Mobilya Endüstrisinde Tüketici Davranışlarının Belirlenmesinde İnovatif Bir Yöntem; Yüz Tanıma Sistemi

Dr. Sabit TUNÇEL
Doç. Dr. Zeki CANDAN
Dr. Murat GEZER
Prof. Dr. Murat ŞEKER

Özet

Yüz tanıma sistemi konusu, Tüketici davranışları incelendiğinde ihtiyacın oluşması, satın alma işleminin ilk basamağını oluşturmaktadır. İhtiyaç oluştuktan sonra estetik unsurlar devreye girmekte, devamında tüketicinin alım gücü ve antropometrik ölçülerine uygunluk gibi kriterlerin tamamı karşılanmış olması gerekmektedir. Satışın oluşabilmesi için bu kriterlerin karşılaştırılabilir olabilmesi, bire bir ürünün kendisi ile temas kurularak ya da online platformlar (e-ticaret) aracılığı ile ürünün özellikleri incelenerek gerçekleşmektedir.

Mobilya endüstrisi ülkemizin en büyük 4. Sanayi kolu konumundadır. Sektörün gerek toplam hacmi gerekse ihracat rakamları son 10 yılda ciddi bir ivmelenme göstermiştir. Bu olumlu tabloya rağmen ülkemizde mobilya ihracatında ki kilogram fiyatı yaklaşık 3$ civarında iken Avrupa ülkelerinde 6-7$ mertebesinde seyretmektedir. Bu hedefe ulaşmak için yalnızca en iyi, en kaliteli, en ekonomik, estetik ürünlerin imalatı yeterli olmamaktadır. Tüketici davranışlarının bütün unsurları ile tespit edilip bilimsel kıstaslara göre analiz edilmesi sureti ile üreticiler hem daha katma değerli ürün tasarlayıp üretebilecek, hem de tüketicinin kolaylıkla beğenip satın alabileceği ürünleri ortaya çıkartacaktır.

Günümüzde tüketici ürünleri mağaza, reyonlarda sergilenerek veya internet ortamında tüketicinin beğenisine sunulmaktadır. Dolayısıyla müşteri mağaza veya markete girdiğinde reyonlar arasında gezerken almak istediği veya o an orada gördüğü ürün/ürünleri alma kararı vermektedir. Bu davranış modelinden hareket ile mağazaların teşhir reyonları dizayn edilmektedir. Son dönemde Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) programlarının işletmelerde kullanımı ile birlikte devreye giren Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) sayesinde bu kriterler kısmen saptanmaktadır.

Gelişen endüstriyel devrimlerin sadece üretim ve ürünlerde değil aynı zamanda satış pazarlama boyutunda da çok ciddi değişimler getirmesi beklenmektedir. Bu noktada Arttırılmış Gerçeklik (AR), Sanal Gerçeklik (VR), Yüz Tanıma sistemleri gibi endüstri 4.0 unsurları gündeme gelmektedir.

Günümüzde teknolojik cihazlar vasıtası ile elde edilen verilerden psikolojik değerlendirmelerin yapılması günümüzde mümkün hale gelmiştir.  Bu çalışmada potansiyel müşterinin tespiti için teşhir reyonlarında gezmekte olan kişilerin yüzün tespit edilmesi gerekmektedir. Tespit edilmiş olan yüz içerisinden göz ve ağız yapısı modellenerek  “Mutlu”, “Üzgün” ve “Doğal” gibi duygular belirlenebilmektedir böylelikle potansiyel alıcılar tespit edilmesi planlanmaktadır.

Bu bilimsel çalışmada yukarıda bahsi geçen sistemlerden Yüz Tanıma Teknolojisinin mobilya endüstrisinde satış ve pazarlama konusunda getirmesi muhtemel yenilikler sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler: Yüz Tanıma Sistemi, Endüstri 4.0, Tüketici Davranışları, Mobilya

An Innovative Method For Determining Consumer Behaviors In The Furniture Industry: Face Recognition System

Abstract

When consumer behaviors are examined, the first step in purchasing is the creation of the need. After the necessity, the aesthetic elements are put into action, then all criteria such as the consumer’s purchasing power and conformity with anthropometric measures must be met. In order these criteria to be comparable for sales can be achieved by contacting an individual product itself or by examining the product features through online platforms (e-commerce). The furniture industry is the fourth largest industry in the country. Total volume and export figures of the sector have shown a significant acceleration in the last 10 years. Despite this positive picture, the price of kilograms of furniture exports in our country is around $ 3, while it is around $ 6-7 in European countries. To reach this goal, produced of product which is only the best, the best quality, the most economical, the aesthetic are not enough. To be identifying all the elements of consumer behavior and analyzing them according to scientific criteria, producers will be able to design and produce more value added products and the consumers can easily like and buy them.

