3 results
Search Results
Now showing 1 - 3 of 3
Article Üniversite Web Sitesi Ana Sayfalarının Kullanılabilirliğinindeğerlendirilmesi: Göz İzleme Yaklaşımı(2021) Dalveren, Gonca Gökçe Menekşe; Peker, SerhatZiyaretçilerin ilk karşılandığı yer olan üniversite web sitesi ana sayfalarının iyi bir tasarıma sahip olması ve ziyaretçileri tarafındankullanışlı bulunması, aday öğrenci, araştırmacı, yerli ve yabancı akademik kuruluşlar gibi dış paydaşların üniversiteye olan ilgileriniartırmak ve sürekli kılmak adına oldukça kilit rol oynamaktadır. Bu motivasyondan yola çıkarak bu çalışma, seçilen beş Türküniversitesinin ana sayfa tasarımlarını kullanılabilirlik yönünden değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Bu amaç doğrultusunda göz izlemeyaklaşımı kullanılmış, bir insan-bilgisayar etkileşimi laboratuvarındaki göz izleme cihazı ve diğer donanımlar vasıtasıyla katılımcılarınilgili web sayfalarıyla olan etkileşimlerini incelenmiştir. Deneklerin görüntüleme davranış verilerinin belirli göz hareketlerine gözizleme cihazı yazılımı kullanılarak odaklanma sayısı, ilk ziyarete kadar geçen süre, ve toplam ziyaret süresi olarak sınıflandırılmasındansonra, ANOVA methodu ile istatistiksel detaylı analizi yapılmıştır. Elde edilen bulgular, kullanıcıların ilgili sayfalardaki menübileşenlerini bulma görevlerini yerine getirdikleri halde, bu sayfaların kullanılabilirliğinde istenilen bileşeni kısa sürede farkedememe,farklı alanlarda arama gibi zorluklarla karşılaştıklarını göstermiştir. Bu çalışma, bu alanda çalışan araştırmacılara, üniversite websayfalarının göz izleme yöntemi ile kullanılabilirliklerinin değerlendirmesine ilişkin değerli bir referans olmasının yanı sıra paydaşlarınilgisini çeken ve daha kullanıcı merkezli üniversite web sitesi ana sayfalarının tasarlanması yönünde çıkarımlar sunmaktadır.Article Citation - WoS: 13Citation - Scopus: 25A Combined Approach for Customer Profiling in Video on Demand Services Using Clustering and Association Rule Mining(Ieee-inst Electrical Electronics Engineers inc, 2020) Guney, Sinem; Peker, Serhat; Turhan, CigdemThe purpose of this paper is to propose a combined data mining approach for analyzing and profiling customers in video on demand (VoD) services. The proposed approach integrates clustering and association rule mining. For customer segmentation, the LRFMP model is employed alongside the k-means and Apriori algorithms to generate association rules between the identified customer groups and content genres. The applicability of the proposed approach is demonstrated on real-world data obtained from an Internet protocol television (IPTV) operator. In this way, four main customer groups are identified: "high consuming-valuable subscribers", "less consuming subscribers","less consuming-loyal subscribers" and "disloyal subscribers". In detail, for each group of customers, a different marketing strategy or action is proposed, mainly campaigns, special-day promotions, discounted materials, offering favorite content, etc. Further, genres preferred by these customer segments are extracted using the Apriori algorithm. The results obtained from this case study also show that the proposed approach provides an efficient tool to form different customer segments with specific content rental characteristics, and to generate useful association rules for these distinct groups. The proposed combined approach in this research would be beneficial for IPTV service providers to implement effective CRM and customer-based marketing strategies.Article Citation - WoS: 16Citation - Scopus: 20The Effects of the Content Elements of Online Banner Ads on Visual Attention: Evidence From An-Eye Study(Mdpi, 2021) Peker, Serhat; Menekse Dalveren, Gonca Gokce; Inal, YavuzThe aim of this paper is to examine the influence of the content elements of online banner ads on customers' visual attention, and to evaluate the impacts of gender, discount rate and brand familiarity on this issue. An eye-tracking study with 34 participants (18 male and 16 female) was conducted, in which the participants were presented with eight types of online banner ads comprising three content elements-namely brand, discount rate and image-while their eye movements were recorded. The results showed that the image was the most attractive area among the three main content elements. Furthermore, the middle areas of the banners were noticed first, and areas located on the left side were mostly noticed earlier than those on the right side. The results also indicated that the discount areas of banners with higher discount rates were more attractive and eye-catching compared to those of banners with lower discount rates. In addition to these, the participants who were familiar with the brand mostly concentrated on the discount area, while those who were unfamiliar with the brand mostly paid attention to the image area. The findings from this study will assist marketers in creating more effective and efficient online banner ads that appeal to customers, ultimately fostering positive attitudes towards the advertisement.
