Koneoppimisen hyödyntäminen asiakaspalautteen analysoinnissa ja kategorisoinnissa

Abstract

Tämä tutkimus keskittyy koneoppimisen soveltamiseen asiakaspalautteen analysoinnissa ja kategorisoinnissa. Tutkimuksen päätavoitteena on vertailla eri koneoppimismenetelmien, kuten tukivektorikoneiden (SVM), satunnaismetsien (Random Forest) ja lyhytpitkäaikaisen muistin (LSTM), suorituskykyä asiakaspalautteiden luokittelussa ja analysoinnissa. Tarkoituksena on selvittää, kuinka tehokkaasti nämä menetelmät pystyvät luokittelemaan asiakaspalautteet positiivisiin ja negatiivisiin sekä kategorisoimaan ne eri aihealueisiin. Lisäksi tutkimuksessa tarkastellaan, miten koneoppimismallit voidaan integroida yrityksen nykyisiin järjestelmiin ja kuinka ne voivat tukea päätöksentekoa.

Tutkimus koostuu kahdeksasta pääluvusta, joissa käsitellään tekoälyn perusteita, asiakaspalautteen merkitystä yrityksille, koneoppimisen ja syväoppimisen menetelmiä, tutkimusmetodologiaa, teknisen toteutuksen dataa ja toteutuksen yksityiskohtia, tutkimuksen tuloksia, tulosten tarkastelua sekä päätelmiä ja suosituksia. Tutkimuksen keskeisiä teemoja ovat asiakaspalautteen analysoinnin ja käsittelyn parantaminen sekä koneoppimismenetelmien potentiaalin hyödyntäminen.

Tutkimuksen tulokset osoittavat, että koneoppimismenetelmät ovat tehokkaita asiakaspalautteen analysoinnissa ja tarjoavat arvokasta tietoa liiketoiminnan päätöksenteon tueksi. Tulokset korostavat koneoppimismenetelmien potentiaalia parantaa asiakaspalautteen käsittelyä ja tuottaa käyttökelpoista tietoa, joka voi tukea strategista päätöksentekoa ja edistää liiketoiminnan kehitystä. Koneoppimismallien onnistunut integrointi yrityksen nykyisiin järjestelmiin voi merkittävästi tehostaa asiakaspalautteen käsittelyprosessia ja tarjota uusia näkökulmia liiketoiminnan kehittämiseen.

Kokonaisuutena tutkimus osoittaa, että koneoppimisen soveltaminen asiakaspalautteen analysointiin ja kategorisointiin voi tuoda merkittäviä hyötyjä yrityksille. Koneoppimismenetelmät eivät ainoastaan tehosta asiakaspalautteen käsittelyä, vaan myös tukevat yrityksen strategista päätöksentekoa tarjoamalla syvällistä ja ajantasaista tietoa asiakaskokemuksesta ja markkinatrendeistä.

This research focuses on the application of machine learning in the analysis and categorization of customer feedback. The primary objective of the research is to compare the performance of different machine learning methods, such as Support Vector Machines (SVM), Random Forest, and Long Short-Term Memory (LSTM), in classifying and analyzing customer feedback. The aim is to determine how effectively these methods can classify feedback into positive and negative categories and categorize them into different topics. Additionally, the study examines how machine learning models can be integrated into existing company systems and how they can support decision-making.

The research consists of eight main chapters, covering the basics of artificial intelligence, the significance of customer feedback for businesses, methods of machine learning and deep learning, research methodology, data and details of technical implementation, research results, analysis of results, and conclusions and recommendations. The central themes of the study include improving the analysis and handling of customer feedback and leveraging the potential of machine learning methods in strategic business decision-making.

The results of the study indicate that machine learning methods are effective in analyzing customer feedback and provide valuable information to support business decision-making. The findings highlight the potential of machine learning methods to enhance the handling of customer feedback and generate actionable insights that can support strategic decision-making and promote business development. Successful integration of machine learning models into existing company systems can significantly streamline the feedback handling process and offer new perspectives for business improvement.

Overall, the research demonstrates that applying machine learning to the analysis and categorization of customer feedback can bring significant benefits to companies. Machine learning methods not only enhance the handling of customer feedback but also support the company's strategic decision-making by providing deep and up-to-date information on customer experience and market trends.