Cilt 11 Sayı 2 (2023): Business & Management Studies: An International Journal
Makaleler

Marka aşıklarının algılanan finansal kısıtlar, finansal kaygı, borçtan kaçınma eğilimi ve algılanan finansal riske bağlı olarak bölümlendirilmesi

Pınar Alyar
PhD Candidate, Yıldız Technical University, Istanbul, Turkey
Tuğçe Ozansoy Çadırcı
Associate Prof. Dr., Yıldız Technical University, Istanbul, Turkey
Biyografi

Yayınlanmış 2023-06-26

Anahtar Kelimeler

  • Marka Aşkı, Algılanan Finansal Kısıtlar, Finansal Kaygı, Borçtan Kaçınma, Algılanan Finansal Risk, Ekonomik Kriz, Tüketici Finansı, Bölümlendirme, Kümeleme Analizi
  • Brand Love, Perceived Financial Constraints, Financial Anxiety, Debt Avoidance, Perceived Financial Risk, Economic Crisis, Consumer Finance, Segmentation, Cluster Analysis

Nasıl Atıf Yapılır

Alyar, P., & Ozansoy Çadırcı, T. (2023). Marka aşıklarının algılanan finansal kısıtlar, finansal kaygı, borçtan kaçınma eğilimi ve algılanan finansal riske bağlı olarak bölümlendirilmesi. Business & Management Studies: An International Journal, 11(2), 468–480. https://doi.org/10.15295/bmij.v11i2.2207

Özet

Marka aşıkları, sevdikleri markalara olan yoğun bağlılıklarıyla bilinmekte olup kendilerinin durağan piyasa koşullarındaki davranışları genellikle öngörülebilirdir. Bununla birlikte, mevcut küresel ekonomik krizle birlikte, öngörülebilirlikleri belirsiz hale gelmiştir. Bu çalışma, ekonomik krizden etkilenen pazar yerlerindeki marka aşıklarıyla ilgili iç görü sahibi olmayı amaçlamaktadır. Bu pazara daha yakından bakmak ve marka aşıklarını daha iyi anlamak için kendileri, finansal değişkenlere verdikleri tepkilere göre bölümlere ayrılmıştır. Bölümlendirmede marka aşıklarının finansal kısıtlılık algıları, finansal kaygı düzeyleri, borçtan kaçınma eğilimleri ve sevdikleri markaları satın almaya devam etmeleri söz konusu olduğunda algıladıkları finansal risk dikkate alınmıştır. Ayrıca yaş, cinsiyet ve gelir gibi demografik değişkenler de kullanılan bölümlendirme kriterlerindendir. Bu çalışma, marka aşıkları üzerine yapılan ilk bölümlendirme çalışması olacaktır. Bölümlendirme için Hiyerarşik ve K-ortalamalar kümeleme analizleri yapılmış, istatistiksel olarak anlamlı altı grup tanımlanmıştır: varlıklı marka aşıkları, temkinli marka aşıkları, etkilenmeyen marka aşıkları, umursamaz marka aşıkları, mantıklı marka aşıkları ve zor durumdaki marka aşıkları. Araştırma bulgularına göre; bazı yüksek gelirli marka aşıkları finansal olarak riskli buldukları için sevdikleri markaları satın almaya devam etmekte tereddüt etmektedir. Öte yandan, bazı düşük gelirli marka aşıklarının finansal kısıtlar algılamadıkları, kaygı duymadıkları ve marka sadakatlerini sürdürmeyi finansal açıdan riskli bulmadıkları tespit edilmiştir. Her bir grubun özellikleri analiz edilerek marka aşkı ve tüketici finansmanı literatürlerine, yanı sıra rekabetçi marka stratejilerinin geliştirilmesine katkı sağlayacak çıkarımlar yapılmıştır.

İndirmeler

İndirme verileri henüz mevcut değil.

