Sosyal medyada online tüketici yorumlarının performansını öngörme
Predicting the performance of online consumer reviews in social media
Yazar: ESRA DEMİROĞLU
Danışman: PROF. DR. HÜSEYİN İNCE
Gebze Teknik Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Strateji Bilimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; İşletme = Business Administration
Dizin: Elektronik ticaret = Electronic commerce ; Performans ölçümleri = Performance measurements ; Satınalma kararı = Purchasing decision ; Sosyal medya = Social media ; Tüketiciler = Consumers ; Çevrimiçi tüketici yorumları = Online consumer reviews

Özet:
Online tüketici yorumları (OCR'ler) tüketicilerin farklı ürünlerin güçlü ve zayıf
yanlarını bilmelerine ve ihtiyaçlarına en uygun olanları bulmasına yardımcı olmasına
rağmen, hacimleri, çeşitlilikleri ve hızları nedeniyle işletmelerin bunları analiz
etmeleri büyük zorluk oluşturmaktadır. Online müşteri yorumlarının büyük ölçüde
artması, müşteriler için ürünle ilgili bol miktarda bilgi sağlarken, daha sonrasında aşırı
bilgi yüklemesi sorunları karşımıza çıkmaktadır. Ürünler ile ilgili çok sayıda yapılan
ürün yorumları, müşterilerin ihtiyaç duydukları bilgileri bulmalarını engelledi ve bu
da tüketici satın alma kararlarıyla ilgili riski ve belirsizliği büyük ölçüde artırdı.
Belirsizliği ortadan kaldırmak ve karar verme riskini azaltmak için, müşteri satın alma
kararlarında faydalı müşteri yorumlarının olması son derece önemli ve gereklidir.
Bu araştırmada, büyük veri analitiği teknikleri kullanarak online tüketici
yorumlarının (OCR) faydalı oy alma ihtimali ile aldığı faydalı oy sayısı üzerinde etkili
olan parametreler incelenmiş, tüketici yorumlarının okunabilirliği ve faydalı
bulunmasında etkili olan değişkenler üzerinde istatiksel sonuçlar elde edilmiştir.
Çalışmada, e-ticaret sitesinden alınan 8 farklı kategoride, en fazla yorum yapılan 87
ürüne ait 59252 adet online tüketici yorumları kullanılmıştır. Yorumların başlık ve
içeriğinin duygusu, yorumun uzunluğu, yorumun internet sitesinde kaldığısüre, yorum
yapan kişinin yaş ve lokasyon bilgileri ve bu yoruma ilişkin yapılan tüketici oyları
kullanılarak kurulan hipotezler çeşitli veri istatistiği, duygu analizi ve derin öğrenme
teknikleri kullanarak sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmada kullanılan yaklaşım hem
satıcılara hem de tüketicilere fayda sağlayarak büyük OCR verilerinin sınıflandırılması
için ölçeklenebilir otomatik sistemler geliştirilmesine katkı sağlayabilmektedir.
Araştırma sonucunda, yorum içerik uzunluğu, yorumun başlık duygusu, yorum
ömrü, yorum içerik karmaşıklığı okur sayısı ve fayda üzerinde anlamlı ve olumlu etki
gösterdiği, yorum başlık uzunluğu, yorum başlık karmaşıklığı online yorum faydalı
bulunması üzerinde anlamlı ve olumsuz etkisi olduğu saptanmıştır. Yorumcunun
lokasyon ve yaş grubu verisiyle fayda ve okur sayısı arasında anlamlı ilişki olduğu
saptanmıştır.
Anahtar Kelimeler: Online Yorum, Tüketici, Performans

Abstract:
Although online consumer reviews (OCRs) help consumers know the strengths
and weaknesses of different products and find the ones that best suit their needs, their
volume, variety, and speed pose a major challenge for businesses to analyze them.
While the massive increase of OCRs provides abundant product information for
customers, then information overload problems arise. Multiple product reviews about
products prevented customers from finding the information they needed, greatly
increasing the risk and uncertainty associated with consumer purchasing decisions. In
order to eliminate uncertainty and reduce the risk of decision making, it is extremely
important and necessary to have useful customer comments in customer purchasing
decisions.
In this study, using big data analytics techniques, the parameters that affect the
probability of benefiting from online consumer comments and the number of
beneficial votes were examined, and statistical results were obtained on the variables
that affect the readability and usefulness of consumer comments. In the study, 59252
online consumer reviews belonging to 87 products with the most comments in 8
different categories taken from the e-commerce site were used. Hypotheses based on
the emotion of the title and content of the comments, the length of the comment, the
duration of the comment, the age and location of the commenter, and the consumer
votes regarding this comment, results were obtained using various data statistics,
sentiment analysis and deep learning techniques. The approach used in this study can
contribute to the development ofscalable automated systems for classifying large OCR
data by benefiting both vendors and consumers.
As a result of the research, it was determined that length of comment content,
title sense of comment, comment lifetime, comment content complexity had a
significant and positive effect on the number of readers and benefit, comment heading
length, comment heading complexity had a significant and negative effect on finding
useful online comments. It has been determined that there is a significant relationship
between the location and age group data of the commentator, benefit and number of
readers.
Key Words: Online reviews, Customer, Performance