Investigation of Cargo Companies' Service Quality Using Text Mining

Abstract

E-ticarette müşteri ile fiziksel temas sadece lojistik sürecin son aşaması olan kargonun teslimi adımında yaşanmaktadır. Bu nedenle kargo hizmet kalitesinde yaşanan sorunlar tüketici müşteri memnuniyetine yansımakta ve kötü deneyimler sosyal medya, e-ticaret siteleri ve tüketici blogları gibi çevrimiçi platformlara şikâyet olarak yansımaktadır. Bu çerçevede, tüketicilerin söz konusu platformda bıraktıkları negatif yorumların analiz edilmesi tedarik zinciri içerisindeki paydaşlar için kendi iş süreçlerinin geliştirilmesi ve rekabet güçlerinin artırılması adına önemli hale gelmiştir. Araştırmada Türkiye’de en yaygın hizmet ağına sahip dört kargo firmasına yapılan toplam 81.657 sayıdaki müşteri şikayeti www.şikayetvar.com adresinden Python programlama dili kullanılarak indirilmiştir. Bu yorumlar, metin veri analizi yöntemlerinden biri olan konu modelleme ile hizmet kalitesi boyutları altında sınıflandırılmıştır. Yorumların hizmet kalitesi boyutları altında sınıflandırılmasında, gözetimsiz sınıflama yöntemlerinden biri olan Gizli Dirichlet Ayrım (LDA) analizi kullanılmıştır. Çalışmanın amacı öncelikle, kargo sektöründe hizmet kalitesi boyutlarını oluşturan kelime gruplarının ortaya çıkartılması, sonrasında ise müşterilerin kargo hizmetinde sıkça sorun yaşadıkları hizmet boyutlarının açığa çıkartılmasıdır. Yapılan analizde 16 şikayet konusu ortaya çıkartılmış ve en yüksek şikayetin tüm firmalar için güvenilirlik hizmet kalitesi boyutundan geldiği saptanmıştır.