Artificial intellingence based conversational agents in service recovery
Yapay zeka tabanlı konuşma aracılarının servis hatası çözümlemesi
- Tez No: 866709
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ ÇOŞKUN, DR. MERAL AHU KARAGEYİM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme (İngilizce) Bilim Dalı
- 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
- 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
2010
Eğitim ve ÖğretimAnadolu ÜniversitesiUzaktan Eğitim Bölümü
YRD. DOÇ. DR. ALPER TOLGA KUMTEPE
- 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
2023
İletişim BilimleriGalatasaray ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEREM RIZVANOĞLU
- Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems
Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka
DEĞER AYATA
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- 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
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM SAY
- 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
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM SAY