EvaluaciGin de la satisfacciGin de konzumidores basado en Гrboles binarios de deciiGіn

АРИНИЧЕВ, Игор В. 1; АРИНЧИХЕВА, Ирина В. 2; МАТВЕЕВА, Людмила Г. 3 и ДАРМИЛОВА, Жени Д. 4

всеки критерий

Постъпило: 08.04.2019 г. • Одобрено: 07.07.2019 г. • Публикувано на 22.07.2019 г.

Съдържание

РЕЗЮМЕ:

Тази статия представя оригиналния подход към оценката на глобалното удовлетворение на клиентите на бизнес организациите въз основа на извличане на данни. Основата на подхода е механизмът на машинното обучение, който включва две фази: обучение и тестване. Като се има предвид качествения характер на първоначалната информация, беше избран логическият алгоритъм на машинното обучение, базиран на изграждането на класифициращите бинарни дървета за решения и позволява да се възстанови нелинейната връзка между целевата променлива и характеристики. Логическият алгоритъм позволява: 1) да се включи произволно удовлетворение на клиента към един от класовете, които са предварително предварително глобени, в зависимост от предпочитанията на фирменото управление; 2) за измерване на теглото/значението на всеки критерий и класирането им по важност; 3) да се изгради схема за действие на силните и слабите страни на компанията за всеки критерий. Предложеният метод е изведен до конкретни стъпки и е илюстриран с цифров пример.
Ключови думи: Потребление на удовлетворение, дърво на решенията, алгоритъм за класификация, машинно обучение

ВЪЗОБНОВЯВАНЕ:

1. Въведение

Целта на тази работа е да предложи метода за оценка на глобалното удовлетворение на клиентите на дадена компания въз основа на техните частни преценки по зададен критерий, за да се оцени приносът на всеки критерий към резултатите.

1.1. Основни методологични подходи

Различни подходи за определяне на удовлетвореността на клиентите могат да бъдат намерени в днешната литература. Най-популярните от тях се основават на удовлетворяване на очакванията на клиентите. Както отбелязват Gerson (1993), Hill (1996), Oliver (1997) и Vavra (1997), удовлетворението е стандарт за това как предлаганият „общ“ продукт или услуга отговаря на очакванията на клиентите. Обширни изследвания в разглежданата област са идентифицирали алтернативни подходи за оценка и анализ на удовлетворението от множество перспективи. Най-простият метод за анализ на данните от анкетите за удовлетвореност е оценка на честотата на отговорите на клиентите на конкретни въпроси, които се считат за критични. По-точно, в зависимост от приложената скала, процентите на доволни и недоволни клиенти се изчисляват и използват като показател за ефективност на една компания. В случай, че в проучването на метричните променливи се използват променливи, общият индекс на удовлетвореност може да бъде изчислен въз основа на преценките на клиентите за удовлетвореността и значението за индивидуалните характеристики на даден продукт или услуга. Индексът на удовлетвореност на клиентите или CSI се изчислява, като се използва формула с претеглена сума (Hill, 1996):

Моделите на условната вероятност се обобщават в случай, че зависимата променлива приема няколко (повече от 2) стойности, характеризиращи удовлетвореността на клиента. Предполага се, че получената стойност има пореден тип и приема стойности от минимално до максимално ниво на глобалната удовлетвореност на клиентите. Този тип модели са послужили като основа на многокритериалния анализ на удовлетвореността (метод MUSA), разработен от учените от Университета на Крит в цикъла им на работа (Siskos, Grigoroudis, et al. 1998, 2002, 2003, 2010). Предимството на метода е, че той отчита изцяло качествената форма на преценки и предпочитания на клиентите. Необходимата информация се получава чрез въпросници, в които клиентите оценяват предоставяната услуга. Друго предимство е, че този метод позволява получаване на теглата на критерия. Поради тази причина изследователят има възможност да оцени относителната важност, която респондентите придават на различни аспекти на ефективността на услугата.

В заключение трябва да споменем група методи, които се базират на системи с размита продукция, предназначени да преобразуват стойностите на входната променлива въз основа на използване на размити производствени правила. Тези правила се прилагат под формата на предпоставки или условия, изложени под формата на размити езикови предложения. За да се получи оценка на глобалната удовлетвореност на клиентите, е необходимо да се формира пълна и непротиворечива система от логически правила, състояща се от критерийни условия (Arinichev, et al. 2016). В Едно от предимствата на метода е способността на безконтролно обучение на системи за вземане на решения. Все пак набор от правила се основава на експертни мнения и има субективен характер.

2. Методология

Следвайки подходите, представени в произведенията (Siskos, Grigoroudis), ние ще разгледаме глобалното удовлетворение на клиентите на дадена компания като съвкупност от конкретни предпочитания на клиентите, изразени като преценки по зададен критерий по отношение на продукцията на продукт/услуга (фиг. 1 ). Видовете и номерата на такъв критерий трябва да бъдат определени предварително, като се вземе предвид дейността на въпросната организация.

Фигура 1
Агрегиране на компания
предпочитания на клиентите

Фигура 2
Рекурсивната процедура за изграждане на двоично дърво за решения

Ако сравним средните индекси на удовлетвореност на определени критерии с тяхното значение, можем да изобразим резултатите от моделирането на диаграмна карта (фиг. 3), която не само демонстрира силните и слабите страни на удовлетвореността на клиентите, но и допринася за разработването на стратегически управленски решения (Сискос, Григорудис). В Диаграмата е разделена на четири квадранта в зависимост от важността на критерий по оста OX (висока/ниска) и средната удовлетвореност по оста OY (висока/ниска), която може да се използва за класифициране на следващите действия:

1- Статукво (ниска производителност и ниска важност): Като цяло не се изискват действия, тъй като тези измерения на удовлетвореност не се считат за важни от клиентите.

2- Възможност за лоста (висока производителност/висока важност): Тази област може да се използва като предимство срещу конкуренцията. В няколко случая тези измерения на удовлетвореността са най-важните причини, поради които клиентите са закупили изследвания продукт/услуга.

3- Прехвърляне на ресурси (висока производителност/ниска важност): Що се отнася до конкретното измерение на удовлетворението, ресурсите на компанията могат да бъдат по-добре използвани другаде (т.е. подобряване на измеренията на удовлетвореност, разположени в квадранта за възможности за действие).

4- Възможност за действие (ниска производителност/висока важност): Това са критериите, които се нуждаят от внимание; Усилията за подобрение трябва да бъдат насочени към тях, за да се повиши глобалното ниво на удовлетвореност на клиентите.

Фигура 3
Диаграма на значението/удовлетворението

3. Резултати

Авторите са избрали четири критерия за одобрение на предложената методология (персонал, продукт, услуга и наличност) за магазин за бързо хранене (фиг. 4).

Фигура 4
Йерархична структура на критериите за удовлетвореност в магазин за бързо хранене

В таблица 1 е представена част от извадка от обучение, която съдържа данни от анкети на клиентите по всеки конкретен критерий и общото общо удовлетворение.

За да се опрости процедурата за свързване на произволен клиент с един от класовете на обобщеното удовлетворение, етикетите на класовете по редовна скала D за определени критерии са кодирани до числови стойности от 0 до 4, което също позволява да се изчислят средните индекси на удовлетвореност.

маса 1
Образец за обучение на клиента
проучване по четири типа критерии