Akademik Künye
Bu yazı, aşağıda künyesi verilen hakemli çalışmanın özetidir.
- Makale
- Transformative Approaches to Customer Sentiment Analysis and Customer Feedback Scoring in CRM Platforms
- Yazarlar
- Rabia Çevik; Ahmet Erkan Çelik; Akhan Akbulut
- Sunulduğu etkinlik
- 2024 8th International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP)
- Sayfa
- 1–6
- Yayın tarihi
- 21.09.2024
- DOI
- 10.1109/idap64064.2024.10710899 — Yayıncı sayfası
- Tam metin (PDF)
Bu çalışma, müşteri geri bildirimlerinin duygu analizi ile bir Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) sistemindeki tüm ilgili faktörleri entegre ederek müşteri memnuniyet puanlarını tahmin etmek için tasarlanmış yenilikçi bir sistem sunmaktadır.
Sistem, BERT ve RoBERTa gibi en yeni transformer modellerini kullanarak müşteri duyarlılığını değerlendirir ve duygu sınıflandırması için toplu öğrenme (ensemble learning) puanlama mekanizmasını uygular. Böylece müşteri memnuniyet derecelendirmesi daha doğru bir şekilde yapılır.
Model, müşteri sadakati ve firma ile etkileşim sıklığı gibi faktörlere dayalı olarak dinamik şekilde temel puanlar üretir ve böylece memnuniyet değerlendirmesinin doğruluğunu ve alakalılığını artırır. Sistem ayrıca, Türkçe veri kullanımı için optimize edilerek, bu kullanıcı grubuna hizmet veren firmaların pazar paylarında etkin kullanım sağlamaktadır.
Ampirik sonuçlar, toplu öğrenme yaklaşımının duygu analizinin doğruluğunu ve memnuniyet puanlamasının güvenilirliğini önemli ölçüde artırdığını göstermektedir. Bu çalışma, müşteri memnuniyetini değerlendirmek için güvenilir ve ölçeklenebilir bir mekanizma sağlayarak CRM literatürüne ek bir katkı sunmakta ve farklı sektörlerde uygulamaya geçirilme potansiyeli taşımaktadır. Gelecekteki çalışmalar, sistemin ölçeklenebilirliğini genişletmeye ve farklı sektörlerdeki tahmin yeteneklerini artırmaya odaklanacaktır.
Daha fazla bilgi için makalemizi inceleyebilirsiniz: PDF’i yeni sekmede aç — Yayıncı sayfası: doi.org/10.1109/idap64064.2024.10710899.