تحلیل ارزش عمر مشتریان با رویکرد خوشهبندی مبتنی بر شبکههای عصبی مصنوعی SOM و زنجیره مارکوف
این مقاله به بررسی و تحلیل ارزش طول عمر مشتریان در بانک دیجیتال پاسارگاد با بهرهگیری از روشهای خوشهبندی نوین، شامل شبکههای عصبی مصنوعی SOM و زنجیره مارکوف میپردازد. هدف اصلی، ارزیابی دقیقتر مشتریان و بهینهسازی استراتژیهای بازاریابی به منظور افزایش سودآوری و رضایت مشتریان است.
مقدمه
در دنیای رقابتی امروز، شناخت و درک ارزش طول عمر مشتری (CLV) برای سازمانها، به ویژه بانکها، از اهمیت بسزایی برخوردار است. CLV به سازمانها کمک میکند تا مشتریان ارزشمند خود را شناسایی کرده و استراتژیهای بازاریابی خود را به گونهای تنظیم کنند که منجر به حفظ و افزایش وفاداری این مشتریان شود. این مقاله به بررسی کاربرد روشهای خوشهبندی مبتنی بر شبکههای عصبی مصنوعی SOM و زنجیره مارکوف در تحلیل CLV مشتریان بانک دیجیتال پاسارگاد میپردازد.
روششناسی تحقیق
این تحقیق از یک رویکرد ترکیبی برای تحلیل CLV استفاده میکند. در ابتدا، از شبکههای عصبی مصنوعی SOM برای خوشهبندی مشتریان بر اساس الگوهای رفتاری و تراکنشی آنها استفاده میشود. سپس، از زنجیره مارکوف برای پیشبینی رفتار آتی مشتریان در هر خوشه و محاسبه CLV آنها استفاده میشود. دادههای مورد استفاده در این تحقیق شامل اطلاعات تراکنشی و دموگرافیک مشتریان بانک دیجیتال پاسارگاد است.
شبکههای عصبی مصنوعی SOM
شبکههای عصبی SOM به عنوان یک روش خوشهبندی غیرنظارتی، قادر به شناسایی الگوهای پنهان در دادهها و گروهبندی مشتریان با رفتارهای مشابه هستند. این شبکهها با یادگیری از دادهها، میتوانند مشتریان را بر اساس ویژگیهای مختلف به خوشههای مجزا تقسیم کنند.
زنجیره مارکوف
زنجیره مارکوف یک مدل احتمالی است که برای پیشبینی توالی رویدادها بر اساس احتمال انتقال بین حالات مختلف استفاده میشود. در این تحقیق، از زنجیره مارکوف برای پیشبینی رفتار آتی مشتریان در هر خوشه، مانند احتمال خرید مجدد، استفاده از خدمات جدید، یا ترک بانک، استفاده میشود.
نتایج
نتایج این تحقیق نشان میدهد که استفاده از روشهای خوشهبندی مبتنی بر شبکههای عصبی مصنوعی SOM و زنجیره مارکوف، منجر به ارزیابی دقیقتری از CLV مشتریان بانک دیجیتال پاسارگاد میشود. این روشها قادر به شناسایی مشتریان ارزشمند و ارائه استراتژیهای بازاریابی شخصیسازی شده برای هر خوشه از مشتریان هستند.
بحث و نتیجهگیری
تحلیل ارزش طول عمر مشتری با استفاده از روشهای خوشهبندی مبتنی بر شبکههای عصبی مصنوعی SOM و زنجیره مارکوف، یک ابزار قدرتمند برای بانکها و سایر سازمانها است. این روشها به سازمانها کمک میکنند تا مشتریان ارزشمند خود را شناسایی کرده، استراتژیهای بازاریابی خود را بهینه کرده و در نهایت، سودآوری خود را افزایش دهند. پیشنهاد میشود بانکها و سازمانهای دیگر از این روشها برای تحلیل CLV مشتریان خود استفاده کنند.