Referanslar

  1. Aboulnasr, K., & Tran, G.A. (2020). Is love really blind? The effect of emotional brand attachment on the perceived risk of really new products. Journal of Product & Brand Management, Vol. 29 No. 1, pp. 81-96. https://doi.org/10.1108/JPBM-09-2018-2005
  2. Batra, R., Ahuvia, A., & Bagozzi, R. P. (2012). Brand love. Journal of Marketing, 76(2), 1-16.
  3. Beane, T.P., & Ennis, D.M. (1987). Market Segmentation: A Review. European Journal of Marketing, Vol. 21 No. 5, pp. 20-42. https://doi.org/10.1108/EUM0000000004695
  4. Bergkvist, L., & Bech-Larsen, T. (2010). Two studies of consequences and actionable antecedents of brand love. Journal of brand management, 17(7), 504-518.
  5. Blázquez Cano, M., & Puelles Gallo, M. (2014). The importance of the shopping experience in times of recession: an analysis from the perspective of the hedonic and utilitarian shopping values. ESIC Market Economics and Business Journal, 45(2), 273-298.
  6. Brüggen, E. C., Hogreve, J., Holmlund, M., Kabadayi, S., & Löfgren, M. (2017). Financial well-being: A conceptualization and research agenda. Journal of Business Research, 79, 228-237.
  7. Callender, C., & Jackson, J. (2005). Does the fear of debt deter students from higher education?. Journal of Social Policy, 34(4), 509-540.
  8. Caroll, B. A., & Ahuvia, A. C. (2006). Some antecedents and outcomes of brand love. Marketing Letters, 17(2), 79-89.
  9. Castaño, R., & Eugenia Perez, M. (2014). A matter of love: consumers’ relationships with original brands and their counterfeits. Journal of Consumer Marketing, 31(6/7), 475-482.
  10. Chand, V. S., & Fei, C. (2021). Self‐brand connection and intention to purchase a counterfeit luxury brand in emerging economies. Journal of Consumer Behaviour, 20(2), 399-411.
  11. Dias, R., Sharma, E., & Fitzsimons, G. (2020). Financial Constraints and Purchase Happiness. PsyArXiv. https://doi.org/10.31234/osf.io/92zhy
  12. Grégoire, Y., & Fisher, R. J. (2008). Customer betrayal and retaliation: when your best customers become your worst enemies. Journal of the Academy of Marketing Science, 36(2), 247-261.
  13. Grégoire, Y., Tripp, T. M., & Legoux, R. (2009). When customer love turns into lasting hate: The effects of relationship strength and time on customer revenge and avoidance. Journal of Marketing, 73(6), 18-32.
  14. Griskevicius, V., Ackerman, J. M., Cantú, S. M., Delton, A. W., Robertson, T. E., Simpson, J. A., Emery Thompson, M., & Tybur, J. M. (2013). When the economy falters, do people spend or save? Responses to resource scarcity depend on childhood environments. Psychological Science, 24(2), 197–205. https://doi.org/10.1177/0956797612451471
  15. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (1998). Multivariate Data Analysis (5th ed). Uppersaddle River.
  16. Hair, J. F. (2009). Multivariate Data Analysis.
  17. Hair, J. F. (2011). Multivariate data analysis: An overview. International encyclopedia of statistical science, 904-907.
  18. Hair, J. F., Black, B., Babin, B., Ralph, E.A., & Ronald, T. (2004). Multivariate Data Analysis (6th Ed). New Jersey: Prentice Hall.
  19. Hampson, D. P., & McGoldrick, P. J. (2013). A typology of adaptive shopping patterns in recession. Journal of Business Research, 66(7), 831-838.
  20. IISS. (2022, July). Turkey: economic problems and international ambitions. https://www.iiss.org/publications/strategic-comments/2022/turkey-economic-problems-and-international-ambitions
  21. Kaytaz, M., & Gul, M. C. (2014). Consumer response to economic crisis and lessons for marketers: The Turkish experience. Journal of Business Research, 67(1), 2701-2706.
