Εφαρμογή RFM ανάλυσης χρησιμοποιώντας τεχνικές εξόρυξης δεδομένων για τη δημιουργία στρατηγικών διαχείρισης πελατειακών σχέσεων και της εκτίμησης της πιστότητας των πελατών

Abstract

Η παρούσα μελέτη διερευνά την εφαρμογή της ανάλυσης RFM (Recency, Frequency, Monetary) χρησιμοποιώντας τεχνικές εξόρυξης δεδομένων για την ανάπτυξη στρατηγικών διαχείρισης πελατειακών σχέσεων και την εκτίμηση της πιστότητας των πελατών στο πλαίσιο του ηλεκτρονικού εμπορίου. Με τη ραγδαία εξέλιξη του ηλεκτρονικού εμπορίου, οι επιχειρήσεις αντιμετωπίζουν την πρόκληση όχι μόνο της προσέλκυσης αλλά και της διατήρησης μιας κερδοφόρας πελατειακής βάσης. Η παρούσα έρευνα εμβαθύνει στην τμηματοποίηση των πελατών, αξιοποιώντας την ανάλυση RFM για την αξιολόγηση των προτύπων συμπεριφοράς των πελατών στις αγορές και ενσωματώνει αλγορίθμους μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη της αξίας ζωής των πελατών (CLV) με μεγαλύτερη ακρίβεια. Η μελέτη επεκτείνεται περαιτέρω στην ανάλυση συναισθήματος, χρησιμοποιώντας την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) για τη μέτρηση της ικανοποίησης και της αφοσίωσης των πελατών με βάση τις αξιολογήσεις των συναλλαγών τους. Αναλύοντας τα σχόλια κειμένου με τη χρήση προηγμένων τεχνικών NLP, η έρευνα στοχεύει στην παροχή μιας πιο διαφοροποιημένης κατανόησης των συναισθημάτων των πελατών, η οποία, όταν συνδυάζεται με τις προβλέψεις RFM και CLV, μπορεί να προσφέρει ολοκληρωμένες γνώσεις σχετικά με τη συμπεριφορά των πελατών.