Search

COVID-19 pandemisi insan sağlığının yanı sıra dünyada birçok sektörü etkilemiştir. Hava yolu taşımacılığı, sokağa çıkma sınırlamaları ve ülkeler arası geçişlerin durdurulmasıyla başlayan yolculuk sayılarındaki azalmalarla birlikte bu etkinin en fazla hissedildiği sektörler arasında yer almıştır. İlerleyen dönemlerde aşının bulunması ve hızlı bir şekilde uygulamaya geçilmesi dünyada birçok ülkede yeni normal olarak adlandırılan bir dönemin başlamasını sağlamıştır. Bu dönemde uygulamaya konulan tedbirler kapsamında yolcuların hava yollarının hizmet kalitesi hakkındaki değerlendirmelerini ve bundan duydukları memnuniyeti etkileyen faktörleri araştırmak mühim bir konu haline gelmiştir. Bu bağlamda ilgili literatür incelendiğinde COVID-19 pandemi döneminde bu konudaki çalışmaların sınırlı olduğu görülmektedir. Bu çalışmanın amacı hava yolu yolcularının COVID-19 pandemi döneminde hava yolu hizmet kalitesine yönelik algılarını etkileyen faktörleri ve bunların müşteri tatmini üzerindeki etkisini, müşteri tatmininin ise ağızdan ağıza iletişim üzerindeki etkisini tespit etmektir. Araştırma verileri kartopu örnekleme yöntemiyle Türkiye genelinde toplanmıştır. Verilerin toplanmasında çevrimiçi anket yöntemi kullanılmıştır. Çalışmada toplanan verilerin analizinde yapısal eşitlik modellemesi (YEM) analizi kullanılmıştır. Analiz sonucunda hava yolu fiziksel umsurlarına ilişkin hizmet kalitesi algısı ve hava yolu ve alanı ortak unsurlarına ilişkin hizmet kalitesi algısının hava yolu genel hizmet kalitesi algısı ve havaalanı genel hizmet kalitesi algısı üzerinde; hava yolu genel hizmet kalitesi algısı ve havaalanı genel hizmet kalitesi algısının müşteri tatmini ve ağızdan ağıza iletişim üzerinde; müşteri tatmininin ağızdan ağıza iletişim üzerinde pozitif ve anlamlı bir etkiye sahip olduğu bulunmuştur. The COVID-19 pandemic has affected many sectors in the world as well as human health. Air transport was among the sectors where this effect was felt the most, with the decrease in the number of journeys that started with the curfews and the cessation of crossings between countries. In the following periods, the discovery of the vaccine and the rapid implementation of it have led to the beginning of a period called the new normal in many countries around the world. Within the scope of the measures put into practice in this period, it has become an important issue to investigate the evaluations of the passengers about the service quality of the airlines and the factors affecting their satisfaction with it. In this context, when the relevant literature is examined, it is seen that the studies on this subject are limited during the COVID-19 pandemic period. The aim of this study is to determine the factors affecting the airline service quality of air passengers during the COVID-19 pandemic period and their effect on customer satisfaction, and the effect of customer satisfaction on word of mouth communication. Research data were collected throughout Turkey with snowball sampling method. Online survey method was used to collect data. Structural equation modeling (SEM) analysis was used in the analysis of the data collected in the study. As a result of the analysis, the perception of service quality regarding the physical aspects of the airline and the service quality perception of the common elements of the airline and its area on the perception of the general service quality of the airline and the perception of the general service quality of the airport; airline service quality perception and airport service quality perception on customer satisfaction and word of mouth; It was found that customer satisfaction has a positive and significant effect on word of mouth.

