Bankacılık sektörü için topluluk öğrenimini kullanan iki aşamalı bir müşteri şikayet yönetimi
Yıl: 2023 Cilt: 16 Sayı: 1 Sayfa Aralığı: 45 - 52 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.54525/tbbmd.1163852 İndeks Tarihi: 11-08-2023
Bankacılık sektörü için topluluk öğrenimini kullanan iki aşamalı bir müşteri şikayet yönetimi
Öz: Bu çalışmada; bankacılık sektöründe müşterilerden gelen her türlü bildirimlerin sınıflandırılması, sonrasında bu sınıfların önceliklendirilmesi ve bu önceliğe göre müşteriye geri bildirim verilmesi amaçlanmıştır. Bu sayede müşteri memnuniyeti sağlayacak öncelikli bildirimlere hızlı çözüm üretilebilmesi hedeflenmiştir. Verilerin sınıflandırılmasıyla ilgili yapılan literatür taramasında yüksek doğruluk değerlerinin; Lojistik Regresyon, Uzun Kısa Süreli Bellek, Multinominal Naive Bayes ve Destek Vektör Makinesi algoritmaları ile elde edildiği gözlemlenmiştir. Bu sebeple bu algoritmalarla gerçek bir banka veri seti üzerinde Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP) yöntemleri kullanılarak eğitim ve sınama işlemleri gerçekleştirilmiştir. Yeni bir yöntem olarak sunulan iki aşamalı yaklaşımla sınırlı sayıda veri setiyle çalışılarak doğruluk değerlerini yüzde yetmişin üzerine çıkarılması başarılmıştır.
Anahtar Kelime: A two-step customer complaint management using ensemble learning for the banking industry
Öz: In this study; It is aimed to classify all kinds of notifications from customers in the banking sector, then prioritize these classes and give feedback to the customer according to this priority. In this way, it is aimed to produce quick solutions for priority notifications that will ensure customer satisfaction. In the literature review on the classification of data, high accuracy values; It has been observed that it is obtained by Logistic Regression, Long Short Term Memory (LSTM), Multinominal Naive Bayes and Support Vector Machine (SVM) algorithms. For this reason, training and testing processes were carried out using Natural Language Processing (NLP) methods on a real bank data set with these algorithms. With the two-stage approach presented as a new method, it has been achieved to increase the accuracy values above seventy percent by working with a limited number of data sets.
Anahtar Kelime: Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
- Hakiri W., "For an efficient complaints management system for banks: A conceptual framework and an exploratory study," Journal of Marketing Research & Case Studies, vol. 2012, p. 1, 2012
- Salim A., Setiawan M., Rofiaty R., Rohman F. Ve ark., "Focusing on complaints handling for customer satisfaction and loyalty: The case of indonesian public banking," European Research Studies Journal, vol. 21, no. 3, pp. 404-416, 2018
- Lu X., Yang Y., ve Qin H., "The research on personal internet banking service quality and customer loyalty based on complaints handling," in 2010 International Conference on Management and Service Science. IEEE, 2010, pp. 1-4
- Eser Z., Pinar M., ve Girard T., "Importance of customer complaints: A study of banking industry utilizing the services marketing and branding triangle framework," Journal of Theory and Practice in Marketing, vol. 2, no. 2, pp. 23-49, 2016.
- Harkiranpal S., "The importance of customer satisfaction in relation to customer loyalty and retention," Asia Pacific University, 2006.
- Ibrahim A., Pratiwi A., Meytri D. I., Kurniawan M. A., Yuniarti N. Ve ark., "Measuring customer satisfaction using crm scorecard in canteen fasilkom unsri," in 2018 International Conference on Electrical Engineering and Computer Science (ICECOS). IEEE, 2018, pp. 403-408.
- Gong S., Dai Y., Ji J., Wang J., ve Sun H., "Emotion analysis of telephone complaints from customer based on affective computing," Computational intelligence and neuroscience, vol. 2015, 2015.
- Corpuz R. S. A., "Categorizing natural language-based customer satisfaction: an implementation method using support vector machine and long short-term memory neural network," International Journal of Integrated Engineering, vol. 13, no. 4, pp. 77-91, 2021.
- Corpuz R. S. A., "An application method of long short-term memory neural network in classifying english and tagalog-based customer complaints, feedbacks, and commendations," International Journal on Information Technologies and Security, vol. 13, no. 1, p. 2021, 2021.
- Laksono R. A., Sungkono K. R., Sarno R., ve Wahyuni C. S., "Sentiment analysis of restaurant customer reviews on tripadvisor using native bayes," in 2019 12th International Conference on Information & Communication Technology and System (ICTS). IEEE, 2019, pp. 49-54.
- Harris Z. S., "Distributional structure," Word, vol. 10, no. 2-3, pp. 146-162, 1954.
- Qader W. A., Ameen M. M., ve Ahmed B. I., "An overview of bag of words; importance, implementation, applications, and challenges," in 2019 International Engineering Conference (IEC). IEEE, 2019, pp. 200-204.
- Kumar A., Dhanalakshmi V., Rekha R., Soman K., Rajendran S. ve ark., "Morphological analyzer for agglutinative languages using machine learning approaches," in 2009 International Conference on Advances in Recent Technologies in Communication and Computing. IEEE, 2009, pp. 433-435.
- Kintz M., Dukino C., Blohm M., ve Hanussek M., "Make your customers happy again: Ai and nlp for a customer complaint management platform," 2020.
- Yıldırım E., Çetin F. S., Eryiğit G., ve Temel T., "The impact of nip on turkish sentiment analysis," Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, vol. 7, no. 1, pp. 43-51, 2015.
