Veri madenciliği yaklaşımının yeni ürün geliştirme sürecinde kullanımı: Akıllı telefonlar üzerine bir uygulama

Bilgi teknolojilerinin hızla geliştiği günümüzde, sistematik bir yeni ürün geliştirme sürecinin kullanılması işletmelerin rekabeti anlamında oldukça önemlidir. Yenilikçi teknolojiler içersinde gösterilen veri bilimi ve yapay zekâ algoritmalarıyla, işletmelerin sosyal medya gibi çeşitli dış kaynaklardan verilerin toplanması, düzenlenmesi ve analiz edilmesiyle anlamlı bilgiler çıkartarak, müşteri gereksinimlerinin ortaya konulması ve bunun sistematik bir şekilde ürün geliştirme sürecine sokulması işletme için büyük faydalar oluşturabilmektedir. Bu nedenle, çalışma kapsamında yeni ürün geliştirme sürecinde, sosyal medya verilerinden müşteri taleplerini ve bu talepler arasındaki farkı ortaya koyan, aynı zamanda, seçilen ürün (akıllı telefonlar) için geliştirme önerisi veren bütünleşik bir çalışmanın ortaya konması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, gerçekleştirilen çalışma dört aşamada gerçekleştirilmiştir. İlk olarak Twitter verileri GetOldTweets uygulaması ile toplanıp, LDA (Latent Dirichlet Allocation) yöntemi kullanılarak Veri Önişleme ve Konu Modellemesi yapılmıştır. Daha sonra Duygu Analizi için Lojistik Regresyon, Naive Bayes, Rassal Orman ve XGBoost yöntemleri ile eğitim yapılarak, en iyi doğruluk oranı veren Rassal Orman yöntemi ile müşteri yorumları puanlanmıştır. Üçüncü aşamada, yeni ürün geliştirme sürecinde kullanılan Kalite Fonksiyon Göçerimi (KFG) yöntemi parametrelerinin elde edilebilmesi için, duygu analizi sonucu elde edilen puanlar indirgenip Kano Dönüşümü işlemleri yapılmıştır. Son olarak Kalite Evi elde edilerek akıllı telefon için öneriler elde edilmiştir. Çalışmanın sonucunda, Konu Modellemesi ile onbir adet müşteri gereksinimi belirlenerek, Duygu Analizi ve Kano Dönüşümü ile bunların önem dereceleri elde edilmiştir. Akıllı telefonlar üzerine gerçekleştirilen uygulama sonunda bu ürünlerin geliştirilmesi sürecinde en önemli üç özellik Güvenlik, Teknik Servis Ağı ve İşletim Sistemi ve Sanal Asistanlar olarak belirlenmiştir. Geliştirilmesi için seçilen akıllı telefon için, rakip parametrelerininde etkisi ile, en önemli müşteri gereksinimi Kalite Hissi olurken, en önemli teknik gereksinim Uygulama İşlemcisi olarak olarak belirlenmiştir. Çalışma, yeni ürün geliştirme sürecine yenilikçi teknolojilerin adaptasyonu ile daha güçlü, ucuz ve kısa sürede çıkarımların elde edilebileceğini göstermiştir.