اعتبارسنجی یک چارچوب یکپارچه برای شناسایی و تحلیل رفتار مشتریان با استفاده از شاخصهای LRFFM و تکنیکهای دادهکاوی
کلمات کلیدی:
اعتبارسنجی چارچوب, تحلیل رفتار مشتری, شاخصهایLRFFM, دادهکاوی, مدیریت ارتباط با مشتری, CRISP, DMچکیده
هدف: هدف پژوهش حاضر، اعتبارسنجی یک چارچوب یکپارچه برای شناسایی و تحلیل رفتار مشتریان فروشگاه خردهفروشی با استفاده از شاخصهای توسعهیافته LRFFM و ترکیب روشهای خوشهبندی، قوانین وابستگی و الگوریتمهای طبقهبندی بود. روششناسی: پژوهش حاضر از نوع کاربردی، کمی و دادهمحور بود و بر اساس فرایند CRISP-DM انجام شد. دادهها شامل 541,013 رکورد تراکنشی پاکسازیشده مربوط به مشتریان یک فروشگاه خردهفروشی بود. دادههای تراکنشی در سطح مشتری تجمیع و شاخصهای Recency، دو شاخص Frequency، Monetary و Length استخراج شدند. مشتریانی که بیش از 93 روز از آخرین خرید آنان گذشته بود، ریزشی در نظر گرفته شدند. برای بخشبندی مشتریان از K-Means، برای استخراج الگوهای سبد خرید از FP-Growth و قوانین وابستگی، و برای پیشبینی ریزش از ده الگوریتم طبقهبندی شامل درخت تصمیم، نزدیکترین همسایه، نیوبیز، شبکه عصبی، رگرسیون لجستیک، ماشین بردار پشتیبان، تحلیل تمایزی خطی، آدابوست، بگینگ و استیکینگ استفاده شد. یافتهها: خوشهبندی 26,428 مشتری، سه خوشه متمایز را آشکار کرد و خوشه ارزشمندتر دارای Recency برابر با 19.29، میانگین 144.35 تراکنش، Monetary برابر با 95,455,030.90، میانگین 260.49 قلم خرید و Length برابر با 131.32 بود. در میان 12,433 مشتری ریزشی، 880 مشتری بهعنوان مشتریان ارزشمند ریزشی شناسایی شدند. قوانین وابستگی نیز الگوهای متفاوتی را میان مشتریان ارزشمند ریزشی و غیرریزشی نشان دادند و برخی قوانین به اطمینان 1.00 رسیدند. در طبقهبندی، استیکینگ با Accuracy برابر با 86.47 درصد، Precision برابر با 84.07 درصد، Recall برابر با 90.00 درصد و F1 برابر با 86.93 درصد بهترین عملکرد کلی را داشت. رگرسیون لجستیک و نیوبیز در رتبههای بعدی قرار گرفتند. نتیجهگیری: چارچوب یکپارچه LRFFM و دادهکاوی توانست ارزش مشتری، وضعیت ریزش، الگوهای سبد خرید و قابلیت پیشبینی ریزش را بهصورت همزمان تحلیل کند و میتواند بهعنوان ابزاری برای پشتیبانی از تصمیمگیریهای مرتبط با نگهداشت، بازگشت و مدیریت هدفمند مشتریان در خردهفروشی استفاده شود.
