EVALUATION OF LOGISTICS FIRMS’ WEBSITES BY ChatGPT

Year 2024, Volume: 38 Issue: 4, 1085 - 1099, 30.12.2024

Mehri Banu Erdem

https://doi.org/10.48070/erciyesakademi.1596551

Abstract

The logistics sector is one of the rapidly growing and prominent industries both globally and in Turkey. Logistics creates a mechanism that facilitates the national and international circulation of goods and all objects involved in their production. It plays a critical role in ensuring the seamless execution of all processes, from raw materials to the delivery of the final product to the consumer. Consequently, logistics activities are integral to various domains. At this juncture, companies often opt for outsourcing to obtain professional services and turn to logistics firms. The visibility of logistics companies directly influences their ability to attract customers. With the increasing prevalence of digitalization, it is evident that interactions in today’s business world are predominantly conducted through digital channels. When companies seek logistics providers, their first point of reference is often the providers’ websites. Websites serve as the first point of contact and interaction for companies with their customers, acting as a critical interface that should encompass numerous features contributing to quality. They represent the promotion and presentation of a company's activities. As a result, websites must continuously update themselves by keeping pace with advancements in digitalization. This study aims to analyze the websites of logistics companies operating in Turkey using an artificial intelligence-supported application. The websites of logistics companies were evaluated based on eleven criteria. The results indicate that the companies with the highest average scores are K4, K2, and K1. The top three criteria with the highest overall average were corporate information, mobile compatibility and user-friendly interface, while the criteria with the lowest average scores were customer feedback, language options and ease of communication. In conclusion, companies should develop user-friendly websites and, in this context, enhance trust and accessibility.

Keywords

Logistics, Website, Artificial intelligence, ChatGPT

LOJİSTİK FİRMA WEB SİTELERİNİN ChatGPT İLE ANALİZ EDİLMESİ

Abstract

Lojistik sektörü Dünya’da ve Türkiye’de hızla büyüyen ve öne çıkan sektörlerden bir tanesidir. Lojistik, ürünlerin ve ürünlerin oluşumunu sağlayan tüm nesnelerin ulusal ve uluslararası dolaşımını sağlayan bir mekanizmayı yaratmaktadır. Lojistik, hammaddeden başlamak üzere nihai ürünün tüketiciye ulaşana kadarki tüm süreçlerin aksamadan yürütülmesinde önemli bir rol üstlenmektedir. Bu nedenle tüm alanlarda lojistik faaliyetler yer almaktadır. Bu noktada da firmalar profesyonel hizmet almak için dış kaynak kullanımını tercih etmekte ve lojistik firmalarına başvurmaktadır. Lojistik firmaları, görünürlüklerini arttırabildikleri kadar müşteri çekebilmektedir. Dijitalleşmenin yaygınlaşmasıyla birlikte günümüz iş dünyasında etkileşimlerin de dijital yollarla sağlandığı aşikardır. Firmalar da lojistik firma arayışına girdiğinde ilk olarak web sitelerine başvurmaktadır. Web siteleri firmaların, müşteriye açılan ilk yüzü ve etkileşimi başlatan ara yüz olması nedeniyle kaliteye hizmet eden birçok özelliği içermelidir. Web siteleri firmaların faaliyetlerinin sunumunu ve reklamını içermektedir. Bu nedenle lojistik firmaları da dijitalleşmenin gelişimini takip etmeli ve web sitelerini sürekli güncellemelidir. Bu noktadan hareketle, bu çalışmada Türkiye’de faaliyet gösteren lojistik firmaların web sitelerinin yapay zeka destekli uygulama aracılığıyla analiz edilmesi amaçlanmıştır. Lojistik firmalarının internet siteleri on bir kriter üzerinden değerlendirmeye tabi tutulmuştur. Araştırma sonucunda, en yüksek ortalamaya sahip firmaların K4, K2 ve K1 olduğu tespit edilmiştir. En yüksek genel ortalamaya sahip olan ilk üç kriter olarak ise; kurumsal bilgi, mobil uyumluluk ve kullanıcı dostu arayüz olurken, en düşük puan ortalamasına sahip kriterler müşteri geri bildirimi, dil seçenekleri ve iletişim kolaylığı olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak firmalar kullanıcı dostu web siteleri oluşturmalı ve bu kapsamda güven ve erişilebilirliği de arttırmalıdır.

