-
شماره ركورد
30212
-
پديد آورنده
ايگين كريم زاده
-
عنوان
تحليل ترجيحات و رفتار مشتريان با استفاده از ابزارهاي نوآوري ديجيتال و الگوريتم ژنتيك
-
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
-
رشته تحصيلي
مديريت- مديريت MBA ـ بازاريابي
-
سال تحصيل
1400
-
تاريخ دفاع
1402/9/15
-
استاد راهنما
امير ذاكري
-
استاد مشاور
محمدرضا محمدي
-
دانشكده
مديريت، اقتصاد و مهندسي پيشرفت
-
چكيده
نوآوري ديجيتال، به كارگيري فناوري ديجيتال براي حل مشكلات كسب و كارها مانند بهينهسازي فرآيندها، بهبود تجارب مشتري، توسعه محصولات و ارائه مدلهاي كسب و كار جديد ميباشد. اين پژوهش به چگونگي توسعه محصولات بر اساس تحليل دادههاي آنلاين رضايت مشتري با استفاده از الگوريتمهاي هوش مصنوعي كه يكي از ابزارهاي نوآوري ديجيتال است، ميپردازد. در واقع، اين پژوهش موضوعات تحقيقاتي زير را در حوزه توسعه محصولات جديد، بررسي ميكند: (1) چگونه با استفاده از دادههاي آنلاين كه توسط مشتريان در فضاي ديجيتال (وبسايتها، رسانه هاي اجتماعي و...) ايجاد ميشود، نيازها و خواستههاي مشتريان براي محصولات قابل شناسايي است؟ (2) چگونه ميتوان با استفاده از ابزارهاي نوآوري ديجيتال مانند هوش مصنوعي (الگوريتم ژنتيك) به تحليل دادههاي آنلاين، ترجيحات و رفتار مشتريان پرداخت؟ براي بررسي اين موضوعات تحقيقاتي، اين پژوهش يك روش نوين براي تجزيه و تحليل مجموعه دادههاي آنلاين مشتريان در مورد محصولات و يافتن بهترين ويژگيها و اهميت آنها بر اساس رضايت مشتري ارائه ميدهد. اين روش در ابتدا از يك الگوريتم تكاملي (الگوريتم ژنتيك) جهت يافتن مهمترين و بهترين تركيب از ويژگيها كه با امتيازدهي نهايي مشتريان براي كالاها تطابق دارد، استفاده ميكند. سپس با استفاده از الگوريتمهاي يادگيري ماشين راه حلهاي پيشنهادي توسط الگوريتم ژنتيك را ارزيابي ميكند. در مرحله آخر، مدلShap كه روشي براي توضيح خروجي هر الگوريتم يادگيري ماشين است، براي تفسير مدل و مشخص كردن اهميت و ارزش هر ويژگي محصول در رضايت مشتري، استفاده ميشود. با استفاده از روش پيشنهادي، بهترين و مهمترين تركيبهاي ويژگي محصولات كه بر رضايت مشتري تاثيرگذار است، تعيين شدند. همچنين، جدولي از مقادير ارزشها براي هر ويژگي محصول و حالتهاي مختلف هر ويژگي، مشخص شد. ارتباط بين ويژگيهاي محصول و تاثيرگذاري آنها بر يكديگر نيز نمايش داده شده است. به طور كلي، نتايج كمي و كيفي، مانند تركيب بهينه از ويژگيها، نمره عملكرد هر گزينه و توضيح اينكه چگونه هر ويژگي بر رضايت مشتري تأثير ميگذارد، ارائه شده است. در آخر نتايج روش پيشنهادي با پژوهشهاي مشابه مقايسه شده و بهينگي آن تعيين شده است. تفسير نتايج اين پژوهش نشان مي دهد كه روش پيشنهادي عملكرد بهتري در معيارهاي ارزيابي نسبت به ساير مدلهاي تعيين شده نشان ميدهد.
-
تاريخ ورود اطلاعات
1402/09/25
-
عنوان به انگليسي
Customer Preferences and Behavior Analysis Using Digital Innovation Tools and Genetic Algorithm
-
تاريخ بهره برداري
1/1/1900 12:00:00 AM
-
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
ايگين كريم زاده
-
چكيده به لاتين
Digital innovation is the use of digital technology to solve business problems such as process optimization, improve customer experiences, products and present new business models. This study deals with how products develop products based on online customer satisfaction analysis using artificial intelligence algorithms, which is one of the digital innovation tools. In fact, this research examines the following research topics in the field of new product development: (1) How to use online data created by customers in digital space (websites, social media, etc.) And get customer demands for products? (2) How to analyze online data, preferences, and customer behavior using digital innovation tools such as artificial intelligence (genetic algorithm)? To explore these research topics, this research offers a new way to analyze customer data set for products and find the best features and importance based on customer satisfaction. This method initially uses an evolutionary algorithm (genetic algorithm) to find the most important and best combination of features that match the final rating of customers for the goods. Then, using machine learning algorithms, evaluates the solutions proposed by the genetic algorithm. Lastly, the Shap model, which is a way to explain the output of any machine learning algorithm, is used to interpret the model and identify the importance and value of each product feature in customer satisfaction. Using the suggested method, the best and most important compounds of product features that affect customer satisfaction were determined. Also, a table of values values for each product feature and different modes of a feature was identified. The relationship between product features and their impact on each other is also displayed. In general, quantitative and qualitative results, such as the optimal combination of features, performance score of each option, and explaining how each feature affects customer satisfaction. Finally, the results of the proposed method are compared with similar research and optimization is determined. Interpretation of the results of this study shows that the proposed method shows better performance in evaluation criteria than other designated models. It also covers uncertainty and incomplete information such as ranking and rating of online products.
-
كليدواژه هاي فارسي
نوآوري , ژنتيك الگوريتم , نوآوري ديجيتال , رفتار مشتري , توسعه محصول , هوش مصنوعي , ترجيح مشتري
-
كليدواژه هاي لاتين
innovation , genetic algorithm , digital innovation , customer behavior , Product development , artificial intelligence , customer preferences
-
Author
Aigin Karimzade
-
SuperVisor
Dr. Amir Zakeri
-
لينک به اين مدرک :