In today's world, where the importance of interaction between companies and customers and real-time marketing has increased, the adoption of digital innovative systems supported by artificial intelligence has become essential for the success of brands. With digital channels, companies aim to promote their brands across various platforms. As companies and brands gain greater control over their content, brand awareness, and marketing, this has led to the rise of brands that take marketing processes from intermediaries. To expand their engagement in digital marketing, brands must prioritize relationship-based interactions with customers and users. Artificial intelligence, which forms the foundation of digital marketing and enables customer communication and the storage and use of the resulting data, serves as a bridge between technology and humans. The ever-evolving development of artificial intelligence and the increasing importance of consumers to brands today necessitate adapting to the digital age brought about by artificial intelligence.
Chatbots are among the most adopted innovative systems and play a key role in adapting to this era. Chatbots are dialogue-based computer programs that use messaging interfaces developed with artificial intelligence and can answer consumer questions 24/7 within the framework of personalized marketing. The use of chatbots by businesses and customers has increased recently, and the effects of chatbots on attitudes and intentions have been evaluated in the literature. Still, no qualitative study has been found that comprehensively evaluates the experience, perception, and behavioral dimensions together, especially from the perspective of generational differences. The study has an original value. Thanks to this digital transformation, consumers have become aware of product and service alternatives, and customer experiences and perceptions have become major determinants of purchasing behaviors. This study aims to determine the direction of chatbot experiences and perceptions of Y and Z generation customers. For this purpose, the research universe consists of customers who have previously experienced chatbots. Purposeful sampling, which allows the discovery and explanation of many situations, events, and phenomena, was preferred as a sample. The first section of the study explains the concepts of customer experience and perception. The final section analyzes the chatbot customer perceptions of Generation Z, who grew up surrounded by technology, and Generation Y, who are trying to keep up with new technology using traditional communication channels.
In purposeful sampling, the researcher selects people from the universe who they think are knowledgeable about the subject in line with their purpose. Typical case sampling was used as one of the purposeful sample types. In typical case sampling, the researcher tries to determine one or more of the most typical situations where a new application or innovation is introduced. The study aimed to benefit from the experiences and opinions of people who have used chatbot applications before and are knowledgeable about this application. In this context, semi-structured interviews were conducted with a sample group of 14 people from Generation Z born between 1997 and 2012 and Generation Y born between 1981 and 1996, accepted by the Pew Research Center. The interviewers were limited to 14 people in the study because in in-depth interviews, the answers started to repeat each other in line with the general principle of sample selection, and the interviews had to be terminated when sufficient data sources were reached. In this study, which was designed as a phenomenological design from qualitative research designs, categories were obtained using the descriptive analysis method. According to the results obtained, while Generation Y perceives user data storage by chatbots as a threat, Generation Z does not perceive any threat to chatbots. While Generation Z finds the answers given by chatbots satisfactory, the majority of Generation Y does not find the answers given by chatbots satisfactory. The most significant difference between the two generations is that Generation Z is more aware of the qualities of chatbots in Turkey and trusts bots than Generation Y. The experiential differences between these two generations will show how brands should determine their chatbot strategies. In particular, considering two generations' unique values, perceptions, attitudes, and behaviors from different perspectives is expected to shed light on how companies should design chatbots and lead to research in this area.
Firmaların müşteri ile karşılıklı etkileşimin ve gerçek zamanlı pazarlamanın öneminin arttığı günümüzde yapay zekâ destekli dijital akıllı sistemlerin benimsenmesi, markaların başarısı için önemli hale gelmiştir. En çok benimsenen akıllı sistemlerin başında, chatbotlar gelmektedir. Chatbotlar; yapay zekâ ile geliştirilen mesajlaşma ara yüzlerinin kullanıldığı diyalog tabanlı bilgisayar programı olup kişiselleşen pazarlama çerçevesinde tüketici sorularına 7/24 yanıtlar verebilmektedir. Bu dijital dönüşüm sayesinde tüketiciler ürün ve hizmet alternatiflerinin farkına vararak müşteri deneyim ve algıları satın alma davranışlarda büyük bir belirleyici haline gelmiştir.