Çin’in Wuhan şehrinde ilk olarak tespit edilen Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) tespit edildikten kısa süre sonra tüm dünyada ve ülkemizde de vakalar tespit edilmiştir. Vaka sayılarının artmasıyla hastalığın şiddetine göre önce yataklı servislerde daha sonra da yoğun bakım ünitelerinde yoğunluklar yaşanmıştır. Covıd-19 enfeksiyonu olan kişilerin ülkeden ülkeye hatta bölgesel olarak farklılık göstermekle birlikte %20-26’lık bir kısmı hastanelere solunum sıkıntısı şikayetleri ile başvurmakta bu hastalarında %5-10’luk kısmının yoğun bakım ihtiyacı olduğu bildirilmektedir. Covid-19 pandemisi ARDS ve multiorgan yetmezliklerine neden olarak hastalarda mekanik ventilatör ihtiyacı ve 3. basamak yoğun bakım takibi gerektirmektedir. Bu nedenle hastalığın bilinen spesifik tedavisi olmamasına rağmen yoğun bakım ünitelerinde sağlanan destek tedavisi ile hastalığın seyrindeki morbibite ve mortalite üzerine etkili olunmaktadır. Bu yazımızda akut solunum sıkıntısı olan ve solunum desteğine ihtiyaç duyan yeni tip koronavirüs enfeksiyonu hastalarına verilen solunum desteği ve hava yolu yönetimi anlatmayı amaçlıyoruz. Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) was detected for the first time in Wuhan, China, and cases were detected all over the world and in our country shortly after. With the increase in the number of cases, densities were experienced first in the inpatient services and then in the intensive care units, depending on the severity of the disease. Although it varies from country to country and even regionally, 20-26% of people with COVID-19 infection apply to hospitals with respiratory distress complaints, and 5-10% of these patients are reported to need intensive care. The Covid-19 pandemic causes ARDS and multiorgan failure, requiring mechanical ventilators and 3rd step intensive care follow-up in patients. Therefore, although there is no known specific treatment for the disease, the supportive treatment provided in intensive care units is effective on the morbidity and mortality in the course of the disease. In this article, we aim to explain respiratory support and airway management given to patients with acute respiratory distress and new type of coronavirus infection who need respiratory support.

Veri ve metin madenciliği, anlamlı ilişkileri ve eğilimleri ayırt etmek için kullanıcıların taleplerine göre yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış büyük bir veri miktarını analiz etme sürecidir. İşletmeler, veri ve metin madenciliği teknikleri kullanarak hem kendi işletmeleri içerisinde hem de rakipleri ile rekabette yaşadıkları sorunlarına etkili çözümler üretebilmektedirler. Böylece elde ettikleri bilgiyi rekabet avantajına çevirebilmektedirler. Bu araştırmada, veri ve metin madenciliği algoritmaları kullanılarak rekabete dayalı pazarda müşterilerin istek ve ihtiyaçlarına göre hava yolu firmalarının üstün ve zayıf yönlerinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu araştırmada, sosyal medya sitelerinden olan TripAdvisor’daki çevrimiçi seyahat incelemeleri araştırma kapsamına alınmıştır. Star Alliance küresel hava yolu birliğine üye 26 hava yolu firması değerlendirilmiştir. Araştırmada kullanılan kriterler; her bir kullanıcının yorum ve skorları temel alınarak belirlenmiştir. Duygu Analizi ile müşteri yorumlarından polarite ve polarite değeri belirlendikten sonra Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, Derin Öğrenme Algoritmaları ile sınıflandırma ve tahminleme yapılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Yapılan karşılaştırmada Derin Öğrenme’nin daha iyi sonuç verdiği saptanmıştır. Ayrıca, Karar Ağaçları ile güzergâh, uçuş yapılan yer, kabin sınıfı ve polarite etiketlerine göre kriterlerin önem dereceleri hesaplanarak yorumlanmıştır. Yöntemler karşılaştırılırken aynı zamanda StarAlliance hava yolu işletmeleri de karşılaştırılmıştır. Sonuçta, müşteri yorum ve skorları açısından en iyi hava yolu EVA olarak belirlenmiştir. Data and text mining is the process of analyzing a large amount of semi-structured, unstructured and structured data based on users' demands to distinguish meaningful relationships and trends. By using the data and text mining techniques, companies can produce effective solutions to the problems within their business and with their competitors. Thus, they can turn this information into competitive advantage. In this study, it is aimed to evaluate the strengths and weaknesses of airline companies in competitive market according to the demands and needs of customers through using the data and text mining algorithms. In this research, online user reviews on TripAdvisor which is one of the social media site were included in this research. 26 airlines which are the members of Star Alliance Global Airline Association were evaluated. The criteria used in this research was determined based on the comments and scores of each user. After determination of polarity and polarity value from customer comments with Sentiment Analysis, the results were compared through classification and estimation by using Support Vector Machines, Naive Bayes, and Deep Learning Algorithms. In the comparison made, it was determined that Deep learning gives better results. In addition, with the Decision Trees, the importance levels of the criteria were computed and interpreted according to the route, flight location and cabin class labels. While comparing the methods, Star Alliance airlines were also compared. The results show that the best airline in terms of customer comments and scores was EVA.

