Otomotiv yarı-römork (dorse) sektöründe delphi yöntemi ile uluslararası hedef pazar kriterlerinin belirlenmesi

Bu yüksek lisans tez çalışmasında, otomotiv yarı-römork (dorse) sektöründe faaliyet gösteren firmaların uluslararası hedef pazar seçiminde kullanabilecekleri kriterler belirlenmiştir. Türk otomotiv sanayisi yarı-römork sektöründeki firmaların uluslararası pazarlara açılımını etkileyen faktörler ve uygun pazar seçimi yapamamasından kaynaklanan sorunlar araştırmanın temel problemini oluşturmaktadır. Uluslararası pazarlara girişte doğru stratejilerin belirlenmesi ve hedef pazarların dikkatle seçilmesi gerekmektedir. Firmaların pazar seçimi süreçlerinde eksik veya hatalı bilgiye dayanarak verdikleri kararlar ciddi kayıplara yol açabilmektedir. Bu çalışmada, uzman görüşlerinin sistematik bir şekilde toplanması ve değerlendirilmesine dayanan Delphi yöntemi kullanılmıştır. Literatüre dayalı olarak Modifiye Edilmiş Dört Aşamalı Delphi yöntemi uygulanmıştır. Araştırmanın ayırt edici özelliği, ChatGPT ve Google Gemini yapay zekâ modellerinin eklenmesi ve nitel ve nicel verilerin analiz süreçlerinde bu yapay zekâ modellerinin entegre edilmesidir. Araştırma, Konya'da faaliyet gösteren üç farklı şirkette görevli altı uzmanın katılımıyla gerçekleştirilmiştir. Veri toplama aracı olarak açık uçlu ve beşli Likert tipi anketler kullanılmıştır. Kriterlerin kabulü için uzmanların en az %75'inin "katılıyorum" veya "tamamen katılıyorum" şeklinde oy birliği sağlaması yeterli kabul edilmiştir. Birinci ve ikinci tur nitel anketler sonucunda yurt dışı hedef pazarın belirlenmesinde toplam 32 kriter belirlenmiştir. Bu kriterler Politik ve Yasal Düzenlemeler; Ekonomik; Sosyo-Kültürel olmak üzere üç ana başlık altında toplanmıştır. Dört aşamalı Delphi yöntemi sonucunda 32 kriterden 26'sı üzerinde %75'lik uzlaşma eşiği ile fikir birliğine varılmıştır. Üçüncü turda düşük uzlaşma sağlanmasının nedeni, anket sorularında kullanılan yoruma açık ifadeler iken, dördüncü tur öncesinde bu ifadelerin çıkarılmasıyla uzlaşma oranı artmıştır. Reddedilen kriterler (K14, K16, K24, K28, K31, K32) uzmanlar tarafından diğer kriterler kadar önemli veya doğrudan ilgili görülmemiştir. Yapay zekâ modelleri (ChatGPT ve Gemini) nitel veri analizinde (temaların belirlenmesi, özetleme) destek sağlamıştır. Araştırmanın temel amacı olan uluslararası hedef pazar kriterlerinin belirlenmesi hedefine ulaşılmıştır. Belirlenen 26 kriter, otomotiv yarı-römork sektöründeki firmalar için uluslararası pazar araştırması ve hedef pazar belirleme süreçlerinde bir rehber niteliğindedir. Modifiye edilmiş Delphi yöntemi ve temel düzeyde yapay zekâ entegrasyonu, kısıtlı kaynaklara sahip KOBİ'ler için pratik ve uygulanabilir bir model sunmaktadır. Ayrıca çalışma, Konya'daki sektörel uzman görüşleri doğrultusunda niş bir kriter seti belirlemiş ve modifiye edilmiş Delphi yöntemi ile yapay zekâ araçlarının kullanımına dair yenilikçi bir yöntem geliştirmiştir. Gelecek çalışmalar için daha geniş katılımcı kitlesiyle kriter ağırlıklarının belirlenmesi ve yapay zekâ entegrasyonunun etik boyutlarının incelenmesi önerilmektedir.

This master's thesis aimed to identify the criteria that companies operating in the automotive semi-trailer sector can use in selecting international target markets. The main problem of the research is the factors affecting the expansion of Turkish automotive industry semi-trailer sector companies into international markets and the problems arising from the inability to select suitable markets. Determining the right strategies and carefully selecting target markets are necessary when entering international markets. Decisions made by companies based on incomplete or incorrect information during market selection processes can lead to significant costs. The study used the Delphi method, which is based on systematically collecting and evaluating expert opinions. A Modified Four-Stage Delphi method was applied based on the literature. A distinctive feature of the research was the integration of ChatGPT and Google Gemini artificial intelligence models into the analysis processes of qualitative data. The research was conducted with the participation of six experts working in three different companies operating in Konya. Open-ended and five-point Likert scale questionnaires were used as data collection tools. A consensus of at least 75% of the experts responding with "agree" or "strongly agree" was considered sufficient for the acceptance of the criteria. As a result of the first and second rounds of qualitative questionnaires, a total of 32 criteria were identified for determining the international target market. These criteria were grouped under three main headings: Political and Legal Regulations; Economic; Socio-cultural. As a result of the four-stage Delphi method, consensus was reached on 26 out of 32 criteria with a 75% consensus threshold. The reason for the low consensus in the third round was the subjective expressions used in the questionnaire questions, while the consensus rate increased after these expressions were removed before the fourth round. The rejected criteria (K14, K16, K24, K28, K31, K32) were not considered as important or directly relevant as other criteria by the experts. Artificial intelligence models (ChatGPT and Gemini) provided support in qualitative data analysis (identification of themes, summarization) and hypothesis generation. The main objective of the research, which was to determine the international target market criteria, was achieved. The identified 26 criteria serve as a guide for companies in the automotive semi-trailer sector during international market research and target market selection processes. The modified Delphi method and basic level artificial intelligence integration offer a practical and applicable model for SMEs with limited resources. It was observed that artificial intelligence tools provided time efficiency in analysis processes and facilitated the coding of qualitative data. However, it was understood that artificial intelligence alone is not sufficient. The study identified a niche set of criteria based on the opinions of sectoral experts in Konya and developed an innovative method for using the modified Delphi method and artificial intelligence tools. For future studies, it is recommended to determine the weights of the criteria with a wider participant group and to examine the ethical dimensions of artificial intelligence integration