Havayolu İncelemelerindeki Gizli Temaları Keşfetmek: Müşteri Memnuniyetini Artırmak için Veri Odaklı Bir Yaklaşım
Author :
Abstract
Airlines encounter difficulties in identifying the primary sources of customer dissatisfaction, which impedes the implementation of effective satisfaction improvement strategies. The objective of this study is to identify the primary issues and potential avenues for improvement by analyzing customer feedback from an open-access dataset. A data-driven approach was employed, incorporating text cleaning, tokenization, and vectorization via the Count Vectorizer. To identify latent themes, Latent Dirichlet Allocation (LDA) was employed, while the sentiment polarity was quantified using Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) sentiment analysis. The analysis yielded three principal themes: delays, service quality, and convenience. Delays were identified as the most significant factor negatively impacting satisfaction, underscoring the necessity for operational improvements. Service quality, particularly in regard to cabin crew behavior and meal options, emerged as critical contributors to positive experiences. This approach demonstrates the efficacy of integrating topic modeling and sentiment analysis for understanding customer needs and offers actionable insights for improving airline operations and customer satisfaction.
Keywords
Abstract
Havayolları, müşteri memnuniyetsizliğinin birincil kaynaklarını tespit etmekte zorluklarla karşılaşmakta ve bu da etkili memnuniyet iyileştirme stratejilerinin uygulanmasını engellemektedir. Bu çalışmanın amacı, açık erişimli bir veri kümesinden alınan müşteri geri bildirimlerini analiz ederek başlıca sorunları ve potansiyel iyileştirme yollarını belirlemektir. Count Vectorizer aracılığıyla metin temizleme, tokenizasyon ve vektörleştirme işlemlerini içeren veri odaklı bir yaklaşım kullanılmıştır. Gizli temaları belirlemek için Latent Dirichlet Allocation (LDA) kullanılırken, duygu polaritesi Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) duygu analizi kullanılarak ölçülmüştür. Analiz sonucunda üç ana tema ortaya çıkmıştır: gecikmeler, hizmet kalitesi ve uygunluk. Gecikmeler, memnuniyeti olumsuz etkileyen en önemli faktör olarak belirlenmiş ve operasyonel iyileştirmelerin gerekliliğinin altını çizmiştir. Hizmet kalitesi, özellikle kabin ekibinin davranışı ve yemek seçenekleri bakımından, olumlu deneyimlere kritik katkı sağlayan unsurlar olarak ortaya çıkmıştır. Bu yaklaşım, müşteri ihtiyaçlarını anlamak için konu modelleme ve duygu analizini entegre etmenin etkinliğini göstermekte ve havayolu operasyonlarını ve müşteri memnuniyetini iyileştirmek için eyleme geçirilebilir içgörüler sunmaktadır.
