| تعداد نشریات | 126 |
| تعداد شمارهها | 7,094 |
| تعداد مقالات | 76,235 |
| تعداد مشاهده مقاله | 151,660,737 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 113,768,188 |
شبکههای عصبی مصنوعی در پیشبینی ارزش طول عمر مشتریان تجارت الکترونیک: نقش شاخصهای کلیدی عملکردی رضایتمندی مشتریان | ||
| مدیریت بازرگانی | ||
| دوره 17، شماره 4، 1404، صفحه 970-1002 اصل مقاله (1.36 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله علمی پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jibm.2024.375828.4778 | ||
| نویسندگان | ||
| محمد فاریابی* 1؛ وحید نوروزی2 | ||
| 1دانشیار، گروه مدیریت، دانشکده اقتصاد و مدیریت، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران. | ||
| 2دانشجوی دکتری، گروه مدیریت راهبردی، دانشکده اقتصاد و مدیریت، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران. | ||
| چکیده | ||
| هدف: یکی از روندهای پُرقدرت سالهای اخیر که با پیشرفت روزافزون تکنولوژی همراه شده است، کاربردهای شبکههای عصبی مصنوعی در مدیریت بنگاههای تجاری و کسبوکارهاست. ظرفیتهای این روند، بهقدری گسترده است که میتوان از آن برای تصمیمگیری و انتخاب راهبردهای کلان یا خُرد در کسبوکارها بهره برد. هدف این مطالعه، بررسی تأثیر متقابل بین شاخصهای عملکرد کلیدی امتیاز ترویجکننده و امتیاز تلاش مشتری و تأثیر جمعی آنها بر پیشبینی ارزش طول عمر مشتری با رویکرد یادگیری ماشینی (شبکههای عصبی مصنوعی) است. افزونبر این، پژوهش حاضر بهدنبال ارائۀ یک مدل جامع شبکۀ عصبی مصنوعی با فراپارمترهای بهینه شده برای تکرار در سطح کسبوکارها و بهرهبرداری تجاری از این شیوه، برای هر کسبوکار با دادههای شخصی خود است. روش: دادهها با حفظ امنیت حریم خصوصی مشتریان و حریم خصوصی تجاری ـ رقابتی، از مشتریان یک سکو (پلتفرم) تجارت الکترونیک ایرانی در سال ۱۴۰۲ بهدستآمده و شامل ۸۰۰۰ پروفایل مشتری با متغیرهایی از جمله ارزش طول عمر مشتری، امتیاز ترویجکننده، امتیاز تلاش مشتری و شناسۀ مشتریان (شناسههای ۱۶ رقمی یکتا) است. مدل، یک شبکۀ عصبی متوالی با لایههای متراکم و منظم با فراپارامترهای بهینهسازی شده است. عملکرد مدل روی یک مجموعۀ آزمون ۱۰درصد و اعتبارسنجی ۱۰درصد و با استفاده از معیارهای میانگین مطلق خطاها، ضریب تعیین و چند معیار دیگر ارزیابی میشود؛ سپس با استفاده از دو مدل پایۀ رگرسیون خطی و درخت تصمیم، توانایی مدل شبکۀ عصبی مصنوعی ارزیابی میشود. برای اعتبارسنجی مدل، از اعتبارسنجی متقابل چندتایی استفاده میشود. در انتها با استفاده از SHAP و PFI مدل تفسیر و اهمیت هر متغیر در توضیح ارزش طول عمر مشتری بررسی میشود. یافتهها: نتایج نشان میدهد که مدل شبکۀ عصبی مصنوعی با ۲ نورون ورودی در لایۀ اول، ۵ نورون پنهان در لایۀ دوم، ۷ نورون پنهان در لایۀ سوم و ۱ نورون خروجی در لایۀ آخر (خروجی)، روابط پیچیده و غیرخطی امتیاز ترویجکننده و امتیاز تلاش مشتری با ارزش طول عمر مشتری را با ضریب تعیین 934/0 و میانگین مطلق خطاهای 47/142 و چند معیار دیگر را بهطور مؤثر و قدرتمندی پیشبینی میکند. عملکرد پایدار و بدون برازش بیش از حد با شیوۀ اعتبارسنجی متقابل در مجموعههای آموزشی و آزمایشی در ۱۰دور ۱۰تایی با دور عطف حدود ۵ بر تعمیمپذیری مدل تأکید میکند و این اجازه را میدهد که ارزش طول عمر مشتری را توسط امتیاز ترویجکننده و امتیاز تلاش مشتری پیشبینی کنیم. توانایی مدل در گرفتن روابط غیرخطی دادهها در مقایسه با مدلهای پایه (رگرسیون خطی و درخت تصمیم) نیز گویای قدرت شبکۀ عصبی مصنوعی است. همچنین مشخص شد که امتیاز ترویجکننده نسبت به امتیاز تلاش مشتری، واریانس ارزش طول عمر مشتری را بیشتر توضیح میدهد. نتیجهگیری: پژوهش حاضر نشان داد که شبکههای عصبی مصنوعی تا چه اندازه در یافتن الگوهای نهان در شاخصهای کلیدی عملکرد میتوانند مؤثر عمل کنند؛ این مطالعه توانایی شبکههای عصبی مصنوعی در پیشبینی ارزش طول عمر مشتری را در تجارت الکترونیک ارائه میدهد و امکان پیشبینی ارزش طول عمر مشتری را توسط امتیاز ترویجکننده و ارزش تلاش مشتری، تقسیمبندی دقیق مشتریان، تخصیص منابع و رشد استراتژیک را فراهم میکند. در تحقیقات آینده میتوان پیشبینی ارزش طول عمر مشتری را از طریق مجموعه دادههای دیگر و گسترش مدل بهبود داد و همچنین، ظرفیت سایر الگوریتمهای یادگیری ماشینی را بررسی کرد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| شبکۀ عصبی مصنوعی؛ ارزش طول عمر مشتری؛ امتیاز ترویجکننده؛ امتیاز تلاش مشتری | ||
| مراجع | ||
|
حسینی روش، سیدمحمدحسین و مقدم، امیر. (1402). پیشبینی تخمین ارزش طول عمر مشتری برمبنای کیفیت خدمات ارائه شده در باشگاههای بدنسازی مشهد. پژوهشهای کاربردی در علوم ورزش و سلامت، 2(2)، 19-36.
خدیور، آمنه؛ گلستانی، مریم و گلشنی، فهیمه (1402). پیشبینی قصد خرید اخلاقی محصولات پایدار در مدل کسبوکار دایرهای از طریق رفتار مشتریان / گردشگران با استفاده از شبکۀ عصبی مصنوعی (ANN). فصلنامه مطالعات مدیریت گردشگری، 18(62)، 203- 240.
رحیمی اقدم، صمد؛ فاریابی، محمد و عزیزخواه آلانق، سعیده (1399). تأثیر بازاریابی رابطهمند بر ارزش طول عمر مشتری. بررسیهای بازرگانی، 18(105)، 71-84.
محمدی، اسفندیار و رضایی، زهرا (1394). بررسی ارتباط بین مدیریت ارتباط با مشتری با کیفیت رابطه و ارزش طول عمر مشتری در صنعت هتلداری (مورد مطالعه: شهر ایلام). برنامهریزی و توسعه گردشگری، 4(15)، 62-79.
مرادی، زینب؛ فخرایی، محمود و آزاد ارمکی، امیر (1401). بررسی تأثیر مدیریت دانش مشتری بر ارزش طول عمر مشتری با میانجیگری چابکی سازمانی (مورد مطالعه: شرکت فرسگال پالست). فصلنامه پژوهشهای علوم مدیریت، 4(10)، 189- 209.
