Araştırma Makalesi

Evrişimsel Sinir Ağları Tabanlı Derin Öğrenme Yöntemiyle Müşteri Şikayetlerinin Sınıflandırılması

Cilt: 8 Sayı: 1 27 Haziran 2024
PDF İndir
EN TR

Evrişimsel Sinir Ağları Tabanlı Derin Öğrenme Yöntemiyle Müşteri Şikayetlerinin Sınıflandırılması

Öz

Günümüzde, artan nüfus ve değişen ihtiyaçlar doğrultusunda firma sayıları giderek artmakta ve firmalar büyümektedir. Bu bağlamda, aynı alanda faaliyet gösteren birçok firma ortaya çıkmakta, bu nedenle firmaların rekabet kabiliyetini artırması gerekmektedir. Bir firma için mevcut müşterinin elde tutulmasına odaklanmak, yeni müşteri kazanmaktan daha maliyetli olmaktadır. Bir müşterinin kaybedilmemesi için en önemli unsurlardan birisi müşteri ilişkileri yönetiminin bir alt dalı olan müşteri şikâyetlerinin iyi bir şekilde yönetilmesinden geçmektedir. Teknolojide meydana gelen gelişmeler doğrultusunda, birçok alanda olduğu gibi müşteri şikâyeti yönetiminde de teknolojiden sıklıkla faydalanılmaktadır ancak bu durum henüz istenilen seviyelere ulaşmamıştır. Bu çalışmada müşteri şikâyeti yönetimi alanına katkı sağlamak için derin öğrenmeden faydalanan özgün modeller geliştirilmiştir. Bu kapsamda, evrişimsel sinir ağı katmanı kullanılarak müşteri yorumlarının hangi şikâyet türünü ilgilendirdiğini tahmin eden bir model geliştirilmiştir. Finans alanındaki bir veri seti kullanılarak analiz edilen modelin hiper-parametreleri Bayesian optimizasyon yöntemi kullanılarak optimize edilmiştir. Farklı derinliklerde geliştirilen modellerle %85.83’lere ulaşan doğruluk oranı elde edilmiştir. Literatürde benzer veri seti ile yapılan çalışmalar incelendiğinde önerilen modelin, diğer çalışmalara göre üstün olduğu gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Alamsyah, D. P., Arifin, T., Ramdhani, Y., Hidayat, F. A., & Susanti, L. (2022). Classification of customer complaints: TF-IDF approaches. 2022 2nd International Conference on Intelligent Technologies (CONIT), 1–5. https://doi.org/10.1109/CONIT55038.2022.9848056
  2. Aldunate, Á., Maldonado, S., Vairetti, C., & Armelini, G. (2022). Understanding customer satisfaction via deep learning and natural language processing. Expert Systems with Applications, 209, 118309. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118309
  3. Ali Hakami, N., & Hosni Mahmoud, H. A. (2022). Deep learning analysis for reviews in Arabic e-commerce sites to detect consumer behavior towards sustainability. Sustainability, 14(19), 12860.
  4. Anagun, Y., Bolel, N. S., Isik, S., & Ozkan, S. E. (2022). Deep learning-based customer complaint management. Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, 32(3–4), 217–231. https://doi.org/10.1080/10919392.2023.2210049
  5. Cho, Y., Im, I., Hiltz, R., & Fjermestad, J. (2002). An analysis of online customer complaints: Implications for web complaint management. Proceedings of the 35th Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 2308–2317. https://doi.org/10.1109/HICSS.2002.994162
  6. Correa, N., & Correa, A. (2022). Neural text classification for digital transformation in the financial regulatory domain. 2022 IEEE ANDESCON, 1–6. https://doi.org/10.1109/ANDESCON56260.2022.9989638
  7. Demirel, G. K., & Şen, A. (2023). Makine öğrenmesi tekniklerinin bütçe verimliliğine uygulanması üzerine bir çalışma. İşletme Araştırmaları Dergisi, 15(2), 953-969.
  8. DiCarlo, M., Berglund, E. Z., Kaza, N., Grieshop, A., Shealy, L., & Behr, A. (2023). Customer complaint management and smart technology adoption by community water systems. Utilities Policy, 80, 101465. https://doi.org/10.1016/j.jup.2022.101465

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Tüketici Davranışı , Pazarlama (Diğer)

Bölüm

Araştırma Makalesi

Erken Görünüm Tarihi

25 Haziran 2024

Yayımlanma Tarihi

27 Haziran 2024

Gönderilme Tarihi

18 Eylül 2023

Kabul Tarihi

3 Ocak 2024

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2024 Cilt: 8 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA
Tuna, M. F., & Görmez, Y. (2024). Evrişimsel Sinir Ağları Tabanlı Derin Öğrenme Yöntemiyle Müşteri Şikayetlerinin Sınıflandırılması. Bingöl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(1), 31-46. https://doi.org/10.33399/biibfad.1362160

Cited By


Creative Commons Lisansı