  22. Kodinariya, T. M., & Makwana, P. R. (2013). Review on determining number of Cluster in K-Means Clustering. International Journal, 1(6), 90-95.
  23. Kotler, P., & Armstrong, G. (2010). Principles of Marketing. Pearson education.
  24. Landau, S., Leese, M., Stahl, D., & Everitt, B. S. (2011). Cluster Analysis. John Wiley & Sons.
  25. Loureiro, S. (2012). Love and loyalty in car brands: Segmentation using finite mixture partial least squares. In Challenges at the Interface of Data Analysis, Computer Science, and Optimization. Proceedings of the 34th Annual Conference of the Gesellschaft für Klassifikation e. V., Karlsruhe, July 21-23, 2010 (pp. 503-510). Springer Berlin Heidelberg.
  26. Quelch, J. A., & Jocz, K. E. (2009). How to market in a downturn. Harvard Business Review, 87(4), 52-62.
  27. Paluri, R. A., & Mehra, S. (2016). Financial attitude based segmentation of women in India: an exploratory study. International Journal of Bank Marketing, 34(5), 670-689.
  28. Pawle, J., & Cooper, P. (2006). Measuring emotion—Lovemarks, the future beyond brands. Journal of Advertising Research, 46(1), 38-48.
  29. Punj, G., & Stewart, D. W. (1983). Cluster analysis in marketing research: Review and suggestions for application. Journal of Marketing Research, 20(2), 134-148.
  30. Sadeque, S., Swapan, M. S. H., Roy, S. K., & Ashikuzzaman, M. D. (2022). City brand love: modelling and resident heterogeneity analysis. Journal of Product & Brand Management, 31(2), 322-337.
  31. Sarkar, A. and Sreejesh, S. (2014). Examination of the roles played by brand love and jealousy in shaping customer engagement. Journal of Product & Brand Management, Vol. 23 No. 1, pp. 24-32. https://doi.org/10.1108/JPBM-05-2013-0315
  32. Schiffman, L. G., & Kanuk, L. L. (2000). Consumer Behaviour (7th.). NY: Prentice Hall, 15-36.
  33. Shapiro, G. K., & Burchell, B. J. (2012). Measuring financial anxiety. Journal of Neuroscience, Psychology, and Economics, 5(2), 92.
  34. Shen, Y., Huang, S., Choi, H. S. C., & Morrison, A. M. (2021). Does brand love matter to casual restaurants? A multi-group path analysis. Journal of Hospitality Marketing & Management, 30(5), 630-654.
  35. Silva, J., Varela, N., López, L. A. B., & Millán, R. H. R. (2019). Association rules extraction for customer segmentation in the SMEs sector using the apriori algorithm. Procedia Computer Science, 151, 1207-1212.
  36. Smith, W. R. (1956). Product differentiation and market segmentation as alternative marketing strategies. Journal of Marketing, 21(1), 3-8.
  37. Stern, D.E., Lamb, C.W., & MacLachlan, D.L. (1977). Perceived Risk: A Synthesis. European Journal of Marketing, Vol. 11 No. 4, pp. 312-319. https://doi.org/10.1108/EUM0000000005017
  38. Stone, R. N., & Grønhaug, K. (1993). Perceived risk: Further considerations for the marketing discipline. European Journal of Marketing, 27(3), 39-50.
  39. Tang, T.L.P., Luna-Arocas R., Sutarso T., & Tang D.S.H. (2004). Does the love of money moderate and mediate the income-pay satisfaction relationship?. Journal of Managerial Psychology, 19(2), 111-135.
  40. Tsogas, M. (2020). Customer Segmentation in a severe economic crisis. Proceedings of the European Marketing Academy, 49th, 63782.
  41. Walters, D., Erner, C., Fox, C., Scholten, M., Read, D., & Trepel, C. (2016). Debt aversion: Anomalous in theory, advantageous in practice. ACR North American Advances.
  42. Wind, Y. (1978). Issues and advances in segmentation research. Journal of Marketing Research, 15(3), 317-337.
  43. Wu, J., & Wu, J. (2012). Cluster analysis and K-means clustering: an introduction. Advances in K-Means clustering: A data mining thinking, 1-16.