References Agag, G., Durrani, B. A., Abdelmoety, Z. H., Daher, M. M. & Eid, R. (2024). Understanding the link between net promoter score and e-WOM behaviour on social media: The role of national culture. Journal of Business Research, 170, 114303. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2023.114303 Agag, G., Durrani, B. A., Shehawy, Y. M., Alharthi, M., Alamoudi, H., El-Halaby, S., Hassanein, A. & Abdelmoety, Z. H. (2023). Understanding the link between customer feedback metrics and firm performance. Journal of Retailing and Consumer Services, 73, 103301. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2023.103301 Ardelet, C. & Benavent, C. (2022). Does making less effort entail satisfaction? A large empirical study on client relationship services. International Journal of Market Research, 65(1), 83–99. https://doi.org/10.1177/14707853221113953 Asadi Ejgerdi, N. & Kazerooni, M. (2024). A stacked ensemble learning method for customer lifetime value prediction. Kybernetes, 53(7), 2342-2360. https://doi.org/10.1108/K-12-2022-1676 Baquero, A. (2022). Net promoter score (NPS) and customer satisfaction: relationship and efficient management. Sustainability, 14(4), 2011. https://doi.org/10.3390/su14042011 Bitencourt, V. N., Crestani, F., Peuckert, M. Z., Andrades, G. R. H., Krauzer, J. R. M., Cintra, C. de C., Cunha, M. L. da R., Eckert, G. U., Girardi, L., Santos, I. S. & Garcia, P. C. R. (2023). Net Promoter Score (NPS) as a tool to assess parental satisfaction in pediatric intensive care units. Jornal de Pediatria, 99(3), 296–301. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jped.2022.11.013 Bojanowska, A. & Milosz, M. (2017). Application of neural networks in CRM systems. In ITM Web of Conferences (Vol. 15, p. 04001). EDP Sciences. https://doi.org/10.1051/itmconf/20171504001 Bose, I. & Mahapatra, R. K. (2001). Business data mining—a machine learning perspective. Information & management, 39(3), 211-225. https://doi.org/10.1016/S0378-7206(01) 00091-X Bosma, B. & van Witteloostuijn, A. (2024). Machine learning in international business. Journal of International Business Studies, 1-27. https://doi.org/10.1057/s41267-024-00687-6 Caton, S. & Haas, C. (2024). Fairness in machine learning: A survey. ACM Computing Surveys, 56(7), 1-38. https://doi.org/10.1145/3616865 Chen, S., Huang, Y., Xu, D.-L. & Jiang, W. (2020). A two stage machine learning approach for Modeling Customer Lifetime Value in the Chinese Airline Industry (S. Blanchard, A. Epp & G. Mallapragada (eds.); Vol. 31, pp. 1018–1021). American Marketing Association (AMA). Cowan, G., Mercuri, S. & Khraishi, R. (2023). Modelling customer lifetime-value in the retail banking industry. https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.03038 Curiskis, S., Dong, X., Jiang, F. & Scarr, M. (2023). A novel approach to predicting customer lifetime value in B2B SaaS companies. Journal of Marketing Analytics, 11(4), 587–601. https://doi.org/10.1057/s41270-023-00234-6 Dai, X. (2022, May). Customer Lifetime Value Analysis Based on Machine Learning. In Proceedings of the 6th International Conference on Information System and Data Mining (pp. 13-17). https://doi.org/10.1145/3546157.3546160 Dandis, A. O., Al Haj Eid, M. B., Robin, R. & Wierdak, N. (2022). An empirical investigation of the factors affecting customer lifetime value. International Journal of Quality & Reliability Management, 39(4), 910–935. https://doi.org/10.1108/IJQRM-12-2020-0412 Dandis, A. O., Al Haj Eid, M., Griffin, D., Robin, R. & Ni, A. K. (2023). Customer lifetime value: the effect of relational benefits, brand experiences, quality, satisfaction, trust and commitment in the fast-food restaurants. The TQM Journal, 35(8), 2526–2546. https://doi.org/10.1108/TQM-08-2022-0248 De Haan, E., Verhoef, P. C. & Wiesel, T. (2015). The predictive ability of different customer feedback metrics for retention. International Journal of Research in Marketing, 32(2), 195-206. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2015.02.004 Firmansyah, E. B., Machado, M. R. & Moreira, J. L. R. (2024). How can Artificial Intelligence (AI) be used to manage Customer Lifetime Value (CLV)—A systematic literature review. International Journal of Information Management Data Insights, 4(2), 100279. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2024.100279 Fisher, N. I. & Kordupleski, R. E. (2019). Good and bad market research: A critical review of Net Promoter Score. Applied Stochastic Models in Business and Industry, 35(1), 138-151. https://doi.org/10.1002/asmb.2417 Gastezzi, C. E. B., Rodríguez, M. M. F. & Castillo, A. (2024). Theoretical foundations on Customer Experience (customer experience, NPS, CSAT, CES, Service Balcony, Journey Map). Journal of business and entrepreneurial studie, 8(2). https://doi.org/10.37956/jbes.v8i2.364 Hardianto, B. & Wijaya, S. (2023). Analysis of the impact of Net Promoter Score on financial performance with customer loyalty as mediation. International Journal of Social Service and Research, 3(6), 1478-1488. https://doi.org/10.46799/ijssr.v3i6.401 Hosseini Ravesh, S.M.H. & Moghadam, A. (2023). An Estimation of Customer Lifetime Value Based on Quality of Services in Mashhad Body Building Gyms. Applied Research in Sports Science and Health, 2(2), 19-36. https://civilica.com/doc/1783925. (in Persian) Khadivar, A., Golestani, M. & Golshani, F. (2023). Predicting the ethical purchase intention of sustainable products in the circular business model through the behavior of customers/tourists using artificial neural network (ANN). Tourism Management Studies, 18(62), 203 - 240. (in Persian) King, M., Kim, B.J. & Yune, C.-Y. (2024). Prediction model of undisturbed ground temperature using artificial neural network (ANN) and multiple regressions approach. Geothermics, 119, 102945. https://doi.org/10.1016/j.geothermics.2024.102945 Kristensen, K. & Eskildsen, J. (2014). Is the NPS a trustworthy performance measure? The TQM Journal, 26(2), 202-214. https://doi.org/10.1108/TQM-03-2011-0021 Kumar, R., Aggarwal, R. K. & Sharma, J. D. (2015). Comparison of regression and artificial neural network models for estimation of global solar radiations. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 52, 1294-1299. https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.08.021 Kvíčala, D., Králová, M. & Suchánek, P. (2024). The impact of online purchase behaviour on customer lifetime value. Journal of Marketing Analytics, 1-18. https://doi.org/10.1057/s41270-024-00328-9 Lee, H. F. & Jiang, M. (2021). A hybrid machine learning approach for customer loyalty prediction. In Neural Computing for Advanced Applications: Second International Conference, NCAA 2021, Guangzhou, China, August 27-30, 2021, Proceedings 2 (pp. 211-226). Springer Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-16-5188-5_16 Li, X., Tang, X. & Cheng, Q. (2022). Predicting the clinical citation count of biomedical papers using multilayer perceptron neural network. Journal of Informetrics, 16(4), 101333. https://doi.org/10.1016/j.joi.2022.101333 Mohammadi, E. & Rezaei, Z. (2014). An Examination of Relation between Management of Customer Relationship with Quality of Relationship and Customers' Lifetime Value in Hotel Industry (Case study: City of Ilam). Journal of Tourism Planning and Development, 4(15), 62-79. https://civilica.com/doc/1617905. (in Persian) Moradi, Z. & Fakhraei, M. & Azad Aramaki, A. (1401). Investigating the effect of customer knowledge management on customer lifetime value with the mediation of organizational agility (case study: Farsgal Plast Company). Journal of management Science Research, 4(10), 189-209. (in Persian) Müller, S., Seiler, R. & Völkle, M. (2024). Should Net Promoter Score be supplemented with other customer feedback metrics? An empirical investigation of Net Promoter Score and emotions in the mobile phone industry. International Journal of Market Research, 66(2-3), 303-320. https://doi.org/10.1177/14707853231219648 Osmanski-Zenk, K., Ellenrieder, M., Mittelmeier, W. & Klinder, A. (2023). Net Promoter Score: a prospective, single-centre observational study assessing if a single question determined treatment success after primary or revision hip arthroplasty. BMC Musculoskeletal Disorders, 24(1), 849. https://doi.org/10.1186/s12891-023-06981-y Owen, R. (2019). Net Promoter Score and Its Successful Application. In: Kompella, K. (eds) Marketing Wisdom. Management for Professionals. