Türk havayolu işletmelerinin yolcu taşıma hizmetlerine yönelik algı haritalarının konumlandırma konsepti ile ilişkisinin Twitter üzerinden analizi
Analysis of perceptual maps of airline passenger transportation services in Turkey on Twitter in relationship with positioning concept
Yazar: BAHRİ BARAN KOÇAK
Danışman: DOÇ. DR. ÖZLEM ATALIK
Anadolu Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Sivil Havacılık Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Sivil Havacılık = Civil Aviation ; İşletme = Business Administration
Dizin: Algılama haritaları = Positioning maps ; Hava yolu işletmeleri = Airline companies ; Hava yolu taşımacılığı = Airline transport ; Konumlandırma = Positioning ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Twitter = Twitter ; Twitter = Twitter ; Yolcu taşımacılığı = Passenger transportation

Özet:
Rekabetin hiç olmadığı kadar önemli olduğu günümüzde işletmeler, değer yaratarak gerek marka gerekse ürün ya da hizmet boyutunda müşterilerin zihninde önemli bir konuma sahip olmaya çalışmaktadırlar. Pazarlama çabalarından biri olan konumlandırma, tüketicilerin algılarıyla ilgili olmakla birlikte rekabetçi pazarlarda marka, ürün ve hizmetin rakiplere nazaran nasıl bir yerde olduğunu ortaya çıkarmak amacıyla yapılmaktadır. Konumlandırma çalışmalarında müşterilerden elde edilecek her türlü bilgi, markanın tüketici zihnindeki algısını ifade eden algı haritalarının oluşturulmasında büyük önem taşımaktadır. Buna karşılık teknolojinin gelişmesiyle birlikte ortaya çıkan internet ve sosyal medya da günümüzde işletmelerin müşterilerden bilgi elde etmek amacıyla sıklıkla kullandıkları önemli platformlar haline gelmiştir. Özellikle konumlandırma çalışmalarında sosyal medyadan elde edilen bilgilerin değerlendirilmesi, zaman ve maliyet hususlarında işletmelere büyük fayda sağlamaktadır. Bu çalışmada, sosyal medya platformlarından biri olan Twitter'dan 1 Haziran-1 Eylül 2017 tarihleri arasında Türkiye havayolu pazarında faaliyet gösteren işletmelere atılan mesajlar kullanılmıştır. Bu mesajlara bağlı olarak marka ve hizmet boyutları kapsamında algı haritaları oluşturulmuştur. Araştırmanın ilk aşamasında; sentiment analizi ve hizmet boyutları için otomatik metin sınıflandırma teknikleri uygulanmış ve çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak havayolu işletmelerine atılan mesajlar otomatik olarak sınıflandırılmıştır. Araştırmanın ikinci aşamasında ise; her bir marka ve hizmet boyutuna yönelik sentiment skorları ortaya çıkarılarak bu boyutlar, SPSS programında Çok Boyutlu Ölçekleme (ÇBÖ) Analizi ile analiz edilmiş ve çeşitli dönemlere ait algı haritaları elde edilmiştir.

Abstract:
Nowadays, competition is so important that businesses are trying to have an important position in the minds of customers in terms of brand or product or service by creating value. Positioning, one of the marketing applications, is aimed at determining how brands, products and services are positioned in competition with competitors, as well as consumers' perceptions. Therefore, any information that can be obtained from customers for product or brand positioning studies has great importance to create perception maps that express the brand's perception in the consumer's mind. On the other hand, internet and social media, which emerged with the development of technology, have become important platforms that businesses use frequently to obtain information from customers. The evaluation of information obtained from social media, especially in positioning studies, provides great benefit to businesses on time and cost. In this study, messages that are sent on Twitter which is one of the social media platform between June 1 to September 1, 2017 for airlines operating in airline market of Turkey, are used. Based on these messages, perception maps were created within the scope of brand and service dimensions. In the first step of the research; automated text classification techniques for sentiment analysis and service dimensions implemented and messages tagged to airline companies have been automatically classified using various machine learning algorithms. In the second stage of the study; perceptions for each brand and service dimension were uncovered and analyzed by Multidimensional Scaling (MDS) Analysis in SPSS program and perceptual maps of various periods were obtained.