Geri Dön

The impact of speech recognition systems on business effectiveness

Konuşma tanıma sistemlerinin işletme verimliliği üzerindeki etkileri

  1. Tez No: 257173
  2. Yazar: NEDİM CEM AYTEKİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BİRGÜL KUTLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Bu çalışmanın temel amacı konuşma tanıma sistemlerinin özellikle Türkiye'deki çağrı merkezlerinin üzerindeki etkilerini araştırmaktır. Bunun yapılabilmesi için, mağazacılık ve havacılık sektörlerinde faaliyet gösteren, alanlarında oldukça tanınmış iki firmadan veri toplanmıştır. Bu toplanan veriler üzerinde incelemeler yapılarak, çalışma öncesinde araştırma sorularına dayanarak hazırlanmış kriterlerin değerleri analiz edilmiş, ve bu analizden ortaya çıkan yapılar belirlenmiştir. Sonuç olarak, yerinde ve iyi tasarlanmış bir konuşma tanıma sisteminin çok hızlı bir yatırım getirisi ortaya koyduğu ve diğer çağrı merkezi kriterlerini de iyileştirdiği gözlemlenmiştir. Çıkarılan diğer sonuçlar ve üç adet yönetimsel öneri beşinci bölümde detaylanmıştır. Çalışmayı sınırlayan unsurlar ise, sadece iç arama yapan sistemlerin analiz edilmiş olması, süre açısından asimetrik veriler bulunması ve de Türkiye'de konuşma tanıma sistemlerinin seyrek bulunması sebebiyle, sayıca çok sistemin incelenememiş olmasıdır.

Özet (Çeviri)

The main purpose of this study is to examine the effects of speech-enabled interactive voice response systems in contact centers, specifically in Turkey. In order to perform this analysis, data was collected from two Turkish companies in the retail and airline sectors, who are very well known in their respective areas of commerce. The data from the speech recognition systems in the companies were studied in order to reveal patterns in multiple criteria, which were determined according to the research questions designed previously. It is determined that a speech-enabled IVR system generates a rapid return on investment, as well as a significant increase in contact center metrics across the board, if the system is congruent and well-designed. Multiple implications were determined and detailed in the conclusion along with three managerial suggestions. Limitations were the analysis of inbound systems only, the existence of time-wise asymmetrical data, and the low number of existing systems providing data to the study.

Benzer Tezler

  1. Advanced techniques and comprehensive analysis in speech emotion recognition using deep neural networks

    Derin sinir ağları kullanarak konuşma duygu tanıma üzerine gelişmiş teknikler ve kapsamlı analiz

    AHMET KEMAL YETKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE

  2. Kendi kendine denetimli öğrenme tabanlı Türkçe konuşma tanıma sistemi

    Self-supervised learning based Turkish speech recognition system

    ALP KAAN TURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN POLAT

  3. Doğal dil işleme teknikleri kullanılarak türkçe mobil asistan yazılımı geliştirilmesi

    Development of a turkish mobile assistant software using natural language processing techniques

    GÖKHAN ÇELİKKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. GÜLŞEN ERYİĞİT

  4. Gömülü sistemlerde sesli komut tanıma

    Voice command recognation in embedded systems

    CAN ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN

  5. Sesli tıbbi raporların yazıya dönüştürülmesi

    Converting medical dictation reports to text

    ZEYNEP GÜLHAN USLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM