| تعداد نشریات | 31 |
| تعداد شمارهها | 834 |
| تعداد مقالات | 8,015 |
| تعداد مشاهده مقاله | 14,855,423 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 9,588,275 |
بخش بندی مشتریان بر اساس ارزش دوره عمر آنها با استفاده از داده کاوی بر مبنای مدل آر.اف.ام. (RFM) | ||
| پژوهش های مدیریت عمومی | ||
| مقاله 4، دوره 5، شماره 15، اردیبهشت 1391، صفحه 63-84 اصل مقاله (658.15 K) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/jmr.2012.662 | ||
| چکیده | ||
| امروزه تعامل شرکتها با مشتریان در قالب مدیریت ارتباط با مشتری به طور قابل توجهی تغییر یافته است. شناسایی ویژگیهای مشتریان مختلف و تخصیص بهینه منابع به آنها با توجه به ارزشی که برای شرکتها دارند، به یکی از دغدغههای اصلی در حوزه مدیریت ارتباط با مشتری تبدیل شده است. هدف این مقاله ارائه مدل مناسبی جهت بخشبندی مشتریان بر اساس ارزش دوره عمر آنها میباشد. در فرایند پیشنهادی این تحقیق که در شرکت بازرگانی طوس شرق اجرا گردیده است، پس از تعیین مقادیر شاخصهای مدل آر.اف.ام. (RFM) شامل تازگی مبادله، تعداد دفعات مبادله و ارزش پولی مبادله در 260 مشتری و وزندهی آنها با استفاده از فرایند تحلیل سلسله مراتبی، با توجه به تعداد خوشه بهینه بر اساس شاخص وارد، به خوشهبندی مشتریان با استفاده از روش کا- میانگین پرداخته شده است. نتایج مطالعه حاضر، زمینه را برای تحلیل ویژگیهای مشتریان شرکت در 8 بخش اصلی فراهم نمود. همچنین با بخشبندی مشتریان در قالب هرم ارزش دوره عمر مشتری، مشتریان کلیدی و با ارزش شرکت مشخص شدند. در نهایت نیز پیشنهادهایی به شرکت جهت بهبود سیستم مدیریت ارتباط با مشتری ارائه گردید. | ||
| کلیدواژهها | ||
| مدیریت ارتباط با مشتری؛ بخش بندی مشتریان؛ ارزش دوره عمر مشتری؛ مدل آر.اف.ام. (RFM)؛ خوشه بندی کا- میانگین | ||
| مراجع | ||
|
منابع فارسی 1- جانسون، ریچارد آرنولد و ویچرن، دین (1379)، تحلیل آماری چند متغیری کاربردی، ترجمه حسینعلی نیرومند، چاپ اول، مشهد: انتشارات دانشگاه فردوسی. 2- رزمی، جعفر و قنبری، آرش (1388)، ارائه مدلی نوین جهت محاسبه ارزش دوره عمر مشتری، نشریه مدیریت فناوری و اطلاعات، دوره1، شماره 2، 35-50 . 3- عطائی، محمد (1389)، تصمیم گیری چند معیاره، چاپ اول، شاهرود: انتشارات دانشگاه صنعتی شاهرود.