Bu çalışmanın amacı, Y ve Z kuşağı müşterilerinin chatbot deneyimlerinin ve algılarının ne yönde olduğunu belirlemektir. Bu amaç ile araştırmanın evrenini, daha önce chatbotları deneyimlemiş müşteriler oluşturmaktadır. Örneklem olarak pek çok durum, olay ve olgunun keşfedilmesini ve açıklanmasını sağlayan amaçlı örneklem tercih edilmiştir. Amaçlı örneklemde, araştırmacı kendi amacı doğrultusunda konu hakkında bilgi sahibi olduğunu düşündüğü kişileri evrenden seçmektedir. Amaçlı örneklem türlerinden tipik durum örneklemesi kullanılmıştır. Tipik durum örneklemesinde, araştırmacı yeni bir uygulamanın veya yeniliğin tanıtılması için yeniliğin olduğu durumlar arasından en tipik bir veya birkaç tanesini saptamaya çalışır. Çalışmada, daha önce chatbot uygulamalarını kullanmış ve bu uygulama hakkında bilgi sahibi kişilerin deneyim ve görüşlerinden yararlanılmak istenmiştir. Bu bağlamda, Pew Araştırma Merkezi tarafından kabul edilen 1997-2012 tarihleri arasında doğmuş Z Kuşağı ve 1981-1996 tarihleri arasında doğmuş Y Kuşağı bireylerden 14 kişiden oluşan bir örneklem grubu ile Balıkesir’in Bandırma İlçesinde yarı yapılandırılmış görüşmeler yapılmıştır. Çalışmada görüşmecilerin 14 kişi ile sınırlı kalmasının nedeni, derinlemesine görüşmelerde örneklem seçimi genel ilkesi doğrultusunda cevapların birbirini tekrar etmeye başlaması ve yeteri kadar veri kaynağına ulaşılmasıyla görüşmelere son verilmesinin gerekliliğidir. Nitel araştırma desenlerinden fenomenolojik (olgubilim) desen şeklinde tasarlanmış bu araştırmada, betimsel analiz yöntemi ile kategoriler elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre; Y kuşağı kullanıcı verilerinin chatbot tarafından depolanmasını tehdit olarak algılarken Z kuşağı chatbotlara karşı herhangi bir tehdit algılamamakta ve Z kuşağı, chatbotların verdiği cevapları tatmin edici bulurken Y kuşağının çoğunluğu, chatbotların verdiği yanıtları tatmin edici bulmamaktadır. İki kuşak açısından göze çarpan en büyük ayrım ise Z kuşağının Y kuşağına göre Türkiye’deki chatbotların nitelikleri konusunda farkındalığa sahip olmaları ve botlara güven duymasıdır. Bu iki ayrı kuşağın deneyimsel farklılıkları, markaların chatbot stratejilerini ne yönde belirlemesi gerektiğine ışık tutacaktır.
Acayip, E. (2024). Yapay Zekâ Destekli Chatbot Hizmet Kalitesinin Müşteri Memnuniyetine Etkisi. Current Perspectives in Social Sciences, 28(4), 477-490.
Ama, N. A., Apdo, R. L., Baclayon, E. K., Boctot, J., Degorio, M. J., Demiao, A., ... & Nuñez, E. (2025). Assessing the Relationship between Farmer’s Perception to Agricultural Practices, Risk Management and Sustainability, 1-13.
Amoroso, D. L., & Magnier-Watanabe, R. (2012). Building a Research Model for Mobile Wallet Consumer Adoption: The Case of Mobile Suica in Japan. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 7(1), 94-110.
Arsenijevic, U., & Jovic, M. (2019). Artificial Intelligence Marketing: Chatbots. In 2019 International Conference on Artificial Intelligence: Applications and (30 eylül-4 ekim 2019) Bildirileri İçinde (ss. 19-193). IEEE.
Aslan, H., & Tuncay, T. (2024). Çocuk Refahı Alanında Gönüllü Faaliyetlere Katılım Sağlayan Bireylerin Gönüllülüğe Bakışlarının İncelenmesi. İstanbul Üniversitesi Sosyoloji Dergisi, 44(1), 283-311.
Aydın, H., & Kazançoğlu, İ. (2017). Çoklu Kanal Stratejisinden Omni-Kanal Stratejisine Geçişin Tüketiciler Tarafinda Kabulü. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 14(39), 57-77.
Brachten, F., Kissmer, T., & Stieglitz, S. (2021). The Acceptance of Chatbots in an Enterprise Context–A Survey Study. International journal of ınformation management, 60, 1-15.
Creswell, J. W. (2003). Research Design: Qualitative, Quantitative, And Mixed Methods
Approaches. California: Sage Publications.
Creswell, J. W. (2012). Educational Research: Planning, Conducting and Evaluating Quantitative and Qualitative Research (4th Ed.). Boston, MA: Pearson.
Çarpar, M. C. (2020). Sosyolojide İki Niteliksel Desen: Fenomenolojik ve Etnografik Araştırma, The Journal of Social Science, 4(8), 689-704.
