Müşteri İlişkileri Yönetiminde Büyük Veri ve Robotik Süreç Otomasyonu ile Süreç İyileştirme

Yıl 2024, Cilt: 7 Sayı: 1, 44 - 53, 31.07.2024

Hazal Gül Kaya , Aysun Sağbaş

https://doi.org/10.55581/ejeas.1451187

Öz

Dijitalleşen dünyada teknolojinin hızla değişmesi ve gelişmesi nedeniyle, işletmelerin değişime ayak uydurması ve yeni teknolojilere hızlı bir şekilde entegre olması mutlak bir zorunluluk haline gelmiştir. Bu bağlamda, robotik süreç otomasyonu (RSO) ve büyük veri analitiği gibi teknolojiler, işletmeler için fırsat niteliğindedir. RSO, tekrar eden ve kurallı iş süreçlerini otomatikleştiren yazılım robotlarıyla çalışırken, büyük veri analitiği, büyük ölçekli verilerin analiz edilerek karar süreçlerinde kullanılabilecek değerli bilgilere dönüştürülmesini sağlamaktadır. Bu teknolojilerin entegrasyonu, işletmelere veri yönetiminde etkinlik, optimize edilebilir süreçler, hataların minimize edilmesi, bilgiye dayalı karar alma ve insan kaynağının etkin kullanılması fırsatlarını sunmaktadır. Bu çalışmada, bir telekomünikasyon işletmesinde, müşteri şikayetleri çerçevesinde elde edilen verilerin SQL ile analiz edilmesi ve servis bazlı hata adedinin hesaplanarak, ilgili ekibe elektronik posta aracılığı ile iletilmesi konusunda RSO teknolojisi kullanılmış ve hata oranının beklenen değerin üzerinde olması durumunda, bir uyarı sistemi oluşturulmuştur. Sonuç olarak bu çalışmada, büyük veri ve robotik süreç otomasyonunun entegrasyonu ile iş süreçlerinde verimlilik artışı, hızlı hata tespiti, potansiyel hataların oluşmadan önlenmesi, zaman tasarrufu, müşteri memnuniyeti ve insan kaynağının değer yaratacak işlere yönlendirilmesi gibi faydalar sağlanabileceği gösterilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Büyük veri, Müşteri ilişkileri yönetimi, Robotik süreç otomasyonu

Process Improvement with Big Data and Robotic Process Automation in Customer Relationship Management

Öz

As technology continues to change and evolve in the digital world, it has become crucial for businesses to adapt to change and integrate with new technologies. In this context, technologies such as Robotic Process Automation (RPA) and big data analytics offer tremendous opportunities for businesses. RPA uses software robots to automate repetitive and rule-based business processes, while big data analytics transforms large scale data into valuable insights that can be used in decision-making processes. Companies benefit from these technologies by integrating various tools into their business functions and operations, achieving effective data management, optimized processes, minimized errors, data-driven decision-making, and efficient utilization of human resources. In this study, RPA technology was developed to analyze customer complaint data by acquiring the existing SQL database from the mobile application of a telecommunications company. The service-based error count was calculated by this SQL-based RPA technology, and relevant teams were informed via email. Additionally, an alert system was established in case the error rate exceeded the expected value. Ultimately, the integration of big data and robotic process automation demonstrated benefits such as increased efficiency in business processes, rapid error detection, prevention of potential errors, time savings, enhanced customer satisfaction, and directing human resources towards value-creating tasks.