Nowadays consumer products exhibited in stores and department or are presented to the consumer on the internet. Thus, when the customer enters the store, decides to buy the products walking between the departments or the products she sees there at that moment. According this behavior model exhibition stands of the stores are being designed. These criteria are partly determined by the Customer Relationship Management (CRM), which has recently been introduced with the use of Enterprise Resource Planning (ERP) programs in enterprises.

It is expected that the developing industrial revolutions will bring about not only serious changes in production and products but also in sales marketing dimension. At this point, industry 4.0 components such as Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR), Facial Recognition (FR) systems are on the agenda.

Today, it is possible to make psychological evaluations from the data obtained with technological devices. In this study, it is necessary to identify the faces of the people walking in the exhibition areas to identify potential customers. Feelings such as “happy”, “sad” and “natural” can be determined by modeling the eye and mouth structure from the detected face. In this way, potential buyers are planned to be identified.

In this research, it is presented possible innovations in sales and marketing in the furniture industry of Face Recognition Technology.

Key words: Face Recognition System, Industry 4.0, Consumer Behavior, Furniture

1. Ürün Satış ve Pazarlama Stratejileri

2. Tüketici Davranışları

Evindeki odasına bir mobilya talep eden çocuk, bu mobilyanın çocuk için iyi bir karne hediyesi olduğuna eşini ikna eden anne, mobilyayı satın almaya karar veren ve alan baba, mobilyayı kullanan çocuktan hangisinin tüketici olduğu ve hangisinin davranış modelinin daha önemli olduğu pazarlama stratejisinde yanıtlanması gereken bir sorudur. Tüketicinin davranış süreci genellikle beş aşamada gerçekleşmektedir. (Zengin, 2013)  Bu aşamalar;

• Başlatıcı
• Etkileyici
• Karar verici
• Satın alıcı
• Kullanıcı

İktisadi bir mal ya da hizmeti bir bedel karşılığında satın alarak kullanan kişi olarak tanımlayabileceğimiz tüketici, nihai ve endüstriyel tüketici olarak iki grupta incelenebilir. Kişisel arzu ve istekleri doğrultusunda ürün satın alan ya da satın alma kapasitesinde olan gerçek kişiler nihai tüketici; endüstriyel alıcı ve aracılar ile kar amacı gütmeyen kuruluşlar ve devlet birimleri endüstriyel tüketici grubunda incelenmektedir.

İşletmeler açısından en önemli unsurlardan bir tüketici davranışlarını sezme, anlama ve ona göre aksiyon planlarını hayata geçirmektir. Literatüre bakıldığında tüketici davranışlarının Marshall Modeli ile açıklandığı görülmektedir. Klasik iktisatçılara göre, tüketici rasyoneldir ve ekonomik nedenlerle hareket eder. Marshall ise bu görüşü kabul etmekle beraber marjinal fayda kavramıyla tüketici davranışlarını açıklamaktadır. (Marshall, 1961) Oysaki tüketici davranışları sanıldığı kadar pek de rasyonel değildir. Davranışı etkileyen birçok nedenden dolayı tüketiciler rasyonel olmayan kararlar da vermelidir. Öte yandan karar alma sürecinde rasyonalite ve marjinal fayda tek kriter değildir. Marshall modeline yöneltilen eleştirilerin başında tüketici davranışını etkileyen kültürel, sosyal, psikolojik faktörlerin göz ardı edilmesi gelmektedir. (Kotler, 2009)

Marshall’ın ekonomik modelinin dışında tüketici davranışını açıklayan diğer modeller Freudian Model, Pavlovian Model, Veblen’in Toplumsal-ruhsal Modeli, Engel-Kollat-Blackwell Modeli, Howard-Sheth Modeli, Henry Assael Modeli olarak sıralanabilir. (Kotler, 1968)

Tüketicinin satın alma karar sürecine bakıldığında bir ihtiyacın duyulması, alternatiflerin belirlenmesi, alternatiflerin değerlendirilmesi, satın alma kararının verilmesi ve satın alma sonrası hissedilen duyguların geldiği görülmektedir. Bu aşamalar düzeyinde sosyal, psikolojik ve kişisel faktörler etkili iken pazarlama stratejileri de önemli bir faktör olarak belirleyici pozisyonundadır.

