Müşteri şikayetlerinin sınıflandırılması için derin öğrenme ve makine öğrenmesi uygulamaları
Deep learning and machine learning applications for classification of customer complaints
Yazar: ZELİHA MAHMAT
Danışman: DOÇ. DR. BURAK ERKAYMAN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA AYDIN
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Müşteri şikayetleri = Customer complaints ; Sınıflandırma = Classification

Özet:
Amaç: Bu çalışmada online bir müşteri şikayet çözüm sitesine gelen müşteri şikayetlerinden ve müşteri şikayet çözümlerinden kaynaklanan marka/işletme değişimi üzerine durulmuştur. Müşteri şikayetleri baz alınarak 16 farklı markaya ait marka değişimlerinin sınıflandırması yapılmıştır. 
Yöntem: Bu çalışma kapsamında yapay zekanın alt dalları olan makine öğrenme, derin öğrenme sınıflandırma modelleri kullanılmış ve geliştirilmiştir. Derin öğrenme alanında yeni ResNET algoritması geliştirilerek klasik makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları ile karşılaştırılması yapılmıştır. Aynı zamanda hem geliştirilen ResNET modeli hem de klasik makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları veri artırmadan önce ve sonra çıkan sonuçlar bakımından karşılaştırılmıştır.
Bulgular: Uygulama yapılırken bir şikayette bulunan müşterinin şikayetin çözüm aşamasında memnuniyet ve memnuniyetsizliklerini belirleyen çok sayıda etkenin olduğu ortaya çıkmıştır. Müşterilerin, şikayetlerin çözüm aşamasındaki memnuniyet derecelerinin marka/işletme değişimleri açısından oldukça etkili olduğu gözlemlenmiştir.
Sonuç: Uygulama sonucunda elde edilen verilere göre veri artırmadan önce ve sonra geliştirilen yeni ResNET modeli klasik makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarına benzer veya daha yüksek sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler: Müşteri Şikayetleri, Marka Değişimi, Yeni ResNET Modeli, Makine Öğrenmesi Sınıflandırma Algoritmaları

Abstract:
Purpose: In this study, the focus is on the brand/business change resulting from customer complaints coming to an online customer complaint resolution site and customer complaint resolution. Based on customer complaints, brand changes belonging to 16 different brands were classified.
Method: Within the scope of this study, machine learning and deep learning classification models, which are sub-branches of artificial intelligence, were used and developed. In the field of deep learning, a new ResNET algorithm has been developed and compared with classical machine learning classification algorithms. At the same time, both the developed ResNET model and classical machine learning classification algorithms were compared in terms of results before and after data augmentation.
Findings: It has been revealed that there are many factors that determine the satisfaction and dissatisfaction of the customer who made a complaint during the application process. It has been observed that the satisfaction levels of the customers in the resolution phase of the complaints are quite effective in terms of brand/business changes.
Results: According to the data obtained as a result of the application, it has been observed that the new ResNET model developed before and after the data augmentation gives similar or higher results than the classical machine learning classification algorithms.

Keywords: Customer Complaints, Brand/Business Change, New ResNET Model, Machine Learning Classification Algorithms