Keywords

Lojistik, Web sitesi, Yapay zeka, ChatGPT

References

• AlZaabi, A., ALamri, A., Albalushi, H., Aljabri, R., & AalAbdulsalam, A. (2023). ChatGPT applications in academic research: A review of benefits, concerns, and recommendations. bioRxiv, 2023-08. https://doi.org/10.1101/2023.08.17.553688
• Aydın, H., & Altınok, H. (2019). İşletmelerin internet entegrasyonu: Lojistik işletmelerin web sitelerinin değerlendirilmesi. Scientific Committee, II. International Conference on Empirical Economics and Social Science (ICEESS’ 19), Bandırma – Turkey, 656.
• Bilgin, H. (2022). Yapay zekânın mahkeme kararlarında kullanımına uluslararası bir bakış ve robot hâkimler hakkında düşünceler. İnönü Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 13(2), 405-419. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/2569201
• Büyüközkan, G., & Güleryüz, S. (2016). Lojistik firma web sitelerinin performanslarinin çok kriterli değerlendirilmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 31(4). http://dx.doi.org/10.17341/gazimmfd.278444
• CSCMP - Council of Supply Chain Management Professionals, (2013). Supply chain management terms and glossary. https://cscmp.org/CSCMP/Educate/SCM_Definitions_and_Glossary_of_Terms/ CSCMP/Educate/SCM_Definitions_and_Glossary_of_Terms.aspx?hkey=60879588-f65f-4ab5-8c4b- 6878815ef921
• Çekerol, G. S., & Kurnaz, N. (2011). Küresel kriz ekseninde lojistik sektörü ve rekabet analizi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (25), 47-59. https://dergipark.org.tr/en/download/ article-file/1724390
• Dalgıç, A. (2023). Restoran işletmelerine yapılan olumsuz yorumları ChatGPT değerlendirebilir mi? TripAdvisor’da bir uygulama. İşletme Araştırmaları Dergisi, 15(4), 3069-3080. https://doi.org/ 10.20491/isarder.2023.1766
• Duygun, A., & Alnıpak, S. (2017). Web sitelerinin pazarlama iletişim aracı olarak içerik analizi ile değerlendirilmesi: Yük taşımacılığı yapan firmalar üzerine bir araştırma. Turkısh Onlıne Journal Of Desıgn Art And Communıcatıon, 7(3), 409-417. doi: 10.7456/10703100/003
• Erdem, A. (2023). Akıllı turizmin ChatGPT tarafından değerlendirilmesi. Journal of Tourism & Gastronomy Studies, 11(4), 3298-3313. https://doi.org/10.21325/jotags.2023.1343
• Erdem, E., (2024). Yapay zeka uygulamalarının sosyal bilim alanında yapılan çalışmalarda uygulanabilirliği: chatgpt, bing ve youchat örneği. İletişim Bilimi Araştırmaları Dergisi, 4(3), 218-234. Doi: 10.5281/zenodo.13254214
• Fortune Türkiye, (2023). Fortune 500 Türkiye. https://www.fortuneturkey.com/fortune500?yil= 2023&tip=1
• Gartner (2020). Gartner identifies the top 10 strategic technology trends for 2020. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-10-21-gartner-identifies-the-top-10-strategic- technology-trendsfor-2020
• Kukovič, D., Topolšek, D., Rosi, B., & Jereb, B. (2014). A comparative literature analysis of definitions for logistics: between general definition and definitions of subcategories. Business Logistics in Modern Management, 111-122.
• Kutlucan, E., & Seferoğlu, S. S. (2024). Eğitimde yapay zekâ kullanımı: ChatGPT’nin KEFE ve PEST analizi. Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 22(2), 1059-1083. https://doi.org/10.37217/tebd.1368821
• Minh, D., Wang, H. X., Li, Y. F., & Nguyen, T. N. (2022). Explainable artificial intelligence: a comprehensive review. Artificial Intelligence Review, 3503-3568. https://doi.org/10.1007/s10462-021-10088-y
• Özbek, A., & Engür, M. (2017). Lojistik firma web sitelerinin Aras yöntemi ile değerlendirilmesi. The International New Issues In Social Sciences, 5(5), 105-118. https://dergipark.org.tr/en/pub/tinisos/ issue/52902/699379
• Özbek, A., & Engür, M. (2018). EDAS yöntemi ile lojistik firma web sitelerinin değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 21(2), 417-429. https://doi.org/10.29249/ selcuksbmyd.454013
• Özbek, A. (2020). Web sitesi kalitesinin MULTIMOORA yöntemi ile değerlendirilmesi. International Journal of Engineering Research and Development, 12(2), 479-491. https://doi.org/10.29137/ umagd.659595
• Öztürk, A., & Ergin, İ. E. (2024). ChatGPT’nin kadınlarda alt üriner sistem semptomları ile ilgili soruları yanıtlama performansının değerlendirilmesi. Androloji Bülteni, 26(3), 173-178. https://doi.org/ 10.24898/tandro.2024.53486
• Paker, T. (2015). Durum çalışması. İçinde F. N. Seggie ve Y. Bayyurt (Eds.), Nitel araştırma yöntem, teknik, analiz ve yaklaşımları (ss. 124-139). Anı Yayıncılık.
• Sakas, D. P., Reklitis, D. P., Trivellas, P., Vassilakis, C., & Terzi, M. C. (2022). The effects of logistics websites’ technical factors on the optimization of digital marketing strategies and corporate brand name. Processes, 10(5), 892. https://doi.org/10.3390/pr10050892
• Sakas, D. P., Reklitis, D. P., & Terzi, M. C. (2023). Leading logistics firms’ re-engineering through the optimization of the customer’s social media and website activity. Electronics, 12(11), 2443.
• Sığrı, Ü. (2018). Nitel araştırma yöntemleri. Beta yayınevi.
• Ulutaş, A. (2018). Entropi tabanli edas yöntemi ile lojistik firmalarının performans analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (23), 53-66. DOI: 10.18092/ulikidince.458754
• UTİKAD, (2012). Büyüyen ve büyüten sektör: Lojistik. https://www.utikad.org.tr/Detay/Sektor- Haberleri/9852/buyuyen-ve-buyuten-sektor:-lojistik-
• ticaret.gov.tr,https://ticaret.gov.tr/data/5b87bf9113b8761160fa1258/D%C4%B1%C5%9F%20Ticaret%20Lojisti%C4%9 Fi%202024.pdf (10.10.2024)
• https://www.sbb.gov.tr/wp-content/uploads/2023/12/On-Ikinci-Kalkinma-Plani_2024-2028_11122023.pdf, On ikinci Kalkınma Planı (2024-2028)