Bu çalışma müşteri memnuniyeti ve makine öğrenmesi alanlarında yürütülen akademik çalışmaları sistematik bir şekilde bibliyometrik analiz yöntemiyle incelemeyi amaçlamaktadır. Web of Science (WOS) veri tabanından elde edilen bilimsel yayınlar ‘müşteri memnuniyeti’ ve ‘makine öğrenmesi’ anahtar kelimeleri kullanılarak taranmıştır. İnceleme kapsamında 2025 yılına kadar olan tüm bilimsel çalışmalar dikkate alınmıştır.

Elde edilen bilimsel çalışmaların yıllara göre niceliksel dağılımı, çalışmaları yürüten kurumlar ve ülkeler, en fazla atıf alan makaleler ve sık kullanılan anahtar kelimeler detaylı bir analiz ile değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular neticesinde, müşteri memnuniyeti değerlendirmesi alanında makine öğrenmesi tekniklerinin kullanımının özellikle son yıllarda artış gösterdiği söylenebilmektedir.

Sınıflandırma, optimizasyon, doğal dil işleme, metin madenciliği gibi problemlerde sentiment analizi, derin öğrenme, rasgele orman, yapay sinir ağları gibi algoritmaların sıklıkla tercih edildiği tespit edilmiştir. Bu teknikler en çok müşteri şikayetlerinin sınıflandırılması, yorumların sentiment analizi ve tüketici davranışı tahmini gibi alanlarda kullanıldığı söylenebilir.

Bu çalışmada gerçekleştirilen bibliyometrik analiz ile ilgili alanın mevcut durumu kapsamlı bir şekilde ortaya konmaya çalışılmıştır. Ayrıca, gelecekte yapılacak olan araştırmalar için potansiyel yönelimleri de işaret etmektedir. Bu yönü ile çalışma hem araştırmacılar hem de uygulayıcıların veri temelli kararlar alması noktasında referans niteliği taşımaktadır.