اعتبارسنجی یک چارچوب یکپارچه برای شناسایی و تحلیل رفتار مشتریان با استفاده از شاخص‌های LRFFM و تکنیک‌های داده‌کاوی

نویسندگان

  • محمد قاسمی زاده گروه مدیریت فن آوری اطلاعات، واحد بین المللی کیش ، دانشگاه آزاد اسلامی ، کیش، ایران نویسنده https://orcid.org/0009-0000-4661-0830
  • دکتر سید عبدالله امین موسوی گروه مدیریت، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی ، تهران، ایران نویسنده https://orcid.org/0009-0005-3052-5910
  • دکتر محمد ملکی نیا گروه مدیریت فن آوری اطلاعات، واحد تهران جنوب، دانشگاه آزاد اسلامی ، تهران، ایران نویسنده https://orcid.org/0009-0000-2012-683X

کلمات کلیدی:

اعتبارسنجی چارچوب, تحلیل رفتار مشتری, شاخص‌هایLRFFM, داده‌کاوی, مدیریت ارتباط با مشتری, CRISP, DM

چکیده

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

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

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

گاه‌شمار انتشار

چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش

شماره

نوع مقاله

مقالات

ارجاع به مقاله

قاسمی زاده م.، موسوی س. ع. ا.، و ملکی نیا م. (1406). اعتبارسنجی یک چارچوب یکپارچه برای شناسایی و تحلیل رفتار مشتریان با استفاده از شاخص‌های LRFFM و تکنیک‌های داده‌کاوی. مدیریت پویا و تحلیل کسب و کار، 1-30. https://www.dmbaj.org/index.php/dmba/article/view/428

مقالات مشابه

1-10 از 336

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.