Günümüzde hava yolu taşımacılığı, müşteri beklentilerinin artması ile doğru orantılı olarak büyüme ve gelişme göstermektedir. Hava yolu taşımacılığında artan ilgi ile hava yolu şirketleri müşteri kaybını önlemek için en iyi hizmeti vermek istemektedirler. Değişen pazarlama dünyası ile hava yolu şirketleri yeni çözümler üretmeye başlamışlardır. Bu çözüm yöntemlerinin başında gelen veri bilimi sayesinde hava yolu şirketleri kendilerini yenilemektedirler. Müşteri beklentilerine göre hava yollarının ne gibi hizmet faktörlerine dikkat etmesi ve bu hizmet faktörlerinin önem derecelerinin belirlenmesi son derece önemlidir. Araştırmanın amacı, Star Alliance kuruluşuna bağlı hava yolu şirketlerinin hizmet faktörlerini önem derecelerini belirlemektir. Bu tür bir problemin çözümünde TripAdvisor sitesinde yer alan müşteri değerlendirmelerine başvurulmuştur. Çalışmada Star Alliance’nin 26 hava yolu şirketi örnek alınmıştır. Elde edilen müşteri değerlendirme verileri kullanılarak veri madenciliği tekniklerinden Karar Ağaçları algoritması ile hava yolu hizmet faktörlerinin önem dereceleri belirlenmiştir. Karar Ağaçları algoritmasının kullanılmasında ‘bilgi kazancı oranı’ özelliğinden yararlanılmıştır. Çalışmanın sonucunda Türk Hava Yolu ile diğer hava yollarının sonuçları karşılaştırılmıştır., Today, air transport grows and develops in direct proportion to the increase in customer expectations. Upon the increasing interest in air transportation, airlines want to provide the best service to prevent customer loss Airline companies have started to produce new solutions, with the changing marketing world. Thanks to data science, which is one of these solution methods, airline companies renew themselves. It is extremely important to determine what kind of service factors airline companies should pay attention according to customer expectations and to determine the importance of these service factors. The aim of the research is to determine the service factors and the importance levels related to these service factors of the airlines affiliated to the Star Alliance corporation.In solving such a problem, the customer scores on the TripAdvisor site have been used. In the study, 26 airline members of the Star Alliance were taken as an example. Using the customer evaluation data obtained, the importance levels of airline service factors were determined hrough the Decision Trees algorithm, one of the data mining techniques. The "information gain ratio" feature was utilized in the use of the Decision Trees algorithm. As a result of the study, the results of Turkish Airlines and other airlines were compared.

