Ekonomideki hizmet ağırlıklı dönüşüm ve bu dönüşümü hızlandıran nedenlerin başında gelen müşteri faktörünü dikkate alarak çok daha yenilikçi ve yaratıcı davranışlar ortaya koymak işletmelerin sürdürülebilir rekabet avantajı yaratmasında kilit bir rol üstlenmektedir. Bilgi teknolojisindeki gelişmeler firmaların müşterilere farklılaştırılmış hizmet sunumları ile fayda yarattığı devrim niteliğinde değişiklikler ortaya çıkarmaktadır. Bu çalışmanın amacı, havayolu işletmesinin sunduğu elektronik müşteri hizmetlerinin müşteriler tarafından değerlendirilmesi ve bu e-CRM kalitesinin, e-sadakat üzerine etkisinin sayısal bir ölçümü sağlamak üzere tasarlanmıştır. Araştırma bir anket tasarımı içermekte ve satın alma öncesi e-crm, satın alma sırasında e-crm ve satın alma sonrası e-crm ölçeklerinden oluşmaktadır. Araştırmadaki veriler Türkiye’de 360 örnekten online anket soru formu aracılığıyla toplanmıştır. LISREL programı, veri analizi için kullanılmıştır, çünkü önerilen model, latent yapılar ve çoklu göstergelere sahip eşanlı bir denklem sistemidir. Kantitatif veriler istatistiksel teknikler ve yapısal eşitlik modellemesi ile analiz edilmiştir.

Though considering the service-weighted transformation in economy, and the customer factor, which is the leading reason speeding up this transformation; displaying more innovative and creative conducts, plays a key role in creating sustainable competitive advantage for companies. Developments in information technology have revealed revolutionary changes in which companies create benefits to customers by differentiated service delivery. The aim of this study is designed on customers’ evaluation of electronic customer services provided by Airline Company and to provide a quantitative measurement of the effect of this e-crm quality on e-loyalty. The research includes a questionnaire design and consists of pre-purchase, during-purchase and post-purchase e-crm scales. The data in the research was collected through online survey questionnaire form, from 360 samples in Turkey. LISREL program is used for data analysis because the recommended model is a simultaneous equation system that has latent structures and multiple indicators. Quantitative data was analysed by statistical techniques and structural equation modelling.