Proje Detayları

Literatürel Bağlam

Müşteri deneyimini anlamak ve optimize etmek, hizmet sektöründe uzun vadeli başarıyı güvence altına almanın temelidir. Havayolu sektörü gibi yüksek rekabetin ve hizmet temas noktalarının çok sayıda olduğu alanlarda, müşteri memnuniyeti yalnızca sadakat ve tekrar tercih edilme oranını değil, aynı zamanda marka algısını doğrudan etkiler.

Bu bağlamda, analizlerde kullanılan iki temel metrik öne çıkmaktadır:

Customer Satisfaction Score (CSS): Bu metrik, müşterilerin hizmet kalitesiyle ilgili deneyimlerini Likert ölçeği üzerinden değerlendirerek genel memnuniyet düzeylerini ölçer. Uygulamada, ürün veya hizmetin belirli yönlerine verilen 1-5 arası puanlar, 0-100 ölçeğine dönüştürülerek standartlaştırılmış analizler yapılmasına olanak tanır.
Net Promoter Score (NPS): Müşteri memnuniyetinin ötesine geçerek marka bağlılığı ve tavsiye etme eğilimini ölçer. “Bu hizmeti arkadaşınıza tavsiye eder misiniz?” sorusuna verilen 0-10 arası puanlarla hesaplanır. 9-10 puan verenler destekçiler, 7-8 pasifler ve 0-6 arası puanlayanlar kötüleyenler olarak ayrılır. NPS skoru, destekçilerin yüzdesinden kötüleyenlerin yüzdesi çıkarılarak elde edilir.

Bu iki göstergeyle desteklenen analiz süreci, müşterinin temas ettiği her hizmet noktasını değerlendirme imkânı sunar. Özellikle uçuş öncesi, uçuş sırası ve uçuş sonrası gibi aşamalarda, temas noktalarındaki sorunları tespit ederek stratejik iyileştirme fırsatları yaratmak mümkündür.

Hedef

Havayolu sektöründe müşteri memnuniyeti, marka sadakati ve yeniden tercih edilme oranı üzerinde doğrudan etkilidir. Bu proje, hem NPS (Net Promoter Score) hem de CSS (Customer Satisfaction Score) gibi temel memnuniyet metriklerini analiz ederek, uçuş deneyiminin kalitesini çok boyutlu şekilde değerlendirmektedir. İlgili faktörlerin memnuniyet skorlarına etkisi incelenmekte; düşük memnuniyet düzeyine sahip segmentler belirlenerek, bu gruplara özel hizmet iyileştirme stratejileri önermeyi amaçlamaktadır.

Google Drive'dan indirin!

Veri Seti Bilgisi

Kaynak: Miuul - FlyNet Plus (Simüle edilmiş müşteri memnuniyeti verisi)
Kapsam: Havayolu yolcularının uçuş deneyimlerine ilişkin memnuniyet verileri
Değişkenler: Gender, Age, Type of Travel, Class, Flight Distance, Seat comfort, Food & drink, CSS, NPS vb.
Toplam işlem sayısı: 1.035 müşteri verisi
Veri Süresi: Belirtilmemiş – Statik anket ve işlem verileri

Analiz

keşifsel veri analizleri gerçekleştirmek ve iç görüler elde etmek amacıyla aşağıdaki iş sorularına odaklanılmıştır:

İş Soruları:

Hangi hizmetler genel memnuniyeti en çok etkilemektedir?
Hangi hizmetler kritik öncelik taşıyan ama düşük memnuniyet alan alanlardır?
Hangi yaş ve cinsiyet gruplarında memnuniyet düzeyi düşüktür?
Uçuş mesafesi, memnuniyet ve zamanlamayla (delay) ilişkili midir?
Sınıf (Eco, Business, vb.) ve uçuş mesafesi ilişkisi nasıldır?
Genel NPS skoru nedir ve sektör ortalamasıyla kıyaslandığında ne durumdadır?
Hangi segmentler NPS açısından iyileştirme gerektirmektedir?

