Dijital pazarlamanın tüketici gözüyle satışçılar üzerindeki etkisinde yapay zekanın aracılık rolü

Abstract

Bu çalışma, dijital pazarlama stratejilerinin tüketici gözüyle satışçılar üzerindeki etkisini ve bu etkide yapay zekâ destekli uygulamaların aracılık rolünü incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırma, 417 katılımcıdan elde edilen anket verileri ile gerçekleştirilmiş olup, veriler çeşitli istatistiksel analiz yöntemleriyle değerlendirilmiştir. Çalışma kapsamında, ölçek tanımlayıcı istatistikler, geçerlilik ve güvenirlik testleri, normallik testleri, fark testleri ve korelasyon analizleri yapılmıştır. Geçerlilik ve güvenirlik testleri sonucunda ölçeğin yüksek güvenilirlikte olduğu belirlenmiş (Cronbach's Alpha = 0,985) ve normallik testleri verilerin normal dağılıma uygun olduğunu göstermiştir. Fark testleriyle cinsiyet ve yaş değişkenlerine göre anlamlı bir farklılık bulunmazken, eğitim düzeyi, iş deneyimi ve sektörel faktörler açısından istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar tespit edilmiştir. Araştırma bulguları, katılımcıların büyük bir kısmının yapay zekâ destekli alışverişi faydalı ve zaman tasarrufu sağladığı şeklinde değerlendirdiğini ortaya koymuştur. Ancak, finansal bilgilerin paylaşılması konusunda tüketicilerin kaygı duyduğu görülmüştür. Korelasyon analizinde, ölçeğin tüm bölümleri arasında pozitif ve anlamlı ilişkiler bulunmuştur. Sonuç olarak, yapay zekâ destekli alışveriş sistemleri, tüketiciler tarafından olumlu algılanmakta ve özellikle eğitim düzeyi ve iş deneyimi gibi faktörler bu algıyı şekillendirmektedir. Çalışma, yapay zekâ tabanlı dijital pazarlama uygulamalarının, müşteri memnuniyetini artırma ve satın alma eğilimlerini güçlendirme potansiyeli taşıdığını ortaya koymaktadır.

This study aims to examine the impact of digital marketing strategies on sales personel from the consumers' perspective, focusing on the mediating role of artificial intelligence (AI)-based applications in this relationship. The research was conducted using survey data collected from 417 participants and analyzed through various statistical methods. The study included descriptive statistics, validity and reliability tests, normality tests, difference tests, and correlation analyses. The validity and reliability tests confirmed high reliability of the scale (Cronbach's Alpha = 0.985), and normality tests indicated that the data were normally distributed. Difference tests revealed no significant differences based on gender and age, while statistically significant differences were found concerning education level, work experience, and sectoral factors. The findings showed that the majority of participants perceive AI-supported shopping as beneficial and time-saving; however, concerns were noted regarding the sharing of financial information. Correlation analysis indicated positive and significant relationships across all sections of the scale. In conclusion, AI-supported shopping systems are positively perceived by consumers, with factors such as education level and work experience influencing this perception. The study demonstrates the potential of AI-based digital marketing applications to enhance customer satisfaction and strengthen purchase intentions.