Personalization is the ability of a company to evaluate its customer base as individual entities and achieve customized interactions and transactions based on this evaluation. Advances in information and communication technologies offer new opportunities in collecting and analyzing customer data and carrying out personalized marketing activities. In this context, the use of strategies such as special messages, targeted advertising campaigns, and special offers based on individual customer profiles allows companies to manage customer relations in a more effective and customized way. These developments play an important role in increasing customer satisfaction and loyalty of businesses, optimizing marketing strategies and gaining competitive advantage. The most important of these applications are machine learning and artificial intelligence. Therefore, within the scope of the study, it is aimed to measure the effect of product personalization on consumer purchasing intention, customer satisfaction and the resulting brand loyalty and to present an approach for processing the obtained information with machine learning and artificial intelligence applications. Within the scope of the research, data obtained from questions asked to consumers through digital survey forms with product personalization, purchase intention, customer satisfaction and brand loyalty scales are used. Data were analyzed using IBM SPSS 25.0 and IBM AMOS 26.0 software packages. As a result of the research, it was seen that product personalization has a positive and significant effect on consumer purchase intention and customer satisfaction, and purchase intention and customer satisfaction also have a positive and significant effect on brand loyalty. According to the findings, it was aimed to propose an artificial intelligence-based model that could be useful on consumer behavior and decision-making processes.
Product Personalization Purchase Intention Customer Satisfaction Brand Loyalty Artificial Intelligence
Çalışma kapsamında gerekli etik kurul onayı alınmış ve sisteme yüklenmiştir.
Kişiselleştirme, bir şirketin müşteri tabanını bireysel varlıklar olarak değerlendirebilme ve bu değerlendirmeye dayalı olarak özelleştirilmiş etkileşim ve işlemleri başarabilme yeteneğidir. Bilgi ve iletişim teknolojilerindeki ilerlemeler, müşteri verilerinin toplanması, analiz edilmesi ve kişiselleştirilmiş pazarlama faaliyetlerinin icra edilmesi konularında yeni olanaklar sunmaktadır. Bu bağlamda, bireysel müşteri profillerine dayalı olarak özel mesajlar, hedefe yönelik reklam kampanyaları, özel teklifler gibi stratejilerin kullanımı, şirketlerin müşteri ilişkilerini daha etkili ve özelleştirilmiş bir biçimde yönetmelerine olanak sağlamaktadır. Bu gelişmeler, işletmelerin müşteri memnuniyetini ve sadakatini artırmak, pazarlama stratejilerini optimize etmek ve rekabet avantajı elde etmek açısından önemli bir rol oynamaktadır. Bu uygulamaların başında makine öğrenmesi ve yapay zekâ gelmektedir. Bu nedenle çalışma kapsamında ürün kişiselleştirmenin tüketici satın alma niyeti, müşteri tatmini ve bunun sonucunda ortaya çıkan marka sadakati üzerindeki etkisinin ölçümlenmesi ve elde edilen bilgilerin makine öğrenmesi ve yapay zekâ uygulamaları ile işlenmesine yönelik bir yaklaşım sunulması amaçlanmaktadır. Araştırma kapsamında tüketicilere dijital anket formlarıyla ürün kişiselleştirme, satın alma niyeti, müşteri tatmini ve marka sadakati ölçekleriyle sorulan sorulardan elde edilen veriler kullanılmaktadır. Veriler IBM SPSS 25.0 ve IBM AMOS 26.0 paket programları kullanılarak analizler yapılmıştır. Araştırma sonucunda ürün kişiselleştirmenin tüketici satın alma niyeti ve müşteri tatmini üzerinde pozitif ve anlamlı bir etkiye sahip olduğu ve satın alma niyeti ve müşteri tatmininin de marka sadakati üzerinde pozitif ve anlamlı bir etkiye sahip olduğu görülmüştür. Elde edilen bulgulara göre tüketici davranış ve karar verme süreçleri üzerinde faydalı olabilecek yapay zekâ temelli bir model önerisinde bulunulması amaçlanmıştır.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Business Administration |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Early Pub Date | September 20, 2024 |
Publication Date | September 27, 2024 |
Submission Date | March 15, 2024 |
Acceptance Date | July 4, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 |
Fiscaoeconomia is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.