CSS Analizi

Kurulum & Veri Hazırlığı

Analize başlamadan önce, yalnızca Business Class yolcuları filtrelenerek özel bir müşteri segmenti oluşturulmuştur. Bu segmentteki yolcular, hizmet kalitesi açısından daha yüksek beklentilere sahip oldukları için, memnuniyet düzeylerinin detaylı şekilde analiz edilmesi hedeflenmiştir.

İlk veri düzenleme adımı olarak, “Arrival Delay in Minutes” değişkeni, metin formatındaydı ve bu nedenle doğru analiz yapılabilmesi için “Text to Columns” yöntemiyle sayısal formata dönüştürülmüştür.

Resim 1. Filtrelenmiş ve temizlenmmiş Business Class veri görünümü.

Ardından, hizmetlere verilen puanlarla en iyi ve en kötü hizmetleri belirlemek üzere temel istatistiksel analiz yapılması planlanmıştır. Ancak bu analizden önce, tüm hizmet puanlarının karşılaştırılabilir hale getirilmesi gerekmektedir. Zira orijinal puanlama sistemi 1–5 arası Likert ölçeği kullanmaktadır ve bu format, bazı hizmetler arasında doğrudan kıyaslama yapılmasını zorlaştırmaktadır.

Bu problemi aşmak için puanlar, daha evrensel bir ölçüt olan 0–100 ölçeğine dönüştürülmüştür. Dönüştürme işleminde, her puanın karşılığı olan yeni değerleri içeren bir referans tablosu kullanılmıştır. Excel’in DÜŞEYARA (VLOOKUP) fonksiyonu yardımıyla her satırdaki puan yeni değeriyle değiştirilmiştir.

Resim 2. Referans alınan CSS dönüşüm tablosu.

Dönüşüm sonrasında elde edilen yeni veri setinde, değişiklik yapılan sütunlar renklendirilmiş ve görsel ayrıştırıcılık sağlanmıştır. Böylece görsel analiz sırasında kullanıcı dikkatinin ilgili alanlara yönlendirilmesi kolaylaştırılmıştır. Bu düzenlemeler, sonraki adımlarda yapılacak istatistiksel karşılaştırmalar ve görselleştirmeler için zemin oluşturmuştur.

Resim 3. CSS değeri ile dönüştürülmüş veri görünümü.

Hizmet Bazlı Memnuniyet Haritası

Business Class müşterilerinin hizmetlere ilişkin memnuniyetini detaylı biçimde anlamak için, her bir hizmet değişkeni için temel istatistiksel analizler yapılmıştır. İlk olarak, her hizmet için ortalama memnuniyet puanları ve standart sapma değerleri hesaplanmıştır. Bu sayede, müşterilerin genel eğilimleri ve memnuniyet düzeylerindeki tutarlılık gözlemlenmiştir.

Ardından, her bir hizmet değişkeninin genel memnuniyet skoru ile olan ilişkisi ölçülmüştür. Bu aşamada Excel’in korelasyon analiz fonksiyonu (CORREL) kullanılmıştır. Bu analiz, genel memnuniyet üzerinde hangi hizmetlerin en fazla etkili olduğunu belirlememizi sağlamıştır.

Resim 4. Hizmet bazlı korelasyon ve memnuniyet tablosu.

Elde edilen korelasyon ve ortalama puan değerleri görselleştirilerek iki tür dağılım grafiği (scatter plot) oluşturulmuştur:

Memnuniyet Haritası: Bu harita, her bir hizmetin genel memnuniyete katkısını ve aldığı ortalama memnuniyet puanı (CSS) aynı anda gösterir. Dört alanda sınıflandırma yapılmıştır:
- Başarı Bölgesi: Yüksek önem ve yüksek memnuniyet. Güçlü kalması gereken stratejik alanlardır.
- Kritik Bölge: Yüksek önem ancak düşük memnuniyet. Acil iyileştirme gereken hizmetleri gösterir.
- Bakım Bölgesi: Düşük önem fakat yüksek memnuniyet. Performans düşmemeli, ama yatırım önceliği düşük.
- Pasif Bölge: Hem düşük önem hem düşük memnuniyet. Öncelikli yatırım alanı değildir.
Resim 5. Hizmetlerin önem–memnuniyet analiz haritası.
Memnuniyet Tutarlılığı Haritası: Burada, hizmetlerin ortalama memnuniyet puanı ile bu puanların standart sapması karşılaştırılmıştır. Amaç, müşterilerin bir hizmet hakkında tutarlı mı yoksa değişken mi düşündüğünü görmek ve potansiyel kararsızlık alanlarını belirlemektir.

