Seyahat acentelerinde yapay zekâ temelli farklılaşma stratejileri üzerine bir araştırma
A study on artificial intelligence-based differentiation strategies in travel agencies
- Tez No: 995868
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞE EREN ÖZDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Artificial intelligence
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tezin temel amacı, yapay zekâ temelli dijital uygulamaları kullanan seyahat acentelerinin, bu uygulamaların farklılaşma stratejilerine yansımalarını ve iş performansı algısına ilişkin değerlendirmelerini incelemektir. Araştırmanın alt amaçları kapsamında, yapay zekâ temelli dijital uygulamaları kullanan seyahat acentelerinin bu uygulamaları öncelikli olarak farklılaşma stratejilerinin hangi alanlarında tercih ettikleri, bu stratejik tercihlerinin temel gerekçeleri, yapay zekâ temelli dijital uygulamaları öncelikli olarak hangi performans algısı doğrultusunda tercih ettikleri ve bu performans algısına ilişkin temel gerekçelerin neler olduğu incelenmiştir. Tez amacının doğası gereği hem açıklayıcı hem de derinlemesine bir analiz gerektirmesi nedeniyle, ağırlıklı olarak nitel araştırma yaklaşımına dayalı karma yöntem (mixed methods) tasarımı benimsenmiştir. Böylece araştırmada, nitel ve nicel veri toplama süreçleri birbirini tamamlayacak biçimde yapılandırılmış; belde edilen veriler arasında tutarlılık ve anlamsal derinlik sağlanmıştır. Araştırmanın nicel aşamasında, Antalya il merkezinde faaliyet gösteren, A grubu belgeli ve uluslararası hizmet veren 106 seyahat acentesinden elde edilen geçerli soru formu verileri analiz edilmiş; nitel aşamada ise beş seyahat acentesi yöneticisiyle gerçekleştirilen yarı yapılandırılmış görüşmelerden toplanan veriler değerlendirilmiştir. Yapay zekâ temelli dijital uygulamalara ilişkin tanımlayıcı istatistikler, değişkenlerin ortalama değerlerinin orta-yüksek düzeyde olduğunu göstermiş; en yüksek ortalamanın imaj, kalite-destek ve tasarım farklılaşması boyutlarında, en düşük ortalamanın ise farklılaşmama boyutunda olduğu belirlenmiştir. Bulgular, katılımcıların yapay zekâyı işletmelerde farklılaşmayı artıran bir unsur olarak değerlendirdiklerini, buna karşılık farklılaşmama stratejisine yönelik algının düşük düzeyde kaldığını ortaya koymuştur. Nicel bulgular, yapay zekânın seyahat acentelerinde öncelikli olarak maliyetleri düşürmek, operasyonel verimliliği sağlamak ve müşteri memnuniyeti arttırmak için tercih edildiğine işaret etmiştir. Ayrıca yapay zekâ temelli farklılaşma stratejilerinin kendi aralarında anlamlı ilişkiler gösterdiği, en yüksek ilişkilerin sırasıyla kalite-destek stratejisi ile tasarım stratejisi, kalite-destek stratejisi ile hizmet stratejisi ve hizmet stratejisi ile imaj stratejisi aralarında