Hizmet pazarlamasında yapay zekâ kullanımı ve dijitalleşme: Hizmet sektöründe bir model
Using AI and digitalization in service marketing: An application in the service industry
Yazar: İPEK YALIÇ
Danışman: DOÇ. DR. CİHAT KARTAL
Kırıkkale Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bankacılık = Banking ; İşletme = Business Administration
Dizin: Dijital =   ; Finansal hizmet pazarlaması = Financial service marketing ; Hizmet pazarlaması = Service marketing ; Kredi skorlama = Credit scoring ; Veri sayısallaştırma = Data digitization ; Veri tabanlı pazarlama = Database marketing ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Dijitalleşen hizmet pazarlaması sektöründeki işletmeler, hızla değişen rekabet koşulları, teknolojik yenilikler ve dijital dönüşüm süreçleriyle karşı karşıya kalmaktadır. Bu faktörler, işletmelerin gelecekteki başarılarını sürdürebilmek ve rekabet avantajı elde etmek için stratejik bir yaklaşım benimsemelerini zorunlu kılmaktadır. Bu bağlamda, yapay zekâ teknolojisi ve buna bağlı diğer teknolojiler işletmelere geleceği öngörebilme ve şekillendirebilme kabiliyeti sunan etkili bir araç olarak öne çıkmaktadır. Yapay zekâ, büyük veri analitiği, makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi teknolojik gelişmeleri içeren bir dizi yöntem ve algoritma kullanarak, işletmelere müşteri davranışlarını anlama, talepleri tahmin etme, kişiselleştirilmiş hizmetler sunma ve verimliliklerini artırma imkânı sağlamaktadır. Bunun yanı sıra, yapay zekâ destekli chatbotlar ve sanal asistanlar gibi otomatik müşteri hizmetleri araçları, işletmelerin müşteri memnuniyetini artırmasına ve operasyonel süreçlerini optimize etmesine yardımcı olmaktadır. Dolayısıyla yapay zekâ teknolojisi tüm işletmelerin pazarlama faaliyetlerinin vazgeçilmezi olarak ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada hizmet pazarlamasında yapay zekâ uygulamalarının günümüzde geldiği noktalar mevcut uygulamalar ve ulusal finansal literatür üzerinden araştırılmıştır. Hizmet sektöründeki çalışmaların veriler 
üzerinden yapılmasının yapay zekâ süreçlerinin entegrasyonunu kolaylaştırmasına sağlıklı ortam hazırlamıştır. Günümüzde, hizmet sektöründe yapay zekâ teknolojilerinin kullanımı sektörlerdeki çeşitli uygulamalar üzerinden incelenmiştir. Bu uygulamalar, işletmelere müşteri davranışlarını anlama, talepleri tahmin etme, mikro kişiselleştirilmiş hizmetler sunma ve verimliliklerini artırma gibi avantajlar sağlamaktadır. Yapay zekâ, işletmelere daha iyi kararlar alabilmeleri için önemli bilgiler sunmaktadır. Hizmet sektöründeki çalışmaların büyük veri (bigdata) tabanlı olması, yapay zekâ süreçlerinin entegrasyonunu kolaylaştıran bir ortam sağlamıştır. Verilerin analiz edilmesi ve işlenmesi, yapay zekâ algoritmalarının geliştirilmesi için önemli bir temel oluşturmaktadır. Bu çerçevede çalışmanın amacı; kredi pazarlaması sürecinde, kredi kuruluşlarının kredi riskini en aza indirebilecekleri ve mevcut durumlarını en iyi yansıtmaya yönelik, bir yapay zekâ kredi skorlama modeli oluşturmaktır. Kredi skoru, banka pazarlama uzmanın kredi pazarlamasında önemli bir  değerlendirme aracıdır. Çalışmamızda geliştirmiş olduğumuz yapay zekâ kredi skorlama modeli, kredi pazarlama sürecinde pazarlama uzmanının değerlendirme sürecini en aza indirmesi, ileri safhada pazarlama uzmanının yerini alabilmesi açısından önemli bir modeldir. Kredi skorlamanın yapılması büyük ölçüde manuel olarak gerçekleştirilen bir değerlendirmedir. Geliştirmiş olduğumuz model; kredi veren kuruluşların uzman görüşünün daha objektif kararlarla, adil ve süratle verilebilmesi, bu  modelin alanında uzman görüşünü öğrenebilir ilk model olmasının yanısıra pazarlama literatüründe
(alanda) yapay zekâ modeli oluşturmaya yönelik ilk geliştirilebilir, özgün ve akademik literatüre katkısı yönüyle, bir çalışmayı ortaya koyabilmek açısından önemlidir. Çalışmanın birinci bölümünde yapay zekâ kavramı incelenmiş, ikinci bölümünde yapay zekâ kavramının hizmet pazarlaması ve bankacılık sektörlerinde yansımaları değerlendirilmiş ve üçüncü bölümde ise yapay zekâ kredi skorlama modeli oluşturulmuştur. Geliştirdiğimiz model, makine öğrenmesiyle çalıştırıldığında göstermiştir ki yeterli veri sağlandığı sürece %100'e yakın oranda kredi uzman görüşünü sübjektiflikten kurtarmakta ve kredi değerlendirme süreci en aza indirmektedir. Model ortaya çıkabilecek parametrik diğer değişkenler nedeniyle yapay sinir ağları ve derin öğrenmeyle birlikte kullanıldığında karar almaya yönelik daha sağlıklı öngörüler oluşturabileceğimiz sonucuna varılmıştır.

