A fogyasztói elégedettség értékelése bináris döntési fák alapján

EvaluaciГіn de la satisfacciГ © de Considores Basado en Ўboles binarios de decisiГіn

ARINICHEV, Igor V. 1; ARINCIHEVA, Irina V. 2; MATVEEVA, Ludmila G. 3 & DARMILOVA, Zhenny D. 4

Beérkezett: 2019.04.08. • Jóváhagyva: 2019.07.11. • Közzétéve: 2019.07.22

Tartalom

ABSZTRAKT:

Ez a cikk az üzleti szervezetek globális ügyfél-elégedettségének adatbányászaton alapuló értékelésének eredeti megközelítését mutatja be. A megközelítés alapja a gépi tanulás mechanizmusa, amely két szakaszból áll: a képzésből és a tesztelésből. Tekintettel a kezdeti információk kvalitatív jellegére, a gépi tanulás logikai algoritmusát választották, amely az osztályozó bináris döntési fák felépítésén alapult, és lehetővé teszi a célváltozó és a jellemzők közötti nemlineáris kapcsolat helyreállítását. A logikai algoritmus lehetővé teszi: 1) a véletlenszerű ügyfél-elégedettség felvételét az egyik osztályba, amelyet előzetesen megbírságolnak, a vállalat vezetésének preferenciáitól függően; 2) az egyes kritériumok súlyának/jelentőségének mérése és rangsorolása fontossági sorrendben; 3) az egyes kritériumok alapján elkészíteni a vállalat erősségeinek és gyengeségeinek cselekvési diagramját. A javasolt módszert konkrét lépésekben hozzák fel, és numerikus példa szemlélteti.
Kulcsszavak: Elégedettség-fogyasztás, döntési fa, osztályozási algoritmus, gépi tanulás

FOLYAMAT:

1. Bemutatkozás

Ennek a munkának az a célja, hogy javaslatot tegyen a vállalat globális vevői elégedettségének értékelésére szolgáló módszerre, a saját kritériumok alapján megítélve a saját kritériumaikat, megbecsülve az egyes kritériumok hozzájárulását az eredményekhez.

1.1. Alapvető módszertani megközelítések

A vevői elégedettség meghatározásának különböző megközelítései találhatók a mai szakirodalomban. Közülük a legnépszerűbbek a vásárlói elvárások kielégítésén alapulnak. Amint azt Gerson (1993), Hill (1996), Oliver (1997) és Vavra (1997) megjegyezte, az elégedettség annak a mércéje, hogy a kínált „teljes” termék vagy szolgáltatás hogyan teljesíti az ügyfelek elvárásait. A vizsgált szakterületen végzett kiterjedt kutatások alternatív megközelítéseket azonosítottak az elégedettség becsléséhez és elemzéséhez több szempontból is. Az elégedettség közvélemény-kutatási adatainak elemzésének legegyszerűbb módszere a vevők által adott, kritikusnak ítélt kérdésekre adott válaszok gyakoriságának megbecsülése. Pontosabban, az alkalmazott skálától függően az elégedett és elégedetlen vásárlók százalékos arányát számítják ki és használják a vállalat hatékonyságának mutatójaként. Abban az esetben, ha az elégedettség felmérésében metrikus változókat alkalmaznak, a közös elégedettségi index becsülhető az ügyfél megítélése alapján az elégedettségről és a termék vagy szolgáltatás egyedi jellemzőinek fontosságáról. Az ügyfél-elégedettségi indexet vagy CSI-t súlyozott összeg képlet segítségével számítják ki (Hill, 1996):

A feltételes valószínűségi modelleket abban az esetben általánosítják, ha a függő változó több (több mint 2) értéket vesz fel, amelyek jellemzik a vevői elégedettséget. Feltételezzük, hogy a kapott érték rendes típusú, és az értékeket a globális ügyfél-elégedettség minimumától a maximálisig veszi. Az ilyen típusú modellek a Krétai Egyetem tudósai által a munkaciklusuk során kifejlesztett többkritikus elégedettségi elemzés (MUSA-módszer) alapjául szolgáltak (Siskos, Grigoroudis et al. 1998, 2002, 2003, 2010). A módszer előnye, hogy teljes mértékben figyelembe veszi az ügyfelek megítélésének és preferenciáinak minőségi formáját. A szükséges információkat kérdőíveken keresztül kapják meg, amelyek során az ügyfelek értékelik a nyújtott szolgáltatást. További előny, hogy ez a módszer lehetővé teszi a kritérium súlyának megszerzését. Ezért egy kutatónak lehetősége van megbecsülni azt a relatív jelentőséget, amelyet a válaszadók a szolgáltatás hatékonyságának különböző aspektusaihoz tulajdonítanak.

