طراحی و تدوین مدل هوشمند مدیریت ارتباط با مشتری با رویکرد تحلیل کلان داده

در دنیای رقابتی امروز، درک عمیق از تجربیات مشتری برای موفقیت پایدار امری ضروری است. رضایت مشتری به عنوان یک عامل حیاتی در بقای سازمان ها مطرح شده است؛ با این حال، سیستم های سنتی مدیریت ارتباط با مشتری اغلب در ثبت و تحلیل بازخورد جامع مشتری، به ویژه از منابع آنالین، به خوبی عمل ننموده اند. این سیستم ها معمولا داده های ارزشمند مانند شکایات و بازخوردهای احساسی را نادیده گرفته و در برقراری ارتباط موثر با مشتریان ناکام مانده اند. علاوه بر این، ویژگی های شخصیتی فردی که به طور قابل توجهی بر این تعاملات تاثیر می گذارند، اغلب نادیده گرفته می شوند. این مقاله رویکرد جدیدی را بر اساس مدل IDIC (شناسایی، تمایز، تعامل، شخصی سازی) برای تحلیل نظرات آنالین در صنعت هتلداری ارائه می دهد. با استفاده از نظریه S-O-R (محرک-ارگانیسم-پاسخ) و نظریه ارزیابی شناختی، ویژگی های متمایز تجربیات مشتری را استخراج کرده و ویژگی های شخصیتی نظردهندگان را پیش بینی کرده ایم. از الگوریتم های پیشرفته پردازش زبان طبیعی برای پیش بینی شخصیت نظردهندگان و درک احساسات آن ها بهره برده ایم. مدل ما به طور منحصر به فرد ماهیت ذهنی تجربیات مشتری را ثبت می کند و درک عمیق تری از نیازهای مشتری را امکان پذیر می سازد. از طریق کاربرد چارچوب IDIC، بخش های مشتری را بر اساس ویژگی های استخراج شده شناسایی و تمایز می دهیم و در نهایت امکان ارائه خدمات شخصی سازی شده متناسب با هر گروه را فراهم می کنیم. این تحقیق نه تنها قابلیت های پیش بینی پروفایل مشتری را افزایش داده، بلکه به مدیریت موثرتر روابط مشتری در صنعت هتلداری کمک می کند.

طراحی و تدوین مدل هوشمند مدیریت ارتباط با مشتری با رویکرد تحلیل کلان داده Keywords:

کلان داده , مدیریت ارتباط با مشتری هوشمند , نظرات آنالین , تجربه مشتری