Müşteri İlişkileri Yönetiminde WhatsApp Business Deneyimi: Kullanıcı Yorumlarının LDA Analizi

Özet

Amaç – Bu çalışmanın amacı, WhatsApp Business uygulamasına ilişkin kullanıcı deneyimlerini analiz ederek müşteri ilişkileri yönetimi (MİY) bağlamında dijital iletişim araçlarına yönelik kullanıcı geri bildirimlerini ortaya koymaktır. Çalışmada, kullanıcı yorumlarından hareketle memnuniyet ve sorun alanlarına ilişkin temalar belirlenmiş ve uygulamaya yönelik kullanıcı deneyimi boyutları incelenmiştir
Yöntem – Araştırmada 2019–2024 yılları arasında Avustralya, Kanada ve ABD’deki kullanıcılar tarafından yapılan 1.459 WhatsApp Business yorumu incelenmiştir. Doğal dil işleme (NLP) tekniklerinden Latent Dirichlet Allocation (LDA) konu modelleme yöntemi kullanılarak yorumlardaki örtük temalar belirlenmiştir. Veriler Kaggle platformundan temin edilmiş; veri temizleme ve modelleme süreçleri Python programlama dili ile gerçekleştirilmiştir.
Bulgular – Analiz sonucunda kullanıcı yorumları beş ana tema altında toplanmıştır: “Engellenen hesaplar ve yaşanan sorunlar” (%25,7), “Uygulamanın performansı ve hatalar” (%20,7), “Yeni özellik talepleri ve kullanım kolaylığı” (%19,6), “Güncelleme ve genel memnuniyet” (%17,5) ve “Çok dilli yorumlamalar ve teşekkür mesajları” (%16,4). Puan dağılımları incelendiğinde kullanıcıların çoğunlukla uç değerlendirmeler (çok memnun veya hiç memnun olmama) yaptığı görülmüştür.
Tartışma – Elde edilen bulgular, WhatsApp Business kullanıcı deneyimlerinin hem teknik sorunlar hem de kullanım kolaylığı ve iletişim avantajları bağlamında değerlendirildiğini göstermektedir. Sonuçlar, mesajlaşma temelli dijital iletişim araçlarının müşteri ilişkileri süreçlerinde nasıl algılandığına ilişkin değerlendirmeler yapılmasına olanak sağlamaktadır. Bu çalışma, kullanıcı yorumlarına dayalı veri analizi yaklaşımıyla dijital müşteri deneyimi literatürünün anlaşılmasına katkı sağlayabilecek bulgular sunmaktadır.