Abstract:
With the digitalization in the service marketing sector, businesses have faced rapidly changing competitive conditions, technological innovations and digital transformation processes. These factors have made it necessary for businesses to adopt a strategic approach in order to maintain their future success and gain competitive advantage. In this context, artificial intelligence technology and other technologies related to it have come to the fore as an effective tool that offers businesses the ability to predict and shape the future. It enables businesses to understand customer behavior, predict demand, provide personalized services and increase their efficiency by using algorithms, along with a number of methods including technological developments such as artificial intelligence, big data analytics, machine learning and natural language processing. More importantly, automated customer service tools such as AI-powered chatbots and virtual assistants are helping businesses increase customer satisfaction and optimize their operational processes. For this reason, artificial intelligence technology has emerged as an indispensable part of marketing activities of all businesses. In this thesis, the points of artificial intelligence applications in service marketing have been researched through current applications and national financial literature. Conducting studies in the service sector based on data has created a healthier environment in terms of facilitating the integration of artificial intelligence processes. Today, the use of artificial intelligence technologies in the service sector has been examined through 
various applications in the sectors. These applications provide many advantages to businesses such as understanding customer behavior, predicting demands, providing micro-personalized services and increasing their efficiency. Artificial intelligence offers businesses a lot of important information to make better decisions. The fact that the studies in the service sector are based on big data (bigdata), provided an environment that facilitates the integration of artificial intelligence processes. Analyzing and processing data is an important basis for the development of artificial intelligence algorithms. As a result, the aim of this thesis; In the credit marketing process, it is to create an artificial intelligence credit scoring model in which credit institutions can minimize the credit risk and best reflect their current situation. Credit score is an important evaluation tool in credit marketing of the marketing specialist in a bank. The artificial intelligence credit scoring model developed in this thesis is considered as an important model in terms of minimizing the evaluation process of the marketing specialist in the credit marketing process and taking the place of the marketing specialist in the advanced stage. Credit scoring is largely a manual assessment. In this developed model; The fact that the expert opinion of the lending institutions can be given more objectively, fairly and quickly, is important in terms of being the first model to learn the expert opinion of this model, as well as being the first developable, original and contributing to the academic literature in the marketing literature (in the field) to create an artificial intelligence model. In the first part of the thesis, the concept of artificial intelligence was examined, in the second part, the reflections of the concept of artificial intelligence in service marketing and banking sectors were tried to be explained, and in the third part, the artificial intelligence credit scoring model was developed. When this model we developed is run with machine learning, it has shown us that as long as sufficient data is provided, it saves the opinion of credit experts from subjectivity and minimizes the credit evaluation process at a rate close to 100%. It has been concluded that when the model is used with artificial neural networks and deep learning due to other parametric variables that may arise, we can create healthier predictions for decision making.