Bu akış içinde alternatiflerin belirlenmesi, değerlendirilmesi ve satın alma kararının verilmesi aşamalarında anlık pazarlama ve satış stratejilerinin belirlenmesi adına teknolojiden faydalanmak, müşterinin anlık duygu ölçeğini belirlemek, herhangi bir ürüne olan yaklaşımını izlemek ve doğru tespit etmek büyük önem taşımaktadır.

Tüketicinin satın alma davranışını etkileyen birçok etken bulunmaktadır. Bunlar; bireyin yaşadığı çevre, sosyal faktörler, kişisel faktörler, ekonomik durumu, statü ihtiyacı, egosu, yaşı, cinsiyeti gibi unsurlardır. Diğer yandan satın alma davranışını etkileyen psikolojik faktörler de söz konusudur. Bunlar ise motivasyon, merak, inanç vb. şeklinde sıralanabilir. Perakende mağazacılık tüm bu davranış modelini inceleyip analiz etmek sureti ile müşterilerine hitap etmeye çalışarak kazancını arttırmayı hedefler. Bunun devamında elde edilen gözlem ve analiz sonuçlarının değerlendirilmesi sureti ile mevcut müşteri davranışlarının değiştirilmesi ve yeni müşterilerin kazanılması muhtemeldir.(Kalınkara, 2015)

Günümüzde ki; tüketici profili bilinçli olup hem satın alacağı ürün ile ilgili bilgi sahibi hem de ürün ile ilgili herhangi bir sorun ile karşılaştığında haklarını bilmektedir. Dolayısıyla ürün veya hizmet satın alırken daha seçici davranmaktadır. Bu durumda, üreticiler tüketicinin ihtiyaç ve tercihlerini anlamak ve buna göre hizmet veya ürün sunmak durumundadır. Tüketici davranışlarını iyi analiz edip ihtiyaçlarını doğru tespit eden üretici, daha karlı bir konumda olacaktır. Böylece aldığı ürün veya hizmetten tatmin olan müşteri o ürün veya hizmeti tekrar satın alacağı zaman, aynı üreticiyi tercih edecektir. Bunun yanı sıra çevresine bu ürün veya hizmeti anlatarak yeni müşteri kazandıracaktır. Özellikle bu ürün veya hizmet reklamlar ile desteklenir ise tüketicide kalıcı bir etki yaratacağı gibi bağımlı müşterilerin elde edilmesini sağlayacaktır.

Ürün satış ve pazarlamada tüketicinin tatminine odaklanılmalıdır. Tatmin olan tüketici aynı mal veya hizmeti satın almayı sürdürür ve sadık bir müşteri olur. Tabi ki müşteri tatmini sadece tüketicinin ürün satın alması ile ortaya çıkan bir durum değildir. Müşteri tatmini firmanın veya satış/pazarlama personelinin müşteri ile ilk teması kurduğu anda ortaya çıkar. Her ne kadar tüketici satın alma eylemi öncesinde ürün ile ilgili çeşitli araştırmalar yapsa dahi nihai satın alma süreci çoğunlukla mağaza içerisinde sonuçlanır.

2.1. CRM Sistemleri

CRM (Customer Relationship Management) Müşteri İlişkileri Yönetimi, tüketicinin müşteri olarak elde edilişi ile başlayarak, ürün ve hizmetin sunumundan, müşteri sadakatinin sağlanmasına ve tüketiciyi işletme için daimi müşteri haline dönüştürülmesine kadar olan aşamada bilişim teknolojilerinden (donanım ve yazılımlar) yararlanılan bir yaklaşım olarak adlandırılabilir (Swift, 2000).