Bu çalışma, Anadolu insanına ait kafataslarında choanae ve havayolu anatomik ve morfometrik özelliklerini belirlemek için yapılmıştır. Bu çalışmada Çukurova Üniversitesi Tıp Fakültesi Anatomi Anabilim Dalı’na ait 32 adet ırk, yaş ve cinsiyet özellikleri bilinmeyen kuru kemik kafatası kullanılmıştır. Kafatası’nın havayolu uzunluğu (HU), üst ön yüz yüksekliği (ÜÖYY), choanae genişliği (CG) choanae yüksekliği (CY), porus acusticus externus antero-posterior genişliği (PAEAPG), porus acusticus externus yüksekliği (PAEY), porus acusticus internus antero-posterior genişliği (PAIAPG) ve porus acusticus internus yüksekliği (PAIY) ölçümleri 0.01 mm hassasiyete sahip dijital kaliper kullanılarak yapılmıştır. İstatistiksel değerlendirme SPSS 19.0 paket programı kullanılarak değerlendirildi. Kafatası havayolu uzunluğu (HU) 4.94±0.38 cm; üst ön yüz yüksekliği (ÜÖYY) 5.11±0.55 cm; sağ-sol choanae genişliği (CG) 1.21±0.13 cm, 1.19±0.14 cm; sağ-sol choanea yüksekliği (CY) 2.64±0.29 cm, 2.68±0.31 cm; sağ-sol porus acusticus externus antero-posterior genişliği (PAEAPG) 0.65±0.22 cm, 0.70±0.26 cm; sağ-sol porus acusticus externus yüksekliği (PAEY) 0.88±0.24 cm, 0.88±0.23 cm; sağ-sol porus acusticus internus antero-posterior genişliği (PAIAPG) 0.30±0.15 cm, 0.26±0.16 cm; sağ-sol porus acusticus internus yüksekliği (PAIY) 0.54±0.17 cm, 0.54±0.16 cm sırasıyla bulunmuştur. Yetişkin bireylerdeki kafatasının anatomik yapısı ve morfometrik ölçümlerinin ortalama değerlerinin bilinmesi cerrahiyi gerektiren pek çok patolojilerde klinik açıdan önem kazanmaktadır.

The marketing world has now moved away from product-oriented work, has understood the importance of the customer and put the customer in the center and shifted the work in this direction. Nowadays, due to the technological process and increasing competition in the market, the importance attached by companies to Customer Relations Management has increased. Accordingly, in order to test whether there is a difference between campaign participation behaviors between the departments that emerged as a result of clustering analysis, the Recency/ Frequency/Monetary (RFM) analysis was applied to the target groups of two campaigns carried out within the scope of customer relationship management campaigns in an airline operating in Turkey. This analysis was performed via SPSS Modeler (17) program. As a result of the study, as it is expected it is observed that the RFM scores of the campaign target group that has wider participation were higher. As a result of the two-stage clustering method and chi-square test, it was observed that the more participating campaign clusters did not have the highest GSP score, but the least participating campaign subsets had the lowest GSP score. This shows that the easily applicable, interpretable, reportable RFM analysis will provide revenue to the enterprise by adding value to the campaing communication with the right target group, and accordingly decreasing the campaign communication costs and increasing the campaign interactions. KABUL VE ONAY ....................................................................................................................... i YAYIMLAMA VE FİKRİ MÜLKİYET HAKLARI BEYANI ..................................................... ii ETİK BEYAN .............................................................................................................................. iii ADAMA ........................................................................................................................................ iv TEŞEKKÜR.................................................................................................................................. v ÖZET …………………………………………………………………………………………………………………………………….vi ABSTRACT................................................................................................................................ vii KISALTMALAR VE TANIMLAR .............................................................................................. x ŞEKİLLER DİZİNİ ..................................................................................................................... xii GİRİŞ. .......................................................................................................................................... 1 BÖLÜM 1: MÜŞTERİ İLİŞKİLERİ YÖNETİMİ ...................................................................... 3 1.1. Müşteri İlişkileri Yönetimi’nin Tanımı .................................................................. 3 1.2. Müşteri İlişkileri Yönetimi’nin Önemi ................................................................... 8 1.3. Müşteri İlişkileri Yönetimi Süreci ......................................................................... 