Resim 6. Hizmet memnuniyet tutarlılık analizi.

Segmentasyon

Business Class dışındaki genel müşteri verisi üzerinden, daha derinlemesine analiz yapılabilmesi amacıyla bazı kategori temelli segmentlemeler oluşturulmuştur.

Age_Cat: Yolcuların yaşına göre segment ayrımı:
- Child (<18)
- Young (18–29)
- Adult (30–49)
- Old (50+)
→ =IFS(Age<18,"Child", Age<30,"Young", Age<50,"Adult", Age>=50,"Old")
Dist_Cat: Uçuş mesafesine göre segment ayrımı:
- Short (<500 km)
- Mid (500–2500 km)
- Long (>2500 km)
→ =IF(Distance<500,"Short", IF(Distance>2500,"Long","Mid"))

Resim 7. Yolcu yaşı ve uçuş mesafesi bazlı veri gruplaması görünümü.

Bu gruplandırmalar sayesinde farklı müşteri profilleriyle memnuniyet düzeyleri karşılaştırılabilmiş, yaş ve mesafe faktörlerinin memnuniyet üzerindeki etkisi net biçimde analiz edilmiştir.

CSS Veri Keşfi

CSS skorlarına dayalı keşifsel veri analizinde:

Pivot tablolarla desteklenen analizler, belirli yaş grupları veya uçuş sınıflarının hizmet algılarındaki farkları ortaya koymuştur.
Uçuş mesafesi ile gecikme süreleri (arrival/departure delay) ve “uçuş zamanı uygunluğu” gibi memnuniyet değişkenleri arasındaki ilişkiler incelenmiştir.
‘Seat Comfort’ hizmetine yönelik memnuniyetin, uçuş mesafesi segmentlerine göre nasıl değiştiği analiz edilmiştir.

CSS skalasında sonuçların yorumlanabilmesi için genel eşik değerleri kullanılmıştır:

Resim 8. Müşteri Memnuniyet puanlarının değerlendirme ölçeği.

CSS Skoru (0–100)	Yorum
90–100	Loyal (Sadık) – Çok yüksek memnuniyet ve bağlılık
80–89	Satisfaction (Memnuniyet) – Hizmetten genel olarak memnun
70–79	Problem – Bazı sorunlar algılanmış, müdahale gerekebilir
60–69	Critical Problem – Belirgin sorunlar var, müdahale kritik
40–59	Churn Riski – Müşteri kaybı riski yüksek
0–39	Complaint Sharing – Müşteri memnuniyetsizliği yüksek

Resim 9. CSS segment analizi görünümü.

NPS Analizi

Net Tavsiye Skoru

Net Tavsiye Skoru, müşterilerin markayı tavsiye etme istekliliğini yansıtan kritik bir göstergedir:

Resim 10. NPS hesaplama yöntemi.

0–6 arası puanlayanlar: Kötüleyenler
7–8 puanlayanlar: Pasifler
9–10 puanlayanlar: Destekçiler

NPS = (% Destekçiler) - (% Kötüleyenler)

Elde edilen NPS değeri: 3.2 – Bu değer sektör ortalamasının (yaklaşık 45) oldukça altındadır.

Resim 11. NPS genel sonuç ve sektör karşılaştırması.

NPS Dönüşümü

NPS analizlerini segment bazlı olarak derinleştirmek için puanlar şu şekilde kodlanmıştır:

Destekçiler: +100
Pasifler: 0
Kötüleyenler: -100

Resim 12. NPS değeri ile dönüştürülmüş veri görünümü.

Bu sayede her segment için ortalama NPS puanı pivot tablolarla hesaplanabilmiştir.