bulunduğu; buna karşın farklılaşmama boyutunun diğer tüm farklılaşma stratejileri ile anlamlı bir ilişki göstermediği tespit edilmiştir. Farklılaşma boyutları ile performans arasındaki ilişkiler incelendiğinde, farklılaşmama boyutu dışında tüm ilişkilerin pozitif ve anlamlı olduğu; en yüksek ilişkinin hizmet farklılaşması ile performans arasında, bunu sırasıyla kalite-destek, fiyat ve tasarım farklılaşmasının izlediği belirlenmiştir. Kelime bulutu analiz bulguları, katılımcıların ifadelerinde en sık tekrar eden kavramların“müşteri”,“yapay zekâ”,“memnuniyet”,“hizmet”,“destekli”,“verimlilik”ve“rekabet”olduğunu göstermiştir. Nitel bulgular kapsamında belirlenen ilk ana kategori“farklılaşma stratejileri”olmuştur. Bu kategori altında yer alan temalar; yapay zekâ ve fiyat farklılaşması, yapay zekâ ve imaj farklılaşması, yapay zekâ ve kalite-destek farklılaşması, yapay zekâ ve tasarım farklılaşması, yapay zekâ ve farklılaşmama ve yapay zekâ ve hizmet farklılaşması başlıklarından oluşmuştur. Araştırmada belirlenen ikinci ana kategori ise“iş performansı”olup, bu kategori altında yer alan temalar; yapay zekâ ve genel rekabet, yapay zekâ ve yönetimsel yaklaşım, yapay zekâ ve geçişte etkili olan faktörler, yapay zekâ ve karşılaşılan sorunların performansa etkisi ve yapay zekâ ve sektöre katkı başlıklarından oluşmuştur. Kod matrisi analizinden elde edilen bulgular doğrultusunda, farklılaşma stratejileri kategorisinde en yüksek orana sahip tema“yapay zekâ ve fiyat farklılaşması”olup, bu tema altında yapılan kodlamalar toplamın en büyük kısmını oluşturmuştur. Bunu sırasıyla“yapay zekâ ve kalite-destek farklılaşması”,“yapay zekâ ve hizmet farklılaşması”,“yapay zekâ ve imaj farklılaşması”ve“yapay zekâ ve tasarım farklılaşması”temaları izlemiştir. En düşük frekans ise“yapay zekâ ve farklılaşmama”temasında gözlemlenmiştir. İş performansı kategorisine ilişkin kod matrisi analizinde en yüksek frekansa sahip tema“yapay zekâ ve sektöre katkı”olarak belirlenmiştir. Bu temayı“yapay zekâya geçişte etkili faktörler”teması izlemiş; her iki tema da yapay zekâ teknolojilerinin sektörel dönüşüm ve benimseme süreçleri üzerindeki etkilerine yönelik güçlü vurgular içermiştir. Tezin özgün değeri, yapay zekânın seyahat acenteleri özelinde farklılaşma stratejileriyle birlikte değerlendirilmesine dayalı bütüncül bir bakış açısı önermesinden kaynaklanmaktadır. Mevcut literatürde yapay zekânın turizmdeki rolü çoğunlukla farklı aktörler dikkate alınarak incelenmiş; seyahat acentesi ölçeğinde stratejik ve performans temelli etkileri bir arada değerlendirilmede yetersiz kaldığı gözlemlenmiştir. Bu yönüyle çalışma, hem teorik hem de sektörel düzeyde bir boşluğu doldurarak yapay zekâ teknolojilerinin seyahat acentelerinde stratejik konumlanışını açıklamayı hedeflemektedir.
