Yapay zeka teknikleri ile müşteri şikayetlerinin otomatik kategorilere ayrılması
Automatic categorization of customer complaint with artificial intelligence techniques
Yazar: AHSEN EKERYILMAZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ KUTAN KORUYAN
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
Çalışmada, Türkiye'nin üç büyük teknoloji firmasına ait olan şikayetler, çevrimiçi şikâyet platformlarından bir tanesi olan şikayetvar.com sitesinden alınmış, şikayetlerin otomatik kategorilere ayrılması ve analizi yapılmıştır. Çalışmanın uygulama bölümünde yöntem olarak, makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarından olan Lojistik Regresyon, Doğrusal Destek Vektör Makineleri ve Olasılıksal Dereceli Azalma sınıflandırma algoritmaları kullanılarak, eğitim ve test süreci gerçekleştirildikten sonra tahminlemeler yapılmıştır. Çalışma kapsamında kullanılan üç farklı makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarının sonuçları, doğruluk değerleri temel alınarak karşılaştırıldıktan sonra en iyi sonucu veren algoritma %80'lik bir başarı oranı ile Lojistik Regresyon algoritması olduğu ortaya konulmuştur. Çalışmanın amacı, üç büyük teknoloji firmasına ait şikâyet verileri elde edildikten sonra kullanılan sınıflandırma algoritmalarından en yüksek tahminleme başarısını elde eden algoritma olan Lojistik Regresyon sınıflandırma algoritması ile hangi firmanın en çok hangi kategoride şikâyet aldığını belirlenmesidir.
Uygulama çalışması Python programlama dili kullanılarak yapılmıştır. Çalışma kapsamında elde edilen şikayetlerin dört farklı kategori olan İade/Değişim ve Geri Ödeme, Teslimat/Kargo, Müşteri İlişkileri ve Hizmetleri ve Garanti ve Servis sınıflarından hangisine ait olduğu tahminlenmiştir. Elde edilen bulgular analiz edilerek grafikleri ile birlikte paylaşılmıştır.

Abstract:
The study collected customer complaints directed against Turkey's three big technology companies from an online complaint platform, sikayetvar.com, automatically categorized and analysed. In the application part of the study, estimations were carried out after the training and testing process by using Logistic Regression, Linear Support Vector Machines, and Stochastic Gradient Descent classification algorithms, which are machine learning classification algorithms. The accuracy values comparison of three different machine learning classification algorithms in the study revealed that the most effective algorithm was the Logistic Regression algorithm, with a success rate of 80%. The study aimed to determine the most complained companies and their most complained categories using the Logistic Regression classification algorithm, which achieved the highest estimation success among the classification algorithms utilized in processing the complaint data of the three big technology companies. 
The application work was conducted using the Python programming language. The estimations were made on the four different categories that customer complaints were directed to: Return/Exchange and Refund, Delivery/Cargo, Customer Relations and Services, and Warranty and Service. The findings were analysed and shared with their graphics.