Web içerik madenciliği ile tüketici şikâyetlerinin analizi: Tüketici ve işletme bakış açısından çevrimiçi şikâyet yönetimine yönelik bir model önerisi
Analysis of customer complaints by web content mining: A model proposal for online complaint management from consumer and business perspective
- Tez No: 917957
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜLGÜN NAZAN GÜNAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Pazarlama Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 252
Özet
Teknolojik gelişmeler ile internet altyapısı ve kullanımının yaygınlaşmasının etkisi her alanda olduğu gibi kaçınılmaz olarak müşteri şikâyet davranışında da kendini göstermektedir. Çevrimiçi şikâyet kanallarının sağladıkları iş gücü ve zaman tasarrufu ile şikâyet konusunda uzmanlaşmış çevrimiçi şikâyet sitelerindeki şikâyet sürecinin şeffaf olması müşterilerin çevrimiçi şikâyet sitelerine ilgi göstermelerine neden olmaktadır. Müşteri şikâyet yönetimi, müşteri şikâyet tatmininin sağlanması için tekil süreçlerin yanı sıra işletmenin sürekli iyileştirmelerle rekabet avantajı elde edebilmesi için kurulan yönetim sistemini ifade etmekte olup, çevrimiçi süreçlerde uygulandığında ortaya çıkan ayırt edici özelliklerinin sunulması gerekmektedir. Bu tez çalışmasının amacı, yüksek hacimli çevrimiçi şikâyet verilerini indirgeyip betimleyerek müşterilerin çevrimiçi şikâyet davranışını açıklamak ve çevrimiçi şikâyet yönetiminde işletme stratejilerinin belirlenmesine yardımcı olacak öneriler geliştirmektir. Veri madenciliği tekniklerini sosyal bilimler bakış açısıyla yansıtarak, karma yöntem araştırmasının arayüz noktasında büyük ve karmaşık verilerden sağlanan içerik analizi örnekleminin oluşturulmasının yanı sıra müşteri şikâyet davranışı ve müşteri şikâyet yönetimini, çevrimiçi şikâyet davranışı ve çevrimiçi şikâyet yönetimi odağında ele alması bu tez çalışmasının özgün değerini oluşturmaktadır. Açıklayıcı sıralı karma yöntem araştırma deseni ile gerçekleştirilen çalışmada, verinin toplanması ve örneklemin oluşturulması için web içerik madenciliği kullanılmış olup kategorilerin belirlenmesi içerik analizi ile sağlanmıştır. Analiz sonuçlarına göre ürün, satış sonrası hizmetler, müşteri ve durumsal faktörlerde belirlenen kategorilere yönelik açıklamalarda bulunulmuş ve beklentilerinin onaylanmaması teorisine dayalı bir model sunulmuştur. Her bir alt kategoride ise işletmelerin müşteri şikâyet yönetiminde hazırlık aşamasından itibaren yararlanabilecekleri öneriler ortaya konmuştur.
Özet (Çeviri)
The inevitable impact of technological advancements along with the proliferation of internet infrastructure and usage manifests itself in various fields, including customer complaint behavior. Online complaint channels not only provide savings in terms of effort and time but also attract customers due to the transparency of the complaint process in specialized online complaint websites. Customer complaint management, representing not only individual processes for ensuring customer complaint satisfaction but also the establishment of a management system for continuous improvement to gain competitive advantage, requires highlighting its distinctive features when applied in online processes. The aim of this thesis is to reduce and describe high-volume online complaint data to explain customers' online complaint behaviors and develop recommendations to assist in determining business strategies in online complaint management. Reflecting data mining techniques from a social sciences perspective, the uniqueness of this thesis lies in addressing customer complaint behavior and management through the lens of online complaint behavior and online complaint management, alongside the interface of mixed method research and content analysis derived from large and complex data. In the explanatory sequential mixed method research design conducted, web content mining was utilized for data collection and sample formation, with content analysis used to determine themes and categories. According to the analysis results, explanations have been provided for the categories identified in product, after-sales services, customer, and situational factors, and a model based on the theory of expectancy disconfirmation has been presented. For each subcategory, recommendations are offered that businesses can utilize in customer complaint management starting from the preparation phase.
Benzer Tezler
- Analyzing and predicting e-commerce customer behaviors using process mining techniques
E-ticarette müşteri davranışlarının süreç madenciliği ile analizi ve tahmin edilmesi
BİLAL TOPALOĞLU
Doktora
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
DOÇ. DR. ONUR DOĞAN
- Sakarya Üniversitesi web sitesi erişim kayıtlarının web madenciliği ile analizi
Web mining and analysis of a web site
HALİL ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET TURAN ÖZCERİT
- Web kullanım madenciliğinde birliktelik kurallarının uygulanması
Implementation of association rules in web usage mining
HİKMET MUKADDER OKTAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK
- Web mining: Pattern discovery on the world wide web
Web madenciliği: Web sayfalarında örüntü keşfi
MUSTAFA TURAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DERYA BİRANT
- Mevcut yöntemlerin sentezi ile web sayfalarının belli yapılardaki bölgelerinin tespiti
Localization of structured regions of a web page through a synthesis of existing methods
MALIKA SIRAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ADEM ÖZYAVAŞ