3. Satış ve Pazarlama da Yeni Yöntemler

3.1. Sanal Gerçeklik (VR) ve Arttırılmış Gerçeklik (AR)

Sanal gerçeklik ve arttırılmış gerçeklik uygulamaları 1960’lı yıllardan bu yana geliştirilmekte ve kullanıla gelmektedir. Günümüzde hızlı bir şekilde teknolojinin gelişmesi nedeniyle bilişim teknolojileri her alanda yer almaya başlamıştır. Bu durum günlük hayatımızın her ortamında sayısal değişimleri ve yenilikleri getirmektedir. Bu yenilikler her geçen gün yeni kavramlar ile karşılaşmamıza sebep olmaktadır. Sanal gerçeklik ve Arttırılmış gerçekli bu kavramların başındadır. Sanıldığı gibi bu kavramlar aslında çok yeni olmamakla birlikte Tıp, eğitim, askeri operasyonlarda oyunlar gibi birçok alanda kullanılmaktadır (Can & İrfan, 2016). Sanal gerçeklik içinde ekran olan başlıklar ya da alıcılar ile donatılmış eldivenleri kullanarak bilgisayar vasıtası ile üretilmiş olan 3 boyutlu görüntü ve simülasyonlar ile etkileşime geçilmesidir. Milgram ve Kishino artırılmış gerçekliği “Gerçek dünyada bulunan nesneler yerine sayısal ortamda bulunan ürünlerinin kullanıldığı gerçeklik ortamı” şeklinde tanımlamaktadır (Milgram & Kishino, 1994).

3.2. Yüz Tanıma Sistemleri

Yüz tanıma sistemleri birer biyometrik uygulamalardır. Biyometri, insanların fiziksel ve davranışsal özelliklerini sayısal ortama aktararak ve bu verilerden matematiksel modeller kuran bu sayede birbirinden ayırt edilebilmesini ve anlaşılmasını sağlayan bilim dalı olarak adlandırılmaktadır. Yüz tanıma (face recognition) günümüzde ağırlık ile güvenlik sistemlerinde, suçluların takibinde, çok gizliliği olan yerlerdeki giriş-çıkışların kontrolünde veya arşiv analizlerinde yaygın olarak kullanım alanı bulabilmektedir. Küresel Yüz tanıma Pazar payı 2017 yılında 3,85 Milyar Dolar şeklinde olup 2023 yılında bu rakamın 9,78 Milyar Dolar olacağı tahmin edilmektedir (Research and Markets, 2018).

İnsanlar arası iletişimde konuşma çok önemli bir özelliktir ancak tek başına yeterli olmamaktadır (Carter Consultants Ltd., 2008). İnsanların etkileşimlerinde yüz ifadelerindeki mimikler duyguları hakkında bilgi vermektedir. Bu duyguların belirli yüz ifadeleriyle kültürler arası ve evrensel olarak iletildiği düşünülmektedir (Microsoft Azure Service, 2018). Günümüzde Yüz tanıma sistemleri kişilerin cinsiyeti, yaşı ve duygularını yüksek duyarlılık ile tanımaktadır. Microsoft firmasının geliştirmiş olduğu API’ler vasıtası ile elde edilmiş olan sonuçlar Şekil 2 ve Şekil 3 de görülmektedir. Bu konuda Open CV ile yapılmış çalışmalarda mevcuttur bu konuda Tenekeci ve Arkadaşları Open CV ile geliştirmiş oldukları sistemde kişilerin üç ruh halleri ile ilgili başarılı sonuçlar elde etmiştir (Tenekeci, Gümüşçü, Baytak, & Aslan, 2014).

3.2.1. Yüz Tanıma Sistemlerinin Pazarlama ve Satış Organizasyonlarında Kullanımı

Satış esnasında beden dili kullanımı ve bunun anlaşılması, potansiyel müşterilerin gerçek duygularını anlamayı sağlamaktadır. Böylelikle satın alacak kişinin ürünü incelemesi sırasında ürün konusunda ne kadar memnun, kalındığı, ne kadar mutlu veya mutsuz olduğunun tespit edilmesi çok büyük bir öneme sahiptir.

Yüz ifadeleri insanlar arası etkileşimde sözel olmayan kanallardır. İletişim konusunda çalışmalar yapmış olan Mehrabian 1968 de yapmış olduğu ve 7-38-55 kuralı olarak tanınan çalışmasında yüz yüze iletişimin beden dili, ses tonu ve sözcük bileşenlerinden oluştuğunu ve bu esnada beden dili %55, ses tonu %38 ve sözcüklerin %7’lik bir öneme sahip olduğunu ortaya koymuştur (Wikipedia, 2018) (Mehrabian, 1968). Bu çalışmada beden dilinin kişinin duruşu (posture), yüz ifadeleri ve el/kol hareketlerinden oluştuğu belirtilmiştir. Bu bakımdan görüntü işleme vasıtası ile elde edilecek olan yüz ifadeleri ve mimik tespiti müşteri temsilcilerine destek olacaktır.

