مدیریت دانش مشتریان بانک مهر اقتصاد با استفاده از تکنیک های داده‌کاویword

چکیده

افزایش روزافزون سطح رقابت در بازار، مدیران و تحلیل­گران سازمان­ها را وادار ساخته به دنبال راهکارهایی باشند که مزیت رقابتی را برای سازمان به ارمغان آورند. بر اساس مطالعات موجود، استفاده از دانش مشتری جهت اتخاذ استراتژی‌های لازم برای جلب رضایت مشتری می­تواند سازمان­ها را به­سمت تحقق این هدف سوق دهد. از سوی دیگر گسترش بهره­گیری از فناوری­های بروز در زمینه اطلاعات و ارتباطات خصوصاً در بانک­ها باعث بر جای ماندن حجم عظیمی از داده­ها گشته که تحلیل و تصمیم­گیری بر اساس آن­ها با روش­های معمول گزارش­گیری و روش­های آماری امکان­پذیر نمی­باشد. داده­کاوی ابزار بروز و قدرتمندی است که در این پایان­نامه جهت تحلیل داده­ها به جهت استخراج دانش مشتری پیشنهاد می­گردد.

هدف از این تحقیق با عنوان «مدیریت دانش مشتریان بانک مهر اقتصاد با استفاده از تکنیک­های داده‌کاوی»، بخش‌بندی مشتریان بانک مهر اقتصاد، باهدف کشف ویژگی‌های رفتاری مشابه، برای کمک به مدیران این بانک جهت تسهیل اتخاذ استراتژی‌های متناسب با هر بخش و در نتیجه حفظ، تقویت و یا توسعه ارتباط با مشتریان و نهایتاً سودآوری برای این بانک می­­باشد. داده‌های خام مورد نیاز جهت این مطالعه از پایگاه داده‌های بانک مهر اقتصاد استخراج شده است.

کلمات کلیدی فارسی:

مدیریت دانش مشتری، داده­کاوی، خوشه­بندی مشتریان، کشف دانش.