منابع انگلیسی 1-Bin, Deng, Peiji, Shao and Dan, Zhao (2008), Data mining for needy student identify based on improved RFM model: A case study of university, International conference on information management, innovation management and industrial engineering, New York. 2-Blattberg, Robert C., Gary, Getz and Jacquelyn, S. Thomas (2001), Customer Equity: Building and Managing Relationships as Valued Assets, Boston, Massachusetts: Harvard Business School Press. 3-Buttle, F. (2004), Customer Relationship Management: Concepts and Tools, Elsevier Butterworth Heinemann. 4-Cheng, Ching-Hsue and Chen, You-Shyang (2009), Classifying the segmentation of customer value via RFM model and RS theory, Expert systems with applications, Vol. 36, pp. 4176-4184. 5-Hu, Wang and Jing, Zhang (2008), Study of segmentation for auto services companies based on RFM model, [online], <http:// www. pucsp.br/icim/ingles/downloads/pdf_procceeding_2008/66. pdf >. 6-Hughes, Arthur M. (1994), Strategic database marketing, Chicago: Probus publishing. 7-Hwang, Hyunseok, Jung, Taesoo and Suh, Euiho (2004), An LTV model and customer segmentation based on customer value: a case study on the wireless telecommunication industry, Expert systems with applications, 26, 181-188. 8-Keiningham, Timothy L., Aksoy, Lerzan and Bejou, David (2006), Approches to measurement and management of customer value, Journal of relationship marketing, Vol. 5, No. 2, pp. 37-54. 9-Kim K.j. and Ahn, H. (2008), A recommender system using GA K-means clustering in an online shopping market, Expert Systems with Applications, Vol. 34, pp. 1200-1209. 10-Kotler, P. (1994), Marketing management: Analysis, planning, implementation, and control, New Jersey: Prentice-Hall. 11-Kumar, L. and Reinartz, W. J. (2006), Customer relationship management: A data based approach, New York: John Wiley. 12-Li, Der-Chiang, Dai, Wen-Li and Tseng, Ean-Ting (2011), A two-stage clustering mehod to analyze customer characteristics to build discriminative customer management: A case of textile manufacturing business, expert systems with applications, Vol. 14, pp. 1-6. 13-Liu, Duen-Ren and Shih, Ya-Yueh (2005), Integeration AHP and data mining for product recommendation based on customer lifetime value, Information and management, Vol. 42, pp. 387-400. 14-MacQueen, J.B. (1967), Some methods for classification and analysis of multivariate observations, Proceeding of 5th Berkeley symposium on mathematical statistics and probability, Berkeley, Calif.: University of California press. 15-Mishar, Alok and Mishar, Deepti (2009), Customer relationship management: Implementation process perspective, Acta polytechnic hungarica, Vol. 6, No. 4, pp. 83-99. 16-Ngai, E.W.T. (2005),Customer relationship management research (1992-2002): An academic literature review and classification, Marketing intelligence Planning, Vol. 23, pp. 582-605. 17-Ngai, E.W.T., Xiu, Li and Chau, D.C.k. (2009), Application of data mining techniques in customer relationship management: A literature review and classification, Expert systems with applications, Vol. 36, pp. 2592-2602. 18-Punj, G.N. and Stewart, D.W. (1983), Cluster Analysis in marketing redearch: Review and suggestions for application, Journal of marketing research, Vol. 20, pp. 134-148. 19-Seyed Hosseini, Mohammad, Maleki, Anahita and Gholamian, Mohammad Reza (2010), Cluster analysis using data mining approach to develop CRM methodology to assess the customer loyalty, Expert systems with applications, Vol. 37, pp. 5259-5264. 20-Sohrabi, Babak and Khanlari, Amir (2007), Customer lifetime value (CLV) measurement based on RFM model, Iranian accounting & auditing review, Vol. 14, No. 47, pp. 7-20. 21-Stone, Bob (1995), Successful direct marketing methods. NTC business books, Lincolnwood. 22-Szekely, G. J. and Rizzo, M. L. (2005), Hierarchical clustering via Joint Between-Within Distances: Extending Ward’s Minimum Variance Method, Journal of Classification, Vol. 22, pp. 151-183. 23-Turban, E., Aroson, J.E., Liang, T.P. and Sharda, R. (2007), Decision support and business intelligence systems, 8th edition, Pearson education. 24-Wu, Hsin-Hung, Chang, En-Chi and Lo, Chiao-Fang (2009), Applying RFM model and K-means method in customer value analysis of an outfitter, International Conference on Concurrent Engineering, New York. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 6,231 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 10,056 |
||