بکارگیری روشهای یادگیری ماشین در تحلیل ترجیحات مشتریان فروشگاههای زنجیرهای مواد غذایی
کلمات کلیدی:
ترجیحات مشتری , یادگیری ماشین, طبقه بندی, خوشه بندیچکیده
هدف اصلی پژوهش کشف الگوهای ارزشمند در دادههای مشتریان فروشگاههای زنجیرهای برای شناسایی ترجیحات و خروج مشتریان ارزشمند میباشد. با استفاده از روشهای دادهکاوی و یادگیری ماشین، مشتریان ارزشمند بر اساس متغیرهای RFM شناسایی شدند. این کار توسط روشهای خوشهبندی صورت گرفت. سپس به طبقهبندی مشتریان ارزشمند پرداخته شد که این کار توسط روشهای طبقهبندی صورت گرفت. در ادامه به شناسایی ترجیحات مشتریان با ارزش پرداخته که این کار توسط رویکرد قوانین وابستگی انجام شد. همچنین با استفاده از روشهای طبقهبندی و خوشهبندی به یافتن الگوهای مفید برای شناسایی و تحلیل رفتار مشتریان خروجی و غیرخروجی پرداخته شد. بعد از یک مجموعه عملیات آمادهسازی و پیشپردازش دادهها، اطلاعات هر مشتری به همراه تراکنشهای آنها مشخص شد. داده اولیه بر اساس تراکنش هر مشتری بود. لیکن بعد از عملیات آمادهسازی و پیشپردازش دادهها، مجموعه دادههایی بدست آمد که مربوط به هر مشتری بوده و اطلاعات آنها را ثبت کرده بود. با استفاده از روشهای دادهکاوی و یادگیری ماشین و سه رویکرد قوانین وابستگی، طبقهبندی و خوشهبندی، به آموزش و ساخت مدلها و الگوهای رفتاری مفید در مجموعه داده مشتریان فروشگاههای زنجیرهای پرداخته شد. در نهایت، مجموعهای از الگوها و قوانین برای شناسایی ترجیحات مشتری، تشخیص مشتریان ارزشمند و شناسایی مشتریان خروجی بدست آمد.
دانلودها
مراجع
Arifin, R., & Purnama, D. A. (2023). Identifying Customer Preferences on Two Competitive Startupproducts: An Analysis of
Sentiment Expressions and Textmining From Twitter Data. Jurnal Infotel, 15(1), 66-74.
https://doi.org/10.20895/infotel.v15i1.906
Chen, H., Liu, H., Chu, X., Zhang, L., & Yan, B. (2020). A two-phased SEM-neural network approach for consumer preference
analysis. Advanced Engineering Informatics, 46, 101156. https://doi.org/10.1016/j.aei.2020.101156
Dullaghan, C., & Rozaki, E. (2017). Integration of Machine Learning Techniques to Evaluate Dynamic Customer Segmentation
Analysis for Mobile Customers. International Journal of Data Mining & Knowledge Management Process, 7(1), 13-24.
https://doi.org/10.5121/ijdkp.2017.7102
Jiang, H., Kwong, C. K., Okudan Kremer, G. E., & Park, W. Y. (2019). Dynamic modelling of customer preferences for product
design using DENFIS and opinion mining. Advanced Engineering Informatics, 42.
https://doi.org/10.1016/j.aei.2019.100969
Jing, N., Jiang, T., Du, J., & Sugumaran, V. (2017). Personalized recommendation based on customer preference mining and
sentiment assessment from a Chinese e-commerce website. Electronic Commerce Research, 18(1), 159-179.
https://doi.org/10.1007/s10660-017-9275-6
Kim, J., Ji, H., Oh, S., Hwang, S., Park, E., & del Pobil, A. P. (2021). A deep hybrid learning model for customer repurchase
behavior. Journal of Retailing and Consumer Services, 59, 102381.
Lalwani, P., Mishra, M. K., Chadha, J. S., & Sethi, P. (2021). Customer churn prediction system: a machine learning approach.
Computing, 104(2), 271-294. https://doi.org/10.1007/s00607-021-00908-y
Mishra, A., & Reddy, U. S. (2017). A comparative study of customer churn prediction in telecom industry using ensemble
based classifiers. https://doi.org/10.1109/ICICI.2017.8365230
Nelaturi, N., & Devi, G. (2019). A Product Recommendation Model Based on Recurrent Neural Network. Journal Européen
des Systèmes Automatisés, 52(5), 501-507. https://doi.org/10.18280/jesa.520509
Parre Amarnath, M. C. (2018). A Two-Layer Clustering Model for Mobile Customer Analysis. International Journal of
Scientific Engineering and Technology Research, 07(05), 927-930.
Ram, S. V., Kempf, K. G., & Wu, T. (2017). A Data Mining Approach to Modeling Customer Preference: A Case Study of
Intel Corporation ARIZONA STATE UNIVERSITY]. ASU Electronic Theses and Dissertations.
Selvakanmani, S., Nanda, P., K, D., A, K., & Afroz, S. (2020). Churn Prediction using Ensemble Learning: An Analytical
CRM Application. International Journal of Advanced Science and Technology, 29, 9192-9200.
Vafeiadis, T., Diamantaras, K. I., Sarigiannidis, G., & Chatzisavvas, K. C. (2015). A comparison of machine learning
techniques for customer churn prediction. Simulation Modelling Practice and Theory, 55, 1-9.
Verma, A. (2020). Consumer behaviour in retail: next logical purchase using deep neural network. arXiv preprint
arXiv:2010.06952.
Yan, Y., Huang, C., Wang, Q., & Hu, B. (2020). Data mining of customer choice behavior in internet of things within
relationship network. International Journal of Information Management, 50, 566-574.
Zandi, A. (2024). Gamification in Retail: Enhancing Grocery Customer Experience With Location-Based Strategies.
International Journal of Serious Games, 11(2), 43-63. https://doi.org/10.17083/ijsg.v11i2.721
Zhou, F., Ayoub, J., Xu, Q., & Jessie Yang, X. (2020). A machine learning approach to customer needs analysis for product
ecosystems. Journal of Mechanical Design, 142(1), 011101.
Zhuravlev, Y., Dokukin, A., Senko, O., Stefanovsky, D., & Saenko, I. (2020). On a Novel Machine Learning Based Approach
to Recommender Systems. Conference of Open Innovations Association, FRUCT,
Zidehsaraei, M. (2024). Do Pro-Environmental Factors Lead to Customers’ Purchase Intention of Home Energy Management
System? The Moderating Effects of Energy-Efficient Habits. Green and Low-Carbon Economy.

دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2024 تکنولوژی در کارآفرینی و مدیریت استراتژیک

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.