Bu çalışmanın amacı, otomotiv araç markalarına yönelik şikâyetle- rin çözüm değerlendirme puanını yordayan faktörleri ortaya koymak- tır. Bu amaçla “sikayetvar.com” sitesine üye olan 17 otomotiv araç markasının karneleri analiz edilerek bir veri seti elde edilmiştir. Elde edilen verilerle 17x17’lik matrisler oluşturulmuştur. Araştırma hipo- tezlerini test etmek amacıyla UCINET Sosyal Ağ Analizi kullanılarak Karesel Atama Yöntemiyle Çoklu Regresyon (KAY-ÇR) gerçekleş- tirilmiştir. KAY-ÇR doğrusal regresyon sonucuna göre, çözüm başa- rısının markalara yönelik şikâyetlerin çözüm değerlendirme puanını tahmin etmede olumlu ve anlamlı bir etkisi vardır. Ancak yayımlanan şikâyet sayısı, cevaplanan şikâyet sayısı, cevaplama oranı ve ortalama cevaplama süresinin anlamlı bir etkisi yoktur. Araştırma bulguları tar- tışılmıştır.
The aim of this study is to reveal the factors that predict the solution evaluation score of complaints against automotive vehicle brands. For this purpose, a data set was obtained by analyzing the report cards of 17 automotive vehicle brands that are members of the “sikayetvar. com” website. With the data obtained, 17x17 matrices were formed. In order to test the research hypotheses, Multiple Regression with Quadratic Assignment Procedure (MR-QAP) was performed using UCINET Social Network Analysis. According to the result of the MR- QAP linear regression, there is a positive and significant effect of res- olution success on the prediction of the resolution evaluation score of complaints against brands. However, the number of complaints pub- lished, the number of complaints answered, the response rate and the average response time do not have a significant effect. The research findings are discussed.