10 1.3.1.Müşterilerin Belirlenmesi ..................................................................................... 11 1.3.2.Müşteriler İle İlişkilerin Kurulması ...................................................................... 12 1.3.3.Müşteriler İle İlişkilerin Korunması ve Geliştirilmesi ........................................ 14 1.4. Müşteri İlişkileri Yönetiminde Karşılaşılan Problemler ................................. 16 BÖLÜM 2: MÜŞTERİ İLİŞKİLERİ YÖNETİMİNDE DOĞRU HEDEF KİTLE SEÇİMİ VE GÜNCELLİK/SIKLIK/PARASALLIK ANALİZİ ................................................................... 18 2.1. Müşteri İlişkileri Yönetiminde Doğru Hedef Kitle Seçimi .............................. 18 2.2. Güncellik/Sıklık/Parasallık (GSP) - Recency/Frequency/Monetary (RFM) Analizi… .. …………………………………………………………………………………………………………….19 2.3. Veri Madenciliği ....................................................................................................... 22 2.4. Kümeleme Analizi ................................................................................................... 27 2.4.1.K-ortalama Kümeleme Analizi .......................................................................... 28 2.4.2.İki Aşamalı Kümeleme Analizi .......................................................................... 29 2.5. Müşteri İlişkileri Yönetimi Sürecinde Kampanya Yönetimi .......................... 30 2.6. Müşteri İlişkileri Yönetiminde Doğru Hedef Kitle Seçiminde GSP Analizi ile İlgili Önceki Çalışmalar .................................................................................. 31 ix BÖLÜM 3: UYGULAMA ............................................................................................. 35 3.1. Çalışmanın Amacı ve Önemi ................................................................................. 35 3.2. Havayolu Sektörü ve Müşteri İlişkileri Yönetimi ............................................. 37 3.3. Yöntem ....................................................................................................................... 40 3.4. Veri ve Veri Kaynakları ........................................................................................... 41 3.5. Verinin Düzenlenmesi ............................................................................................ 42 3.6. Güncellik-Sıklık-Parasallık Analizi ...................................................................... 43 3.6.1.G,S,P Değerlerinin Belirlenmesi ...................................................................... 44 3.7. GSP Skorlarına Göre Kümeleme Analizi ........................................................... 50 3.8. Kümeler Arasında Kampanya Katılım Davranışları Arasındaki Farkın Test Edilmesi ................................................................................................................... 56 4. SONUÇ .......................................................................................................................... 59 5. KAYNAKÇA .................................................................................................................. 62 EK 1. Orijinallik Raporu ................................................................................................... 82 EK 2. Etik Kurul/Komisyon İzni ya da Muafiyet Formu ........................................... 83 Pazarlama dünyası artık ürün odaklı çalışmalardan uzaklaşarak, müşterinin önemini anlamış ve müşteriyi merkeze koyarak çalışmaları bu yöne kaydırmıştır. Günümüzde teknolojik ilerleme ve pazardaki rekabetin artması nedeniyle işletmelerin müşteri ilişkileri yönetimine verdiği önem de artmıştır. Bu doğrultuda, kümeleme analizi sonucunda ortaya çıkan bölümler arasında kampanya katılım davranışları arasında farklılık olup olmadığının test edilmesi amacıyla, ülkemizde faaliyet göstermekte olan bir havayolu işletmesinde müşteri ilişkileri yönetimi kampanyaları kapsamında gerçekleştirilen iki kampanyanın hedef kitlelerine Güncellik/Sıklık/Parasallık (GSP/RFM) analizi uygulanmıştır. Bu analiz SPSS Modeler (17) programı üzerinden gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda, en baştan ön görüldüğü gibi yüksek katılım alan kampanya hedef kitlesinin GSP skorlarının daha yüksek çıktığı gözlemlenmiştir. Sonrasında uygulanan iki aşamalı kümeleme yöntemi ve kikare testi sonucunda ise daha fazla katılım gösteren kampanya altı kümelerinin en yüksek GSP skoruna sahip olmadığı, fakat en az katılım gösteren kampanya alt kümelerinin en düşük GSP skoruna sahip olduğu gözlemlenmiştir. Bu da kolay uygulanabilir, yorumlanabilir, raporlanabilir olan GSP analizinin doğru kitle ile iletişimi gerçekleştirme, buna bağlı olarak kampanya iletişim maliyetlerinin azaltılması ve kampanya etkileşiminin artırılmasına katkıda bulunarak işletmeye gelir sağlayacağını göstermektedir.

