Sosyal medya analizine dayalı rekabetçi zekâ modelönerisi: Antalya bölgesi otel işletmeleri analizi
The proposal of competitive intelligence model based on socialmedia analysis: Antalya region hotel business analysis
- Tez No: 672681
- Danışmanlar: PROF. DR. ALPTEKİN SÖKMEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 143
Özet
İşletmeler, etkin stratejik kararlar alabilmeleri ve başarıya ulaşabilmeleri için müşteri görüşlerini, deneyimlerini, beklentilerini ve isteklerini zamanında ve doğru bir şekilde öğrenmelilerdir. Bu öğrenme için müşterilerin kendi arzularıyla paylaştıkları sosyal medya yorumları günümüzde en önemli veri kaynaklarındandır. Çok büyük miktarda olan bu metinsel verilerin toplanması ve analiz edilebilmesi için güncel metin madenciliği yöntemlerine ihtiyaç vardır. Bu düşüncelerle gerçekleştirilen çalışmanın temel amacı, küreselleşmenin getirmiş olduğu yoğun rekabet ortamında işletmelerin sosyal medya yorumlarından ilgili araçlar ve yöntemleri kullanarak rekabetçi zekâ elde edebilmelerine yol göstermektir. Uygulama alanı olarak Türkiye ekonomisi için vazgeçilmez öneme sahip olan turizm sektörü seçilmiştir. Türkiye'nin turizm başkenti Antalya'da faaliyet gösteren ve Tripadvisor platformunda işletme kaydı olan tüm konaklama tesislerine ait sosyal medya yorumları, geliştirilen crawler ile otomatik olarak toplanmış ve metin madenciliği ve makine öğrenmesi yöntemleri ile duygu analizi ve konu modelleme analizi gerçekleştirilmiştir. Duygu analizi ile yorumların %81'inin olumlu, %19'unun olumsuz olduğu bulunmuştur. Yorumlarda en çok Değer-Eğlence ve Deneyim konularının konuşulduğu gözlenmiştir. Diğer taraftan Şikâyet konusu da yorumların yaklaşık %20'sinde baskın konudur. Yapılan bu çalışma ile sosyal medya yorumlarının uygun yöntemlerle analizinin, stratejik önemde kararlar alınırken hem politika yapıcılar hem de işletmeler açısından makro ve mikro düzeyde eşsiz bir değere sahip olduğu düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Businesses should learn customer opinions, experiences, expectations, and demands in a timely and correct manner to make effective strategic decisions and achieve success. for this learning, the social media comments that customers share with their desires are now the most important data sources. Current text mining methods are needed to collect and analyze these vast amounts of textual data. With these thoughts, the main purpose of the study is to guide businesses to gain competitive intelligence from social media comments by using relevant tools and methods in an intensely competitive environment brought by globalization. The tourism sector, which has indispensable importance for Turkey's economy has been selected as the application area. Social media reviews belong to all accommodation facilities with business registration on the Tripadvisor platform and operating in Antalya, which is considered Turkey's tourism capital city, was automatically collected with crawler developed. Then, sentiment analysis and topic modeling analysis were carried out with text mining and machine learning methods. It was found that 81% of the comments were positive and 19% were negative with sentiment analysis. It was observed in the reviews that the topics of Value-Entertainment and Experience were mostly talked about. However, the subject of the Complaint is also the dominant topic in about 20% of the reviews. With this study, it is thought that the analysis of social media reviews in appropriate ways has a unique value at the macro and micro level for both policymakers and businesses while making decisions of strategic importance.
Benzer Tezler
- A new approach to corporate social responsibility: Corporate digital responsibility, analysis of Turkish banking and e-commerce sectors
Kurumsal sosyal sorumluluğa yeni bir yaklaşım: Kurumsal dijital sorumluluk, Türk bankacılık ve e-ticaret sektörlerinin analizi
CEYDA CİHAN AYDOĞDU
Doktora
İngilizce
2024
BankacılıkGalatasaray ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU MÜJDE BASKAN KARSAK
- A support decision system for predicting rating values of preproduction TV content: An explainable machine learning approach
Yayınlanmamış TV içeriğinin reyting değerinin tahmin edilebilmesi için karar destek sistemi: Bir açıklanabilir makine öğrenimi yaklaşımı
BURAK BATIBAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATABEY KAYGUN
- Pazarlama stratejileri açısından Omnichannel'in önemi ve bir araştırma
The importance of Omnichannel in terms of marketing strategies and a research
FURKAN ERSOY
- Analysing the attitudes of the small hotels with respect to the innovation: The case of Sultanahmet
Küçük otellerin yenilikle ilgili tutumlarının analizi: Sultanahmet örneği
MARYAM SHAME SOUZAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE FERHAN GEZİCİ KORTEN
- Sosyal medyada yer alan gerilla pazarlama faaliyetlerinin satın alma davranışına ve marka çağrışımına etkisi: Konya ilinde yer alan özel hastanelere yönelik bir araştırma
Effect of guerrilla marketing activities in social media on consumer purchasing behavior and brand associations: A research for a private hospitals in Konya province
BÜŞRA KAVUNCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Sağlık Kurumları YönetimiSelçuk ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZÜHREM YAMAN