Sosyal medyada online tüketici yorumlarının performansını öngörme

Abstract

Online tüketici yorumları (OCR'ler) tüketicilerin farklı ürünlerin güçlü ve zayıf yanlarını bilmelerine ve ihtiyaçlarına en uygun olanları bulmasına yardımcı olmasına rağmen, hacimleri, çeşitlilikleri ve hızları nedeniyle işletmelerin bunları analiz etmeleri büyük zorluk oluşturmaktadır. Online müşteri yorumlarının büyük ölçüde artması, müşteriler için ürünle ilgili bol miktarda bilgi sağlarken, daha sonrasında aşırı bilgi yüklemesi sorunları karşımıza çıkmaktadır. Ürünler ile ilgili çok sayıda yapılan ürün yorumları, müşterilerin ihtiyaç duydukları bilgileri bulmalarını engelledi ve bu da tüketici satın alma kararlarıyla ilgili riski ve belirsizliği büyük ölçüde artırdı. Belirsizliği ortadan kaldırmak ve karar verme riskini azaltmak için, müşteri satın alma kararlarında faydalı müşteri yorumlarının olması son derece önemli ve gereklidir. Bu araştırmada, büyük veri analitiği teknikleri kullanarak online tüketici yorumlarının (OCR) faydalı oy alma ihtimali ile aldığı faydalı oy sayısı üzerinde etkili olan parametreler incelenmiş, tüketici yorumlarının okunabilirliği ve faydalı bulunmasında etkili olan değişkenler üzerinde istatiksel sonuçlar elde edilmiştir. Çalışmada, e-ticaret sitesinden alınan 8 farklı kategoride, en fazla yorum yapılan 87 ürüne ait 59252 adet online tüketici yorumları kullanılmıştır. Yorumların başlık ve içeriğinin duygusu, yorumun uzunluğu, yorumun internet sitesinde kaldığısüre, yorum yapan kişinin yaş ve lokasyon bilgileri ve bu yoruma ilişkin yapılan tüketici oyları kullanılarak kurulan hipotezler çeşitli veri istatistiği, duygu analizi ve derin öğrenme teknikleri kullanarak sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmada kullanılan yaklaşım hem satıcılara hem de tüketicilere fayda sağlayarak büyük OCR verilerinin sınıflandırılması için ölçeklenebilir otomatik sistemler geliştirilmesine katkı sağlayabilmektedir. Araştırma sonucunda, yorum içerik uzunluğu, yorumun başlık duygusu, yorum ömrü, yorum içerik karmaşıklığı okur sayısı ve fayda üzerinde anlamlı ve olumlu etki gösterdiği, yorum başlık uzunluğu, yorum başlık karmaşıklığı online yorum faydalı bulunması üzerinde anlamlı ve olumsuz etkisi olduğu saptanmıştır. Yorumcunun lokasyon ve yaş grubu verisiyle fayda ve okur sayısı arasında anlamlı ilişki olduğu saptanmıştır.Although online consumer reviews (OCRs) help consumers know the strengths and weaknesses of different products and find the ones that best suit their needs, their volume, variety, and speed pose a major challenge for businesses to analyze them. While the massive increase of OCRs provides abundant product information for customers, then information overload problems arise. Multiple product reviews about products prevented customers from finding the information they needed, greatly increasing the risk and uncertainty associated with consumer purchasing decisions. In order to eliminate uncertainty and reduce the risk of decision making, it is extremely important and necessary to have useful customer comments in customer purchasing decisions. In this study, using big data analytics techniques, the parameters that affect the probability of benefiting from online consumer comments and the number of beneficial votes were examined, and statistical results were obtained on the variables that affect the readability and usefulness of consumer comments. In the study, 59252 online consumer reviews belonging to 87 products with the most comments in 8 different categories taken from the e-commerce site were used. Hypotheses based on the emotion of the title and content of the comments, the length of the comment, the duration of the comment, the age and location of the commenter, and the consumer votes regarding this comment, results were obtained using various data statistics, sentiment analysis and deep learning techniques. The approach used in this study can contribute to the development ofscalable automated systems for classifying large OCR data by benefiting both vendors and consumers. As a result of the research, it was determined that length of comment content, title sense of comment, comment lifetime, comment content complexity had a significant and positive effect on the number of readers and benefit, comment heading length, comment heading complexity had a significant and negative effect on finding useful online comments. It has been determined that there is a significant relationship between the location and age group data of the commentator, benefit and number of readers.