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-10-7724-1_2 Rahimiaghdam, S., Faryabi, M. & Azizkhah Alanagh, S. (2021). The Impact of Relationship Marketing on Customer Lifetime Value with the Mediating Role of Relationship Quality. Commercial Surveys, 18(105), 71-84. (in Persian) Ruck, D. W., Rogers, S. K. & Kabrisky, M. (1990). Feature selection using a multilayer perceptron. Journal of neural network computing, 2(2), 40-48. Schmidgall, S., Ziaei, R., Achterberg, J., Kirsch, L., Hajiseyedrazi, S. & Eshraghian, J. (2024). Brain-inspired learning in artificial neural networks: a review. APL Machine Learning, 2(2). https://doi.org/10.1063/5.0186054 Schmitt, P., Meyer, S. & Skiera, B. (2012). An Analysis of the Link between Customers’ Intention to Recommend a Firm and the Lifetime Value of its Customers. Recherche et Applications En Marketing (English Edition), 27(4), 121–142. https://doi.org/10.1177/205157071202700405 Sifa, R., Runge, J., Bauckhage, C. & Klapper, D. (2018). Customer Lifetime Value Prediction in Non-Contractual Freemium Settings: Chasing High-Value Users Using Deep Neural Networks and SMOTE. Hawaii International Conference on System Sciences. https://doi.org/10.24251/HICSS.2018.115 Simpson, T. (2023). Impact of Financial and Nonfinancial Constructs on Customer Lifetime Value (CLV): U.S. Retailer’s Perspective. Journal of Relationship Marketing. https://doi.org/10.1080/15332667.2023.2197769 Specht, D. F. (1991). A general regression neural network. IEEE transactions on neural networks, 2(6), 568-576. Tsai, C. F., Hu, Y. H., Hung, C. S. & Hsu, Y. F. (2013). A comparative study of hybrid machine learning techniques for customer lifetime value prediction. Kybernetes, 42(3), 357-370. https://doi.org/10.1108/03684921311323626 Tudoran, A. A., Thomsen, C. H. & Thomasen, S. (2024). Understanding consumer behavior during and after a Pandemic: Implications for customer lifetime value prediction models. Journal of Business Research, 174, 114527. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2024.114527 Valentini, T., Roederer, C. & Castéran, H. (2024). From redesign to revenue: Measuring the effects of servicescape remodeling on customer lifetime value. Journal of Retailing and Consumer Services, 77, 103681. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2023.103681 Venkatesan, R., Bleier, A., Reinartz, W. & Ravishanker, N. (2019). Improving customer profit predictions with customer mindset metrics through multiple overimputation. Journal of the Academy of Marketing science, 47, 771-794. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00658-6 Wu, Y. C. & Feng, J. W. (2018). Development and application of artificial neural network. Wireless Personal Communications, 102, 1645-1656. https://doi.org/10.1007/s11277-017-5224-x Yan, Y., & Resnick, N. (2024). A high-performance turnkey system for customer lifetime value prediction in retail brands: Forthcoming in quantitative marketing and economics. Quantitative Marketing and Economics, 22(2), 169-192. https://doi.org/10.1007/s11129-023-09272-x Ziegler, A., Peisl, T. & Raeside, R. (2023). Improving service quality through customer feedback – the case of NPS in IBM’s training services. International Journal of Quality and Service Sciences, 15(2), 190–203. https://doi.org/10.1108/IJQSS-09-2022-0106 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 15,450 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 2,516 |
||