Anahtar Kelimeler

Big data, Customer relationship management, Robotic process automation

Kaynakça

• Ketkar, Y., & Gawade, S. (2021). Effectiveness of robotic process automation for data mining using UiPath. Proceedings. International Conference on Artificial Intelligence and Smart Systems, ICAIS 2021, 864-867.
• Sharma, S., Dixit, S. D., Patel, V., Kalmalı, Z. & Agrawal, P. (2015). US10354225B2 Raporu [Patent No. US10354225B2]. GooglePatents.
• Willcocks, L., Lacity, M. & Craig, A. (2016). Robotic Process Automation: Strategic Transformation Lever for Global Business Services.
• Bataller, C., Jacquot, A. & Torres, S. R. (2017). EP3215900B1 Raporu. https://patents.google.com.
• Boillet, J. (2017). Welcome to the machines. AI Journal, 5, 1-20.
• Uğurlu, E. (2019). Fintech Robotik Süreç Otomasyonu Uygulamaları. Erişim adresi: http://fintechtime.com.tr
• Damar, H. (2024). Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) Nedir? https://hakandamar.com, Erişim Tarihi; 27.02.2024.
• Çalışkan, L. S. & Kiran, S. (2020). İş Süreçlerinin Otomasyonunda RSO'nun Faydaları. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 6(1), 1-13.
• Erdoğan, S. (2021). Robotik Süreç Nasıl Yapılır? Keytorc.
• Çağdaş, F. K. (2023). Robotik Süreç Otomasyonu Nedir? En İyi 7 RSO Çözümü. World EF. Erişim tarihi: 14.04.2023. https://worldef.net/e-ticaret.
• Yetiz, F., Turan, Y. & Conpolat, İ. (2021). Bankacılık sektöründe robotik süreç otomasyonu ve verimlilik ilişkisi: bir banka örneği. Verimlilik Dergisi/Journal of Productivity, 8(1), 65-80.
• Ribeiro, J., Lima, R., Eckhardt, T. & Paiva, S. (2021). Robotic process automation and artificial intelligence in industry 4.0 – a literature review. Procedia Computer Science, 185, 51-58.
• Kajrolkar, A., Paralikar, P., Pawar, S. & Bhagat, N. (2021). Customer order processing using robotic process automation. IEEE International Conference on Communication Information and Computing Technology (ICCICT), Mumbai, India, 25-27.
• Shidaganti, G., Salil, S., Anand, P. & Jadhav, V. (2021). Robotic process automation with AI and OCR to improve business process: review. In Proceedings of the Second International Conference on Electronics and Sustainable Communication Systems (ICESC-2021), Bengaluru.
• Vajgel, B., Correa, P. L. P., Tossoli De Sousa, T., Encinas Quille, R. V., Bedoya, J. A. R., Almeida, G. M. de, Filgueiras, L. V. L., Demuner, V. R. S. & Mollica, D. (2021). Development of intelligent robotic process automation: a utility case study in Brazil. IEEE Access, 9, 71222-71235.
• Özdem, H. & Bora, M. P. (2022). Türkiye’de Robotik Süreç Otomasyonu. Bilgisayar Bilimleri ve Teknolojileri Dergisi, 3(1), 1-9.
• Varshini, S., Kalpana, M. & Abishek.B, E. (2021). Stock data analysis with UIpath automation. 2021 5th International Conference on Computer, Communication, and Signal Processing (ICCCSP - 2021), Chennai, India.
• Doğuç, Ö. (2021). Applications of robotic process automation in finance and accounting. Beykent Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi,8,32-39.
• Patil, N., Kamanavalli, S., Hiregoudar, S., Jadhav, S., Kanakraddi, S. & Hiremath, N. D. (2021). Vehicle Insurance Fraud Detection System Using Robotic Process Automation and Machine Learning. 2021 International Conference on Intelligent Technologies, CONIT 2021, 1-5. https://ieeexplore.ieee.org/document/9498507
• Akdoğan, N. & Akdoğan, M. U. (2018). Büyük Veri- Bilişim Teknolojisindeki Gelişmelerin Muhasebe Uygulamalarına ve Muhasebe Mesleğine Etkisi. Muhasebe ve Denetime Bakış, 18(55), 1-14.
• Avunduk, H.,& Kızgın, M. (2020). Büyük Veri ve Sürekli Denetimde Veri Analizi. Journal of Business in the Digital Age, 3(1), 76-83.
• Aktan, E. (2018). Büyük Veri: Uygulama Alanları, Analitiği ve Güvenlik Boyutu. Bilgi Yönetimi, 1(1), 1-22.
• Laney, D. (2001). 3D data management: Controlling data volume, velocity and variety. META group research note, 6(70), 1.
• Baliyan, R., Bhatia, P. K. & Jalal, A. S. (2014). Big Data Analytics in Healthcare: Promise and Potential.
• Mayer-Schönberger, V. & Cukier, K. (2011). Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think.
