Çevrim içi kullanıcı yorumlarına dayalı deneyim segmentasyonu
Experience segmentation based on online user reviews
Yazar: AYÇA ZELİHA AYGÜN
Danışman: DOÇ. DR. MİNE YENİÇERİ ALEMDAR
Ege Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Halkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı / İletişim Araştırmaları Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: İletişim Bilimleri = Communication Sciences
Dizin: Bölütleme = Segmentation ; Kullanıcı deneyimi = User experience ; Kümeleme = Clustering ; Metin inceleme = Text examination ; Müşteri bölütleme = Customer segmentation ; Tripadvisor = Tripadvisor ; Çevrimiçi tüketici yorumları = Online consumer reviews

Özet:
Bu tez çalışmasında, çevrim içi kullanıcı yorumlarının kullanıcı deneyimini yansıttığı ön kabulü ile deneyim segmentasyonu yapılması amaçlanmıştır. Belek beldesindeki 24 Aralık 2019'da müsaitliği bulunan tüm beş yıldızlı oteller için, Tripadvisor platformunda, 19 Ağustos, 2004'ten 24 Aralık, 2019 tarihine kadar, İngilizce yazılmış, 46,806 çevrim içi kullanıcı yorumu, metin içinde geçen sıfatlar kullanılarak hiyerarşik segmentasyon yöntemi (bagged clustering) ile R Studio'da analiz edilmiştir. 
Çalışamanın kavramsal art alanında, bilimsel paradigma değişiminin bir sonucu olan postmodern pazarlama bağlamında deneyim pazarlaması anlatılmıştır. Deneyimin ekonomideki ve pazarlamadaki yeri irdelenmiş; deneyimin boyutlarını konu alan makalelere yer verilmiştir. Kullanıcı deneyimlerinin stratejik öneminin yanı sıra çevrim içi ortamda, yapısal olmayan, kullanıcı niyeti ve dili ile yazılmış kullanıcı yorumlarına yansıdığı vurgulanmış; çevrim içi kullanıcı yorumlarının gerçeküstü dönemdeki rolü üzerinde durulmuştur. 
Çalışmada, kullanıcı deneyimlerinin nasıl çalışılması gerektiği masaya yatırılmış, çevrim içi metin analiz yöntemleri, segmentasyon vurgulanarak anlatılmıştır. Alanyazın taraması sonucu, edinilen öğrenimler ışığında, Tripadvisor'daki kullanıcı yorumlarının hiyerarşik, mesafeye dayalı segmentasyon yöntemi (bagged clustering) ile analizi uygun bulunmuştur. 
Bu tezde, ulaşılabilir evren ile çalışılmıştır. Araştırma sektörü olarak turizm ve veri platformu olarak Tripadvisor seçimlerinin nedenleri irdelenmiştir. Nitel verinin nicel yöntemlerle analiz edilebilmesi ve 'çok boyutluluğun laneti'ne (curse of multi-dimesionality) uğramamak için süreç içinde başta yapılan plan evrilmiştir. Örneğin, başta Türkçe yorumların çalışılması planlanmıştır. Fakat, Türkçe kök-ayırıcı programların henüz olgunlaşmamış olması nedeniyle, İngilizce yorumların kullanılması söz konusu olmuştur. Benzer bir şekilde, başta analiz birimi olarak tüm metin parçaları düşünülmüş, sonrasında isimlerin sıklıkla tekrarlanıp, içgörüye katkı sağlamadığı görülmüş, duygu analizinden alınan ilhamla, sadece sıfatların kullanılmasına karar verilmiştir. Sonraki aşamada frekans ve anlama bakılarak hangi sıfatların segmentasyona temel oluşturacağına karar verilmiştir. 
Araştırma sonucunda, Tripadvisor'daki kullanıcı yorumları sıfatlara dayalı olarak beş segmente ayrılmıştır. Bu segmentler üzerindeki dağılıma bakarak otellerin hangi segmente ait olduğu ve o bölüm içinde hangi rakiplerle beraber olduğu ortaya çıkmıştır. Markaların hangi segmentte, hangi nedenle, hangi oyuncularla beraber olduğunu bilmenin, işletmelerin konumlanma ve farklılaşma stratejilerinde yön gösterici olması beklenmektedir. 
Anahtar Kelimeler: Kullanıcı deneyimi, deneyim segmentasyonu, çevrim içi kullanıcı yorumları, torbalanmış kümeleme, metin analizi, metin segmentasyonu, sıfat temelli segmentasyon, turizm, Tripadvisor.

Abstract:
In this thesis, the goal was to do an experience segmentation based on online consumer reviews where consumer reviews were assumed to reflect the consumer experience.
46,806 consumer reviews of available 5 star luxury hotels in Belek, Antalya on 24th of December, 2019 were used for the analysis. These consumer reviews which were shared via Tripadvisor in English language, covered the time frame from 15th August, 2004 till 24th December, 2019. The analysis was done using a hierarchical clustering technique in RStudio,  bagged clustering algorithm where the adjectives of the reviews were inputs of the model.
In literature review, experience marketing within the context of postmodern marketing was explained as a result of the scientific paradigm shift. The role of experience in economy and marketing was emphasized along with the dimensions of the experience. The strategic importance of user experience as well as the role of the user reviews in the post- truth era were discussed. Moreover, how consumer experience were reflected to the unstructured, consumer initiated, consumer articulated, online consumer reviews were stated. 
Given the consumer reviews reflected the consumer experience, the analysis methods of consumer reviews, especially text analysis and segmentation were explained.  Based on literature review learnings, hierarchical, distance based segmentation method (bagged clustering) was chosen for the analysis of Tripadvisor consumer reviews.  
Accessible universe was used as the data source. The reasons for choosing tourism as the industry and Tripadvisor as the data platform were provided. Doing quantitative analysis of the qualitative data  and avoiding curse of multi-dimensionality required change of plans. For example, at first, Turkish consumer reviews were planned to be analyzed. However, the Turkish stemmer capabilities were limited. Therefore it was decided to go with English consumer reviews. Similarly, in the beginning, all the pieces of the reviews were planned to be analyzed. After manually analyzing the reviews, it was observed that the nouns were repeated and didn't contribute proportionally to the insights. Eventually, inspired by the sentimental analysis, it was decided to analyze only adjectives of the reviews. In the next step, selected adjectives based on frequency and the meaning were determined to be the input for segmentation. 
	Tripadvisor consumer reviews were segmented into 5 groups using the adjectives. Based on the distribution of the hotels across segments, the segment the hotel belongs, the competitive framework within that segment were identified. Knowledge about the brand's share within the segment, the reasons to be in that segment and the competitors in that segment  were expected to provide guidence for positioning and differentiation strategies. 
Keywords: User experience, experience segmentation, online user reviews, bagged clustering, text analysis, text clustering, adjective based segmentation, tourism, Tripadvisor