The marketing world has now moved away from product-oriented work, has understood the importance of the customer and put the customer in the center and shifted the work in this direction. Nowadays, due to the technological process and increasing competition in the market, the importance attached by companies to Customer Relations Management has increased. Accordingly, in order to test whether there is a difference between campaign participation behaviors between the departments that emerged as a result of clustering analysis, the Recency/ Frequency/Monetary (RFM) analysis was applied to the target groups of two campaigns carried out within the scope of customer relationship management campaigns in an airline operating in Turkey. This analysis was performed via SPSS Modeler (17) program. As a result of the study, as it is expected it is observed that the RFM scores of the campaign target group that has wider participation were higher. As a result of the two-stage clustering method and chi-square test, it was observed that the more participating campaign clusters did not have the highest GSP score, but the least participating campaign subsets had the lowest GSP score. This shows that the easily applicable, interpretable, reportable RFM analysis will provide revenue to the enterprise by adding value to the campaing communication with the right target group, and accordingly decreasing the campaign communication costs and increasing the campaign interactions. KABUL VE ONAY ....................................................................................................................... i YAYIMLAMA VE FİKRİ MÜLKİYET HAKLARI BEYANI ..................................................... ii ETİK BEYAN .............................................................................................................................. iii ADAMA ........................................................................................................................................ iv TEŞEKKÜR.................................................................................................................................. v ÖZET …………………………………………………………………………………………………………………………………….vi ABSTRACT................................................................................................................................ vii KISALTMALAR VE TANIMLAR .............................................................................................. x ŞEKİLLER DİZİNİ ..................................................................................................................... xii GİRİŞ. .......................................................................................................................................... 1 BÖLÜM 1: MÜŞTERİ İLİŞKİLERİ YÖNETİMİ ...................................................................... 3 1.1. Müşteri İlişkileri Yönetimi’nin Tanımı .................................................................. 3 1.2. Müşteri İlişkileri Yönetimi’nin Önemi ................................................................... 8 1.3. Müşteri İlişkileri Yönetimi Süreci ......................................................................... 10 1.3.1.Müşterilerin Belirlenmesi ..................................................................................... 11 1.3.2.Müşteriler İle İlişkilerin Kurulması ...................................................................... 12 1.3.3.Müşteriler İle İlişkilerin Korunması ve Geliştirilmesi ........................................ 14 1.4. Müşteri İlişkileri Yönetiminde Karşılaşılan Problemler ................................. 16 BÖLÜM 2: MÜŞTERİ İLİŞKİLERİ YÖNETİMİNDE DOĞRU HEDEF KİTLE SEÇİMİ VE GÜNCELLİK/SIKLIK/PARASALLIK ANALİZİ ................................................................... 18 2.1. Müşteri İlişkileri Yönetiminde Doğru Hedef Kitle Seçimi .............................. 18 2.2. Güncellik/Sıklık/Parasallık (GSP) - Recency/Frequency/Monetary (RFM) Analizi… .. …………………………………………………………………………………………………………….19 2.3. Veri Madenciliği ....................................................................................................... 22 2.4. Kümeleme Analizi ................................................................................................... 27 2.4.1.K-ortalama Kümeleme Analizi .......................................................................... 28 2.4.2.İki Aşamalı Kümeleme Analizi .......................................................................... 29 2.5. Müşteri İlişkileri Yönetimi Sürecinde Kampanya Yönetimi .......................... 30 2.6. Müşteri İlişkileri Yönetiminde Doğru Hedef Kitle Seçiminde GSP Analizi ile İlgili Önceki Çalışmalar .................................................................................. 31 ix BÖLÜM 3: UYGULAMA ............................................................................................. 35 3.1. Çalışmanın Amacı ve Önemi ................................................................................. 35 3.2. Havayolu Sektörü ve Müşteri İlişkileri Yönetimi ............................................. 