Müşteri memnuniyetini geliştirmek için sosyal medya verilerinin makine öğrenimi ile kullanımı

Günümüzün rekabetçi iş dünyasında, müşteri ilişkileri yönetimi ve müşteri desteğinin artan önemiyle birlikte, makine öğrenimi tekniklerinin kullanılması için giderek artan bir ihtiyaç vardır. Özellikle duygu analizi, müşteri destek hizmetlerinin geliştirilmesi için güçlü bir araç olarak ortaya çıkmıştır. Bu çalışmada, Twitter verileri üzerinde duygu sınıflandırması için XGBoost, CatBoost ve LightGBM olmak üzere üç makine öğrenimi algoritması kullanımı araştırılmaktadır. Aynı zamanda algoritmaların farklı kombinasyonlar halinde sınıflandırmaları kullanılmakta ve performanstaki iyileşmeler gözlemlenmektedir. Sonuçlar duygu analizinde sıkça kullanılan iki algoritmayla daha karşılaştırılmıştır ve üç algoritmanın birlikte sınıflandırmasının en yüksek doğruluk ve F1 skorunu verdiğini göstermektedir. Farklı makine öğrenimi algoritmalarının müşteri destek süreçlerini nasıl geliştirmek için kullanılabileceği konusundaki araştırma boşluğunu ele alarak, bu araştırma müşteri memnuniyeti ve sadakatinin artırılmasına katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. Özellikle, çalışma duygu sınıflandırmasının doğruluğunu arttırmayı hedeflemekte ve işletmelerin hızlı ve etkili müşteri desteği için müşteri beklentilerini daha iyi karşılamalarına olanak tanımaktadır.