New trends in CRM software systems: The impact of ai and machine learning integrations on customer analytics
CRM yazılım sistemlerinde yeni trendler: Yapay zeka ve makine öğrenimi entegrasyonlarının müşteri analitiği üzerindeki etkisi
- Tez No: 933657
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 49
Özet
Bu hızlı dijitalleşme çağında önemli değişiklikler ortaya çıkıyor. Günümüzde şirketler sadece müşteri bilgilerini toplamıyor. Ek olarak, genel müşteri memnuniyetini artırmak için bu verileri verimli bir şekilde analiz etmeye odaklanıyor. Makine öğrenimi ve yapay zekanın CRM sistemlerine dahil edilmesi, müşteri analizinin yürütülme biçiminde devrim yaratarak onu karmaşık ve çok yönlü bir prosedür haline getirdi. Geleneksel CRM sistemleri başlangıçta müşteri bilgilerini depolamak ve analizler yapmak için oluşturuldu. Yapay zeka ve makine öğrenimi destekli CRM sistemleri ise, müşteri eylemlerini tahmin etmek ve özelleştirilmiş pazarlama planları oluşturmak gibi gelişmiş analitik özellikler sunuyor. Müşteri verilerini analiz etmek için temelde büyük veri ve veri madenciliği yöntemlerini kullanan bu ileri teknolojiler, işletmelere rekabetçi pazarlarda stratejik avantajlar sunmakta. Makine öğrenimi ve yapay zekanın CRM yazılımına katkıları, özellikle müşteri segmentasyonunda, müşteri yaşam döngüsü analizinde ve satış ve çapraz satış stratejilerinin uygulanmasında çok önemli bir rol oynamaktadır. Ayrıca bu teknolojiler, müşteri şikayetlerinin ve geri bildirimlerinin daha hızlı ve verimli bir şekilde analiz edilmesini sağlayarak işletmelerin müşteri memnuniyetini artırmaya yönelik proaktif çözümler geliştirmelerini sağlar. Makine öğrenimi ve yapay zeka çerçevesinde, CRM yazılımının veri analiz kapasitesi artırılarak müşteri-iş etkileşimleri hakkında derin bilgiler sağlandı ve özellikle pazarlamada iş süreçlerini (BPA) otomatikleştirdi. Bu çalışmanın temel amacı, CRM yazılımında yapay zeka ve makine öğrenimi entegrasyonlarının müşteri analizi üzerindeki etkisini ayrıntılı olarak incelemektir. Spesifik olarak, çalışma, müşteri sadakatini artırmada, müşteri davranışını tahmin etmede ve müşteri etkileşimlerini kişiselleştirmede yapay zeka ve makine öğreniminin rolünü araştıracaktır. Bu teknolojilerin işletmeler tarafından müşteri odaklı stratejilerin geliştirilmesine katkısı değerlendirilecektir. Makine öğrenimi ve yapay zekanın müşteri segmentasyonu, müşteri yaşam döngüsü yönetimi ve veri odaklı pazarlama stratejileri üzerindeki etkilerini analiz ederek, bu çalışma bu entegrasyonların CRM yazılımındaki dönüştürücü değişiklikleri nasıl yönlendirdiğini araştıracaktır.
Özet (Çeviri)
In this era of paced digitalization significant changes have surfaced. Nowadays companies are not just gathering customer information. Also concentrating on analyzing this data in an efficient manner to improve the overall customer satisfaction. The incorporation of machine learning and artificial intelligence, in CRM systems has revolutionized the way customer analysis is conducted making it a sophisticated and multifaceted procedure. Traditional CRM systems were originally created to store customer information and conduct analyses; however., AI and machine learning powered CRM systems offer sophisticated analytical features, like forecasting customer actions and creating customized marketing plans. These advanced technologies, fundamentally utilizing big data and data mining methods to analyze customer data, offer businesses strategic advantages in competitive markets. The contributions of machine learning and AI to CRM software play a crucial role, especially in customer segmentation, customer lifecycle analysis, and the implementation of upselling and cross-selling strategies. Moreover, these technologies allow for faster and more efficient analysis of customer complaints and feedback, enabling businesses to develop proactive solutions aimed at increasing customer satisfaction. Within the framework of machine learning and AI, the data analysis capacity of CRM software has been enhanced, providing deep insights into customer-business interactions and automating business processes (BPA), particularly in marketing. The primary objective of this study is to examine in detail the impact of AI and machine learning integrations on customer analysis in CRM software. Specifically, the study will explore the role of AI and machine learning in increasing customer loyalty, predicting customer behavior, and personalizing customer interactions. The contribution of these technologies to the development of customer-centric strategies by businesses will be assessed. By analyzing the effects of machine learning and AI on customer segmentation, customer lifecycle management, and data-driven marketing strategies, this study will investigate how these integrations have driven transformative changes in CRM software.
Benzer Tezler
- Yeni nesil dijital dönüşüm platformu Low-Code No-Code kullanımının örgütlere etkisinin araştırılması: Entegre TAM - TOE modeli
Investigating the impact of using the new generation digital transformation platform Low-Code - No-Code on organisations: Integrated TAM - TOE model
ZÜLCENAH ŞAHİN
- Affecting factors for the hospital selection of patients in terms of customer relationship management: A research in Özel Kocaeli Akademi Hospital
Müşteri ilişkileri yönetimi açısından hastaların hastane seçmesine etki eden faktörler: Özel Kocaeli Akademi Hastanesi'nde bir araştırma
ECE ATALAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Sağlık Kurumları YönetimiOkan Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA BAHAR ŞANLI
- Transformation of organizations into customer oriented form and selection process for the righ CRM software
Müşteri odaklı şirket organizasyonlarına geçiş ve doğru CRM yazılımı için seçim süreci
FATİH ASLANER
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELİH KIRLIDAĞ
- Baskı çoğaltma endüstrisine yönelik otonom tekliflendirme ve cihaz yönetimi stratejilerinin değerlendirilmesi: Bir karar destek sisteminin tasarımı
Evaluation of autonomous bidding and device management strategies for the print reproduction industry: The design of a decision support system
DENİZ IŞIL ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMRE ÇEVİKCAN