الرئيسية / التحاليل التطبيقية للبيانات لاتخاذ القرار

التحاليل التطبيقية للبيانات لاتخاذ القرار

اسم الباحث:وسام نظير وسوف

عنوان البحث:

التحاليل التطبيقية للبيانات لاتخاذ القرار

عنوان البحث باللغة الانكليزية :

Applied data analysis for decision making

اسم المشرف :الدكتــور: كمال السلوم    –   الدكتور: رامز الخطيب

العام:2019

القسم:

قسم هندسة البرمجيات ونظم المعلومات

الملخص:

بالنظر إلى الأهمية المتزايدة لسلوك العملاء في سوق الأعمال في الوقت الحاضر، يركز مشغلو الاتصالات ليس فقط على ربحية العملاء لزيادة حصتهم في السوق ولكن أيضًا على العملاء المخلصين للغاية وكذلك العملاء الذين هم على وشك قطع علاقاتهم مع الشركة قريبًا.

قدم ظهور مفهوم البيانات الكبيرة موجة جديدة من استراتيجيات CRM. يساعد تحليل البيانات الضخمة في وصف سلوك العملاء وفهم عاداتهم ووضع خطط تسويقية مناسبة للمؤسسات لتحديد معاملات المبيعات وبناء علاقة ولاء طويلة الأجل.

توفر هذه الورقة منهجية لشركات الاتصالات لاستهداف العملاء ذوي القيمة العالية والعملاء المحتملين – على وشك مغادرة الشركة – مع عروض وخدمات تستند إلى خطة مدروسة جيدًا. ويتم تنفيذها ونشرها واختبارها بشكل كامل باستخدام مجموعة بيانات تحتوي على حوالي 127 مليون سجل للتدريب والاختبار المقدم من شركة Syriatel.

أولاً، يتم تجزئة العملاء بناءً على تحليل TFM (الوقت (إجمالي فترات المكالمات وجلسات intenet) – التكرار النقدي – ويتم تحديد مستوى الولاء لكل شريحة أو مجموعة.

ثانياً، سوف نأخذ واصفات مستوى الولاء وكذلك اختيار أفضل ألسمات  السلوكية للعملاء ومعلوماتهم الديموغرافية مثل العمر والجنس والخدمات التي يشاركونها.

ثالثًا، سنقوم بتطبيق العديد من خوارزميات التصنيف استنادًا إلى الواصفات والسمات المختارة لإنشاء نماذج تنبؤية مختلفة سيتم استخدامها لتصنيف المستخدمين الجدد حسب الولاء.

أخيرًا، نقوم بتقييم تلك النماذج استنادًا إلى معايير متعددة واستنباط قواعد القدرة على التنبؤ بالولاء، وبالتالي نعرف الأسباب في كل مستوى من مستويات الولاء لاستهدافهم بالعروض والخدمات الأكثر ملاءمة.

الكلمات المفتاحية:RFM، TFM، ولاء الزبائن، خوارزميات التصنيف، دقة النموذج التنبؤي.

التحميل