NPS Veri Keşfi

Yaş grupları, cinsiyet, uçuş mesafesi ve uçuş sınıfı segmentlerinde NPS ortalamaları analiz edilmiştir.
En düşük NPS’ye sahip segmentler: kısa mesafeli uçan ve genç yaş grubundaki Eco Class müşteriler.
En yüksek NPS değerleri: Business Class yolcuları.

Resim 13. NPS segment analizi görünümü.

Temel Bulgular

En yüksek memnuniyet puanları Inflight wifi service (66.63-%65.2), inflight entertainment (46.57-%60.0) ve on-board service (68.17-%56.4) hizmetlerinde gözlemlenmiştir. Bu hizmetler, genel müşteri memnuniyetini en çok etkileyen hizmetlerdir. Bu hizmetler, hem yüksek korelasyon katsayısı hem de yüksek memnuniyet skorları göstermiştir. Bu da onların müşteri deneyiminde değer yaratan ana temas noktaları olduğunu göstermektedir.
Yüksek önem taşımasına rağmen düşük memnuniyet puanı alan hizmetler “kritik” bölgeye yerleşmektedir. Inflight entertainment hizmeti (%60 korelasyon; 46,57 puan) öne çıkmaktadır. Bu hizmet, stratejik olarak geliştirilmesi ve yatırım önceliği verilmesi gereken alanıdır.
Bazı hizmetlerin yüksek memnuniyet puanlarına rağmen standart sapmalarının da yüksek olduğu görülmüştür (örneğin, Inflight Wifi Service ve Online Boarding). Bu durum, söz konusu hizmetlerin her yolcuda aynı memnuniyeti yaratamadığını; deneyimlerin tutarsız sunulduğunu ve müşteri beklentilerinin farklılaştığını göstermektedir.
hem yüksek memnuniyet hem de düşük standart sapma gösteren hizmetler (örneğin, Inflight Service) daha tutarlı ve istikrarlı bir memnuniyet deneyimi sunmaktadır.
Yaş grupları arasında değerlendirildiğinde, en düşük memnuniyet düzeyine 18–29 yaş arası genç yolcular sahiptir. Özellikle seat comfort ve entertainment gibi hizmetlerde puanlar belirgin şekilde düşmektedir. Diğer yandan, 50 yaş ve üzeri yolcular birçok hizmette (temizlik, koltuk konforu, check-in) daha yüksek puanlar vermiştir. Cinsiyet farkı belirgin olmasa da, kadın yolcular bazı hizmetlerde (örn. seat comfort) daha düşük memnuniyet bildirmiştir.
Kısa mesafe uçuşlarda memnuniyet seviyeleri belirgin şekilde düşük olup, özellikle koltuk konforu (37.13), inflight entertainment (37.39) ve yiyecek–içecek (53.79) hizmetleri en düşük puanları almıştır. Buna karşın, uzun mesafeli uçuşlar neredeyse tüm hizmetlerde en yüksek memnuniyet seviyesini sağlamış; örneğin on-board service (67.28), wifi (65.67) ve koltuk konforu (48.20) bu kategoride öne çıkmıştır.
Zamanlama analizinde, uçuş mesafesi ile kalkış/varış gecikmeleri arasında anlamlı bir ilişki bulunmamaktadır. Ortalama gecikme süreleri tüm mesafe kategorilerinde birbirine çok yakındır ve grafikler de bu ilişkinin zayıf olduğunu göstermektedir. Dolayısıyla, gecikme değişkeni müşteri memnuniyetini belirgin biçimde etkileyen bir faktör olarak öne çıkmamaktadır.
Uçuş mesafesi ile tercih edilen sınıf arasında güçlü bir ilişki bulunmaktadır. Kısa mesafeli uçuşlarda ağırlıklı olarak Ekonomi sınıfı tercih edilmekte ve bu grup toplam kısa mesafeli uçuşların yaklaşık %59’unu oluşturmaktadır. Buna karşılık, uzun mesafeli uçuşların %94’ü Business sınıfı yolcular tarafından gerçekleştirilmiştir. Memnuniyet düzeyi ise hem uçuş sınıfına hem de mesafeye paralel olarak artış göstermektedir. Ekonomi sınıfında uzun mesafeli uçuş yapan yolcuların memnuniyet puanı 51.24 iken, aynı mesafede Business sınıfı yolcuların memnuniyet skoru 64.26’ya kadar yükselmektedir. Bu bulgu, daha uzun ve konforlu uçuş deneyimlerinin daha yüksek sınıf tercihiyle birleştiğinde memnuniyetin anlamlı biçimde arttığını ortaya koymaktadır.
Genel Net Tavsiye Skoru (NPS), tüm yolcular bazında 3.2 olarak ölçülmüştür. Bu seviye, genellikle havayolu sektöründeki ortalama olan 30–40 bandının oldukça altında kalmaktadır. Bu durum, markanın tavsiye edilebilirliğinde ciddi bir geliştirme alanı olduğunu göstermektedir.
NPS açısından iyileştirme gerektiren ana segmentler eco class – business travel yolcuları ve genç yaş grubu (18–29) olarak öne çıkmaktadır. Bu gruplarda NPS değerleri sırasıyla -28.0 ve -19.3 / -14.1 seviyelerinde seyretmektedir. Bu durum, bu segmentlerin özel stratejilerle ele alınması gerektiğini göstermektedir.

