Purpose – This study aims to adapt the Customer Experience in Artificial Intelligence-Supported Products scale to Turkish in order to measure the experiential impact of Artificial Intelligence products on customers, as digitalization is now fully effective and they have become a part of every aspect of our lives. Design/methodology/approach – The original Customer Experience in Artificial Intelligence- Supported Products scale developed by Ping Wang, Kunyang Li, Qinglong Du, and Jianqiong Wang (2024) was first translated into Turkish by obtaining expert opinions, and appropriate translation processes. A questionnaire form created using quantitative methods was used to collect the data required for the analysis of the translated scale items. The data was obtained with the participation of 391 people by selecting the convenience sampling method for the study universe. The data were obtained through a questionnaire form created via Google Forms. SPSS 25.0 statistical program was used for the analysis of the study data. Findings – Because of the analysis of the study data, the KMO coefficient was found to be 0.775 due to N=391. The internal consistency value for the entire scale is Cronbach's Alpha α = 0.846. The KMO value measurement was determined as 0.775. In addition, the Bartlet test was 3766.782, p: 0.000. The sub-dimensions in the study were determined as Data Capture Experience (Cronbach's α = 0.782),Classification Experience (Cronbach's α = 0.840), Delegation Experience (Cronbach's α = 0.829), Social Experience (Cronbach's α = 0.887) and Anthropomorphic Experience (Cronbach's α = 0.896). The scale comprises of 18 items. Discussion – Artificial intelligence is an important requirement for businesses that adapt their companies under change and innovation to differentiate themselves from their competitors. Businesses aim for satisfaction while providing fast quality products and services to their customers. The scale, which was developed to determine the extent to which the customer experience of artificial intelligence-supported products used within the scope of satisfaction is effective, was translated from the original into Turkish. Because of the validity and reliability analyses, this scale, 5 sub-factors and 18 items, has been translated into Turkish and made to contribute to academic studies.
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.
