Müşteri memnuniyet indeks modeli önerisi ve model tahmininde kısmi en küçük kareler ve yapay sinir ağları metodu kullanımı
Customer satisfaction index model and use of partial least squares and neural networks in model estimation
Yazar: ALİ TÜRKYILMAZ
Danışman: PROF.DR. COŞKUN ÖZKAN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Cep telefonu = Mobile phone ; Müşteri tatmini = Customer satisfaction

Özet:
Bu tezde; son yıllarda birçok ülkede yaygın olarak uygulanan müşterimemnuniyet indeks modelleri incelendikten sonra yeni bir model geliştirilmiş vecep telefonu sektöründe uygulanmıştır. Geliştirilen model müşteri memnuniyetiile ilişkisi olan gizli değişkenler ve bu gizli değişkenlerin tahmininde kullanılanölçüm değişkenlerinden oluşmaktadır. Modelin gizli değişkenleri firma imajı,müşteri beklentileri, algılanan kalite, algılanan değer, müşteri memnuniyeti vemüşteri sadakatidir. Bu gizli değişkenleri belirleyen ölçüm değişkenleriniölçebilmek amacıyla hazırlanan anket 700 cep telefonu kullanıcısınauygulanmıştır. Ankette müşteri memnuniyet indeks modeli ile ilgili sorularınyanısıra müşterilerin demografik özellikler ile ilgili sorular da sorulmuştur.Toplanan verilerle ilgili basit istatistikler çıkartıldıktan sonra yapısal eşitlikmodelinin tahmini Kısmi En Küçük Kareler yöntemi kullanılarak yapılmıştır.Geliştirilen modelin madde güvenilirliği, yakınsaklık geçerliliği, ayırdedicilikgeçerliliği ve açıklayıcılık kapasiteleri tatmin edici bulunmuştur. Yapısal eşitlikmodelinin tahmini dış model ve iç model olmak üzere iki aşamada tahminedilmektedir. Bu çalışmada iç modelin tahmininde regresyon modelinealternatif olarak yapay sinir ağları (YSA) kullanılmıştır. Matlab programındageliştirilen kodlarla çalıştırılan YSA modelinin, gizli değişkenler arası ilişkileridaha güçlü bir şekilde tahmin ettiği görülmüştür. Müşteri memnuniyet indeksmodellerinin bir çıktısı olan memnuniyet indeks puanları cep telefonu sektörüiçin hesaplanmıştır. Sonuçlar gerek müşteri davranışları ile ilgilenenaraştırmacılar için gerekse firma yöneticileri için çok önemli bilgilersunmaktadır.Anahtar Kelimeler: Müşteri Memnuniyet İndeksi, Yapısal Eşitlik Modelleri,Kısmi En Küçük Kareler, Yapay Sinir Ağları

Abstract:
In this dissertation, a new customer satisfaction index (CSI) model is developedconsidering the previous CSI models. The proposed model was tested forTurkish mobile phone sector. The structural model of proposed CSI consists ofsome latent variables and their related manifest (observable) variables. Thelatent variables of the model are company image, customer expectations,perceived quality, perceived value, customer satisfaction, and customer loyalty.A survey instrument, developed to measure the manifest variables, wasconducted to 700 mobile phone users. Besides the model questions, somedemographic questions (e.g. age, gender, education level etc.) are also includedin the questionnaire. The partial least squares (PLS) method was used toestimate the CSI model. Reliability and validity of the proposed CSI model wasassessed by checking unidimensionalty of the blocks, individual item reliability,convergent validity and discriminant validity. All test results satisfy the crucialrequirements for validity and reliability of structural model. PLS procedureuses two stage estimation algorithms (i.e. outer and inner estimation) to obtainweights, loadings, and path estimates. In this study, a feedforward neuralnetwork model is proposed as an alternative to regression methods for the innermodel estimation of the CSI. The results show that neural network methods aresuperior to regression models. After the CSI model is estimated, index scoresare calculated. The results of the CSI model as a whole can be a valuable guidefor the managers in formulating competitive marketing strategies.Keywords: Customer Satisfaction Index, Structural Equation Modeling, PartialLeast Squares, Neural Networks