Metin madenciliği ile müşteri geri bildirim analizi: Mobilya şirketleri örneği
Analysis of customer feedback using text mining: A case study of furniture companies
- Tez No: 934015
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜLYA TORUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Konu Modelleme, Metin Madenciliği, Veri Madenciliği. Sınıflandırma, Topic Modeling, Text Mining, Data Mining, Classification
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Günümüz işletmeleri, müşteri memnuniyetini artırmak, müşteri sadakatini sağlamak ve müşteri portföyünü genişletmek için bir arayış içerisindedir. Müşterilerini odak noktasına alarak hareket etme süreci, işletmelere rekabetçi avantajlar sağlamakta ve stratejilerinde kritik bir rol oynamaktadır. Bu bağlamda işletmeler, müşteri geri bildirimlerini etkili şekilde analiz etmeye odaklanmaktadır. Veri madenciliği ve metin madenciliği, büyük veri kümelerinin analizinde etkili yöntemlerdir. Bu yöntemler ile işletmenin, müşteri ile temas ettiği tüm noktalarda yer alan verilerin analiz edilmesi ve değerlendirilmesi mümkün hale gelmektedir. Bu araçların kullanımı ile müşteri geri bildirimleri analiz edilmekte, müşteri memnuniyetini etkileyen faktörler belirlenmekte, müşteri ilişkileri yönetim sürecinin etkinliği değerlendirilmekte ve çeşitli stratejiler geliştirilmektedir. Bu çalışmada, üç farklı mobilya şirketine ait müşteri geri bildirimleri, metin madenciliği ve veri madenciliği yöntemleriyle analiz edilmiştir. Analiz, müşteri hizmetleri biriminden elde edilen verilerin metin madenciliği araçlarıyla işlenmesi ve Gizli Dirichlet Ayırımı (Latent Dirichlet Allocation-LDA) yöntemiyle geri bildirimlerin konu dağılımları ile çağrı tipleri arasındaki uyumunun incelenmesi üzerine odaklanmıştır. Elde edilen detaylı veri kümesi, sınıflandırma algoritmalarıyla işlenmiş ve yüksek doğrulukla çalışan bir çağrı atama modeli geliştirilmiştir. Önerilen model, literatürdeki benzer çalışmalardan farklı olarak müşteri hizmetleri yönetim sürecine yönelik sistematik iyileştirmeler sunmuş ve farklı sınıflandırıcılarla test edilerek yüksek performans sonuçları elde etmiştir.
Özet (Çeviri)
Today's businesses are in pursuit of increasing customer satisfaction, ensuring customer loyalty, and expanding their customer portfolios. The process of acting with a customer-centric approach provides competitive advantages to businesses and plays a critical role in their strategies. In this context, businesses focus on effectively analyzing customer feedback. Data mining and text mining are effective methods for analyzing large datasets. Through these methods, it becomes possible to analyze and evaluate data collected at all touchpoints where the business interacts with its customers. By utilizing these tools, customer feedback can be analyzed, factors affecting customer satisfaction can be identified, the effectiveness of customer relationship management processes can be evaluated, and various strategies can be developed. In this study, customer feedback from three different furniture companies was analyzed using text mining and data mining methods. The analysis focused on processing the data obtained from the customer service department with text mining tools and examining the alignment between the topic distributions of feedback and call types through the Latent Dirichlet Allocation method. The detailed dataset obtained was processed with classification algorithms to develop a call assignment model that operates with high accuracy. The proposed model differs from similar studies in literature by providing systematic improvements for customer service management processes and has achieved high performance results when tested with different classifiers.
Benzer Tezler
- İnternet ortamındaki müşteri yorumlarının fikir madenciliği ile analiz edilmesine yönelik bir çalışma
A study to analyze customers on the internet by using opinion mining
MUSTAFA ERDOĞMUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR
- Türkçe metinlerde duygu analizi
Sentiment analysis in Turkish texts
CUMALİ TÜRKMENOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- Metin kümelemede alternatif yöntemler ve bildirim yönetimi üzerine bir uygulama
An application on alternative methods in text clustering and notification management
EMRE RIDVAN MURATLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DOĞAN YILDIZ
- E-ticaret sistemlerinde yapılan ürün yorumlarının metin madenciliği uygulaması ile incelenmesi
Analysis of product comments are examined in e-commerce systems with text mining application
GÖKAY YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER ASLAN
- Online müşteri şikayetlerinin veri madenciliği ile incelenmesi
Analysis of online customer complaints by data mining
GAMZE YILDIZ ERDURAN