Öneriler

Inflight entertainment için film, dizi ve müzik arşivi genişletilmeli, dil seçenekleri artırılmalı ve ekran çözünürlüğü ile dokunmatik hassasiyeti iyileştirilmeli. (Kritik geliştirme alanı)
Inflight wifi hız limiti yükseltilmeli, bağlantı kopmaları azaltılmalı ve uzun uçuşlarda ücretsiz erişim sunulmalı.(Müşteri deneyiminde ana temas noktalarından)
Online boarding adımları mobil uygulamada sadeleştirilmeli, koltuk seçimi ve bagaj ekleme işlemleri tek ekrandan yapılabilmeli; çünkü mevcut süreç yüksek standart sapma ile farklı yolculara farklı deneyimler yaşatıyor. (
Kısa mesafe uçuşlarda koltuk minderleri kalınlaştırılmalı, ikramlar çeşitlendirilmeli ve eğlence sistemi aktif hale getirilmeli; çünkü bu segmentte memnuniyet puanları en düşük seviyede ve özellikle koltuk konforu ile ikramlar olumsuz etkiliyor.
18–29 yaş grubu için oyunlaştırılmış eğlence içerikleri ve sosyal medya erişimi gibi dijital odaklı hizmetler eklenmeli; çünkü bu yaş grubu en düşük memnuniyet ortalamasına sahip ve teknoloji odaklı yeniliklere daha duyarlı.
Ekonomi sınıfında “extra legroom” ve premium ikram paketleri uygun fiyatla sunularak Business deneyimine yakınlaştırılmalı; çünkü sınıf farkı memnuniyet üzerinde etkili ve küçük konfor artışları skoru anlamlı şekilde yükseltebilir.
NPS değeri düşük segmentler için özel fiyat indirimleri, çift mil kampanyaları ve kişiselleştirilmiş sadakat programları başlatılmalı; çünkü bu segmentlerde sektör ortalamasının çok altında kalan NPS skorunu yükseltmek sadakat ve yeniden tercih oranlarını artıracaktır.

Sonuç

Bu proje, yalnızca Excel araçlarının etkili kullanımını değil, aynı zamanda müşteri memnuniyetini anlama, analiz etme ve strateji üretme becerisini ortaya koymaktadır.

Teknik Beceriler: Veri temizleme, formül kullanımı, dönüşüm işlemleri, segmentasyon, pivot tablo kullanımı, korelasyon analizi, dağılım grafikleri ile görselleştirme ve yorumlama
Analitik Yetkinlik: CSS ve NPS gibi müşteri memnuniyeti metriklerini yorumlama, hizmet bazlı stratejik değerlendirme, segment bazlı farklılıkların belirlenmesi
Stratejik Yaklaşım: En kritik iyileştirme alanlarını belirleme, sektör ortalamalarıyla karşılaştırma, veriye dayalı öneriler ve önceliklendirme

Bu çalışma; müşteri deneyimi, memnuniyet yönetimi ve veri temelli karar verme alanlarında yetkinliğimi bütüncül bir şekilde yansıtmaktadır.