Geri Dön

Artificial intellingence based conversational agents in service recovery

Yapay zeka tabanlı konuşma aracılarının servis hatası çözümlemesi

  1. Tez No: 866709
  2. Yazar: ZEYNEP KARAKARTAL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ ÇOŞKUN, DR. MERAL AHU KARAGEYİM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İşletme (İngilizce) Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 94

Özet

Bu araştırma yapay zeka tabanlı konuşma aracılarının servis hatası çözümlemesini ele almaktadır. Araştırmanın hedefi yapay zeka tabanlı konuşma aracıları tarafından sağlanan servis hatası çözümlemesine etki eden faktörleri araştırmaktır. Servis hatası önemli ve yıllardır araştırılan bir konudur. Ancak, yapay zeka tabanlı konuşma aracılarının servis hatası çözümlemesini konu alan limitli sayıda araştırma vardır. Bu araştırma yapay zeka tabanlı konuşma aracılarının sağladığı servis çözümlemesindeki memnuniyete etki eden faktörleri araştırmayı hedeflemektedir. Bu araştırma veri toplama yöntemi olarak çevrimiçi anket kullanmaktadır ve örneklem büyüklüğü n=250'dir. Nicel veri analizi regresyon ve ANOVA ile yapılmıştır. Regresyon analiz sonuçları insan biçimcilik, insan ile etkileşime geçme isteği, dağıtım adaleti, etkileşimsel adalet, prosedür adaleti, özür dileme ve telafi etmenin servis hatası telafisi ile olumlu yönde ilişkisi olduğunu göstermektedir. En güçlü ilişki servis hatası telafisi memnuniyeti ve dağıtım adaleti arasındadır. Ek analizler servis hatası çözümleme metodu ve adalet yargısının ilişkili olduğunu göstermektedir. Ayrıca servis hatası büyüklüğü ve insan ile etkileşime geçme isteği, servis hatası çözümlemesinde yetersiz cevap alan kişiler için daha önemlidir. Araştırmanın literatürdeki boşluğu ele alarak hem teorik hem de yönetimsel açıdan önemli katkıları vardır. Firmalar servis hatası çözümlemede dağıtım adaleti önemli olduğu için sonuca odaklanmalıdır

Özet (Çeviri)

This study focuses on artificial intelligence-based conversational agents in service recovery. The objective of this research is to investigate the factors that affect the service recovery satisfaction provided by AI-based conversational agents. Service recovery is an important topic that has been investigated for years. However, there are limited studies that emphasize the role of artificial intelligence-based conversational agents' role in solving and answering service failures. This study explores the factors that affect service recovery satisfaction provided by artificial intelligence-based conversational agents. The study uses an online survey as a data collection tool, and the sample size is n=250. Quantitative data analyses have been made by using regression and ANOVA. The regression analysis shows that anthropomorphism, the need for human interaction, distributive, procedural, interactional justice, apology, and compensation are positively related to service recovery satisfaction. The strongest relationship is between service recovery satisfaction and distributive justice. Extra analyses indicate that service recovery methods and perceived justice are related. Hence, service failure severity and the need for human interaction are more important for the ones who need to contact human employees because of getting an inadequate answer. This study has theoretical and managerial contributions by addressing the gap in literature. Firms should focus on the outcome since distributive justice is important for service recovery satisfaction

Benzer Tezler

  1. Yapay zeka sohbet ajanlarının uzaktan eğitimde öğrenci destek hizmeti olarak kullanılabilirliği

    Usabilty of artificial intelligent conversational agents as student support service in distance education

    İLKER KAYABAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Eğitim ve ÖğretimAnadolu Üniversitesi

    Uzaktan Eğitim Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. ALPER TOLGA KUMTEPE

  2. Dialogue for all: Crafting inclusive and humanized voice assistants for diverse populations through an interdisciplinary approach

    Herkes için diyalog: Farklı topluluklar için kapsayıcı ve insani sesli asistanlar oluşturmak üzerine disiplinler arası bir yaklaşım

    YELİZ YÜCEL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İletişim BilimleriGalatasaray Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEREM RIZVANOĞLU

  3. Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems

    Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka

    DEĞER AYATA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF YASLAN

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  4. Improved treatment of word meaning in a Turkish conversational agent

    Sözcük anlamları için geliştirilmiş gösterimler kullanan bir Türkçe diyalog etmeni

    ŞENİZ DEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEM SAY

  5. Design and implementation of an improved conversational agent infrastructure for Turkish

    Türkçe için geliştirilmiş diyalog etmeni altyapısı tasarımı ve gerçeklenmesi

    FATİH ÖĞÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEM SAY