Text Mining and Customer Satisfaction Analysis on Mobile Application User Reviews: An E-Commerce Brand Case Study

Mehmet Kayakuş; Fatma Yiğit Açıkgöz

Makale detayları

Text Mining and Customer Satisfaction Analysis on Mobile Application User Reviews: An E-Commerce Brand Case Study

Yazarlar:

Mehmet Kayakuş | Fatma Yiğit Açıkgöz

Yayıncı:

Fırat University

Ana Başlıklar:

Doğal Dil İşleme | Yapay Zeka (Diğer)

Dergi:

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Vol.37 Issue 2, pp.839-852

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

9/2025

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001357242

pISSN:

1308-9072

Anahtar kelimeler:

Özet:

 Customer satisfaction refers to the extent to which the products and services offered by a company meet user expectations. The purpose of this study is to evaluate customer satisfaction of the Trendyol brand through user reviews. The dataset was obtained from the comments about Trendyol mobile applications on Google Play in the last month. Sentiment analysis, text mining, and topic modelling methods were applied in the analysis using Python. Sentiment analysis categorized the comments as positive, negative, or neutral, while text mining and topic modelling identified the prominent words and themes in the comments. The results of the analysis revealed the factors affecting Trendyols customer satisfaction. Positive comments emphasized product variety, fast delivery, and customer service, while negative comments highlighted complaints about product quality, delayed deliveries, and return processes. The findings of the study point to areas where Trendyol needs to improve to increase customer satisfaction. This study shows that customer satisfaction can be assessed by analyzing mobile app user reviews and that this approach is also important for other brands.

 Customer satisfaction refers to the extent to which the products and services offered by a company meet user expectations. The purpose of this study is to evaluate customer satisfaction of the Trendyol brand through user reviews. The dataset was obtained from the comments about Trendyol mobile applications on Google Play in the last month. Sentiment analysis, text mining, and topic modelling methods were applied in the analysis using Python. Sentiment analysis categorized the comments as positive, negative, or neutral, while text mining and topic modelling identified the prominent words and themes in the comments. The results of the analysis revealed the factors affecting Trendyols customer satisfaction. Positive comments emphasized product variety, fast delivery, and customer service, while negative comments highlighted complaints about product quality, delayed deliveries, and return processes. The findings of the study point to areas where Trendyol needs to improve to increase customer satisfaction. This study shows that customer satisfaction can be assessed by analyzing mobile app user reviews and that this approach is also important for other brands.

 Customer satisfaction refers to the extent to which the products and services offered by a company meet user expectations. The purpose of this study is to evaluate customer satisfaction of the Trendyol brand through user reviews. The dataset was obtained from the comments about Trendyol mobile applications on Google Play in the last month. Sentiment analysis, text mining, and topic modelling methods were applied in the analysis using Python. Sentiment analysis categorized the comments as positive, negative, or neutral, while text mining and topic modelling identified the prominent words and themes in the comments. The results of the analysis revealed the factors affecting Trendyols customer satisfaction. Positive comments emphasized product variety, fast delivery, and customer service, while negative comments highlighted complaints about product quality, delayed deliveries, and return processes. The findings of the study point to areas where Trendyol needs to improve to increase customer satisfaction. This study shows that customer satisfaction can be assessed by analyzing mobile app user reviews and that this approach is also important for other brands.

 Müşteri memnuniyeti, bir şirketin sunduğu ürün ve hizmetlerin kullanıcı beklentilerini ne ölçüde karşıladığını ifade eder. Bu çalışmanın amacı, Trendyol markasının müşteri memnuniyetini kullanıcı yorumları üzerinden değerlendirmektir. Veri seti, Google Playde son bir ayda Trendyol mobil uygulaması hakkında yapılan yorumlardan elde edilmiştir. Python kullanılarak gerçekleştirilen analizde, duygu analizi, metin madenciliği ve konu modelleme yöntemleri uygulanmıştır. Duygu analizi, yorumları olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırırken, metin madenciliği ve konu modelleme ise yorumlarda öne çıkan kelimeleri ve temaları belirlemiştir. Analiz sonuçları, Trendyolun müşteri memnuniyetini etkileyen faktörleri ortaya koymuştur. Olumlu yorumlarda ürün çeşitliliği, hızlı teslimat ve müşteri hizmetleri ön plana çıkarken, olumsuz yorumlarda ürün kalitesi, gecikmeli teslimatlar ve iade süreçleri ile ilgili şikayetler dikkat çekmiştir. Çalışmanın bulguları, Trendyolun müşteri memnuniyetini artırmak için iyileştirilmesi gereken alanları işaret etmektedir. Bu çalışma, mobil uygulama kullanıcı yorumlarının analiz edilerek müşteri memnuniyetinin değerlendirilebileceğini ve bu yaklaşımın diğer markalar için de önemli olduğunu göstermektedir.

Makale detayları

Text Mining and Customer Satisfaction Analysis on Mobile Application User Reviews: An E-Commerce Brand Case Study

Yazarlar:

Mehmet Kayakuş | Fatma Yiğit Açıkgöz

Yayıncı:

Fırat University

Ana Başlıklar:

Doğal Dil İşleme | Yapay Zeka (Diğer)

Dergi:

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Vol.37 Issue 2, pp.839-852

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

9/2025

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001357242

pISSN:

1308-9072

Customer satisfaction

Trendyol

mobile application

sentiment analysis

text mining

topic modelling

LDA

TextBlobMüşteri memnuniyeti

Trendyol

mobil uygulama

duygu analizi

metin madenciliği

konu modelleme

LDA

TextBlob

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Mehmet Kayakuş | Fatma Yiğit Açıkgöz

Yayıncı: Fırat University

Ana Başlıklar: Doğal Dil İşleme | Yapay Zeka (Diğer)

Dergi: Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Vol.37 Issue 2, pp.839-852

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 9/2025

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2001357242

pISSN: 1308-9072

Sayı

Yazarlar:

Mehmet Kayakuş | Fatma Yiğit Açıkgöz

Yayıncı:

Fırat University

Ana Başlıklar:

Doğal Dil İşleme | Yapay Zeka (Diğer)

Dergi:

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Vol.37 Issue 2, pp.839-852

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

9/2025

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001357242

pISSN:

1308-9072