Sağlık sektöründe müşteri memnuniyeti ve duygu analizi: Bir Twitter Örneği
Customer satisfaction and sentiment analysis in the health sector: A Twitter example
- Tez No: 698446
- Danışmanlar: PROF. DR. BERİL DURMUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İletişim Bilimleri, İşletme, Communication Sciences, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Bilgi Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Programlar Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Pazarlama İletişimi Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Müşteri memnuniyeti, rekabetin en üst düzeye eriştiği bugünlerde firmalar için çok önemli bir yere sahiptir. Mutsuz bir müşterinin olumsuz deneyimini sosyal medyanın gücü sayesinde birçok kişiye ulaştırması olasıdır. Bununla beraber yeni müşteri elde etme maliyetinin mevcut bir müşteriyi elde tutma maliyetinden çok daha yüksek olması firmaların ve markaların müşteri memnuniyetine çok daha fazla önem vermesine ve kaynak ayırmasına yol açmıştır. Bugüne kadar müşteri memnuniyeti ölçümü için anketler yapılmış ve yıldan yıla gelişmeler takip edilmiştir. Günümüzün dinamik dünyasında sosyal medya aracılığıyla, bilhassa da Twitter üzerinden müşteriler, markalar hakkındaki şikayet ve memnuniyetlerini anlık olarak belirtmektedirler. Müşteri memnuniyetini arttırmanın yollarından biri şikayetlerin ve olumlu beyanların yönetiminden geçmektedir. Bu tez çalışmasında sağlık sektöründe çalışan bir hastaneler grubu hakkındaki Twitter mesajlarının duygu analizleri yapılmıştır. Ardından bu analizler, müşteri memnuniyeti modeline uygun faktörlerle, makine öğrenmesi yöntemlerinden maksimum entropi ve destek vektör makineleriyle eşleştirilmiştir. Çalışmanın amacı sosyal medyada, şirketlerin ve markaların kendileri hakkındaki müşteri beyanlarındaki duyguların, müşteri memnuniyeti modeline göre otomatik analiz edilebilmesi için uygun sistemin oluşturulması ve bu sistemin tüm metinsel mikro blog veri kaynaklarında kullanımının mümkün kılınmasıdır. Bu amaç doğrultusunda, çalışmanın ilk bölümünde duygu analizi ve müşteri memnuniyeti modelinin tanımları yapılmış ve literatürdeki çalışmalar özetlenmiş, ikinci bölümde duygu analizinde kullanılan teknikler ele alınmıştır. Son kısımda ise, bir hastaneler grubu hakkındaki Twitter mesajları önerilen modele göre incelenmiş ve uygulamanın sonuç tablolarına yer verilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this highly competitive era, customer satisfaction has the utmost importance for companies. It is a widely accepted fact that an unhappy customer may convey their negative experience to many potential customers with the help of social media. On the other hand, the cost of acquiring new customers is much higher than the cost of holding an existing one. Therefore, companies and brands to give much more importance to customer satisfaction and allocate resources to keep the existing ones. To date, surveys have been conducted to measure customer satisfaction and developments in customer sentiment have been followed annually. In today's dynamic world, customers can instantly express their complaints and satisfaction about brands through social media, especially on Twitter. One of the ways to increase customer satisfaction is managing complaints and positive statements of customers actively. In this thesis, a hospital group company was chosen, and its customers' twitter messages were collected analyzed in accordance with the sentiment analysis. Afterwards, relevant Tweets were classified according to customer satisfaction model factors with the help of popular machine learning algorithms, maximum entropy, and support vector machine. The aim of the study is to create a system that can automatically analyze sentiments in the customer statements about companies and brands in social media then classify them according to the customer satisfaction model and finally to enable the use of this system in all textual micro blog data sources. In the first part of the study, sentiment analysis and customer satisfaction model were defined and the studies in the literature were summarized. Sentiment analysis methodologies were discussed in the second part. In the last part, the Twitter messages about a hospital group were analyzed according to the proposed model and the results tables of the application were given.
Benzer Tezler
- Modlar arası transfer öğrenimi ile ses sinyallerinden duygu tanıma
Emotion recognition from audio signals with cross-modal transfer learning
FAHREDDİN RAŞİT KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA PATLAR AKBULUT
- Müşteri odaklı anlayışta müşteri memnuniyeti ve hizmet kalite algısı: Bir hastane örneği
Customer satisfaction and perception of service quality at customer oriented approach: The example of a hospital
AYŞE NUR SOYSAL
- Toplam kalite yönetiminin pazarlama performansına etkileri ve sağlık sektöründe bir uygulama
The effects of total quality management on marketing performance and an application on health sector
MAŞİDE GÜRCÜ
- Hizmet sektöründe müşteri memnuniyeti ve Hacettepe Üniversitesi Erişkin hastanesinde bir uygulama
Başlık çevirisi yok
MURAT HAYRİ SOLMAZ
- Eczanelerde müşteri sadakatini etkileyen faktörler: Gaziantep ili örneği
Factors affecti̇ng customer loyalty i̇n pharmaci̇es: Sample of Gazi̇antep
MUSTAFA İSMET ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Sağlık Kurumları YönetimiHasan Kalyoncu Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NECATİ KAYHAN