دانلودها
مراجع
Adeniran, I. A., Efunniyi, C. P., Osundare, O. S., Abhulimen, A. O., & OneAdvanced, U. (2024). Implementing Machine Learning Techniques for Customer Retention and Churn Prediction in Telecommunications. Computer Science & It Research Journal, 5(8), 2011-2025. https://doi.org/10.51594/csitrj.v5i8.1489
Bogaert, M., & Delaere, L. (2023). Ensemble Methods in Customer Churn Prediction: A Comparative Analysis of the State-of-the-Art. Mathematics, 11(5), 1137. https://doi.org/10.3390/math11051137
Brito, J. B. G., Bucco, G. B., & Heldt, R. (2024). A Framework to Improve Churn Prediction Performance in Retail Banking. Financial Innovation, 10, 17. https://doi.org/10.1186/s40854-023-00558-3
Chaubey, G., Gavhane, P. R., Bisen, D., & Arjaria, S. K. (2023). Customer Purchasing Behavior Prediction Using Machine Learning Classification Techniques. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 14(12), 16133-16157. https://doi.org/10.1007/s12652-022-03837-6
Chaudhary, M., Afaq, A., Singh, G., & Kapoor, S. (2024). Unboxing the Mystery: Employee Churn in the Retail Industry Using Machine Learning Approach. International Journal of System Assurance Engineering and Management, 1-11. https://doi.org/10.1007/s13198-024-02490-w
Chou, P., Chuang, H. H. C., Chou, Y. C., & Liang, T. P. (2022). Predictive Analytics for Customer Repurchase: Interdisciplinary Integration of Buy-Till-You-Die Modeling and Machine Learning. European Journal of Operational Research, 296(2), 635-651. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2021.04.021
Das, L., Salman, R., Sabeer, S., Ansari, S. K., Aarif, M., & Rana, A. (2023). Customer Retention Using Machine Learning 2023 10th IEEE Uttar Pradesh Section International Conference on Electrical, Electronics and Computer Engineering (UPCON), https://doi.org/10.1109/UPCON59197.2023.10434812
Dursun-Cengizci, A., & Caber, M. (2025). Using Machine Learning Methods to Predict Future Churners: An Analysis of Repeat Hotel Customers. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 37(1), 36-56. https://doi.org/10.1108/IJCHM-06-2023-0844
Equihua, J. P., Nordmark, H., Ali, M., & Lausen, B. (2023). Modelling Customer Churn for the Retail Industry in a Deep Learning Based Sequential Framework.
Espinoza-Vega, A., & Roa, H. N. (2024). Boosting Customer Retention in Pharmaceutical Retail: A Predictive Approach Based on Machine Learning Models. In Science and Information Conference (pp. 97-117). Springer Nature. https://doi.org/10.1007/978-3-031-62277-9_7
Faritha Banu, J., Neelakandan, S., Geetha, B. T., Selvalakshmi, V., Umadevi, A., & Martinson, E. O. (2022). Artificial Intelligence-Based Customer Churn Prediction Model for Business Markets. Computational Intelligence and Neuroscience, 2022, 1703696. https://doi.org/10.1155/2022/1703696
Jung, S. K., Tsang, S. S., & Phumchusri, N. (2023). Predicting Customer Churn: Revolutionizing Retail with Machine Learning. International Journal for Applied Information Management, 3(1), 46-57. https://doi.org/10.47738/ijaim.v3i1.50
Kimura, T. (2022). Customer Churn Prediction with Hybrid Resampling and Ensemble Learning. Journal of Management Information and Decision Sciences, 25(1).
Lalwani, P., Mishra, M. K., Chadha, J. S., & Sethi, P. (2022). Customer Churn Prediction System: A Machine Learning Approach. Computing, 104(2), 271-294. https://doi.org/10.1007/s00607-021-00908-y
Liu, R., Ali, S., Bilal, S. F., Sakhawat, Z., Imran, A., Almuhaimeed, A., & Sun, G. (2022). An Intelligent Hybrid Scheme for Customer Churn Prediction Integrating Clustering and Classification Algorithms. Applied Sciences, 12(18), 9355. https://doi.org/10.3390/app12189355
Louro, A. C., Pugirá, C. G., & Murari, R. S. (2024). A Scoping Review for Churn Prediction: Step-by-Step Tutorial and Reproducible R Code. International Journal of Business Forecasting and Marketing Intelligence, 9(2), 160-178. https://doi.org/10.1504/IJBFMI.2024.137643
Mahdi, M., & Jabbari, M. (2024). Predicting Customer Churn in the Fast-Moving Consumer Goods Segment of the Retail Industry Using Deep Learning. Mathematics and Computational Sciences, 5(3), 58-79.