4. Perakende Sektörü

Dünya perakende sektörünün büyüklüğü 2014 yılı sonu itibari ile 22 trilyon USD dolayındadır.

Ülkemizde genç ve harcama eğilimi yüksek nüfusun olması perakende sektörünün gelişimi için olumlu bir zemin oluşturmaktadır. Tüketim harcamaları açısından Avrupa’da ilk 10’da olan ülkemiz, gıda harcamaları açısından ilk 5 ülke içinde yer almaktadır. Tüketim harcamaları içerisinde önemli yer tutan başlıca kalemler gıda, kozmetik ve temizlik ürünleri gibi kategorileri içeren hızlı tüketim malları, hazır giyim, mobilya ve teknoloji ürünleri olarak sıralanmaktadır.(Sezgin 2015)

2017 yılından bu yana ekonominin mevcut durumu ve enflasyondaki yükseliş, hane halkı harcamalarını olumsuz yönde etkilemiştir. Buna bağlı olarak ta perakende sektöründeki büyümenin bu dönemde daralacağı öngörülmektedir.

Teknolojideki hızlı gelişim ve dönüşüm sanal mağazalar üzerinden alışveriş portallarının yaygınlaşmasına neden olmuştur. 2018 yılında dünya nüfusunun %65’inin akıllı telefon kullanıyor olması ve %83’ünün mobil cihazlar üzerinden gerçekleşmesi beklenmektedir.

Bunların yanı sıra alışveriş sonunda ürün ile ilgili olumlu veya olumsuz geri dönüşlerin sosyal medya üzerinden hızla paylaşılması ve yayılması perakende sektörünü etkilemektedir. Bu durumda perakende sektörünün sosyal medya ve interaktif kanallardan müşteriye ulaşma ve pazarlama stratejilerini bu alanda geliştirmeleri gerekmektedir.

5. Mobilya Mağazacılığı

Mobilya mağazasını, nihai tüketicinin beğenisine sunulabilecek şekilde dekorasyonu yapılmış ve ürünlerin işlevsel olarak sergilendiği alanlar şeklinde tanımlayabiliriz.

Mobilya mağazacılığı konseptinin çeşitli iç dinamikleri bulunmaktadır. Bunları aşağıdaki gibi özetleyebiliriz.

• Mağazanın doğru lokasyona konumlandırılması
• Uygun teşhir alanının metrekaresinin belirlenmesi,
• Ürün sunumunun estetik kriterlere göre yapılması,
• Mobilyaların çeşitlerine göre teşhir edilmesi
• Personelin kalifiye olması,
• Satış sonrası teslimat sürecinin yönetimi
• Satış sonrası müşteri hizmetlerinin kalitesi
• Pazarlama ve satış stratejilerinin etkin uygulanması

5.1. Önerilen Mobilya Mağazacılığında Yüz Tanıma Sisteminin kullanılması

Bu çalışmada önerdiğimiz akıllı sistemde, mağazanın birçok noktasına kameralar yer almaktadır. Mağaza içeresine girecek olan potansiyel müşterilerin ürünleri incelemesi esnasında ki beden dili kameralar vasıtası ile izlenerek çevrim içi analiz sistemine aktarılacaktır. Bu sistem içerisinde bulunan makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları vasıtası ile yüz tanıma ve duruş tespitleri toplanacaktır. Daha önceki müşteri deneyimlerinden faydalanarak geliştirilecek olan modeller ile gelen yeni bilgiler analiz edilerek duygu durumu bir kulaklık vasıtası ile müşteri temsilcisine aktarılacaktır. Bu sayede müşteri temsilcisi potansiyel müşterinin incelemiş olduğu her ürün için oluşmuş olan duygularına bakarak çeşitli önerilerde bulunabilecektir (Şekil 4).

Not 1: Bahsi geçen bu buluşun algoritmasına ait ilgili patent başvuruları Sabit Tunçel, Zeki Candan, Murat Gezer ve Murat Şeker tarafından Türk Patent ve Marka Kurumu’na yapılmıştır.

Not 2: Yukarıdaki algoritma içeriği, Mobilya Endüstrisinde Yüz Tanıma Sistemi Patent başvurusundan alınmıştır.

