| School/Faculty/Institute | Faculty of Economics, Administrative and Social Sciences | ||||
| Course Code | MGMT 349 | ||||
| Course Title in English | Artificial Intelligence (AI) Based Customer Relations Management | ||||
| Course Title in Turkish | apay Zeka Destekli Müşteri İlişkileri Yönetimi | ||||
| Language of Instruction | EN | ||||
| Type of Course | Ters-yüz öğrenme | ||||
| Level of Course | Başlangıç | ||||
| Semester | Spring | ||||
| Contact Hours per Week |
|
||||
| Estimated Student Workload | 132 hours per semester | ||||
| Number of Credits | 5 ECTS | ||||
| Grading Mode | Standard Letter Grade | ||||
| Pre-requisites | None | ||||
| Co-requisites | None | ||||
| Expected Prior Knowledge | None | ||||
| Registration Restrictions | Only Undergraduate Students | ||||
| Overall Educational Objective | To focus on quantitative and analytical aspects of CRM more than the psychological and behavioral aspects and to solve CRM problems via the implementation of AI routines. | ||||
| Course Description | Customer relations management is an important marketing concept that arranges the relations between companies and their customers. In several sectors, companies are using AI approaches for improving the services that they provide. Thus, collecting customer data, extracting information from it and converting this information to knowledge has become extremely important for managers. This course will cover the basics of Customer Relations Management and Artificial Intelligence concepts and provide an understanding about how to utilize AI for making managerial decisions regarding improvement of customer relations. |
Course Learning Outcomes and CompetencesUpon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:1) Bir şirketin müşteri ilişkileri yönetimi yaklaşımının temellerini anlamak; 2) MİY amaçları doğrultusunda veri, bilgi ve birikim toplamak; 3) MİY analizleri için gerekli Yapay Zeka'nın temel kavramlarını kavramak; 4) Müşteri ilişkileri yönetimi problemlerinizi yapay zeka algoritmaları ile çözmek. |
| Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes | 1 | 2 | 3 | 4 |
|---|---|---|---|---|
| 1) Matematik, tarih, ekonomi ve sosyal bilimlere maruz kalarak geniş bir temele ve entelektüel farkındalığa sahip olmak | ||||
| 2) İşletmenin farklı işlevsel alanlarında (muhasebe, finans, operasyon, pazarlama, strateji ve organizasyon) bilgi ve becerilere sahip olduğunu ve bunların çeşitli endüstri sektörlerindeki etkileşimlerine ilişkin bir anlayışa sahip olduğunu gösterir | ||||
| 3) Karmaşık teknik veya profesyonel faaliyetleri veya projeleri yönetmek için teorik bilginin yanı sıra yaratıcı, analitik ve eleştirel düşünmeyi uygular | ||||
| 4) İşletme sürdürülebilirliği için küresel, çevresel, ekonomik, yasal ve düzenleyici bağlamlara ilişkin bir anlayış sergiler | ||||
| 5) Bireysel ve mesleki etik davranış ve sosyal sorumluluk gösterir | ||||
| 6) Etnik, kültürel ve cinsiyet çeşitliliği değerlerine ve konularına duyarlılık gösterir | ||||
| 7) Bilgi, fikir, sorun ve çözümleri iletmek için yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanır (en azından CEFR B2 seviyesi) | ||||
| 8) Veri ve bilgi edinme, analiz etme, yorumlama ve raporlama konusunda beceriler gösterir | ||||
| 9) Problem çözme ve karar vermeyi desteklemek için bilgisayar yeterliliğini gösterir | ||||
| 10) Takım çalışması, liderlik ve girişimcilik becerilerini gösterir | ||||
| 11) Yüksek derecede özerklikle ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergiler |
| N None | S Supportive | H Highly Related |
| Program Outcomes and Competences | Level | Assessed by | |
| 1) | Matematik, tarih, ekonomi ve sosyal bilimlere maruz kalarak geniş bir temele ve entelektüel farkındalığa sahip olmak | N | |
| 2) | İşletmenin farklı işlevsel alanlarında (muhasebe, finans, operasyon, pazarlama, strateji ve organizasyon) bilgi ve becerilere sahip olduğunu ve bunların çeşitli endüstri sektörlerindeki etkileşimlerine ilişkin bir anlayışa sahip olduğunu gösterir | S | Derse Katılım |
| 3) | Karmaşık teknik veya profesyonel faaliyetleri veya projeleri yönetmek için teorik bilginin yanı sıra yaratıcı, analitik ve eleştirel düşünmeyi uygular | H | Proje |
| 4) | İşletme sürdürülebilirliği için küresel, çevresel, ekonomik, yasal ve düzenleyici bağlamlara ilişkin bir anlayış sergiler | H | Proje |
