بخش بندی مشتریان سازمان بنادر و دریانوردی با به کارگیری شبکه عصبی خودسازمانده و الگوریتم K-Means

Publish Year: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 387

This Paper With 20 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

JR_BARBAZ-20-114_008

تاریخ نمایه سازی: 30 آبان 1401

Abstract:

با توجه به اینکه در سال های اخیر ارتباط دو طرفه سازمان ها با مشتریانشان به صورت محسوسی تغییر کرده، تداوم کسب و کار هیچ گونه تضمین بلند مدت ندارد. لذا سازمان ها به جهت حفظ توانایی رقابت در این بازار نامطمئن، میبایست مشتریان خود را به خوبی شناسایی، نیاز ها و خواسته های آن ها را پیش بینی نموده و با مجهز شدن به این اطلاعات و ارائه استراتژی های بازاریابی کارآمد در جهت حفظ و بقای خود تلاش نمایند. با توجه به اهمیت و سهم بالای درآمد بنادر ایران در اقتصاد داخلی و وجود رقابت شدید بین بنادر منطقه، ضرورت شناسایی مشتریان کلیدی و تعیین نیازها و خواسته های آنها برای سازمان بنادر و دریانوردی بیشتر از گذشته احساس می گردد.از سوی دیگر داده کاوی که علم تجزیه و تحلیل داده ها است به عنوان پل ارتباطی بین قسمت هایی از داده معرفی می شود. در همین خصوص ابزارهایی در داده کاوی مانند خوشه بندی و طبقه بندی وجود دارند که شرایط لازم برای ارائه خدمت مورد نظر به مشتریان خوشه هدف و برقراری ارتباط تنگاتنگ با آن ها را برای سازمان ایجاد می نماید. در این پژوهش تحلیل RFM روی داده های پردازش شده ۵۹۵ مشتری سازمان بنادر در طول یکسال انجام و فرایند خوشه بندی با استفاده از خروجی تحلیل RFM و دو الگوریتم خوشه بندی K-means و SOM انجام می گردد که به منظور تعیین تعداد بهینه خوشه ها از شاخص سیلوئت استفاده می گردد (۱۲ خوشه تعیین گردید). در انتها کیفیت خوشه ها با استفاده از معیار انحراف معیار داده های درون خوشه ها ارزیابی و نتایج به دست آمده از دو روش مقایسه می گردد. با توجه به اینکه کیفیت خوشه های حاصل از الگوریتم SOM بهتر از k-means می باشد بر اساس خوشه های به دست آمده از الگوریتم SOM بدین ترتیب مشتریان کلیدی و با ارزش مشخص می گردد. بر اساس تجزیه و تحلیل نتایج مشخص گردید مشتریان خوشه های ۹ و ۱۲ منتج از الگوریتم SOM با دارا بودن الگوی ↑ M ↑F ↑R بیشترین ارزش و وفاداری را برای سازمان بنادر دارند و مهمترین مشتریان سازمان بنادر محسوب می شوند و مشتریان خوشه نخست منتج از الگوریتم SOM با دارا بودن الگوی↓M↓F↓R کمترین میزان ارزش و وفاداری را برای سازمان بنادر دارند.

Keywords:

مشتریان سازمان بنادر و دریانوردی / خوشه بندی مشتریان / الگوریتم K , Means / الگوریتم SOM / داده کاوی / تحلیل RFM

Authors

رخساره حریفی

کارشناس ارشد مهندسی صنایع-صنایع، دانشکده مهندسی صنایع، واحد الکترونیکی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

علی نعیمی صدیق

استادیار مهندسی صنایع، گروه پژوهشی کسب و کار الکترونیک، پژوهشکده فناوری اطلاعات پژوهشگاه علوم و فناوری اطلاعات ایران، تهران، ایران

مرضیه مظفری

استادیار مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی صنایع، واحد الکترونیکی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :