Yapay Zeka Destekli Chatbotlara Yönelik Tüketici Memnuniyet Kriterlerinin Thurstone’un İkili Karşılaştırma Yöntemi İle Ölçeklenmesi


Creative Commons License

ALTIN S.

Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, cilt.15, sa.3, ss.672-697, 2025 (TRDizin) identifier

Özet

Bu çalışma, geleceğin başlıca dönüştürücü güçlerinden biri olarak kabul edilen yapay zekanın chatbotlara yönelik memnuniyet kriterlerini Thurstone’un İkili Karşılaştırma Yöntemi ile ele almayı amaçlamaktadır. Yapay zeka teknolojilerinin hızlı gelişimi, chatbotların müşteri hizmetleri ve etkileşim alanlarında giderek daha yaygın hale gelmesine neden olmaktadır. Bu bağlamda, tüketici memnuniyetini etkileyen faktörlerin belirlenmesi önem taşımaktadır. Araştırma örneklemini 18-65 yaş aralığında 305 tüketici oluşturmaktadır. Veri toplama aracı olarak anket kullanılmıştır. Araştırma bulguları, chatbotlardan tüketicilerin en çok beklenti duyduğu kriterin çeşitli ve kapsamlı yardım olduğunu ortaya koymuştur. Sırası ile doğruluk, hızlı ve etkili yanıtlar, gerektiğinde insan devreye alma yeteneği, kullanıcı dostu arayüz, kişiselleştirme, sorun çözme yeteneği ve duyarlılık ve empati takip etmiştir. Araştırma, chatbotların geliştirilmesinde ve uygulanmasında, memnuniyetin artırılmasına yönelik stratejilerin belirlenmesi için kriterler sunmakta olup, öneriler ortaya koymaktadır.
This study aims to examine the satisfaction criteria for chatbots, considered one of the key transformative forces of the future, using Thurstone’s Pairwise Comparison Method. The rapid development of artificial intelligence technologies has made chatbots increasingly common in customer service and interaction. Identifying the factors affecting consumer satisfaction is crucial. The study's sample includes 305 consumers aged 18 to 65, with surveys used for data collection. Findings show that the most expected criterion from chatbots is diverse and comprehensive assistance. This is followed by accuracy, quick and effective responses, the ability to involve humans when necessary, a user-friendly interface, personalization, problem-solving skills, and responsiveness and empathy. The study provides criteria for developing strategies to enhance satisfaction in chatbot development and implementation and offers recommendations.