Çevrim içi kullanıcı yorumlarına dayalı deneyim segmentasyonu
Experience segmentation based on online user reviews
- Tez No: 782916
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MİNE YENİÇERİ ALEMDAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İletişim Bilimleri, Communication Sciences
- Anahtar Kelimeler: Kullanıcı deneyimi, deneyim segmentasyonu, çevrim içi kullanıcı yorumları, torbalanmış kümeleme, metin analizi, metin segmentasyonu, sıfat temelli segmentasyon, turizm, Tripadvisor, User experience, experience segmentation, online user reviews, bagged clustering, text analysis, text clustering, adjective based segmentation, tourism, Tripadvisor
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Halkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İletişim Araştırmaları Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 217
Özet
Bu tez çalışmasında, çevrim içi kullanıcı yorumlarının kullanıcı deneyimini yansıttığı ön kabulü ile deneyim segmentasyonu yapılması amaçlanmıştır. Belek beldesindeki 24 Aralık 2019'da müsaitliği bulunan tüm beş yıldızlı oteller için, Tripadvisor platformunda, 19 Ağustos, 2004'ten 24 Aralık, 2019 tarihine kadar, İngilizce yazılmış, 46,806 çevrim içi kullanıcı yorumu, metin içinde geçen sıfatlar kullanılarak hiyerarşik segmentasyon yöntemi (bagged clustering) ile R Studio'da analiz edilmiştir. Çalışamanın kavramsal art alanında, bilimsel paradigma değişiminin bir sonucu olan postmodern pazarlama bağlamında deneyim pazarlaması anlatılmıştır. Deneyimin ekonomideki ve pazarlamadaki yeri irdelenmiş; deneyimin boyutlarını konu alan makalelere yer verilmiştir. Kullanıcı deneyimlerinin stratejik öneminin yanı sıra çevrim içi ortamda, yapısal olmayan, kullanıcı niyeti ve dili ile yazılmış kullanıcı yorumlarına yansıdığı vurgulanmış; çevrim içi kullanıcı yorumlarının gerçeküstü dönemdeki rolü üzerinde durulmuştur. Çalışmada, kullanıcı deneyimlerinin nasıl çalışılması gerektiği masaya yatırılmış, çevrim içi metin analiz yöntemleri, segmentasyon vurgulanarak anlatılmıştır. Alanyazın taraması sonucu, edinilen öğrenimler ışığında, Tripadvisor'daki kullanıcı yorumlarının hiyerarşik, mesafeye dayalı segmentasyon yöntemi (bagged clustering) ile analizi uygun bulunmuştur. Bu tezde, ulaşılabilir evren ile çalışılmıştır. Araştırma sektörü olarak turizm ve veri platformu olarak Tripadvisor seçimlerinin nedenleri irdelenmiştir. Nitel verinin nicel yöntemlerle analiz edilebilmesi ve 'çok boyutluluğun laneti'ne (curse of multi-dimesionality) uğramamak için süreç içinde başta yapılan plan evrilmiştir. Örneğin, başta Türkçe yorumların çalışılması planlanmıştır. Fakat, Türkçe kök-ayırıcı programların henüz olgunlaşmamış olması nedeniyle, İngilizce yorumların kullanılması söz konusu olmuştur. Benzer bir şekilde, başta analiz birimi olarak tüm metin parçaları düşünülmüş, sonrasında isimlerin sıklıkla tekrarlanıp, içgörüye katkı sağlamadığı görülmüş, duygu analizinden alınan ilhamla, sadece sıfatların kullanılmasına karar verilmiştir. Sonraki aşamada frekans ve anlama bakılarak hangi sıfatların segmentasyona temel oluşturacağına karar verilmiştir. Araştırma sonucunda, Tripadvisor'daki kullanıcı yorumları sıfatlara dayalı olarak beş segmente ayrılmıştır. Bu segmentler üzerindeki dağılıma bakarak otellerin hangi segmente ait olduğu ve o bölüm içinde hangi rakiplerle beraber olduğu ortaya çıkmıştır. Markaların hangi segmentte, hangi nedenle, hangi oyuncularla beraber olduğunu bilmenin, işletmelerin konumlanma ve farklılaşma stratejilerinde yön gösterici olması beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the goal was to do an experience segmentation based on online consumer reviews where consumer reviews were assumed to reflect the consumer experience. 