Geri Dön

Data-driven understanding of customer experiences: Leveraging machine learning for service improvement

Veri odaklı müşteri deneyimlerinin anlaşılması: Hizmet iyileştirme için makine öğrenmesinden yararlanma

PDF İndir

  1. Tez No: 960933
  2. Yazar: GÖZDE SÖNMEZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SERAP ULUSAM SEÇKİNER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 204

Özet

Günümüzün rekabetçi endüstriyel ortamında müşteri deneyimini iyileştirmek, operasyonel mükemmeliyet ve sürdürülebilir memnuniyet için kritik bir unsurdur. Bu tez, ısıtma, havalandırma ve iklimlendirme (HVAC) sektöründe, yapılandırılmamış müşteri geri bildirimlerini anlamlı içgörülere dönüştürmek amacıyla makine öğrenmesi (MÖ), doğal dil işleme (NLP) ve anomali tespiti tekniklerinden yararlanan yapay zekâ temelli bir analiz çerçevesi sunmaktadır. Çalışmada, birden fazla yıla ait geçmiş veriler; kapsamlı temizlik, özellik mühendisliği ve metin sınıflandırma süreçlerinden geçirilmiştir. Önerilen sistem; karar ağaçları, rastgele orman ve izolasyon ormanı gibi denetimli ve denetimsiz modelleri birleştirerek tekrarlayan sorunların kök nedenlerini ortaya çıkarmakta, anomalileri tespit etmekte ve ürün performansını analiz etmektedir. Bulgular, deneyim iyileştirme süreci temelli analitiklerin stok stratejilerine proaktif katkılar sağladığını, sık arıza yapan bileşenleri, bölgesel servis darboğazlarını ve zamansal trendleri ortaya koyduğunu göstermektedir. Ayrıca, gerçek zamanlı planlamayı desteklemek için tahmine dayalı bir sınıflandırma modeli ve erken uyarı mekanizması geliştirilmiştir. Bu çalışma, yapay zekâ destekli deneyim iyileştirme süreci yönetimi ile stok optimizasyonunu birleştirerek hem operasyonel verimliliğe hem de müşteri memnuniyetine katkı sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

In today's competitive industrial landscape, enhancing customer experience is vital for operational excellence and sustainable satisfaction. This thesis presents an AI-powered analytical framework for the heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) sector, leveraging machine learning (ML), natural language processing (NLP), and anomaly detection to transform unstructured customer feedback into actionable insights. Historical datasets spanning multiple years were integrated and preprocessed through rigorous cleaning, feature engineering, and advanced text classification steps. The proposed system combines supervised and unsupervised learning models, such as decision trees, random forests, and isolation forests, to identify root causes of recurring issues, detect operational anomalies, and evaluate product performance. Findings indicate that experience improvement process-driven analytics can proactively inform inventory strategies by pinpointing frequently failing components, regional service bottlenecks, and temporal trends. Additionally, a predictive classification model and real-time early warning mechanism are developed to optimize spare parts allocation and stock levels. This study contributes to the literature by bridging AI-based experience improvement process management with inventory optimization, providing a novel framework that enhances both operational performance and customer satisfaction.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    869407

    Stores in an omnichannel world: Understanding their role and improving their performance

    Çok kanallı dünyada mağazaların rollerini anlama ve performanslarını iyileştirme üzerine

    AYŞE ÇETİNEL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    EkonometriKoç Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH GÜRHAN KÖK

    DOÇ. DR. ROBERT P. ROODERKERK

  2. Tez No

    885268

    Bı̇rlı̇ktelı̇k kural çıkarım ı̇le ürün önerı̇ algorı̇tmasının gelı̇ştı̇rmesı̇ ve analı̇zı̇

    Development and analysis of product recommendation algorithm withassociation rule mining

    NAMATULLAH WAHİDİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırgızistan-Türkiye Manas Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RİTA İSMAİLOVA

  3. Tez No

    931225

    The impact of utilization of artificial intelligence in teaching and learning by higher education instituations on customer satisfaction and engagement

    Yükseköğretim kurumlarında öğretim ve öğrenmede yapay zeka kullanımının müşteri memnuniyeti ve katılımı üzerindeki etkisi

    SALWA AHMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İşletmeBahçeşehir Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. KAZIM SELÇUK TUZCUOĞLU

  4. Tez No

    353777

    Türkiye'de ofis mobilyası sektöründe kullanıcı odaklı tasarım: Ofis sandalyesi örneği

    User centered design in office furniture industry in Turkey: office chair example

    BİGE ÖKTEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZLEM ER

  5. Tez No

    764557

    Tasarım odaklı yenilik, sürdürülebilir rekabet avantajı ve değer yaratma: Türkiye konut pazarında girişimcilik örneği olarak foldhome

    Design driven innovation, sustainable competitive advantage and value creation: Foldhome entrepreneurship case from Turkish housing market

    ZEYNEP ERTUĞRAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRAH ACAR

Geri Dön