Yapay Zekâ Destekli Ürünlerde Müşteri Deneyimi Ölçeğinin Türkçeye Uyarlanması: Güvenirlik ve Geçerlilik Çalışması

Özet

Amaç – Yapılan bu çalışma ile dijitalleşmenin bütünüyle etkili olduğu günümüzde Yapay Zekâlı ürünlerin hayatımızın her alanına dâhil olmasına bağlı olarak bu tarz ürünlerin müşteriler karşısında ne tür bir deneyimsel etkisinin olduğunu ölçebilmek amacıyla Yapay Zekâ Destekli Ürünlerde Müşteri Deneyimi ölçeğinin Türkçeye uyarlanma çalışmasının yapılması amaçlanmaktadır. Yöntem – Ping Wang , Kunyang Li, Qinglong Du, ve Jianqiong Wang (2024) tarafından geliştirilmiş olan orijinal Yapay Zekâ Destekli Ürünlerde Müşteri Deneyimi ölçeği bu kapsam dâhilinde öncelikli olarak uygun biçimde çeviri süreci ve uzman görüşleri alınarak Türkçeye çevirme süreci tamamlanmıştır. Çevirisi yapılan ölçek maddelerinin analizinin yapılması konusunda gerekli olan verileri toplamak için nicel yöntemler kullanılarak oluşturulan anket formu kullanılmıştır. Çalışma evreni konusunda kolayda örneklem yöntemi seçilerek 391 kişinin katılımıyla gerekli veriler sağlanmıştır. Veriler Google formlar üzerinden oluşturulan anket formu aracılığıyla elde edilmiştir. Çalışma verilerinin analiz konusunda SPSS 25.0 istatistik programı kullanılmıştır. Bulgular – Çalışma verilerinin analizi sonucunda N=391 olmasına bağlı olarak KMO katsayısı 0,775 şeklinde bulunmuştur. Ölçeğin tamamına ilişkin olarak içsel tutarlık değeri Cronbach Alpha α = 0,846’dır. KMO değer ölçümü 0,775 belirlenmiştir. Ayrıca Bartlet testi 3766,782, p: 0,000 çıkmıştır. Çalışmadaki alt boyutlar olarak Veri Yakalama Deneyimi (Cronbach's α = 0.782), Sınıflandırma Deneyimi (Cronbach's α = 0.840), Delegasyon Deneyimi (Cronbach's α = 0.829), Sosyal Deneyim (Cronbach's α = 0.887) ve Antropomorfik deneyim (Cronbach's α = 0.896) olarak belirlenmiştir. Ölçek toplamda 18 maddelik ifadeden oluşmaktadır. Tartışma – Değişim ve yeniliklere uygun biçimde şirketini adapte eden işletmeler için yapay zekâ rakiplerine fark atmak için önemli bir gereksinimdir. İşletmeler, müşterilerine hızlı kaliteli ürün ve hizmet sunarken memnuniyeti de hedeflemektedirler. Memnuniyet sağlama kapsamında kullanılan yapay zeka destekli ürünlerin müşteri deneyiminin ne derecede etkili olduğunu belirlemeye yönelik olarak geliştirilen ölçeğin orijinalinden Türkçeye çevrisi yapılmıştır. Geçerlilik ve güvenirlilik analizlerinin sonucunda 5 alt faktörden oluşan ve 18 maddelik bu ölçek Türkçeye çevrilerek akademik yönden çalışmalara katkı sağlayacak duruma getirildiği düşünülmektedir.