Bu çalışma, havayolu hizmet kalitesi boyutlarını, yolcuların çevrimiçi yorumlarında yansıtılan havayollarına yönelik duygusal tepkilerini ve deneyimlerini analiz etmek için metin madenciliği tekniklerini kullanarak incelemektedir. Çalışma, bu boyutlar ile SERVQUAL boyutları arasındaki ilişkiyi belirleyerek havayolu endüstrisindeki SERVQUAL boyutlarının güvenilirliğini doğrulamayı ve havayolu hizmet kalitesi üzerine yeni ve umut verici boyutları ortaya çıkarmayı amaçlamaktadır. Araştırma, yalnızca havayolu hizmet kalitesi ve metin madenciliği uygulamaları üzerine literatürü zenginleştirerek akademiye katkıda bulunmakla kalmayıp, aynı zamanda geliştirilmesi gereken alanları belirlemekte ve yolcuların havayolu hizmet deneyimlerine ilişkin kalite algılarına dayanarak uygulayıcılara sürekli iyileştirme için stratejik yönler önermektedir. Skytrax'tan elde edilen 100 havayoluna ait geniş bir veri setiyle çalışma, havayolu hizmet kalitesi hakkında daha derin bir anlayış sunmakta ve tüketici tercihlerini keşfetmede büyük veri ve metin madenciliği tekniklerinin kullanımını teşvik etmektedir. Çalışmanın bulguları, geleneksel modellere meydan okumakta ve yolcu deneyimlerinin daha iyi anlaşılmasını sağlamak için hizmet kalitesinin yeni, bağlama özgü özelliklerini ortaya çıkarmaktadır. Bu bulgular, havayollarına hizmet sunumlarını nasıl iyileştirebilecekleri ve müşteri beklentilerini nasıl daha iyi karşılayabilecekleri konusunda içgörü sağlayan bir rehberlik sunmakta, bu da nihayetinde müşteri memnuniyetini, sadakatini ve rekabet konumunu iyileştirecektir.
This study investigates airline service quality dimensions by employing text-mining techniques to analyse passengers' emotional responses and experiences with airlines as reflected in their online reviews. The study aims to identify the relationship between these and SERVQUAL dimensions to confirm its reliability in the airline industry and reveal new and promising dimensions of airline service quality. The study contributes to academia by enriching literature on airline service quality and text mining applications, identifying areas for enhancement, and suggesting strategic directions for continuous improvement to practitioners based on passengers' quality perceptions of airline service experiences. With a large dataset from 100 airlines obtained from Skytrax, the study offers a deeper understanding of airline service quality. It encourages using big data and text-mining techniques to explore consumer preferences. The study's findings challenge traditional models and bring out new, context-specific service quality characteristics to provide a greater understanding of passenger experiences. These give the airlines insightful guidance on improving service offerings and fulfilling customer expectations, eventually improving customer satisfaction, loyalty, and competitive positioning.