 فهرست مطالب

فصل اول.. 1

1-1- مقدمه.. 2

1-2- تعریف مسئله.. 3

1-3- ضرورت انجام تحقیق.. 7

1-4- مراحل انجام تحقیق.. 8

1-5- محدوده تحقیق.. 9

1-6- اهداف تحقیق.. 9

1-7- ساختار پایان‌نامه.. 10

فصل دوم.. 12

2-1- مقدمه.. 13

2-2- مدیریت دانش.. 14

2-2-1- دانش چیست؟.. 15

2-2-2- هرم دانش.. 15

2-2-3- انواع دانش.. 16

2-2-3-1- دانش صریح.. 16

2-2-3-2- دانش ضمنی.. 16

2-2-4- مدیریت دانش چیست؟.. 17

2-2-5- استراتژی‌های مدیریت دانش.. 18

2-2-5-1- استراتژی اجتماعیسازی (تبدیل دانش پنهان به پنهان) 19

2-2-5- 2- استراتژی برونی سازی (پنهان به آشکار).. 19

2-2-5- 3- استراتژی ترکیب­سازی (آشکار به آشکار).. 20

2-2-5- 4- استراتژی درونیسازی (آشکار به پنهان).. 20

2-2-6-معایب عدم بهرهگیری از دانش در سازمان.. 20

2-2-7- اهداف مدیریت دانش.. 21

2-2-8- مدل­های مدیریت دانش.. 21

2-3- مدیریت دانش مشتری.. 23

2-3-1- انواع دانش مشتری.. 24

2-3-2- مدل مدیریت دانش مشتری.. 28

2-4- مدیریت ارتباط با مشتری.. 29

2-4-1- مدیریت ارتباط مشتریان در نظام بانکی.. 32

2-4-2- مدیریت ارتباط با مشتری: اهداف، مزایا و چالش‌ها.. 33

2-5- مقایسه مفاهیم CKM و KM و CRM.. 34

2-6- تاریخچه‌ای از بانک و بانکداری.. 37

2-7- سیرتحولفناوریاطلاعاتدرصنعتبانکداری.. 38

2-7-1 دورهاول: اتوماسیونپشتباجه.. 38

2-7-2- دورهدوم: اتوماسیونجلویباجه.. 38

2-7-3- دورهسوم: اتصالمشتریانبهحساب‌هایشان.. 38

2-7-4- دورهچهارم: یکپارچه‌سازیسیستم‌هاومرتبطکردنمشتریانباتمامیعملیات بانکی.. 39

2-7-5- بانکداریالکترونیک.. 39

2-8- داده‌کاوی.. 40

2-8-1- مقایسه روش‌های آماری و داده‌کاوی.. 40

2-8-2- مفهوم داده‌کاوی.. 42

2-8-3- داده‌کاوی و کشف دانش.. 44

2-8-4- فرایند داده‌کاوی.. 45

2-8-5- معرفی روش‌های داده‌کاوی.. 51

2-8-5-1- دسته‌بندی.. 53

2-8-5-2- درخت تصمیم.. 53

2-8-5-3- شبکه‌های عصبی.. 55

2-8-5-4- پیش بینی.. 56

2-8-5-5- خوشه‌بندی.. 56

2-8-5-5- انواع خوشه‌بندی.. 57

2-8-5-5-2- معیارهای ارزیابی در خوشه‌بندی.. 59

2-8-5-6- تحلیل انحراف.. 60

2-8-5-7- قواعد وابستگی (انجمنی).. 61

2-8-5-8- تحلیل توالی.. 61

2-8-6- نرم‌افزار داده‌کاوی.. 62

2-8-7- کاربردهای داده‌کاوی.. 63

2-8-7-1- داده‌کاویدر صنعتبانکداری.. 63

2-9- پیشینه تحقیق.. 65

2-9-1- کاربرد داده‌کاوی در بخش‌بندی و مدل‌سازی رفتاری مشتریان در صنعت بانکداری.. 66

