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. نویسنده https://orcid.org/0009-0003-6568-6998
  • یونس وکیل الرعایا دانشیار گروه مدیریت، واحد سمنان، دانشگاه آزاد اسلامی، سمنان، ایران. https://orcid.org/0000-0003-3249-6509
  • ابوالفضل دانایی دانشیار گروه مدیریت رسانه ، واحد سمنان، دانشگاه آزاد اسلامی، سمنان، ایران. نویسنده https://orcid.org/0000-0001-9973-3877
  • فرشاد فائزی رازی دانشیار گروه مدیریت ، واحد سمنان، دانشگاه آزاد اسلامی، سمنان، ایران. نویسنده https://orcid.org/0000-0002-9397-5645

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

گاه‌شمار انتشار

چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش

شماره

نوع مقاله

مقاله کمی

نحوه استناد به مقاله

لایق آهنی ک. ., وکیل الرعایا ی. ., دانایی ا. ., & فائزی رازی ف. (2025). بکارگیری روش‌های یادگیری ماشین در تحلیل ترجیحات مشتریان فروشگاه‌های زنجیره‌ای مواد غذایی. تکنولوژی در کارآفرینی و مدیریت استراتژیک, 4(3), 1-28. https://journaltesm.com/index.php/journaltesm/article/view/159