• Kumar, K. & Mishra, R. B. (2014). Big Data Analytics: A Literature Review Paper.
• Zaharia, M., Chowdhury, M., Das, T., Dave, A., Ma, J., McCauley, M. & Stoica, I. (2016). Scaling Spark in the Real World: Performance and Usability. Proceedings of the VLDB Endowment, 8(12), 1840-1851.
• Batista, G. E. A. P. A., Prati, R. C. & Monard, M. C. (2009). Data Cleaning: Problems and Current Approaches. Journal of Artificial Intelligence Research, 31, 1-63.
• Karabay, B. & Ulaş, M. (2017). Büyük Veri İşlemede Yaygın Kullanılan Araçların Karşılaştırılması. In 8th International Advanced Technologies Symposium, 1-18.
• Brown, C. & Smith, L. (2019). Personalized Content Recommendations and Marketing Strategies: A Study of Entertainment Industry Data. Journal of Marketing Research, 36(4), 215-231.
• Johnson, S. (2021). Consumer Preferences and Content Performance Analysis: Insights from Digital Media Platforms. Journal of Media Studies, 45(2), 87-104.
• Atalay, M. & Çelik, E. (2017). Büyük Veri Analizinde Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Uygulamaları - Artificial Intelligence and Machine Learning Applications in big data Analysis. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(22), 155-172.
• GTech. (2021). Big Data: Büyük Veri Analizi Nasıl Yapılır?.https://www.gtech.com.tr/big-data-buyuk-veri-analizi-nasil-yapilir/ (erişim tarihi: 10.06.2023)
• Çelik, S. (2018). Büyük Veri ve İstatistikteki Uygulamaları. Yayınlanmamış doktora tezi, Uludağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, BURSA.
• Ohlhorst, F. J. (2014). Big data analytics: turning big data into big money (2nd ed.). Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.
• Yıldız, A. (2022). Büyük Veri’nin V’leri ve Veri Analitiği. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 51(Özel Sayı 1), Denizli, Türkiye, 361-378.
• Oguntimilehin, A.& Ademola, E. O. (2014). A Review of Big Data Management, Benefits and Challenges. Journal of Emerging Trends in Computing and Information Sciences, 5(6), 33-437.
• Jeble, S. & Patil, Y. (2016). Role of big data and predictive analytics. International Journal of Automation and Logistics, 2(4), 307-331.
• Şahinaslan, E. (2023). İş Süreci Optimizasyonu: Yöntem, Teknoloji, Riskler ve Fırsatlar. Journal of Academic Projection (JAP), 8(2), 570-604.
• Çivak, H. (2022). Robotik süreç otomasyonu: bir uygulama örneği. Karabük Üniversitesi. Fen Bilimleri Üniversitesi Yüksek Lisans Tezi.
• VoodooRPA. (2023). Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) Ürünleri ve Karşılaştırılması. https://www.voodoorpa.com.tr/ (Erişim tarihi: 24 Mayıs 2023).
• Yılmaz, B. & Özdemirci, F. (2022). Elektronik Belge Yönetim Sistemlerinde RSO’nun Kullanılabilirliği. Bilgi Yönetimi , 5 (1) , 21-46 .
• Vasarhelyi, M. & Rozario, A. (2018). How Robotic Process Automation Is Transforming Accounting and Auditing. CPA Journal, 32,29-38.
• Büyükarıkan, U. (2022). Muhasebe Bilgi Sisteminde Robotik Süreç Otomasyonu. Aydın İktisat Fakültesi Dergisi, 7(1), 25-32.
• Stein Smith, S. & Stein Smith, S. (2020). Robotic Process Automation. Blockchain, Artificial Intelligence and Financial Services: Implications and Applications for Finance and Accounting Professionals, 101-107.
• Thompson, G. (2020). Wireless Communication Technologies. International Journal of Wireless Communications, 35(1), 24-39.
• Brown, A. (2020). The Power of Robotic Process Automation in Business. Journal of Automation, 25(2), 45-62.
• Wilson, L. (2017). RSO and Digital Transformation in the Telecommunication Sector. Telecommunications Journal, 42(3), 145-162.
• Marimuthu, M. & Veerappan, M. (2019). An Overview of Robotic Process Automation (RSO) Architecture and Tools. In 2019 International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS), 649-654.
• Johnson, B. (2018). RSO and its Role in Digital Transformation. Journal of Digital Innovation, 25(3), 78-93.
• Jones, C. (2019). Leveraging RSO in the Telecommunication Sector. International Journal of Telecommunications, 12(4), 112-125