| 5) | Bireysel ve mesleki etik davranış ve sosyal sorumluluk gösterir | S | Derse Katılım |
| 6) | Etnik, kültürel ve cinsiyet çeşitliliği değerlerine ve konularına duyarlılık gösterir | S | Derse Katılım |
| 7) | Bilgi, fikir, sorun ve çözümleri iletmek için yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanır (en azından CEFR B2 seviyesi) | H | Proje |
| 8) | Veri ve bilgi edinme, analiz etme, yorumlama ve raporlama konusunda beceriler gösterir | S | Derse Katılım |
| 9) | Problem çözme ve karar vermeyi desteklemek için bilgisayar yeterliliğini gösterir | H | Proje |
| 10) | Takım çalışması, liderlik ve girişimcilik becerilerini gösterir | N | |
| 11) | Yüksek derecede özerklikle ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergiler | S | Derse Katılım |
| Prepared by and Date | LEVENT BORAN , |
| Course Coordinator | CEYHAN MUTLU |
| Semester | Spring |
| Name of Instructor | Öğr. Gör. LEVENT BORAN |
| Hafta | Konu |
| 1) | Müşteri İlişkileri Yönetiminin Tanımı |
| 2) | Yapay Zeka Nedir? Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme arasında Yapay Zeka nerede? |
| 3) | Müşteri verileri, veri kalitesi, veri kalitesini artırma yöntemleri |
| 4) | Verilerinizi tanımlayıcı istatistikler ve veri görselleştirme ile tanımlamak. |
| 5) | Bir bilgisayara bir şey nasıl öğretilir? Algoritmalarıyla makine öğreniminin temelleri |
| 6) | Müşteri Yolculukları ve Yapay Zeka ile Etkileşim |
| 7) | Arasınav |
| 8) | Sayılar aracılığıyla müşteri nasıl çekilir? |
| 9) | Müşterinin finansal ve demografik verileriyle müşteri segmentasyonu. |
| 10) | Düzenleyici formüllerle müşterilerinizi tanıma |
| 11) | Potansiyel kaçan müşteriler (churn analizi) |
| 12) | MİY'nin karşı karşıya olduğu finansal engeller, limit yönetimi nedir? (negatif bakiye yönetimi) |
| 13) | İndirim ve promosyon teklifleri, ürün önerileri ve çapraz satış fırsatları içeren kampanya yönetimi. |
| 14) | Müşteri ziyaret planı ve rota optimizasyonu ile daha az karbon emisyonuyla doğaya küçük bir katkı. |
| 15) | Final Projesi |
| 16) | Final Projesi |
| Required/Recommended Readings | Customer Relationship Management: Building Strong Customer Connections (Management Science), Eli Jr, 2024 Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems, J Durga Prasad Rao, Dr Suman Kumar Swarnkar, Dr Upasana Sinha, 2023 Applied Machine Learning, M. Gopal, 2019 | |||||||||||||||
| Teaching Methods | Flipped Learning | |||||||||||||||
| Homework and Projects | Further details will be provided in advance by the instructor. | |||||||||||||||
| Laboratory Work | None | |||||||||||||||
| Computer Use | Personal Notebook | |||||||||||||||
| Other Activities | Reviewing related computer programs. Guests speakers | |||||||||||||||
| Assessment Methods |
|
|||||||||||||||
| Course Administration |
boranl@mef.edu.tr Students can send an e-mail or contact the instructor on office hours. Appointments should be requested by email. Recording/sharing of synchronous/asynchronous lectures or copying of lecture recordings are prohibited without the permission of the instructor. Actions such as unauthorized recording, giving the recording to someone else, taking it, using it or sharing it in physical or virtual media are prohibited and/or are offenses according to the relevant legislation. Make-up exams will be subject to the Excuse Regulation. Students are required to submit a request (together with their reports) to the faculty secretary within three (3) days of the exam via this link: https://www.cognitoforms.com/MEFUniversity/MazeretBildirimFormu). The requests are discussed with the faculty board and the decision taken by the faculty secretary is sent to the instructor. Once the student’s excuse is accepted, the instructor and the student will decide together to arrange the place and time. Academic dishonesty and plagiarism will be subject to the YÖK Disciplinary Regulation |
|||||||||||||||
| Activity | No/Weeks | Hours | Calculation | ||||
| No/Weeks per Semester | Preparing for the Activity | Spent in the Activity Itself | Completing the Activity Requirements | ||||
| Ders Saati | 14 | 2 | 3 | 2 | 98 | ||
| Proje | 2 | 11 | 3 | 3 | 34 | ||
| Total Workload | 132 | ||||||
| Total Workload/25 | 5.3 | ||||||
| ECTS | 5 | ||||||