استخدام نموذج RFM لتقسيم العملاء بالاعتماد على خوارزمية العنقدة K-Means: دراسة تطبيقية
| المصدر: | مجلة بحوث جامعة حلب - سلسلة العلوم الاقتصادية |
|---|---|
| الناشر: | جامعة حلب |
| المؤلف الرئيسي: | الحسيني، أشرف (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | نائب، إبراهيم (م. مشارك) |
| المجلد/العدد: | ع50 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
سوريا |
| التاريخ الميلادي: |
2024
|
| الصفحات: | 1 - 17 |
| ISSN: |
2227-9180 |
| رقم MD: | 1488899 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | العربية |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
إدارة العلاقة مع العملاء | تقسيم العملاء | نموذج تقسيم (RFM) | العنقدة | خوارزمية (K-Means)
|
| رابط المحتوى: |
الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها. |
| المستخلص: |
يقدم هذا البحث أنموذجاً جديداً لتقسيم وتصنيف العملاء؛ إذ جمع بين نموذج التقسيم RFM (الحداثة Recency، التكرار Frequency، القيمة المالية Monetary) وخوارزمية العنقدة (K-Means) للتنقيب في البيانات، ومن مسعى تحقيق الغاية البحثية حللت بيانات معاملات الشراء للعملاء في متجر بيع إلكتروني خلال عام كامل، وذلك بهدف استكشاف السلوك الشرائي للعميل بناء على: متغيرات حداثة الشراء (الحداثة)، وعدد مرات الشراء (التكرار)، ومقدار الأموال التي ينفقها العميل (القيمة المالية). فقد استخدمت هذه المتغيرات لتقسيم العملاء إلى مجموعات بالاعتماد على خوارزمية العنقدة (K-Means). وأظهرت نتائج النموذج: أن العدد الأمثل للمجموعات لطريقة (K-Means) في تحليل نموذج التقسيم (RFM) هو ثلاثة مجموعات (شرائح) باستخدام أسلوب (NbClust) لتحديد عدد المجموعات، تم تحليل نتائج النموذج واستكشاف المجموعات والتصنيفات لكل مجموعة بناءً على سماتها الرئيسة، وأخيراً قُدّمت توصيات لتطوير وتعزيز إدارة علاقات العملاء اعتماداً على ميزات كل مجموعة. |
|---|---|
| ISSN: |
2227-9180 |
عناصر مشابهة
-
تحسين اختيار الأسهم في الأسواق المالية باستخدام خوارزمية العنقدة الضبابية FCM وخوارزمية التجميع K-means: دراسة تطبيقية على البورصة المصرية
بواسطة: مارديني، أحمد تميم منشور: (2022) -
استخدام خوارزمية K-Means لبناء نموذج عنقدة لدعم دور مكتب العمل
بواسطة: سمان، أنوار معينة منشور: (2017) -
Proposed Method To Enhance Text Document Clustering Using Improved Fuzzy C Mean Algorithm With Named Entity Tag
بواسطة: هادي، رغد محمد منشور: (2017) -
بناء نموذج لتصنيف البيانات ذات الأبعاد المتعددة باستخدام تقنيات تعلم الآلة والبيانات الضخمة: دراسة تطبيقية شركة سيرياتل تليكوم
بواسطة: أقرع، أحمد منشور: (2022) -
استخدام اسلوب العنقدة والتصنيف للتعرف على مسببات مرض الفشل الكلوي: دراسة حالة ولاية شمال كردفان
بواسطة: يعقوب، الاء محمد عبدالله منشور: (2018)
