BERTopic Konu Modelleme Tekniği Kullanılarak TOGG Müşteri Şikayetlerinin Sınıflandırılması


Creative Commons License

ÖZEN Ü., SAHIN V., ÖZENOĞLU Y. E., Bölen M. C.

Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, cilt.17, sa.50, ss.404-425, 2026 (TRDizin)

Özet

Bu çalışmada, TOGG’un 500,000 kullanıcı mesajı, BERTopic konu modelleme tekniği kullanılarak analiz edilmiş; elde edilen veriler, müşteri memnuniyetsizliğinin finansal (banka işlemleri), teknik (araç bilgileri, yazılım hatası, android uyumu), operasyonel (online alışveriş) ve hizmet (teslimat süreci, lojistik problemi) alanlarında yoğunlaştığını ortaya koymuştur. Şikayetlerin zamansal değişimi, dönemsel dalgalanmaların ve dışsal faktörlerin etkisini yansıtırken, dendrogram analizi, konuların tematik yakınlıklarını belirleyerek çok boyutlu müşteri deneyimini gözler önüne sermiştir. Bulgular, TOGG’un rekabet avantajı yaratabilmesi için müşteri şikayetlerini bütüncül bir stratejik planlama süreciyle ele almasının gerekliliğini vurgulamaktadır. Gelecekte, farklı veri kaynaklarından elde edilecek ek geri bildirimlerle BERTopic’in Türkçe uygulamalarının daha da geliştirilmesi önerilmektedir.
In the study, TOGG’s 500,000 user messages are analyzed using the BERTopic topic modeling technique; the resulting data reveals that customer dissatisfaction is concentrated in financial (banking operations), technical (vehicle ınformation, software error, android compatibility), operational (online shopping), and service (delivery process, logistics problem) domains. The temporal variation of the complaints reflects the influence of periodic fluctuations and external factors, while the dendrogram analysis, by identifying the thematic proximities of topics, unveil the multidimensional nature of the customer experience. The findings emphasize the necessity for TOGG to address customer complaints through an integrated strategic planning process to create a competitive advantage. In the future, it is recommended to further enhance the application of BERTopic in Turkish by incorporating additional feedback from various data sources.