Analyzing the drivers of customer satisfaction via social media

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.

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.