Son yıllarda lojistik sektörü kapsamında yer alan ve artan ticaret hacmi ile hem sektöre, hem de ekonomiye katkısının öneminin arttığı kargo hizmetlerinde müşterilerin tutum ve davranışlarının belirlenmesi, kargo işletmelerinin rekabet avantajı kazanması açısından bir zorunluluk haline gelmiştir. Özellikle müşterilerin almış oldukları hizmetlerden duydukları memnuniyet durumlarını sosyal medya platformlarından paylaşması işletmelerde müşteri odaklı faaliyetlerin artmasına neden olmuştur. Sosyal medya platformları içerisinde önemli bir yere sahip olan Twitter aracılığıyla bireylerin hizmet aldıkları kargo işletmeleri ile ilgili yorumlarını yoğun olarak paylaştıkları bilinmektedir. Bu çalışmada da doğal dil işleme yöntemleri kullanılarak kargo firma müşterilerinin sosyal medya üzerindeki görüşleri derlenerek firmalar için destek unsuru oluşturulması hedeflenmiştir. Bu amaçla Twitter’da Kasım 2020-Ocak 2021 tarihleri arasında belirlenen bir kargo firması ile ilgili paylaşılan 1138 Twitter gönderisi derlenerek, duygu analizi tekniği ile polarite skoruna göre pozitif, negatif veya nötr olma durumları analiz edilmiştir. Duygu analizi yapılan gönderilerden negatif etiketlenenlerin en yüksek paya sahip olduğu ve genel olarak gönderilerde sık kullanılan kelimelerin “engel”, “uzak” ve “kal” olduğu belirlenmiştir. Araştırmanın sonuçlarının kargo işletmesi yöneticileri açısından önemli bilgiler içermesinin yanı sıra, gelecekte farklı sektörlerde uygulanması açısından değer taşımaktadır.

With the increasing trade volume in the logistics sector in recent years, determining the attitudes and behaviors of customers in cargo services, whose contribution to both the sector and the economy has increased, has become a necessity for cargo businesses to gain a competitive advantage. In particular, customers' sharing their satisfaction with the services they have received on social media platforms has led to an increase in customer-oriented activities in businesses. It is known that individuals intensely share their comments about cargo businesses from which they receive service via Twitter, which has a prominent place among social media platforms. This study aims to create a support element for companies by compiling the opinions of cargo company customers on social media using natural language processing methods. For this purpose, 1138 Twitter posts shared about a predetermined cargo company between November 2020 and January 2021 were compiled, and the condition of being positive, negative, or neutral according to the polarity score was analyzed with the sentiment analysis technique. It has been determined that the negative labeled posts have the highest share among the sentiment-analyzed posts, and in general, the frequently used words in the posts are “obstacle”, “distant”, and “stay”. Besides the fact that the results of the research contain important information for cargo managers, it is valuable in terms of its implementation in different sectors in the future.