Manzoor, A., Qureshi, M. A., Kidney, E., & Longo, L. (2024). A Review on Machine Learning Methods for Customer Churn Prediction and Recommendations for Business Practitioners. IEEE Access, 12, 70434-70463. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3402092
Matuszelański, K., & Kopczewska, K. (2022). Customer Churn in Retail E-Commerce Business: Spatial and Machine Learning Approach. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 17(1), 165-198. https://doi.org/10.3390/jtaer17010009
Mena, G., Coussement, K., De Bock, K. W., De Caigny, A., & Lessmann, S. (2024). Exploiting Time-Varying RFM Measures for Customer Churn Prediction with Deep Neural Networks. Annals of Operations Research, 339(1), 765-787. https://doi.org/10.1007/s10479-023-05259-9
Mouli, K. C., Raghavendran, C. V., Bharadwaj, V. Y., Vybhavi, G. Y., Sravani, C., Vafaeva, K. M., & Hussein, L. (2024). An Analysis on Classification Models for Customer Churn Prediction. Cogent Engineering, 11(1), 2378877. https://doi.org/10.1080/23311916.2024.2378877
Phumchusri, N., & Amornvetchayakul, P. (2024). Machine Learning Models for Predicting Customer Churn: A Case Study in a Software-as-a-Service Inventory Management Company. International Journal of Business Intelligence and Data Mining, 24(1), 74-106. https://doi.org/10.1504/IJBIDM.2024.135146
Saleh, S., & Saha, S. (2023). Customer Retention and Churn Prediction in the Telecommunication Industry: A Case Study on a Danish University. SN Applied Sciences, 5(7), 173. https://doi.org/10.1007/s42452-023-05389-6
Sana, J. K., Abedin, M. Z., Rahman, M. S., & Rahman, M. S. (2022). A Novel Customer Churn Prediction Model for the Telecommunication Industry Using Data Transformation Methods and Feature Selection. PLoS One, 17(12), e0278095. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0278095
Shobana, J., Gangadhar, C., Arora, R. K., Renjith, P. N., Bamini, J., & Chincholkar, Y. D. (2023). E-Commerce Customer Churn Prevention Using Machine Learning-Based Business Intelligence Strategy. Measurement: Sensors, 27, 100728. https://doi.org/10.1016/j.measen.2023.100728
Sina Mirabdolbaghi, S. M., & Amiri, B. (2022). Model Optimization Analysis of Customer Churn Prediction Using Machine Learning Algorithms with Focus on Feature Reductions. Discrete Dynamics in Nature and Society, 2022, 5134356. https://doi.org/10.1155/2022/5134356
Sousa, C. F. F. (2023). Categories' Churn: A Machine Learning Approach in Retail Universidade do Minho].
Srivastava, S., & Sinha, S. (2024). Machine Learning Techniques: Predictive Modeling for Customer Churn in Telecommunications. Nanotechnology Perceptions, 20(7), 1151-1166. https://doi.org/10.62441/nano-ntp.v20iS7.95
Sweidan, D., Johansson, U., Gidenstam, A., & Alenljung, B. (2022). Predicting Customer Churn in Retailing 2022 21st IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), https://doi.org/10.1109/ICMLA55696.2022.00105
Taherkhani, L., Daneshvar, A., Amoozad Khalili, H., & Sanaei, M. R. (2023). Analysis of the Customer Churn Prediction Project in the Hotel Industry Based on Text Mining and the Random Forest Algorithm. Advances in Civil Engineering, 2023, 6029121. https://doi.org/10.1155/2023/6029121
Tran, H., Le, N., & Nguyen, V. H. (2023). Customer Churn Prediction in the Banking Sector Using Machine Learning-Based Classification Models. Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge, and Management, 18. https://doi.org/10.28945/5086
Vemulapalli, G. (2024). AI-Driven Predictive Models Strategies to Reduce Customer Churn. International Numeric Journal of Machine Learning and Robots, 8(8), 1-13.
Zelenkov, Y. A., & Suchkova, A. S. (2023). Predicting Customer Churn Based on Changes in Their Behavior Patterns. Business Informatics, 17(1), 7-17. https://doi.org/10.17323/2587-814X.2023.1.7.17
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2025 Mohammad Ghasemi Zadeh, Seyed Abdollah Amin Mousavi, Mohammad Maleki Nia (Author)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.