6.1. Sonuç ve Öneriler

Endüstri 4.0 konsepti, son yıllarda hem bilim dünyasında hem de sanayide gündemde olan sıcak bir konudur. Endüstri 4.0’ın önemli unsurlarından olan yüz tanıma sistemi de güvenlik, sağlık ve bankacılık gibi alanlarda uygulanmaya başlanmış olup diğer sektörlerdeki uygulamaları hızla gelişmektedir. Hiç şüphesiz ki ülkemiz sanayisinin en önemli kollarından olan orman ürünleri ve mobilya endüstrisi bunun dışında kalamaz.

Yapılan bu çalışmada, yüz tanıma sisteminin mobilya endüstrinde kullanımı ve bunun müşteri ilişkileri ve firmanın satışlarına yansımaları incelenmiştir. Söz konusu teknolojinin kullanımının amacı, salt olarak malın satılması ve kazancın artırılması değildir. Müşterinin hissiyatının doğru anlaşılması, mağaza personelinin müşteriye uygun yaklaşımını, doğru bir şekilde hitap etmesini ve nihayetinde satın alma eylemi gerçekleşsin veya gerçekleşmesin, müşterinin bilgi edinmiş olarak memnun bir şekilde mağazadan ayrılmasını sağlayacaktır.

5846 sayılı yasa gereği lütfen gerektiği gibi kaynak göstermeden alıntı yapmayınız.!

Bu yayın V. Uluslararası Mobilya Kongresinde Bildiri olarak sunulmuştur. 01-04 Kasım 2018

Kaynakça

Can, T., & İrfan, Ş. (2016). Eğitimde Yeni Teknolojiler: Sanal Gerçeklik. A. İşman, H. F. Odabaşı, & B. Akkoyunlu içinde, Eğitim Teknolojileri Okumaları 2016 (s. 351-362). Ankara: Ayrıntı Yayınları.

Carter Danışmanlar Ltd. (2008). Sözsüz İletişim Sanatı . (Carter Consultants Ltd.) 08 31, 2018 http://www.carterconsultansltd.com/about-carter-consultants-ltd/more-articles/59-the-art-of-communicating-without-words.html adresinden alındı

Kalınkara, V. (2015). Evle İlgili Satın Alınmasına Yönelik Tüketici Davranışları. 3. Uluslararası Mobilya Kongresi. Konya: Selçuk Üniversitesi.

Kotler, P. (1968). Behavioral Models for Analyzing Buyers. New York, Amerika Birleşik Devletleri: Foresman and Company.

Kotler, P. (2009). Marketing Management (11 b.). New York, Amerika Birleşik Devletleri.

Marshall, A. (1961). Ekonominin İlkeleri (9 b.). Londra, Birleşik Krallık: MacMillan and Co Limited.

Mehrabian, A. (1968). Sözsüz İletişim. Psikoloji Bugün , 53-55.

Microsoft Azure Service. (2018, 01 01). Duygu Tanıma. 08 12, 2018 tarihinde https://azure.microsoft.com/tr-tr/services/cognitive-services/emotion/ adresinden alındı

Milgram, P. ve Kishino, F. (1994, Aralık). Karma Gerçeklik Görsel Gösterimlerinin Bir Taksonomisi. Bilgi ve Sistemlere İlişkin IEICE İşlemleri, E77-D (12(12)), 1321-1329.

Research and Markets. (2018, 06 05). Global Facial Recognition Market Report 2018. 08 29, 2018 tarihinde https://www.prnewswire.com/news-releases/global-facial-recognition-market-report-2018-300660163.html adresinden alındı

Sezgin, A. Ş. (2015). Perakende Sektörü. İstanbul: Türkiye İş Bankası.

Swift, R. (2000). Müşteri İlişkilerini Hızlandırmak: crm ve ilişki teknolojilerini kullanmak. NJ, ABD: Prentice Hall Press Upper Saddle River.

Tenekeci, M. E., Gümüşçü, A., Baytak, A., & Aslan, E. (2014). Görüntüden OpenCV ile Duygu Analizi. Akademik Bilişim. Mersin. 08 30, 2018 tarihinde https://ab.org.tr/ab14/ozet/154.html adresinden alındı

Wikipedia. (2018). Albert Mehrabian. 08 30, 2018 tarihinde Albert Mehrabian: https://www.wikiwand.com/en/Albert_Mehrabian adresinden alındı

Zengin, H. (2013). Pazarlama İlkeleri. Sakarya, Türkiye.