- Gavval R., Ravi V., Harshal K. R., Gangwar A., ve Ravi K., "Cuda- self organizing feature map based visual sentiment analysis of bank customer complaints for analytical crm," arXiv preprint arXiv:1905.09598, 2019.
- Gupta D., Lenka P., Bedi H., A. Ekbal, and P. Bhattacharyya, "Auto analysis of customer feedback using cnn and gru network," arXiv preprint arXiv:1710.04600, 2017.
- Hosmer Jr D. W., Lemeshow S., ve Sturdivant R. X., Applied logistic regression. John Wiley & Sons, 2013, vol. 398.
- Setyawan M. Y. H., Awangga R. M., ve Efendi S. R., "Comparison of multinomial naive bayes algorithm and logistic regression for intent classification in chatbot," in 2018 International Conference on Applied Engineering (ICAE). IEEE, 2018, pp. 1-5.
- Hochreiter S. ve Schmidhuber J., "Long short-term memory," Neural computation, vol. 9, no. 8, pp. 1735-1780, 1997.
- Bai X., "Text classification based on Istm and attention," in 2018 Thirteenth International Conference on Digital Information Management (ICDIM). IEEE, 2018, pp. 29–32.
- Singh G., Kumar B., L. Gaur, and A. Tyagi, "Comparison between multinomial and bernoulli na ̈ive bayes for text classification," in 2019 International Conference on Automation, Computational and Technology Management (ICACTM). IEEE, 2019, pp. 593–596.
- Cortes C. ve Vapnik V., "Support-vector networks," Machine learning, vol. 20, no. 3, pp. 273-297, 1995.
- Liu Z., Lv X., Liu K., ve Shi S., "Study on svm compared with the other text classification methods," in 2010 Second international workshop on education technology and computer science, vol. 1. IEEE, 2010, pp. 219-222.
| APA | Akgumus M, Boyacı A (2023). Bankacılık sektörü için topluluk öğrenimini kullanan iki aşamalı bir müşteri şikayet yönetimi. , 45 - 52. 10.54525/tbbmd.1163852 |
| Chicago | Akgumus Muhammed Mehmet,Boyacı Ali Bankacılık sektörü için topluluk öğrenimini kullanan iki aşamalı bir müşteri şikayet yönetimi. (2023): 45 - 52. 10.54525/tbbmd.1163852 |
| MLA | Akgumus Muhammed Mehmet,Boyacı Ali Bankacılık sektörü için topluluk öğrenimini kullanan iki aşamalı bir müşteri şikayet yönetimi. , 2023, ss.45 - 52. 10.54525/tbbmd.1163852 |
| AMA | Akgumus M,Boyacı A Bankacılık sektörü için topluluk öğrenimini kullanan iki aşamalı bir müşteri şikayet yönetimi. . 2023; 45 - 52. 10.54525/tbbmd.1163852 |
| Vancouver | Akgumus M,Boyacı A Bankacılık sektörü için topluluk öğrenimini kullanan iki aşamalı bir müşteri şikayet yönetimi. . 2023; 45 - 52. 10.54525/tbbmd.1163852 |
| IEEE | Akgumus M,Boyacı A "Bankacılık sektörü için topluluk öğrenimini kullanan iki aşamalı bir müşteri şikayet yönetimi." , ss.45 - 52, 2023. 10.54525/tbbmd.1163852 |
| ISNAD | Akgumus, Muhammed Mehmet - Boyacı, Ali. "Bankacılık sektörü için topluluk öğrenimini kullanan iki aşamalı bir müşteri şikayet yönetimi". (2023), 45-52. https://doi.org/10.54525/tbbmd.1163852 |
| APA | Akgumus M, Boyacı A (2023). Bankacılık sektörü için topluluk öğrenimini kullanan iki aşamalı bir müşteri şikayet yönetimi. TBV Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 16(1), 45 - 52. 10.54525/tbbmd.1163852 |
| Chicago | Akgumus Muhammed Mehmet,Boyacı Ali Bankacılık sektörü için topluluk öğrenimini kullanan iki aşamalı bir müşteri şikayet yönetimi. TBV Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 16, no.1 (2023): 45 - 52. 10.54525/tbbmd.1163852 |
| MLA | Akgumus Muhammed Mehmet,Boyacı Ali Bankacılık sektörü için topluluk öğrenimini kullanan iki aşamalı bir müşteri şikayet yönetimi. TBV Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, vol.16, no.1, 2023, ss.45 - 52. 10.54525/tbbmd.1163852 |
| AMA | Akgumus M,Boyacı A Bankacılık sektörü için topluluk öğrenimini kullanan iki aşamalı bir müşteri şikayet yönetimi. TBV Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi. 2023; 16(1): 45 - 52. 10.54525/tbbmd.1163852 |
| Vancouver | Akgumus M,Boyacı A Bankacılık sektörü için topluluk öğrenimini kullanan iki aşamalı bir müşteri şikayet yönetimi. TBV Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi. 2023; 16(1): 45 - 52. 10.54525/tbbmd.1163852 |
| IEEE | Akgumus M,Boyacı A "Bankacılık sektörü için topluluk öğrenimini kullanan iki aşamalı bir müşteri şikayet yönetimi." TBV Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 16, ss.45 - 52, 2023. 10.54525/tbbmd.1163852 |
| ISNAD | Akgumus, Muhammed Mehmet - Boyacı, Ali. "Bankacılık sektörü için topluluk öğrenimini kullanan iki aşamalı bir müşteri şikayet yönetimi". TBV Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 16/1 (2023), 45-52. https://doi.org/10.54525/tbbmd.1163852 |
