı (AB testinde filtrelenmiş trafik).
-
Manipülasyon belirsizliği (kontrol sorusu yok).
-
Etik ihlaller (yanıltıcı kıtlık, şeffaf olmayan abonelik).
24) Yeniden üretilebilirlik ve açık bilim
Ön kayıt (OSF), run-all betiği, sürüm kilitleme (renv/conda), veri sözlüğü, anonimleştirilmiş örnek veri. Analiz defteri (Quarto/Rmd) ile figür–tablo üretimini otomatikleştirin.
25) Çok kanallı bağlam: Online–offline, mobil–masaüstü
Davranışlar kanallar arası farklıdır: mobilde zaman baskısı ve dikkat sınırlı; mağazada dokunsal deneyim güçlü. Çok düzeyli modeller ile kanal × kategori × manipülasyon etkileşimlerini ayrıştırın.
26) Uluslararası/kültürler arası çalışmalar: Eşdeğerlik ve yerelleştirme
Para birimi, fiyat biçimi (virgül/nokta), kültürel normlar (pazarlık, toplulukçuluk), marka güveni farklıdır. Çok grup CFAile ölçüm eşdeğerliğini, kısmi eşdeğerlik stratejilerini tartışın.
27) Hakem süreci yönetimi: Kapak mektubu, yanıt tablosu, ek analiz
Hakemlerin tipik talepleri: alternatif manipülasyon kontrolü, uzun dönem etkiler (tekrar satın alma), heterojenlik raporu, etik açıklık. Yorum–Yanıt–Nerede Düzeltildi tablosu ve ek duyarlılık analizleri ile süreci hızlandırın.
28) Uygulama ve politika tercümesi: Tasarım kararı, fiyatlandırma ve adalet
Araştırma bulgularını ürün/tasarım/gelir ekiplerine aktaran “Karar Kartları” üretin:
-
Ne değişecek? (ör. dayanıklı malda .00 sonlandırma)
-
Kimin için? (yeni kullanıcı, yüksek risk kategorisi)
-
Ne zaman? (kampanya dönemi, yüksek trafik saatleri)
-
Risk/Etik: (kaynak doğrulaması, karanlık düzenek yok)
Adalet: Kişiselleştirmeyi “manipülatif fiyatlama”ya dönüştürmeden optimizasyon.
Sonuç: Tüketici davranışı araştırmasını yayınlanabilir ve uygulanabilir kılan mimari
Güçlü bir TD makalesi; mekanizma-merkezli bir soruyla başlar, kuram–hipotez–ölçüm üçgenini titizlikle kurar, deney/yarı-deneysel tasarımlarla nedensellik iddiasını güçlendirir ve gözlemsel veriyi sağlam ekonometrik araçlarla destekler. A/B test mimarisi, etik şeffaflık ve yeniden üretilebilirlik standartları süreci güvenilir kılar. Bulgular, yalnızca “istatistiksel anlamlılık” değil; etki büyüklüğü, heterojenlik ve sağlamlık ile karar değerine dönüşür.
Uygulamada, fiyat çapasından sosyal kanıta, arayüz tasarımından kategoriye duyarlı sonlandırmaya kadar her unsur bağlama ve segmente göre çalışır. Bu nedenle sonuçlarınız, “kimin için, hangi koşulda, ne kadar etkili ve hangi güven aralığıyla?” sorularına net yanıtlar vermelidir. Son kertede amaç, tüketici davranışını yalnız “satın alma”ya indirgemeden; değer, güven, adalet ve sürdürülebilirlik boyutlarıyla birlikte ele alarak, hem akademik literatüre katkı sunmak hem de ürün/tasarım/gelir ekiplerine eyleme geçirilebilir bir rehber sağlamaktır.