Planlayın
Günümüzde teknolojinin hızla gelişmesi ile birlikte, dijital dönüşümünü tamamlayan bütün şirketler müşterileri ile bulunduğu temasları dijital bir şekilde yönetmekte ve kayıt etmektedir. Müşteri ilişkileri yönetimi veri tabanında bulunan müşterilerin memnun edilmesi ve müşteri kaybı oranının düşürülmesi ve memnuniyetsiz müşteriyi memnun etme fırsatlarının değerlendirilmesi satış ve müşteri devamlılığı açısından oldukça kritik bir öneme sahiptir.
Müşterilerle gerçekleştirilen alışveriş, şikayet ve diğer işlemlerin kaydının tutulması ve saklanması sayesinde, işletmelerin müşteri memnuniyeti, müşteri devamlılığı ve müşteri kaybı gibi metrikleri dijital olarak hesaplanabilmektedir.
Müşteri ile işletme arasında gerçekleşen müşteri geri bildirimleri, müşteri şikayetleri, müşteri talepleri, sosyal medya iletileri, işletmenin web sayfası üzerinden gönderilen iletiler, çağrı merkezi üzerinden müşteri ile müşteri temsilcisi arasında gerçekleşen görüşmenin metine dönüştürülmesi ve müşterinin chatbot veya müşteri temsilcisi ile gerçekleştirdiği yazışmalar ve diğer birçok metin formatındaki veriler doğal dil işleme tekniklerinin yardımı ile sayısallaştırılabilir ve istatisitiksel analiz yaklaşımları, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yaklaşımları ile analiz edilerek müşteriler ile şirket arasındaki ilişki hakkında daha ayrıntılı bilgi edinilebilir. Bu ilşikinin durumuna göre müşterinin ısındırılması, müşterinin şikayetlerinin giderilmesi, müşteriye kullanmakta olduğu ürünlerden farklı ürünlerin önerilmesi, operasyonel eksikliklerin tespit edilmesi, yoğun şekilde sorun yaşanan konuların tespit edilmesi ve çözüm üretilmesi gibi birçok açıdan işletme açısından gelişme alanının tespit edilmesine yönelik olarak fırsatlar oluşacaktır.
Ayrıca doğal dil işleme aynı zamanda müşteri taleplerinin anlaşılması ve müşteri hizmetleriyle ilgili sorunların tespit edilmesi için de kullanılabilir. Örneğin, müşterilerin belirli bir konuda sıkça sorduğu soruların analizi yapılır ve bu sorulara verilen yanıtlar incelenir. Bu şekilde, müşterilerin şikayetlerinin veya problemlerinin ne olduğu hakkında daha ayrıntılı bir bilgi edinilebilir ve sorunların çözülmesine yönelik önlemler alınabilir. Bu çalışma, Next4biz CRM Ar-Ge ekibi tarafından Next4biz CRM yazılımı üzerinde tutulmakta olan müşteri şikayetleri ve müşteri ilişkileri modüllerine ait gerçek operasyonel veri üzerinde doğal dil işleme ve makine öğrenmesine dayalı olarak metin segmentasyonu üzerinde çalışılmıştır.
Bu çalışmada, elde bulunan müşteri ilişkileri metin verilerinden faydalanılarak işletmelerin müşterileri üzerinde yaptıkları diğer analizlerde kullanabilecekleri niteliklerin elde edilmesi amaçlanmıştır. Bu çalışmada, müşterilere ait farklı veri kaynaklarından elde edilen Türkçe metin verilerinin TF-IDF yöntemi kullanılarak sayısallaştırılması sağlandıktan sonra, K-Means algoritması ile metinler segmentlere ayrılmıştır. Bu segmentlerin kalitesi Elbow, Calinski-Harabasz ve Davies-Bouldin metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir.