Çelik, A. A., Hüseyini, T. İ., & Can, M. (2022). What Are the Drivers of Using Chatbots in Online Shopping? A Cross-Country Analysis. İşletme Araştırmaları Dergisi, 14(3), 2201-2222.
Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology’. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models. Management Science, 35(8), 982-1003.
Eroğlu Hall, E., Sevim, N., & Bulut, A. (2022). Çevrimiçi Tüketicilerin Sohbet Robotlarına (Chatbots) Yönelik Tutumları. EKEV Akademi Dergisi, 91, 33-53.
Ghazie, D. A., & Dolah, J. (2018). How Digital Marketing Affects Consumer Behavior. In 3rd International Conference on Creative Media, Design And Technology (25 Eylül 2018) Bildirileri İçinde (ss. 214-217). Atlantis Press.
Göksel, A., & Güneş, G. (2017). Kuşaklar Arası Farklılaşma: X ve Y Kuşaklarının Örgütsel Sessizlik Davranışı Bağlamında Analizi. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(3), 807-828.
Hsu, C. L., & Lin, J. C. C. (2023). Understanding the User Satisfaction and Loyalty of Customer Service Chatbots. Journal of Retailing and Consumer Services, 71, 1-10.
Jenneboer, L. (2022). Interaction Effects Between Anthropomorphic Chatbot Characteristics on The Customer Experience: Appearance, Language Style, and Emoji-Use‖, Yüksek Lisans Tezi, University of Twente, Communication Science, Enschede, Holland.
Jiménez-Barreto, J., Rubio, N., & Molinillo, S. (2021). Find A Flight For Me, Oscar! Motivational Customer Experiences with Chatbots. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 33(11), 3860-3882.
Kalyoncuoğlu, S. (2018). Tüketicilerin Online Alışverişlerindeki Sanal Kart Kullanımlarının Teknoloji Kabul Modeli İle İncelenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(2), 193-213.
Kasilingam, D. L. (2020). Understanding the Attitude and Intention to Use Smartphone Chatbots For Shopping. Technology in Society, 62, 101280.
Kümbetoğlu, B. (2005). Sosyolojide ve Antropolojide Niteliksel Yöntem Ve Araştırma. İstanbul: Bağlam Yayıncılık.
Labadze, L., Grigolia, M., & Machaidze, L. (2023). Role of AI Chatbots in Education: Systematic Literature Review. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 1-17.
Li, M., & Wang, R. (2023). Chatbots in E-Commerce: The Effect of Chatbot Language Style on Customers’ Continuance Usage Intention and Attitude toward Brand. Journal of Retailing and Consumer Services, 71.
Maar, D., Besson, E., & Kefi, H. (2023). Fostering Positive Customer Attitudes and Usage Intentions for Scheduling Services via Chatbots. Journal of Service Management, 34(2), 208-230.
Merriam, SB, & Tisdell, EJ (2016). Qualitative Research: A Guide to Design and Implementation (4th ed.). San Francisco, CA: Jossey-Bass.
Mohd Rahim, N. I., Lahad, A., N., Yusof, A. F., & A. Al-Sharafi, M. (2022). AI-Based Chatbots Adoption Model for Higher-Education Institutions: A Hybrid PLS-SEM-Neural Network Modelling Approach. Sustainability, 14(19), 12726.
Nikolopoulou, K. (2022). What is Purposive Sampling?| Definition & Examples. Scribbr. Retrieved May, 18, 2023.
Özdemir, G. A. (2021). Dijital Bankacılıkta Müşteri Deneyiminin Öncüllerinin Ve Ardıllarının Analizi. (Doktora Tezi). Bursa Uludağ Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bursa.
Özer, G., Özcan, M., & Aktaş, S. (2010). Muhasebecilerin Bilgi Teknolojisi Kullanımının Teknoloji Kabul Modeli (Tkm) İle İncelenmesi. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 5(19), 3278-3293.
Paker, N., & Koçtaş Çotur, Ö. (2022). Akıllı Şehir Uygulamalarına Yönelik Kullanıcı Tutumunun Teknoloji Kabul Modeli Aracılığıyla Analizi. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 23(1), 165-180.
Parıltı, F., & Aydın, H. (2024). Çocukların Dijital Ayak İzi Ölçümü ve Kültürel Miras Oyunlarının Önleyici Bir Araç Olarak Kullanımı. Uluslararası İnsan ve Sanat Araştırmaları Dergisi, 9(4), 417-431.
Rai, N., & Thapa, B. (2015). A study on Purposive Sampling Method in Research. Kathmandu: Kathmandu School of Law, 5(1), 8-15.