46,806 consumer reviews of available 5 star luxury hotels in Belek, Antalya on 24th of December, 2019 were used for the analysis. These consumer reviews which were shared via Tripadvisor in English language, covered the time frame from 15th August, 2004 till 24th December, 2019. The analysis was done using a hierarchical clustering technique in RStudio, bagged clustering algorithm where the adjectives of the reviews were inputs of the model. In literature review, experience marketing within the context of postmodern marketing was explained as a result of the scientific paradigm shift. The role of experience in economy and marketing was emphasized along with the dimensions of the experience. The strategic importance of user experience as well as the role of the user reviews in the post- truth era were discussed. Moreover, how consumer experience were reflected to the unstructured, consumer initiated, consumer articulated, online consumer reviews were stated. Given the consumer reviews reflected the consumer experience, the analysis methods of consumer reviews, especially text analysis and segmentation were explained. Based on literature review learnings, hierarchical, distance based segmentation method (bagged clustering) was chosen for the analysis of Tripadvisor consumer reviews. Accessible universe was used as the data source. The reasons for choosing tourism as the industry and Tripadvisor as the data platform were provided. Doing quantitative analysis of the qualitative data and avoiding curse of multi-dimensionality required change of plans. For example, at first, Turkish consumer reviews were planned to be analyzed. However, the Turkish stemmer capabilities were limited. Therefore it was decided to go with English consumer reviews. Similarly, in the beginning, all the pieces of the reviews were planned to be analyzed. After manually analyzing the reviews, it was observed that the nouns were repeated and didn't contribute proportionally to the insights. Eventually, inspired by the sentimental analysis, it was decided to analyze only adjectives of the reviews. In the next step, selected adjectives based on frequency and the meaning were determined to be the input for segmentation. Tripadvisor consumer reviews were segmented into 5 groups using the adjectives. Based on the distribution of the hotels across segments, the segment the hotel belongs, the competitive framework within that segment were identified. Knowledge about the brand's share within the segment, the reasons to be in that segment and the competitors in that segment were expected to provide guidence for positioning and differentiation strategies.
Benzer Tezler
- Bilişim sistemlerindeki gelişmelerin işletme yönetimine etkileri, yönetim bilişim sistemleri geliştirme ve bir uygulama örneği
Effects of the evoluation of information systems on management, management information systems development and an example of its application
ZUHAL TANRIKULU
Doktora
Türkçe
1999
İşletmeİstanbul ÜniversitesiOrganizasyon ve İşletme Politikaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EROL EREN
- Learners' reflections on experiencing augmented reality in the English classroom at tertiary level
Yükseköğrenim düzeyinde İngilizce sınıfında artırılmış gerçeklik deneyimlerine yönelik öğrenci yansıtmaları
OZAN VARLI
Doktora
İngilizce
2022
Eğitim ve Öğretimİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM ETUŞ
- The impact of aggregate ratings and individual reviews on consumer decision-making: A construal level theory perspective
Kümülatif değerlendirmeler ve bireysel yorumların tüketicilerin karar verme süreçlerine etkisi: Zihinsel yapılandırma düzeyi kuramı perspektifi
CANER ÇEŞMECİ
Doktora
İngilizce
2023
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HURİYE ŞEBNEM BURNAZ
- Determining e-commerce product recommendation systems utilizing mcdm methods
Çkkv yöntemlerini kullanarak e-ticaret ürün öneri sistemlerinin belirlenmesi
MİNE YAVUZ ŞAFAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU
- Hierarchical deep bidirectional self-attention model for recommendation
Hiyerarşik çift yönlü öz dikkat tabanlı derin öğrenme tavsiye modeli
İREM İŞLEK
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