Összefoglalva meg kell említenünk egy olyan módszercsoportot, amelyek fuzzy output rendszereken alapulnak, és amelyeket a bemenő változó értékeinek konvertálására használnak fuzzy produkciós szabályok alapján. Ezeket a szabályokat fuzzy nyelvi javaslatok formájában meghatározott feltételek vagy feltételek formájában hajtják végre. A globális ügyfél-elégedettség becsléséhez teljes és vitathatatlan logikai szabályrendszert kell kialakítani, amely kritériumfeltételeket tartalmaz (Arinichev et al. 2016). A módszer egyik előnye a döntéshozó rendszerek felügyelet nélküli tanulásának képessége. Ennek ellenére a szabályrendszer szakértői véleményeken alapul, és szubjektív jellegű.

2. Módszertan

A művekben bemutatott megközelítéseket követve (Siskos, Grigoroudis) a vállalat globális vevői elégedettségét a konkrét vevői preferenciák összesítéseként fogjuk kezelni, a termék/szolgáltatás kimeneteléhez viszonyított kritérium alapján megítéléseként kifejezve (1. ábra). ). Az ilyen kritérium típusait és számait előre meg kell határozni, figyelembe véve a szóban forgó szervezet tevékenységét.

1.ábra
A társaság összesítése
az ügyfelek preferenciái

2. ábra
A bináris döntési fa felépítésének rekurzív eljárása

Ha összehasonlítjuk az egyes kritériumok átlagos elégedettségi indexeit az importálásukkal, akkor ábrázolhatjuk a modellezés eredményeit egy diagramtérképen (3. ábra), amely nemcsak a vevői elégedettség erősségeit és gyengeségeit mutatja be, hanem hozzájárul a stratégiai stratégia kidolgozásához is. vezetői döntések (Siskos, Grigoroudis). A diagram négy kvadránsra oszlik, az OX tengely mentén (magas/alacsony) és az OY (magas/alacsony) tengely mentén az átlagos elégedettség fontosságától függően, amelyek felhasználhatók a következő műveletek osztályozásához:

1- Status quo (alacsony teljesítmény és alacsony fontosság): Általában nincs szükség semmilyen intézkedésre, mivel ezeket az elégedettségi dimenziókat az ügyfelek nem tartják fontosnak.

2- Tőkeáttételi lehetőség (nagy teljesítmény/nagy jelentőség): Ez a terület előnyként használható a versennyel szemben. Több esetben ezek az elégedettségi dimenziók a legfontosabb okok, amelyek miatt az ügyfelek megvásárolták a vizsgált terméket/szolgáltatást.

3- Erőforrások átadása (nagy teljesítmény/alacsony fontosság): Az adott elégedettség dimenzióját tekintve a vállalat erőforrásai jobban felhasználhatók másutt (azaz a cselekvési lehetőség negyedében található elégedettségi dimenziók javítása).

4- Akciólehetőség (alacsony teljesítmény/nagy jelentőség): ezek a kritériumok, amelyekre figyelmet kell fordítani; a fejlesztési erőfeszítéseket ezekre kell összpontosítani a globális ügyfél-elégedettségi szint növelése érdekében.

3. ábra
Fontosság/elégedettség diagram

3. Eredmények

A szerzők négy kritériumot választottak a javasolt módszertan (személyzet, termék, szolgáltatás és elérhetőség) jóváhagyására egy „gyorsétterem” üzlet számára (4. ábra).

4. ábra
Az elégedettségi kritériumok hierarchikus felépítése egy "gyorsétteremben"

Az 1. táblázatban egy képzési minta egy része látható, amely az egyes kritériumok ügyfélfelméréseinek adatait és a közös globális elégedettséget tartalmazza.

A tetszőleges ügyfélnek az összesített elégedettség egyik osztályához való hozzárendelésének egyszerűsítése érdekében az egyes kritériumok D sorszámú skáláján szereplő osztályok címkéit 0 és 4 közötti numerikus értékekre kódolták, ami lehetővé tette az átlagos elégedettségi indexek kiszámítását is.

Asztal 1
Képzési minta az ügyfélről
négy kritériumtípus felmérése