Veri madenciliği yöntemleri ile müşteri memnuniyetinin değerlendirilmesi
Evaluating of customer satisfaction with data mining methods
Yazar: BÜŞRA POLAT
Danışman: DOÇ. DR. MİHRİMAH ÖZMEN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Günümüzde işletmeler, müşteri memnuniyetini artırmak ve müşteri beklentilerini karşılamak için çeşitli stratejiler geliştirmektedirler. Müşteri memnuniyeti, işletmelerin rekabet avantajı sağlaması ve müşteri sadakatini artırması açısından büyük önem taşımaktadır. Bu nedenle, işletmeler müşteri memnuniyetini değerlendirmek ve iyileştirmek için çeşitli yöntemler araştırmaktadır. Veri madenciliği, büyük veri kümelerindeki desenleri, ilişkileri ve bilgileri keşfetmek için kullanılan güçlü bir analiz aracıdır. Veri madenciliği yöntemleri, işletmelerin müşteri memnuniyetini değerlendirmek için kullanabilecekleri etkili araçlar sunmaktadır. Bu yöntemler, müşteri geri bildirimlerini analiz etmek, müşteri memnuniyetini etkileyen faktörleri belirlemek ve işletmelere müşteri hizmetleri stratejilerini geliştirmek için faydalı bilgiler sağlamaktadır. Bu çalışmada, online platform üzerinde yayınlanmış olan müşterilere ait şikayetlerin birden fazla veri madenciliği yöntemleri ile analizinin yapılarak, ileride gelebilecek şikayetlerin sınıfını tahmin edebilecek en iyi sınıflandırma yöntemi seçilmek istenmiştir. Bunun için müşteri şikayetlerinin en fazla odaklandığı temaların tespiti için latent dirichlet allocation(LDA), duygu değerlerinin belirlenmesi için duygu analizi yöntemleri uygulanmıştır. Ayrıca, şirketin bayi hata bildirimlerinden elde edilen hata kaynakları verileri de analizi yapılan LDA ve duygu analizi verileri ile veri birleştirme işlemlerine tabi tutulmuştur. Bunun sonucunda elde edilen kapsamlı veri kümesinden elden edilen nitelikler sınıflandırma algoritmaları  için kullanılmıştır ve oluşturulan modellerin doğruluk ve hata oranları belirlenmiş ve en iyi sınıflandırma yöntemi tespit edilmeye çalışılmıştır. Bu model ile ileride gelebilecek müşteri şikayetlerinin durumunun tahmin edilmesi amaçlanmıştır.

Abstract:
Today, businesses are developing various strategies to increase customer satisfaction and meet customer expectations. Customer satisfaction is of great importance for businesses to gain competitive advantage and increase customer loyalty. Therefore, businesses are exploring various methods to evaluate and improve customer satisfaction. Data mining is a powerful analysis tool used to discover patterns, relationships and information in large data sets. Data mining methods offer effective tools that businesses can use to evaluate customer satisfaction. These methods provide useful information for analyzing customer feedback, identifying factors affecting customer satisfaction, and developing customer service strategies for businesses. In this study, we analyzed customer complaints published on an online platform using multiple data mining methods to select the best classification method that can predict the class of future complaints. For this purpose, latent dirichlet allocation (LDA) was applied to identify the most focused themes of customer complaints, and sentiment analysis methods were applied to determine sentiment values. In addition, the error sources data obtained from the company's dealer error notifications were also subjected to data merging processes with the analyzed LDA and sentiment analysis data. As a result, the attributes obtained from the comprehensive dataset were used for classification algorithms and the accuracy and error rates of the models created were determined and the best classification method was determined. With this model, it is aimed to predict the situation of future customer complaints.