فهرس المقالات عظیمه مظفری


  • المقاله

    1 - ارائه روشی برای بخش‌بندی مشتریان با استفاده از مدل RFM در شرایط عدم قطعیت
    فصلنامه فناوری ایران , العدد 29 , السنة 8 , تابستان
    هدف از انجام این پژوهش ارائه روشی برای بخش‌بندی مشتریان بانک بر مبنای مدل RFM در شرایط عدم قطعیت می‌باشد. در چارچوب پیشنهادی این پژوهش پس از تعیین مقادیر شاخص‌های مدل RFM شامل تازگی مبادله (R)، تعداد دفعات مبادله (F) و ارزش پولی مبادله (M) برای از بین بردن عدم قطعیت حاک أکثر
    هدف از انجام این پژوهش ارائه روشی برای بخش‌بندی مشتریان بانک بر مبنای مدل RFM در شرایط عدم قطعیت می‌باشد. در چارچوب پیشنهادی این پژوهش پس از تعیین مقادیر شاخص‌های مدل RFM شامل تازگی مبادله (R)، تعداد دفعات مبادله (F) و ارزش پولی مبادله (M) برای از بین بردن عدم قطعیت حاکم بر آن‌ها، از تئوری اعداد خاکستری استفاده شده و با استفاده از یک روش متفاوت به بخش‌بندی مشتریان پرداخته شده است. به این ترتیب مشتریان بانک به سه بخش یا خوشه اصلی تحت عنوان مشتریان خوب، معمولی و بد تفکیک شده اند. پس از اعتبارسنجی خوشه‌ها با استفاده از شاخص‌های دان و دیویس بولدین، ویژگی‌های مشتریان در هر یک از بخش‌ها شناسایی شده است. در پایان نیز پیشنهادهایی جهت بهبود سیستم مدیریت ارتباط با مشتری ارائه می‌گردد. تفاصيل المقالة

  • المقاله

    2 - ارائه روشی برای بخش‌بندي مشتريان با استفاده از مدل RFM در شرایط عدم قطعیت
    فصلنامه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران , العدد 29 , السنة 8 , پاییز-زمستان 1395
    هدف از انجام اين پژوهش ارائه روشی برای بخش‌بندی مشتریان یکی از بانک‌های خصوصی شهر شیراز بر مبنای مدل RFM در شرایط عدم قطعیت داده‌های مربوط به مشتریان است. در چارچوب پيشنهادي اين پژوهش ابتدا مقادير شاخص‌هاي مدل RFM شامل تازگي مبادله (R)، تعداد دفعات مبادله (F) و ارزش پول أکثر
    هدف از انجام اين پژوهش ارائه روشی برای بخش‌بندی مشتریان یکی از بانک‌های خصوصی شهر شیراز بر مبنای مدل RFM در شرایط عدم قطعیت داده‌های مربوط به مشتریان است. در چارچوب پيشنهادي اين پژوهش ابتدا مقادير شاخص‌هاي مدل RFM شامل تازگي مبادله (R)، تعداد دفعات مبادله (F) و ارزش پولي مبادله (M) از پایگاه داده مشتریان استخراج و پیش‌پردازش شدند. با توجه به گستردگی دامنه داده‌های مذکور، برای تعیین وضعیت خوب یا بد بودن مشتری نمی‌توان عدد دقیقی تعیین نمود؛ لذا برای از بین بردن این عدم قطعیت، از تئوری اعداد خاکستری استفاده شد که وضعیت مشتری را به صورت یک بازه در نظر می‌گیرد. به این ترتیب با استفاده از یک روش متفاوت به بخش‌بندی مشتريان بانک پرداخته شد که طبق نتایج، مشتریان به سه بخش یا خوشه اصلی تحت عنوان مشتریان خوب، معمولی و بد تفکیک شدند. پس از اعتبارسنجی خوشه‌ها با استفاده از شاخص‌های دان و دیویس بولدین، ویژگی‌های مشتریان در هر یک از بخش‌ها شناسایی شد و در پایان نيز پيشنهادهايي جهت بهبود سيستم مديريت ارتباط با مشتري ارائه گردید. تفاصيل المقالة