Durmuş, BerilÇimen, Dilay Kaymak2022-12-122022-12-122021https://hdl.handle.net/11411/4733https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=CG8WvdvvxJP04Unr7Yecf4YycAc-99f2hKNurOwVQTObxAF_0haUsuMB-39A7-O_ABSTRACT: In the modern business landscape of this era, most of the markets have been turned into consumer driven way as a result of social and technological changes. In the light of these changes, understanding what customers want from the company and how they evaluate the company become more crucial to gain competitive advantages for the firms every passing day. This study is grounding on the idea that the data on social media platforms may be a valuable source for understanding customer expectations. Social media is one of the most popular platforms that give the opportunity of sharing their views and opinions to the consumers based on their related experiences. In today's competitive market conditions, the data that is generated in social media needs to be underfollowed more closely than ever before by the companies in order to understand customer expectations. Therefore, collecting, analyzing, and monitoring customer data is becoming more and more substantial to achieving competitive advantages. Paralell to the development of marketing analytics, social media data can be analyzed using various machine learning methods and techniques. By this means, companies would be able to generate customer insight from the analyzed social media data. Sentiment analysis, one of the fields of natural language processing, is the method used in this study to categorize customer opinions regarding products or services. The data that have been used in this study, belongs to Yurtici Kargo, which is one of Turkey's leading cargo brands. Tweets that have been posted with the hashtag "Yurtici Kargo" were retrieved from Twitter within the September, October, and December 2020 period. The analytics platform of this research is Knime and, the model has been built on this platform. The results of this study is showing that the sentiment analysis method which has been applied to the data by using the Knime platform provides high performance in predicting the tone of the customer tweets. The purpose of this research is to develop an analytical model that can be used in the analysis of social media data, to analyze customers' feelings about brands, to facilitate companies’ decision-making regarding their marketing strategies, and to contribute to the marketing literature.ÖZET: Çağımızın modern iş ortamında çoğu pazar, sosyal ve teknolojik değişikliklerin etkisi ile tüketici odaklı hale gelmiştir. Bu nedenle müşterilerin firmadan ne istediğini ve firmayı nasıl değerlendirdiklerini anlamak, firmalara rekabet avantajı sağlamak için her geçen gün daha önemli hale gelmektedir. Bu çalışma, firmaların müşteri beklentilerini anlamak için, sosyal medya platformlarındaki verilerin değerli bir kaynak olabileceği fikrini temel almaktadır. Sosyal medya, müşterilerin deneyimleriyle ilgili görüşlerini paylaşmalarını sağlayan en popüler platformlardan biridir. Günümüzün rekabetçi piyasa koşullarında, müşteri beklentilerinin anlaşılması için, şirketler sosyal medya verilerini daha yakından takip etmelidir. Bu nedenle, müşteri verilerinin toplanması, analiz edilmesi ve izlenmesi, rekabet avantajı elde etmek için giderek daha önemli konular haline gelmiştir. Pazarlama analitiğinin gelişmesiyle birlikte sosyal medya verileri, çeşitli makine öğrenmesi yöntem ve teknikleri kullanılarak analiz edilebilmektedir. Böylece şirketler, analiz edilen sosyal medya verilerinden müşteri içgörüsü elde edebilirler. Doğal dil işleme alanlarından biri olan duygu analizi, bu çalışmada ürün veya hizmetler ile ilgili müşteri görüşlerini kategorize etmek amacı ile kullanılan yöntemdir. Bu çalışmada Türkiye'nin önde gelen kargo markalarından biri olan Yurtiçi Kargo'ya ait veriler kullanılmıştır. Veri seti, "Yurtici Kargo" hashtag'i ile Eylül, Ekim ve Aralık 2020 döneminde atilan Tweet’lerden oluşmaktadır. Knime, bu çalışmanın analitik platformu olarak kullanılmış olup, model bu platform üzerine kurulmuştur. Knime platformu kullanılarak verilere uygulanan duygu analizi yöntemi, bu çalışmanın sonuçlarına göre, müşteri tweetlerinin tonunu tahmin etmede, yüksek performans göstermiştir. Bu araştırma, sosyal medya verilerinin analizi için kullanılacak bir analitik bir model geliştirmeyi, bu model sayesinde müşterilerin markalar hakkındaki duygularını analiz etmeyi, firmaların pazarlama stratejileri hakkında karar vermelerini kolaylaştırmayı, ve pazarlama literatürüne bu bağlamda katkı sağlamayı amaçlamaktadır.eninfo:eu-repo/semantics/openAccessDuygu AnaliziMakine ÖğrenmesiPazarlama AnalitiğiBüyük VeriSosyal Medya PazarlamasıSentiment AnalysisMachine LearningMarketing AnalyticsBig DataSocial Media MarketingMaster Thesis722540