تحلیل روی گردانی مشتریان مبتنی بر رویکرد داده کاوی: الگوریتم ترکیبی درخت تصمیم و شبکه بیزین (مورد ‏مطالعه: فروشگاه های زنجیره ای)‏

امروزه سازمان ها به این آگاهی رسیده اند که حفظ مشتریان باعث سودآوری بیشتر می شود. همچنین، افزایش رقابت نیز باعث می شود تا میزان روی گردانی مشتریان افزایش یابد؛ از این رو مطالعه عوامل موثر بر تمایل به روی گردانی یا عدم رو ی گردانی مشتریان برای پژوهشگران و فعالان کسب وکار ها اهمیت دارد. در پژوهش حاضر یک مدل ترکیبی مبتنی بر رویکرد داده کاوی برای تحلیل عوامل رو ی گردانی مشتریان ارایه شده است. در گام نخست برای شناسایی عوامل با درجه اهمیت زیادتر و حذف موارد زاید از گره انتخاب ویژگی استفاده و در گام دوم نیز برای طبقه بندی و پیش بینی مشتریان به دو دسته مشتریان روی گردان و مشتریان غیر روی گردان از درخت تصمیم C5.0 و شبکه بیزین استفاده شده است. درنهایت، مدل پیشنهادی در صنعت فروشگاه های زنجیره ای به عنوان مطالعه موردی پیاده سازی شده است. یافته های پژوهش حاکی از آن است که هر دو مدل درخت تصمیم و شبکه بیزین توانایی مناسب را برای پیش بینی روی گردانی مشتریان دارد و سطح زیر منحنی عملیاتی گیرنده در مدل درخت تصمیم بیشتر از مدل شبکه بیزین بوده است؛ درنتیجه مدل درخت تصمیم عملکرد بهتری دارد. همچنین، نتایج نشان می دهد که سه عامل جنسیت، وضعیت تاهل و سن از مجموعه مشخصه های دموگرافیک و پنج عامل متوسط سطح درآمد ماهیانه، تعداد خرید در ماه، سهم خرید اینترنتی، نحوه آشنایی با فروشگاه و نوع بازار مربوط به سوابق تراکنش های مشتریان از مهم ترین عوامل موثر بر روی گردانی مشتریان است.