Müşteri memnuniyetinin kalite boyutları bakımından metin madenciliği ile keşfi
Discovery of customer satisfaction through text mining in terms of quality dimensions
Yazar: METİN ERGÖKTAŞ
Danışman: PROF. DR. MEHMET SITKI İLKAY
Erciyes Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Üretim Yönetimi ve Pazarlama Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Metin madenciliği = Text mining ; Müşteri tatmini = Customer satisfaction ; Veri madenciliği = Data mining ; Ürün kalitesi = Product quality

Özet:
Bu çalışmanın amacı satın alınan ürünle ilgili müşteri yorumlarının, ürün kalitesinin sekiz ürün kalite boyutu dikkate alınarak metin madenciliği ve duygu analizi teknikleri ile analiz edilmesidir. Çalışmada veri odaklı bir model kullanılmıştır. Bu çalışma üretici firmalara ürünleriyle ilgili iyileştirmeye açık yanları iyileştirmek için önemli bir bilgi sağlarken, müşteriler açısından da satın alma kararına konu olan ürünün katlanılan maliyete değip değmeyeceğini her bir kalite boyutu bakımından ortaya koyacaktır. 
Çalışmada internet üzerindeki müşteri ürün yorumları metin madenciliği teknikleri kullanılarak, kalite boyutları bağlamında analiz edilmiş ve tüketicilerin ürünle ilgili algılamalarının duygusal analiz sonuçları ortaya konmuştur. 
Ürün yorumlarının hangi kalite boyutu kapsamında değerlendirilmesi gerektiğini tahminleyen bir sınıflandırma modeli dört farklı sınıflandırma algoritması ile tasarlanmış ve model başarımları ölçümlenmiştir. Yorum verilerinin kalite boyutlarına atanmasından sonra, her bir kalite boyutu özelinde ilgili yorumların içerdiği duygusal kutbun pozitif veya negatif olarak iki kutuplu bir ölçekle tespit edilmesi amacıyla duygu analizi sınıflandırma modeli oluşturulmuştur. İki farklı sınıflandırma yöntemini kullanan bu model içinde her bir teknik için başarım ölçütleri ortaya konmuştur. 
Son olarak tahminlenen duygusal kutupsallık verilerinden yola çıkarak kalite boyutlarının pozitif ve negatif yorum sayıları ortaya çıkarılmış ve genel müşteri algısıyla ilgili bir perspektif sunulmuştur.

Abstract:
The purpose of this study is to analyze customer reviews about the purchased product by using text mining and sentiment analysis techniques by considering eight product quality dimensions of product quality. A data-driven model was used in the study. This study will provide manufacturers with important information to improve the aspects of their products that are open to improvement, while for customers, it will reveal whether the product subject to the purchase decision is worth the cost in terms of each quality dimension.
In this study, customer product reviews on the internet were analyzed in the context of quality dimensions using text mining techniques and the results of sentiment analysis of consumers' perceptions about the product were revealed.
A classification model that predicts the quality dimension under which product reviews should be evaluated is designed with four different classification algorithms and model performance is measured. After assigning the review data to the quality dimensions, an sentiment analysis classification model was created to determine the emotional polarity of the related reviews in each quality dimension with a bipolar scale as positive or negative. Within this model, which utilizes two different classification methods, success criteria for each technique are established.
Finally, based on the estimated sentiment polarity data, the number of positive and negative comments of the quality dimensions is revealed and a perspective on the overall customer perception is presented.