Sandelowski, M. (2000). Whatever Happened to Qualitative Description?. Research in Nursing & Health, 23(4), 334-340.
Saxena, V., & Gautam, A. (2022). Can Al Replace Human? A study on Customer Perception And Attitude towards Al-Based Chatbot In Food Service. International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology, 10(5), 2879- 2892.
Schmitt, B. (1999). Experiential Marketing. Journal of Marketing Management, 15(1-3), 53-67.
Selamat, M. A., & Windasari N. A. (2021). Chatbot for SMEs: Integrating Customer and Business Owner Perspectives‖, Technology in Society, 66, 1-13
Seyitoğlu, Z. (2019). Türkiye'de Dijital Halkla İlişkilerde Değişen Müşteri Deneyimi: Chatbot Uygulamaları. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). İstanbul Kültür Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, istanbul.
Shin, H., Bunosso, I., & Levine, L. R. (2023). The Influence of Chatbot Humour on Consumer Evaluations of Services. International Journal of Consumer Studies, 47(2), 545-562.
Song, M., Du, J., Xing, X., & Mou, J. (2022). Should the Chatbot “Save Itself” or “Be Helped By Others”? The Influence of Service Recovery Types on Consumer Perceptions of Recovery Satisfaction. Electronic Commerce Research and Applications, 55, 101199.
Şahin, F.; & Alkaya A. (2017). Tüketicilerin Çevrimiçi Şikâyet Kanallarını Kullanımına Yönelik Davranışlarının: Teknoloji Kabul Modeli ve Planlı Davranış Teorisi Bütünleşik Modeli Bakış Açısı ile İncelenmesi. PESA Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 3(4), 87-103.
Tekindal, M., & Arsu, Ş. U. (2020). Nitel Araştırma Yöntemi Olarak Fenomenolojik Yaklaşımın Kapsamı Ve Sürecine Yönelik Bir Derleme. Ufkun Ötesi Bilim Dergisi, 20(1), 153-172.
Trivedi, J. (2019). Examining the Customer Experience of Using Banking Chatbots and its Ġmpact on Brand Love: the Moderating Role of Perceived Risk. Journal of internet Commerce, 18(1), 91-111.
Van Der Goot, M. J., & Pilgrim, T. (2020). Exploring Age Differences in Motivations for and Acceptance of Chatbot Communication in a Customer Service Context. In Chatbot Research and Design: Third International Workshop (19–20 Ekim 2019) Gözden Geçirilmiş Seçilmiş Makaleler 3 (ss. 173-186). Amsterdam: Springer International Publishing.
Van Der Goot, M. J., Hafkamp, L., & Dankfort, Z. (2021). Customer Service Chatbots: A Qualitative Interview Study into the Communication Journey of Customers. In Chatbot Research and Design: 4th International Workshop (23–24 Ekim 2020) Gözden Geçirilmiş Seçilmiş Bildiriler 4 (ss. 190-204). Springer International Publishing.
Venkatesh, V, & Davis, F. D. (2000). A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies‖, Management Science, 46(2), 186-204.
Witchell, C. (2022). An Investigation of How Absa’s Integration of Online Service Chatbots Has Influenced Customer’s Perceptions with Regards to Customer-Based Brand Equity.( Yayımlanmamış Doktora Tezi). Vega School Johannesburg, Uluslararası Eğitim Enstitüsü.
Yağar, F., & Dökme, S. (2018). Niteliksel Araştırmaların Planlanması: Araştırma Soruları, Örneklem Seçimi, Geçerlik Ve Güvenirlik. Gazi Sağlık Bilimleri Dergisi, 3(3), 1-9.
Yalçın, H. (2022). Bir Araştırma Deseni Olarak Fenomenoloji. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(2), 213-232.
Yıldırım, A., ve Şimşek H. (2016) Sosyal Bilimlerde Nitel Araştırma Yöntemleri, Ankara: Seçkin Yayıncılık.
Zena, P.A., & Hadisumarto, D. (2013). The Study of Relationship Among Experiential Marketing, Service Quality, Customer Satisfaction, and Customer Loyalty‖, Asean Marketing Journal, 4(1), 37-46.
Zogaj, A., Mähner, P. M., Yang, L., & Tscheulin, D. K. (2023). It’sa Match! The Effects of Chatbot Anthropomorphization and Chatbot Gender on Consumer Behavior. Journal of Business Research, 155, 113412.
Zumsteın, D., & Hundertmark, S. (2017). Chatbots-an ınteractive technology for personalızed communacıtıon, transactıons and services. International Journal on WWW/Internet, 15(1), 96-109.
