Özel gün idirimlerinde tüketici yorumlarının makine öğrenmesi algoritmarıyla karşılaştırılması

Daha sonDijitalleşmenin hız kazanmasıyla birlikte geleneksel ticaret anlayışı dönüşüme uğramış, çevrim içi alışveriş sistemleri tüketici davranışlarında önemli bir rol üstlenmiştir. Bu değişimle beraber, özellikle özel günlerde gerçekleştirilen kampanyalar sürecinde tüketici yorumları, satın alma kararlarını etkileyen temel unsurlardan biri hâline gelmiştir. Tüketiciler arasında artan bilgi paylaşımı sayesinde kullanıcı yorumları, bireysel kararlar üzerinde etkili olmanın ötesinde, işletmelerin stratejik planlamaları için de önemli bir veri kaynağına dönüşmüştür.Bu çalışma, özel günlerde çevrim içi alışveriş yapan üniversite öğrencilerinin ürünlere yönelik yorumlarını analiz etmeyi amaçlamaktadır. Trendyol platformundan elde edilen veriler, Python programlama dili ve doğal dil işleme teknikleri kullanılarak analiz edilmiştir. Kullanıcı yorumları olumlu ve olumsuz olmak üzere sınıflandırılmış; Naive Bayes, Lojistik Regresyon, Karar Ağacı, KNN, Gradyan Artırma, XGBoost ve Rastgele Orman olmak üzere yedi farklı denetimli makine öğrenmesi algoritmasıyla modeller oluşturulmuştur. Modeller, doğruluk oranı, ROC-AUC ve F1 skoru gibi ölçütlerle değerlendirilmiştir. En yüksek performans Gradyan Artırma ve XGBoost algoritmalarında gözlemlenmiştir. Ayrıca, farklı ürün kategorilerinde elde edilen benzer başarı oranları, modellerin genellenebilirliğini ortaya koymuştur. Elde edilen bulgular, makine öğrenmesi destekli duygu analizinin tüketici deneyimini iyileştirmede ve pazarlama stratejilerinin şekillendirilmesinde etkili bir araç olduğunu göstermektedir.