بکارگیری روش‌های یادگیری ماشین در تحلیل ترجیحات مشتریان فروشگاه‌های زنجیره‌ای مواد غذایی

نویسندگان

    کریم لایق آهنی دانشجوی دکتری مدیریت بازاریابی، گروه مدیریت، واحد سمنان، دانشگاه آزاد اسلامی، سمنان، ایران.
    یونس وکیل الرعایا * دانشیار گروه مدیریت، واحد سمنان، دانشگاه آزاد اسلامی، سمنان، ایران. Y.vakil@semnaniau.ac.ir
    ابوالفضل دانایی دانشیار گروه مدیریت رسانه ، واحد سمنان، دانشگاه آزاد اسلامی، سمنان، ایران.
    فرشاد فائزی رازی دانشیار گروه مدیریت ، واحد سمنان، دانشگاه آزاد اسلامی، سمنان، ایران.

کلمات کلیدی:

ترجیحات مشتری , یادگیری ماشین, طبقه بندی, خوشه بندی

چکیده

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

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

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.

https://doi.org/10.47852/bonviewglce42022907

چاپ شده

۱۴۰۳/۱۰/۱۱

ارسال

۱۴۰۳/۱۱/۰۱

بازنگری

۱۴۰۳/۱۱/۲۵

پذیرش

۱۴۰۳/۱۲/۱۱

شماره

نوع مقاله

مقاله کمی

ارجاع به مقاله

لایق آهنی ک. .، وکیل الرعایا ی. .، دانایی ا. .، و فائزی رازی ف. (1403). بکارگیری روش‌های یادگیری ماشین در تحلیل ترجیحات مشتریان فروشگاه‌های زنجیره‌ای مواد غذایی. تکنولوژی در کارآفرینی و مدیریت استراتژیک. http://journaltesm.com/index.php/journaltesm/article/view/159

مقالات مشابه

1-10 از 69

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.