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 (İngilizce) Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Yönetimi (İngilizce) Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 110
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
- Türkiye'deki e-ticaret sektöründe, müşteri deneyiminin müşteri memnuniyeti üzerindeki etkisi
The impact of customer experience on customer satisfaction in the e-commerce sector in Turkey
ŞEVVAL KARABACAK
- Üniversitelerde kurumsal itibar yönetimi: Yapısal eşitlik modeli ile itibar unsurlarının analizi
Corporate reputation management for universities: Analysis of reputation components with structural equation modeling
ORHAN DURSUN
Doktora
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM ALTIN GÜMÜŞSOY
- Alışveriş yolculuklarında temas edilen kanalların kişiselleştirilmiş müşteri deneyimlerine etkisi
The impact of channels touched on shopping journeys on customized customer experiences
CANDAN ULUSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri Ürünleri TasarımıTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiTasarım Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ EMRE BERKMAN
- Müşteri satın alma yolculuğunda bütünleşik kanal deneyimi: Bankacılık sektörüne yönelik bir uygulama
Omnichannel experience in customer purchase journey: An application for the banking sector
NEDRET ERBOY
Doktora
Türkçe
2021
BankacılıkMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET MARANGOZ