Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Psikoloji | |||||
| Lisans | Programın Süresi: 4 | Kredi Sayısı: 240 | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF: 6. Düzey |
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü | İktisadi, İdari ve Sosyal Bilimler Fakültesi | ||||
| Ders Kodu | MGMT 349 | ||||
| Ders Adı İngilizce | Artificial Intelligence (AI) Based Customer Relations Management | ||||
| Ders Adı Türkçe | apay Zeka Destekli Müşteri İlişkileri Yönetimi | ||||
| Öğretim Dili | EN | ||||
| Ders Türü | Ters-Yüz Öğrenme | ||||
| Dersin Düzeyi | Başlangıç | ||||
| Dönem | Bahar | ||||
| Haftalık İletişim Saatleri |
|
||||
| Tahmini Öğrenci İş Yükü | Dönem boyunca 132 saat | ||||
| Ders Kredileri | 5 AKTS | ||||
| Değerlendirme | Standart Harf Notu | ||||
| Ön Koşul | Yok | ||||
| Yan Koşul | Yok | ||||
| Beklenen Ön Bilgi | Yok | ||||
| Kayıt Kısıtlamaları | Yalnızca Lisans Öğrencileri | ||||
| Genel Eğitim Hedefi | MİY'nin psikolojik ve davranışsal boyutlarından daha çok niceliksel ve analitik boyutlarına odaklanmak ve MİY sorunlarını YZ rutinlerinin uygulanması yoluyla çözmek. | ||||
| Ders Açıklaması | Müşteri ilişkileri yönetimi, firmalar ile müşterileri arasındaki ilişkileri düzenleyen önemli bir pazarlama kavramıdır. Birçok sektörde şirketler sağladıkları hizmetleri iyileştirmek için yapay zeka yaklaşımlarını kullanıyor. Dolayısıyla müşteri verilerinin toplanması, buradan bilgi çıkarılması ve bu bilgilerin bilgiye dönüştürülmesi yöneticiler için son derece önemli hale geldi. Bu ders, Müşteri İlişkileri Yönetimi ve Yapay Zeka kavramlarının temellerini kapsayacak ve müşteri ilişkilerinin iyileştirilmesine ilişkin yönetimsel kararların alınmasında yapay zekanın nasıl kullanılacağına dair bir anlayış sağlayacaktır. |
Ders Öğrenme Çıktıları ve YeterliliklerBu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler: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 Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları | 1 | 2 | 3 | 4 |
|---|---|---|---|---|
| 1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | ||||
| 2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | ||||
| 3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | ||||
| 4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | ||||
| 5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | ||||
| 6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | ||||
| 7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | ||||
| 8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | ||||
| 9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | ||||
| 10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | ||||
| 11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | ||||
| 12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | ||||
| 13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi
| N Yok | S Destekleyici | H Çok İlgili |
| Program Çıktıları ve Yeterlilikler | Düzey | Değerlendirme | |
| 1) | Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | N | |
| 2) | Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | N | |
| 3) | Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | H | Sınav,Ödev,Derse Katılım |
| 4) | Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | N | |
| 5) | Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | N | |
| 6) | Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | N | |
| 7) | Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | N | |
| 8) | Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | N | |
| 9) | Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | S | Derse Katılım |
| 10) | Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | S | Ödev,Derse Katılım |
| 11) | Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | N | |
| 12) | Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | S | Sınav,Ödev |
| 13) | Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. | H | Sınav,Ödev |
| Hazırlayan ve Tarih | LEVENT BORAN , |
| Ders Koordinatörü | CEYHAN MUTLU |
| Dönem | Bahar |
| Dersi Veren(ler) | Öğr. Gör. LEVENT BORAN |
Ders İçeriği
| 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 |
| Gerekli/Tavsiye Edilen Okumalar | 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 | |||||||||||||||
| Öğretme Teknikleri | Ters Yüz Öğrenme | |||||||||||||||
| Ödev ve Projeler | Detaylı bilgi eğitmen tarafından önceden sağlanacaktır. | |||||||||||||||
| Laboratuvar Çalışması | Yok | |||||||||||||||
| Bilgisayar Kullanımı | Kişisel Bilgisayar | |||||||||||||||
| Diğer Aktiviteler | İlgili bilgisayar programlarını gözden geçirme. Konuk konuşmacılar | |||||||||||||||
| Değerlendirme Yöntemleri |
|
|||||||||||||||
| Ders Yönetimi |
boranl@mef.edu.tr Öğrenciler öğretim görevlisine e-posta gönderebilir veya ders saatleri içinde öğretim görevlisiyle iletişime geçebilir. Randevu talepleri e-posta ile yapılmalıdır. Öğretim görevlisinin izni olmadan senkron/asenkron derslerin kaydedilmesi/paylaşılması veya ders kayıtlarının kopyalanması yasaktır. Yetkisiz kayıt yapmak, kaydı başkasına vermek, almak, kullanmak veya fiziksel veya sanal ortamda paylaşmak gibi eylemler ilgili mevzuata göre yasaktır ve/veya suçtur. Telafi sınavları Mazeret Yönetmeliğine tabi olacaktır. Öğrencilerin sınav tarihinden itibaren üç (3) gün içinde (raporlarıyla birlikte) fakülte sekreterliğine bu bağlantı üzerinden https://www.cognitoforms.com/MEFUniversity/MazeretBildirimFormu) talepte bulunmaları gerekmektedir. Talepler fakülte kurulu ile görüşülür ve fakülte sekreterinin aldığı karar öğretim elemanına iletilir. Öğrencinin mazereti kabul edildikten sonra öğretim elemanı ve öğrenci birlikte yer ve zamanı kararlaştırırlar. Akademik sahtekârlık ve intihal YÖK Disiplin Yönetmeliğine tabidir. |
|||||||||||||||
AKTS Öğrenci İş Yükü Tahmini
| AKtivite | Hafta Sayısı | Saat | Hesaplama | ||||
| Yarıyıl Başına Hafta Sayısı | Etkinliğe Hazırlık | Etkinliğin Kendisinde Harcanan | Etkinlik Gereksinimlerini Tamamlama | ||||
| Ders Saati | 14 | 2 | 3 | 2 | 98 | ||
| Proje | 2 | 11 | 3 | 3 | 34 | ||
| Toplam İş Yükü | 132 | ||||||
| Toplam İş Yükü/25 | 5.3 | ||||||
| AKTS | 5 | ||||||