37 3.3. Yöntem ....................................................................................................................... 40 3.4. Veri ve Veri Kaynakları ........................................................................................... 41 3.5. Verinin Düzenlenmesi ............................................................................................ 42 3.6. Güncellik-Sıklık-Parasallık Analizi ...................................................................... 43 3.6.1.G,S,P Değerlerinin Belirlenmesi ...................................................................... 44 3.7. GSP Skorlarına Göre Kümeleme Analizi ........................................................... 50 3.8. Kümeler Arasında Kampanya Katılım Davranışları Arasındaki Farkın Test Edilmesi ................................................................................................................... 56 4. SONUÇ .......................................................................................................................... 59 5. KAYNAKÇA .................................................................................................................. 62 EK 1. Orijinallik Raporu ................................................................................................... 82 EK 2. Etik Kurul/Komisyon İzni ya da Muafiyet Formu ........................................... 83 Pazarlama dünyası artık ürün odaklı çalışmalardan uzaklaşarak, müşterinin önemini anlamış ve müşteriyi merkeze koyarak çalışmaları bu yöne kaydırmıştır. Günümüzde teknolojik ilerleme ve pazardaki rekabetin artması nedeniyle işletmelerin müşteri ilişkileri yönetimine verdiği önem de artmıştır. Bu doğrultuda, kümeleme analizi sonucunda ortaya çıkan bölümler arasında kampanya katılım davranışları arasında farklılık olup olmadığının test edilmesi amacıyla, ülkemizde faaliyet göstermekte olan bir havayolu işletmesinde müşteri ilişkileri yönetimi kampanyaları kapsamında gerçekleştirilen iki kampanyanın hedef kitlelerine Güncellik/Sıklık/Parasallık (GSP/RFM) analizi uygulanmıştır. Bu analiz SPSS Modeler (17) programı üzerinden gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda, en baştan ön görüldüğü gibi yüksek katılım alan kampanya hedef kitlesinin GSP skorlarının daha yüksek çıktığı gözlemlenmiştir. Sonrasında uygulanan iki aşamalı kümeleme yöntemi ve kikare testi sonucunda ise daha fazla katılım gösteren kampanya altı kümelerinin en yüksek GSP skoruna sahip olmadığı, fakat en az katılım gösteren kampanya alt kümelerinin en düşük GSP skoruna sahip olduğu gözlemlenmiştir. Bu da kolay uygulanabilir, yorumlanabilir, raporlanabilir olan GSP analizinin doğru kitle ile iletişimi gerçekleştirme, buna bağlı olarak kampanya iletişim maliyetlerinin azaltılması ve kampanya etkileşiminin artırılmasına katkıda bulunarak işletmeye gelir sağlayacağını göstermektedir.

Günümüzde bilgi teknolojilerinde yaşanan gelişmeler ve nihayetinde küreselleşme, işletmeleri küresel rekabet ortamında mücadele etmeyi gerekli kılmıştır. Artan rekabet ortamı ise yeni ekonomik düzende temel üretim faktörlerine ek olarak karşımıza entelektüel sermaye kavramını çıkarmıştır. Entelektüelsermaye, zenginlik yaratma adına kullanılan bilgi, enformasyon, entelektüel mülkiyet ve deneyim anlamına gelmektedir. Entelektüel sermaye, doğası gereği farklı sektörlerde farklı bileşenler ve sonuçlar ile karşımıza çıkmaktadır. Bu araştırma, bilginin ve teknolojinin yoğun kullanıldığı aynı zamanda müşteri memnuniyeti odaklı faaliyet gösteren hava yolu işletmelerinin entelektüel sermayesini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Bu amaç çerçevesinde, entelektüel sermaye katma değer katsayısı yöntemi temel alınarak, 23 hava yolu firmasının finansal performans göstergeleri incelenmiştir. Panel veri analizi yöntemi kullanılarak yapılan araştırma neticesinde, işletmelerin finansal performans göstergelerinden olan faaliyet kâr marjı, varlıkların getirisi, özsermaye getirisi ile entelektüel sermaye unsurları arasında istatistiksel olarak anlamlı ve pozitif yönde bir ilişki olduğu bulgulanmıştır., The contemporary developments in information technologies and the globalization have inevitably forced companies to compete on a global scale. The increasingly more competitive business environment has led to the emergence of a new factor of production called intellectual capital. Intellectual capital refers to the use of information, knowledge, intellectual property and experience in order to create wealth. By its very nature, intellectual capital refers to different processes and different outcomes in different sectors. The current study aims to investigate intellectual capital in the specific context of airline companies which are both technologyintensive and customer satisfaction-oriented organizations. In this framework, a set of financial indicators of a selected 23 airline companies are analyzed based on the Value Added Intellectual Capital Coefficient (VAIC) method. Panel data analysis findings reveal that there is a significantly positive correlation between intellectual capital components and operational profit, return-on-assets, and return-on-equity.

