Analyzing the Drivers of Customer Satisfaction Via Social Media

dc.contributor.advisor Koç, Utku
dc.contributor.author Yücel, Kadir Kutlu
dc.date.accessioned 2019-11-12T13:42:05Z
dc.date.available 2019-11-12T13:42:05Z
dc.date.issued 2019
dc.description.abstract Social media became a great influence force during the last decade. Active social media user population increased with the new generations. Thus, data started to accumulate in tremendous amounts. Data accumulated through social media offers an opportunity to reach valuable insights and support business decisions. The aim of this project is to understand the drivers of customer satisfaction by public sentiments on Twitter towards a financial institution. Data was extracted from the most popular microblogging platform Twitter and sentiment analysis was performed. The unstructured data was classified by their sentiments with a lexicon-based model and a machine learning based model. The outcome of this study showed machine learning based model successfully overcame the language specific problems and was able to make better predictions where lexicon-based model struggled. Further analysis was performed on the extreme daily average sentiment scores to match these days with prominent events. The results showed that the public sentiment on Twitter is driven by three main themes; complaints related to services, advertisement campaigns, and influencers’ impact.
dc.description.abstract Sosyal medyanın etki alanı geçtiğimiz yıllarla birlikte giderek artmıştır. Yeni jenerasyonlarla birlikte aktif olarak sosyal medya kullanan nüfus artış göstermiştir. Bu sebeple büyük veri birikimi artmıştır. Sosyal medya üzerinden oluşan büyük veri şirketlerin iş yapış şekillerine yönelik değerli kavrayış ve karar alma mekanizmalarına destek fırsatları sunmaktadır. Bu çalışmanın amacı bir finansal kurumun müşterilerinin memnuniyet seviyelerini sosyal medyada oluşan algıyı kullanarak anlamaya çalışmaktır. Çalışma kapsamında kullanılan veri popüler mikro-blog sitesi Twitter üzerinden derlenmiştir. Yapılandırılmamış bu veri sözlük tabanlı ve makine öğrenmesi tabanlı iki model kullanılarak analiz edilmiştir. Çalışma sonucu makine öğrenmesi tabanlı modelin sözlük tabanlı modelin karşılaştığı Türkçe kaynaklı sorunlardan daha az etkilendiği ve daha başarılı tahminler üretebildiğini göstermiştir. Analizin sonraki aşamasında ortalama sonucu aşırı uçlarda çıkan günler aynı günlerde ortaya çıkan olaylar ile eşleştirilmiştir. Ortaya çıkan sonuçlara göre müşteri memnuniyeti sosyal medyada ortaya çıkan üç temel faktörden etkilenmektedir. Bunlar, şikâyet yönetimi, kampanya yönetimi ve sosyal medya fenomenlerinin etkisi olarak tanımlanmaktadır.
dc.identifier.citation Yücel, KK. (2019). Aalyzing The Drivers of Customer Satisfaction Via Social Media, MEF Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, Türkiye
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.11779/1222
dc.language.iso en
dc.publisher MEF Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject Sentiment Analysis
dc.subject Text Classification
dc.subject Turkish Twitter Analysis
dc.subject Machine Learning
dc.subject Prediction
dc.subject Duygu Analizi
dc.subject Metin Sınıflaması
dc.subject Türkçe Twitter Analizi
dc.subject Makine Öğrenmesi
dc.subject Tahminleme
dc.title Analyzing the Drivers of Customer Satisfaction Via Social Media
dc.type Master's Degree Project
dspace.entity.type Publication
gdc.author.institutional Koç, Utku
gdc.coar.access open access
gdc.coar.type text::thesis::master thesis
gdc.description.department Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Büyük Veri Analitiği Yüksek Lisans Programı
gdc.description.publicationcategory YL-Bitirme Projesi
relation.isAuthorOfPublication 033fab1f-fc1b-4bcd-a954-b68f6409c2dd
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery 033fab1f-fc1b-4bcd-a954-b68f6409c2dd
relation.isOrgUnitOfPublication 636850bf-e58c-4b59-bcf0-fa7418bb7977
relation.isOrgUnitOfPublication 0d54cd31-4133-46d5-b5cc-280b2c077ac3
relation.isOrgUnitOfPublication a6e60d5c-b0c7-474a-b49b-284dc710c078
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery 636850bf-e58c-4b59-bcf0-fa7418bb7977

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
KadirKutluYücel.pdf
Size:
608.19 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
YL-Proje Dosyası

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
0 B
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: