Müşteri şikayetlerinin sınıflandırılması için derin öğrenme ve makine öğrenmesi uygulamaları
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Atatürk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ZELİHA MAHMAT
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Burak Erkayman
Eş Danışman: Tolga Aydın
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Amaç: Bu çalışmada online bir müşteri şikayet çözüm sitesine gelen müşteri şikayetlerinden ve müşteri şikayet çözümlerinden kaynaklanan marka/işletme değişimi üzerine durulmuştur. Müşteri şikayetleri baz alınarak 16 farklı markaya ait marka değişimlerinin sınıflandırması yapılmıştır. Yöntem: Bu çalışma kapsamında yapay zekanın alt dalları olan makine öğrenme, derin öğrenme sınıflandırma modelleri kullanılmış ve geliştirilmiştir. Derin öğrenme alanında yeni ResNET algoritması geliştirilerek klasik makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları ile karşılaştırılması yapılmıştır. Aynı zamanda hem geliştirilen ResNET modeli hem de klasik makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları veri artırmadan önce ve sonra çıkan sonuçlar bakımından karşılaştırılmıştır. Bulgular: Uygulama yapılırken bir şikayette bulunan müşterinin şikayetin çözüm aşamasında memnuniyet ve memnuniyetsizliklerini belirleyen çok sayıda etkenin olduğu ortaya çıkmıştır. Müşterilerin, şikayetlerin çözüm aşamasındaki memnuniyet derecelerinin marka/işletme değişimleri açısından oldukça etkili olduğu gözlemlenmiştir. Sonuç: Uygulama sonucunda elde edilen verilere göre veri artırmadan önce ve sonra geliştirilen yeni ResNET modeli klasik makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarına benzer veya daha yüksek sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Müşteri Şikayetleri, Marka Değişimi, Yeni ResNET Modeli, Makine Öğrenmesi Sınıflandırma Algoritmaları