YAPAY SİNİR AĞI KULLANARAK MÜŞTERİ MEMNUNİYETİ ANALİZİ

Abstract

Günümüz teknolojilerinde en önemli merak konularından biri ileriyi tahmin etmek olmuştur. Bu konuda birçok çalışma makine öğrenmesi üzerine yoğunlaşmıştır ama doğrusal olmayan durumlarda klasik makine öğrenmesi yöntemleri yeterli gelmemiştir. Yapay sinir ağları da eldeki verilerden yola çıkarak tahminler yapabilmemize olanak sağlayan bir sistem olarak hayatımıza girmiştir. Müşteriye yönelik çalışan tüm kuruluşların daha fazla müşteri kazanabilmek ve var olan müşterilerini ellerinde tutabilmek için müşterilerinin memnuniyetlerini öğrenmeleri gerekmektedir. Bu memnuniyet durumu içine sadece nesnel veriler değil insan duyguları da girebileceği için doğrusal bir denklem oluşturulamamaktadır. Eldeki veriler iyi analiz edilerek, yeni gelecek müşteriler için de doğru kararlar verilip onların kalıcılığının arttırılması gerekmektedir. Klasik makine öğrenmesi bu tür bir uygulamada yetersiz kalmaktadır, ancak otomatik olarak eğitilen ve doğrusal olmayan bileşenler içeren yapay sinir ağları doğruluğu yüksek sonuçlar verebilmektedir. Yapay sinir ağları sayesinde doğrusal olmayan denklemler kurularak bu uygulamalara yönelik tahminlerin en iyi şekilde yapılması amaçlanmaktadır. Son yıllarda yapılan karşılaştırmalar ve çalışmalar da yapay sinir ağlarının klasik makine öğrenmesi yöntemlerine göre doğrusal olmayan durumlarda daha iyi sonuç verdiğini göstermektedir. Bu çalışma da derin öğrenme ile müşteriler üzerinde memnuniyet analizi ve tahmini yapılırsa daha iyi sonuçlar alınabileceğini ortaya koymaktadır. Bu makalede bir yapay sinir ağında bu uygulama özelinde karşılaşılan durumlar raporlanmaktadır. Çalışmamız müşteri memnuniyet analizi için ağdaki parametrelerin nasıl ayarlanması gerektiğini belirtmekte ve farklı algoritma seçimlerinin nasıl sonuç verdiğini göstermektedir.