Özet (Çeviri)
The primary aim of this thesis is to investigate how travel agencies that employ artificial intelligence (AI)-supported digital applications reflect these tools in their differentiation strategies and how they evaluate them in relation to perceptions of business performance. Within the scope of its sub-objectives, the study examines the specific areas of differentiation strategies in which travel agencies primarily adopt AI-supported applications, the underlying reasons for these strategic choices, the performance perceptions guiding their adoption, and the rationales behind these perceptions. Given the explanatory and in-depth nature of the research objective, a mixed methods design was adopted, with a predominant emphasis on qualitative inquiry. In this way, qualitative and quantitative data collection processes were structured to complement one another, ensuring both consistency and semantic depth across the findings. In the quantitative phase, valid survey data were analyzed from 106 A-group certified travel agencies operating in Antalya city center and providing international services. In the qualitative phase, data were gathered through semi-structured interviews conducted with five travel agency managers. Descriptive statistics regarding AI-supported digital applications revealed that the mean values of variables were at a medium-to-high level. The highest means were observed in the dimensions of image, quality-support, and design differentiation, while the lowest mean was found in the non-differentiation dimension. The findings indicated that participants perceived AI as a factor enhancing differentiation in businesses, whereas perceptions of non-differentiation strategies remained low. Quantitative results further suggested that AI is primarily preferred in travel agencies to reduce costs, ensure operational efficiency, and increase customer satisfaction. Moreover, AI-based differentiation strategies demonstrated significant interrelationships, with the strongest correlations observed between quality-support and design strategies, quality-support and service strategies, and service and image strategies. In contrast, the non-differentiation dimension showed no significant relationship with any other differentiation strategies. When examining the relationships between differentiation dimensions and performance, all relationships except for non-differentiation were found to be positive and significant. The strongest relationship was between service differentiation and performance, followed by quality-support, price, and design differentiation. Word cloud analysis revealed that the most frequently repeated concepts in participants' statements were“customer,”“artificial intelligence,”“satisfaction,”“service,”“supported,”“efficiency,”and“competition.”Within the qualitative findings, the first main category identified was“differentiation strategies.”Themes under this category included AI and price differentiation, AI and image differentiation, AI and quality-support differentiation, AI and design differentiation, AI and non-differentiation, and AI and service differentiation. The second main category identified was“business performance,”with themes including AI and general competition, AI and managerial approach, AI and factors influencing transition, AI and the impact of encountered problems on performance, and AI and contribution to the sector. Findings from the code matrix analysis indicated that within the differentiation strategies category, the theme with the highest proportion was“AI and price differentiation,”accounting for the largest share of coding. This was followed by“AI and quality-support differentiation,”“AI and service differentiation,”“AI and image differentiation,”and“AI and design differentiation.”The lowest frequency was observed in the“AI and non-differentiation”theme. In the code matrix analysis of the business performance category, the theme with the highest frequency was“AI and contribution to the sector.”This was followed by“factors influencing the transition to AI,”with both themes strongly emphasizing the impact of AI technologies on sectoral transformation and adoption processes. The originality of this thesis lies in its proposal of a holistic perspective that evaluates AI in conjunction with differentiation strategies specifically within the context of travel agencies. In the existing literature, the role of AI in tourism has largely been examined with reference to different actors, while strategic and performance-based effects at the scale of travel agencies have remained insufficiently addressed. In this respect, the study aims to fill a gap at both theoretical and sectoral levels by explaining the strategic positioning of AI technologies in travel agencies.
Benzer Tezler
- Dijital dönüşüm sürecinin turizm sektörüne yansımaları: Akıllı turizm teknolojileri kullanımına yönelik bir araştırma
Reflections of the digital transformation process in the tourism sector: A research on the use of smart tourism technologies
EDA HAZARHUN
Doktora
Türkçe
2022
TurizmDokuz Eylül ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR DEVRİM YILMAZ
- Seyahat acentelerinin kampanya görsellerine yönelik tüketici algısı: Göz hareketleri izleme yöntemi ile bir araştırma
Consumer perception towards campaign images of travel agencies: A research using eye movement tracking method
İLKNUR ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
TurizmAtatürk ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği ve Otelcilik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL BULADİ ÇUBUKCU
- Seyahat acentelerinde sürdürülebilir pazarlama yaklaşımının kullanımı: Batı Karadeniz destinasyonu örneği
The use of sustainable marketing approach in travel agencies: The case of Western Black Sea destination
NAİL HOŞCAN
Doktora
Türkçe
2017
İşletmeAnkara ÜniversitesiSosyal Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. DİLBER ULAŞ
- Tur operatörü-seyahat acentesi elektronik müşteri ilişkileri yönetiminde web sitesi kalitesinin memnuniyet ve güven üzerine etkisi
The influence of website quality on satisfaction and trust in tour operator-travel agency electronic customer relationship management
MELTEM CABER
Doktora
Türkçe
2010
TurizmAkdeniz ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği ve Otelcilik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. AKIN AKSU
- Faaliyet tabanlı maliyetleme yöntemi ve seyahat acenteleri uygulaması
Activity based costing method and travel agency application
MEHMET AKİF ÇETİN