Yazar "Çakıroğlu, Kamer Ilgın" için listeleme
-
Çay içecek pazarında tüketim alışkanlıklarının içerik analizi ve metin madenciliği ile değerlendirilmesi
Çakıroğlu, Kamer Ilgın; Kartal, Burcu; Öztürk, Abdülkadir; Sert, Mehmet Fatih (Türk Kooperatifçilik Kurumu, 2022)Çay dünya genelinde belirli bölgelerde yetiştirilen bir ürün olup, yetiştirildiği ülkenin ekonomisine katkı sağlamaktadır. Çay birçok tüketici tarafından farkındalığı olan ve tüketilen bir ürün olmakla birlikte ... -
From entrepreneurship to sustainable futures: investigating the nexus between new business density, economic growth, and carbon emissions
Çakıroğlu, Kamer Ilgın; Yıldırım, Korkmaz; Hacıimamoğlu, Tunahan; Erkan, Coşkun (MDPI, 2025)The readiness of businesses to address global climate change is pivotal for achieving sustainable development. However, the dynamics of business development remain underexplored, thereby limiting the depth and scope of ... -
Mağaza markalarına yönelik satın alma niyetini etkileyen faktörlerin değerlendirilmesi: sistematik bir literatür incelemesi
Çakıroğlu, Kamer Ilgın (2023)Perakendecilerin pazarda güçlü rekabet konumları raflarında sundukları markaların çeşitliliğini de beraberinde getirmiştir. Özellikle sorumluluğunu üstlendikleri mağaza markaları tüketiciler tarafından talep edilmektedir. Mağaza ... -
Pazarlama yönetimi açısından yaşam tarzı araştırmalarının sistematik incelemesi üzerine bir içerik analizi
Çakıroğlu, Kamer Ilgın; Çengel, Özgür; Pirtini, Serdar (İstanbul Ticaret Üniversitesi, 2021)Amaç: Bu çalışma pazarlama alanında daha önce çalışılmış yaşam tarzı araştırmalarının içeriğine dair bir çerçeve sunmayı amaçlamaktadır. Yöntem: Araştırmada kullanılan yöntem kalitatif araştırma olup, veriler içerik ... -
Predictive modelling of future tea consumption: analysing consumer behaviour with combining the machine learning and agent-based simulation approaches
Sert, Mehmet Fatih; Kartal, Burcu; Çakıroğlu, Kamer Ilgın; Öztürk, Abdülkadir (Taylor and Francis Ltd., 2025)The study aims to develop an agent-based simulation model combined with a machine learning method to predict changes in consumers’ tea consumption habits and perceptions due to various factors and the industry’s status. ...
