The impact of customer journey integrated with artificial intelligence on customer experience
Yapay zekâ ile entegre edilmiş müşteri yolculuğunun müşteri deneyimine etkisi
- Tez No: 922570
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ RIDVAN KOCAMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Yapay Zekâ, Müşteri Yolculuğu, Müşteri Deneyimi, Artificial Intelligence, Customer Journey, Customer Experience
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Yönetimi (ingilizce) Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay Zekâ (YZ), müşteri etkileşimlerini yeniden şekillendirerek işletmelerin müşteri yolculuğunun farklı aşamalarında tüketicilerle daha etkili bir şekilde bağlantı kurmasını sağlamaktadır. Bu çalışma, YZ çağında müşteri yolculuğunun çeşitli aşamalarındaki müşteri etkileşimlerini incelemeyi hedeflemiştir. Müşteri yolculuğu, farkındalık, değerlendirme, satın alma ve satın alma sonrası deneyim aşamalarını kapsamaktadır. Araştırma, 352 katılımcıdan veri toplamak için kendi kendine doldurulan bir anket kullanılarak yürütülmüş ve nicel bir yöntem uygulanmıştır. Farklı sektörlerin temsil edilmesi ve sonuçların daha genellenebilir olması için kolayda örnekleme tekniği tercih edilmiştir. Yapılan Açımlayıcı Faktör Analizi (EFA), ölçüm aracının yapı geçerliliğini doğrulamış ve güvenilirliği 0.864 olarak belirlemiştir. Betimsel istatistikler, YZ'nin rolüne ilişkin müşteri farkındalığının en yüksek ortalamaya sahip olduğunu; bunu, YZ'nin kişiselleştirilmiş önerilerine duyulan güven ve YZ tabanlı satın alma sorgularının takip ettiğini göstermiştir. T-testi ve ANOVA analizleri, cinsiyet, yaş, medeni durum, istihdam durumu ve gelir gibi demografik faktörlerin, müşterilerin YZ'ye yönelik algılarını anlamlı bir şekilde etkilediğini ortaya koymuştur. Çoklu regresyon analizi, müşteri farkındalığı ve değerlendirme aşamalarının, müşteri deneyimini en güçlü şekilde öngören faktörler olduğunu göstermiştir. Genel model, müşteri deneyimindeki varyansın %45.9'unu açıklamaktadır. Araştırma, işletmelere YZ'nin şeffaflığını ve güvenilirliğini artırmalarını; özellikle YZ destekli karar verme ve öneri sistemlerinde müşteri güvenini geliştirmek için satın alma sonrası etkileşimlerde YZ'nin işlevini güçlendirmelerini tavsiye etmektedir.
Özet (Çeviri)
Artificial Intelligence (AI) transforms customer interactions by improving how businesses connect with consumers at different customer journey stages. This study aims to analyze the stages of customer interaction during the customer journey in the era of AI. The essential stages of the customer journey encompass customer awareness, consideration, purchase, and post-purchase experiences. The study employs a quantitative research design, utilizing a self-administered questionnaire to collect data from 352 participants. Convenience sampling was employed to guarantee diverse industry representation, thereby augmenting the generalizability of the results. Exploratory Factor Analysis (EFA) confirmed the construct validity of the measurement instrument, with reliability of 0.864. Descriptive statistics revealed that customer awareness of AI's role scored the highest mean, followed by strong customer trust in AI's personalized recommendations, and AI-driven purchase inquiries. Inferential statistics, including t-tests and ANOVA, confirmed that demographic variables such as gender, age, marital status, employment status, and income did not significantly affect customer perceptions of AI's role. The multiple regression analysis identified customer awareness, and customer consideration as the most influential predictors of customer experience. The overall model explained 45.9% of the variance in customer experience. The study suggests businesses enhance AI transparency and reliability, augmenting AI's function in post-purchase engagements to cultivate increased customer trust, especially in AI-driven decision-making and recommendation systems.
Benzer Tezler
- A graph neural network model with adaptive weights for session-based recommendation systems
Oturum tabanlı öneri sistemleri için uyarlanabilir ağırlıklara sahip bir çizge sinir ağı modeli
BEGÜM ÖZBAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
DR. RESUL TUGAY
- Yapay zekâ destek sistemlerinin kişiselleştirilmiş pazarlama stratejilerine etkisi: Netnografik bir inceleme
The impact of artificial intelligence support systems on personalized marketing strategies: A netnographic analysis
CEMAL SERHOŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İşletmeSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiUluslararası Ticaret ve İşletmecilik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA GÖKDEMİR EKİCİ
- Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi
Başlık çevirisi yok
MERİH BAYRAM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi
Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters
İBRAHİM TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE