بخش بندی مشتریان صنایع تولید و پخش کالاهای پرگردش بر اساس مدل بهبود یافته rfm (مطالعه موردی: شرکت گلستان)
Abstract(in Persian; no English abstract is available)
بخش بندی مشتریان و تحلیل رفتار آنها در صنایع تولید و پخش کالاهای پرگردش، با تعداد کثیری از مشتریان متفاوت در نقاط پراکنده، سبب هدفمندشدن فعالیتهای بازاریابی و ارتباط مؤثر آنها با مشتریان می شود. بخش بندی مشتریان از رویکردهای داده کاوی که به کشف گروه های مشابه از مشتریان منجر می شود، عمدتاً براساس متغیرهای تازگی، تکرار و حجم خرید در مدل rfm انجام می شود. کیفیت بخش بندی، به انتخاب مناسب متغیرهای عملکردی مشتریان بستگی دارد. ارزیابی کیفیت بخش بندی مشتریان بزرگترین شرکت تولید و پخش کالاهای پرگردش، مؤید فرضیة تأثیرگذاری اندک متغیر تازگی خرید بر بخش بندی مشتریان این صنایع است. در این مقاله، متغیر توالی خرید (c) بهعنوان متغیر عملکردی مشتریان در این صنایع معرفی شده و با جایگزینی آن با متغیر تازگی خرید در مدل rfm، کیفیت بخش بندی مشتریان در این صنایع بهبود داده شده است. کاهش 11 درصدی شاخص دیویس- بولدین در خوشه بندی مشتریان شرکت گلستان و افزایش 1 درصدی دقت پیش بینی خوشة مشتریان در مدل شبکه های عصبی براساس مدل پیشنهادی این تحقیق (cfm) در مقایسه با مدل rfm، بیانگر دقت بالاتر مدل cfm است.