Bulanık Küme Teorisinin Müşteri Memnuniyeti Karşılaştırmasında Kullanılması

Müşteri memnuniyeti tüm işletmelerin hayatta kalması ve kâr edebilmesi için elzemdir. Sürekli değişen iş dünyasında bu konsept daha da önem kazanmaktadır. Özellikle yeni iş modellerine dayanan firmaların ortaya çıktığı sektörlerde klasik şirketler müşteri mutluluğu açısından yeni şirketlerle rekabet etmekte zorlanmaktadırlar. Az kullanılan kaynakların (ör: ev, araba, çeşitli eşyalar vs.) dijital platformlar yardımıyla belli ücretlerle kiralanması olarak tanımlanabilecek olan paylaşım ekonomisi, bu şekilde yeni iş modellerie ilham veren konseptlerdendir. Paylaşım ekonomisi tabanlı firmalardan biri olan Über, kısa zamanda popülerlik kazanmıştır. Bu çalışmada, Über ve klasik taksi firmaları müşteri memnuniyeti açısından karşılaştırılarak iki tip firmanın çeşitli hizmet boyutlarında nasıl performans gösterdiği ölçülmektedir. Veri toplama anket yöntemiyle gerçekleştirilmiş olup veri analizinde ise bulanık küme teorisi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre Über bütün hizmet boyutlarında klasik taksi firmalarına göre çok daha yüksek müşteri memnuniyetine sahiptir. Sonuçlar değerlendirilerek Über ve benzeri paylaşım ekonomisi tabanlı firmalara ve onlarla rekabet edebilmek isteyen klasik iş modellerine sahip firmalara çeşitli yönetimsel önerilerde bulunulmuştur.

Anahtar Kelimeler:

Paylaşım ekonomisi, Müşteri memnuniyeti, Bulanık küme teorisi, Yeni iş modeli

Using Fuzzy Set Theory in the Comparison of Customer Satisfaction Levels

Customer satisfaction is the key to the survival and profitability of all businesses. In the ever-changing business world, this concept has gained more importance. In particular, in industries where new firms based on new business models emerge, the traditional firms find it more difficult to compete with the new business models in terms of customer happiness. Sharing economy, which is defined as “renting non-frequently used resources (e.g. houses, cars, various commodities) in return of a certain price via digital platforms”, is one of these new concepts that have inspired new business models. A sharing economy-based company, Uber, has gained popularity in a short time. In this study, customer satisfaction levels of Uber and classical taxi firms are compared and the performance of each firm in various service dimensions is measured. Data is collected via questionnaires and analyzed using the fuzzy set theory models. According to the results, Uber performs much higher in all service dimensions with respect to the classical taxi firms. By evaluating the results from a managerial perspective, recommendations are developed for Uber and similar sharing economy-based firms, and the classical firms who want to compete with these new business models.

Keywords:

Sharing economy, Customer satisfaction, Fuzzy set theory, New business model,

PDF

___

[1] Frenken, K., Meelen, T., Arets, M., Van der Glind, P. 2015. Smarter Regularion for the Sharing Economy. http://www.theguradian.com/science/political-science/2015/may/20/smaeter-regulation-for-the-sharing-economy. (Access Date: 07.06.2018).
[2] Blystone, D. 2018. The Story of Uber. https://www.investopedia.com/articles/personal-finance/111015/story-uber.asp. (Access Date: 07.06.2018)
[3] Zadeh, L. A. 1965. Fuzzy Sets, Information and Control. 8, 338-353.
[4] Bellman, R. E., Zadeh, L. A. 1970. Decision-Making in a Fuzzy Environment. Management Science, 17(4), 141-164.
[5] Buyukozkan, G., Feyzioglu, O., Nebol, E., 2008. Selection of the strategic alliance + partner in logistics value chain. International Journal of Production Economics, 113, 148–158.
[6] Thomassey, S., Happiette, M., Castelain, J.M., 2005. A short and mean-term automatic forecasting system—application textile logistics. European Journal of Operational Research, 161, 275–284.
[7] Hwang, H.-S., Yu, J.-C., 1998. R&D project evaluation model based on fuzzy set priority. Computers and Industrial Engineering, 35, 567–570.
[8] Bottani, E., Rizzi, A., 2006. Strategic management of logistics service: a fuzzy QFD approach. International Journal of Production Economics 103, 585–599.
[9] Celik, E., Bilisik, O. N., Erdogan, M., Gumus, A. T., Baracli, H. 2013. An Integrated Novel Interval Type-2 Fuzzy MCDM Method to Improve Customer Satisfaction in Public Transportation for Istanbul. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. 58, 28-51.
[10] Tsaur, S. H., Chang, T. Y., Yen, C. H. 2002. The Evaluation of Airline Service Quality by Fuzzy MCDM. Tourism management, 23(2), 107-115.
[11] Chou, C. C., Liu, L. J., Huang, S. F., Yih, J. M., Han, T. C. 2011. An Evaluation of Airline Service Quality Using the Fuzzy Weighted SERVQUAL Method. Applied Soft Computing, 11(2), 2117-2128.
[12] Aydin, O., Pakdil, F. 2008. Fuzzy SERVQUAL Analysis in Airline Services. Organizacija, 41(3), 108-115.
[13] Buckley, J. J. 1985. Ranking Alternatives Using Fuzzy Numbers. Fuzzy Sets and Systems, 15(1), 21-31.
[14] Dholakia, U. 2015. Everyone Hates Uber’s Surge Pricing – Here’s How to Fix It. Harvard Business Review. https://hbr.org/2015/12/everyone-hates-ubers-surge-pricing-heres-how-to-fix-it. (Access Date: 07.06.2018)
[15] Investopedia, n.d. Network Effect. https://www.investopedia.com/terms/n/network-effect.asp. (Access Date: 07.06.2018)