Amaç: Denizli ili merkezinde çalışan okul öncesi öğretmenlerinin yabancı cisme bağlı hava yolu tıkanıklığı konusundaki bilgi düzeylerinin ölçülmesi amaçlanmıştır.Gereç ve Yöntem: Çalışmamızın evrenini Denizli il merkezinde çalışan 432 okul öncesi öğretmeni oluşturmuştur. Çalışmamızın örneklemine 27 anaokulu ve ilköğretim okulunda çalışan 221 okul öncesi öğretmeni dahil edilmiştir. Örneklem grubuna, birinci kısımda kişisel bilgiler ve geçmiş deneyimler, ikinci kısımda yabancı cisme bağlı hava yolu tıkanıklığında yapılacak uygulamalara yönelik 28 soru bulunan bir anket uygulanmıştır. Anketler 22.10.2012–22.02.2013 tarihleri arasında 27 okulun her birine en az iki ziyaret yapılarak tamamlanmıştır. Sorulara verilen her doğru cevap bir puan olarak değerlendirilerek her anketin bilgi puanı değeri hesaplanmıştır. Sonuçlar SPSS istatistik programı kullanılarak analiz edilmiştir. Analizde Mann-Whitney-U, Kruskal Wallis ve Lineer Regresyon testleri kullanılmıştır. Bulgular: Çalışmada 189 öğretmene ulaşılmıştır. Katılımcıların yaş ortalaması 33,5±5,3'dür. Meslekteki çalışma yılı ortalaması 10,7±5,4'dür. Örneklem grubunun %86,6'sı evli, %77,7'si çocuk sahibidir. Anketlerden elde edilen bilgi puanı ortalaması 11,6±5,5'dir. Kişilerin %76,3'ü konu hakkında bilgi düzeyini yetersiz olarak değerlendirmiş ve %80,7'si konu hakkında eğitim almayı istediklerini belirtmiştir. Çalışmamız sonucunda kişinin yaşı, medeni durumu, meslek yılı, çocuk sahibi olup olmama durumu parametreleri ile bilgi puanları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunmamıştır (p>0,05). Konu ile ilgili eğitim almış olanların almamış olanlara göre (p

Bölgesel hava yolu taşımacılığı dünyada çok önemli bir role sahip olan hava yolu taşımacılığının en hızlı büyüyen bölümlerinden birisidir. Nispeten küçük kapasiteli uçaklarla genellikle büyük ve küçük yerleşim yerleri arasında, kısa ve orta mesafeli hatlarda hizmet veren bölgesel hava yolu işletmeleri, hizmet verdikleri bölgelerin ekonomik ve sosyal hayatına büyük katkılar sağlamakta, bu bölgelere kolay ulaşma olanağı sunmaktadırlar. Büyük bir coğrafyada yer alan Türkiye’de yolcu taşımacılığında hava yolu taşımacılığının payı çok azdır, yolcu taşımacılığının çok büyük bir oranı kara yolu taşımacılığıyla yapılmaktadır. Yolcu taşımacılığındaki bu oran çeşitli sorunları beraberinde getirmektedir. Türkiye’de bölgesel hava yolu taşımacılığı ile ilgili gerekli yasal düzenlemeler ve çalışmalar yetersizdir. Bölgesel hava yolu taşımacılığı kavramı da farklı şekillerde ele alınmaktadır. Bu çalışmada sektör yöneticileri ile yarı yapılandırılmış görüşme tekniği kullanılarak Türkiye’de bölgesel hava yolu taşımacılığının geliştirilmesi için neler yapılması gerektiği ortaya konulmuştur., Regional airline transportation is the one of the fastest growing part of the air transportation system. The regional airlines which give the service with small size capacity and generally between large and the small cities, on short and medium range routes make a contribution to social and economic life of the regions they serve. Regional airlines also provide easily access to that regions. In Turkey, which has been in a large geography, mostly the passenger transportation is providing through the highways, the percentage of air transportation relatively little. This small proportion of air transportation causes some problems. Legal procedures and regulations are usually not enough about the regional air transportation in Turkey. In addition the concept of regional air transportation usually deals with in different ways. In this study through the semi-structured interviews, industry managers are interviewed on what can be done on the issue of developing the regional airline transportation in Turkey.