2-9-2- کاربرد داده‌کاوی در ارزیابی اعتبار مشتریان.. 68

2-9-3- کاربرد داده‌کاوی در زمینه کشف تقلب.. 69

2-9-4- کاربرد داده‌کاوی در تحلیل روی‌گردانی مشتری.. 69

2-10- جمع‌بندی مطالب فصل.. 74

فصل سوم.. 76

3-1- مقدمه.. 77

3-2- روش پیشنهادی.. 77

3-2-1- چارچوب تحقیق.. 77

3-2-2- انتخاب متغیرها.. 79

3-2-3- آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها.. 80

3-2-3-1- نرمال سازی داده‌ها.. 81

3-2-4- تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها.. 81

3-2-5- خوشه‌بندی.. 82

3-2-5-1- انواع خوشه‌بندی.. 83

3-2-5-2- خوشه‌بندی به روش K-Means. 84

3-2-5-1-1- مزایای استفاده از الگوریتم خوشه‌بندی K-Means. 85

3-2-5-1-2- محدودیت‌های الگوریتم K-Means. 85

3-2-5-2- خوشه‌بندی به روش WK-Means. 86

3-2-5-3- خوشه‌بندی به روش A-H-Means. 87

3-2-6- ارزیابی خوشه‌ها به روش مجموع مربع خطاها و انتخاب بهترین روش.. 88

3-2-7- به‌کارگیری دانش حاصل از خوشه‌بندی.. 90

3-3- روش‌هایجمع آوریاطلاعات.. 90

3-4- جمع‌بندی مطالب فصل.. 90

فصل چهارم.. 92

4-1- مقدمه.. 93

4-2- معرفی بانک مهر اقتصاد.. 93

4-3- موضوع و فعالیت بانک.. 94

4-4- محاسبات تحقیق.. 94

4-4-1- گام انتخاب و جمع آوری متغیرهای ورودی.. 95

4-4-2- گام آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها.. 96

4-4-3-گام تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها.. 97

4-4-4- گام خوشه‌بندی داده‌ها.. 97

4-4-4-1- خوشه‌بندی به روش K-Means. 98

4-4-4-2- خوشه‌بندی به روش WK-Means. 100

4-4-4-3- خوشه‌بندی به روش A-H-Means. 100

4-4-5- ارزیابی خوشه‌ها به روش مجموع مربع خطاها و انتخاب بهترین روش.. 101

4-4-6-گام به‌کارگیری دانش حاصل از خوشه‌بندی.. 102

4-5- نتایج تحقیق.. 104

4-6- جمع‌بندی مطالب فصل.. 106

فصل پنجم.. 107

5-1- مقدمه.. 108

5-2- خلاصه تحقیق.. 108

5-3- نتیجه‌گیری.. 109

5-4- زمینه‌های پیشنهادی، راهکارها و پیشنهاد‌ات جهت پژوهش‌های آتی 110

منابع و مآخذ.. 126

  فهرست جدول‌ها

جدول 2-1 انواع مختلف تبدیلات دانش.. 19

جدول 2-2 مقایسه مفاهیم مدیریت دانش، مدیریت ارتباط با مشتری و مدیریت دانش مشتری.. 35

جدول 2-3 مقایسه روش‌های تحلیل آماری و داده‌کاوی.. 41

جدول 2-4 فعالیت‌های مربوط به فازهای CRISP-DM و خروجی هر فعالیت 50

جدول 2-5 نمونه داده‌های مورد نیاز در یک مسئله مدل‌سازی به روش دسته‌بندی.. 54

جدول 2-6 معیارهای محاسبه شباهت در خوشه‌بندی.. 59

جدول 2-7 معیارهای محاسبه فاصله در خوشه‌بندی.. 60

جدول 2-8 پژوهش‌های انجام‌گرفته در زمینه کاربرد داده‌کاوی در صنعت بانکداری.. 71

جدول 3-1 متغیرهای تحقیق.. 80

جدول 4-1 نمونه ده‌تایی از داده‌های مربوط به مشتریان بانک مهر اقتصاد.. 95

جدول 4-2 متغیرهای نرمال شده.. 96

جدول 4-3 وزن نسبی متغیرهای تحقیق.. 100

جدول 4-5 مقادیر مجموع مربع خطاها در الگوریتم‌های مختلف خوشه‌بندی 101

جدول 4-6 دسته‌بندی مشتریان بر مبنای ویژگی‌های رفتاری مشابه 103

جدول 4-7 اطلاعات مربوط به خوشه‌بندی مشتریان بانک مهر اقتصاد به روش K-Means. 104

 فهرست تصاویر و نمودارها

شکل 2-1 سلسله‌مراتب دانش.. 16

شکل 2-2 دانش صریح فقط بخش کوچکی از دانش را تشکیل می‌دهد. 17

شکل 2-3 مدل مدیریت دانش پروبست و رمهارد.. 22

شکل 2-4 چارچوب خوشه انگور جهت نوع شناسی دانش مشتری.. 26

شکل 2-5 مدل مدیریت دانش مشتری.. 28

شکل 2-7 گام‌های فرایند تولید دانش از پایگاه داده‌ها.. 44

شکل 2-8 متدولوژیفرآینداستانداردمیانصنعتیداده‌کاوی (CRISP-DM) 47

شکل 2-9 دسته‌بندی کلی عملکردهای داده‌کاوی.. 52

شکل 2-11 نیروهای رقابتی پورتر.. 64

شکل 3-1 چارچوب تحقیق.. 78

شکل 4-1 خوشه اول، الگوریتم K-Means. 98

شکل 4-2 خوشه دوم، الگوریتم K-Means. 98

شکل 4-3 خوشه سوم، الگوریتم K-Means. 99

شکل 4-4 خوشه چهارم، الگوریتم K-Means. 99

شکل 4-5 خوشه پنجم، الگوریتم K-Means. 99

 فصل اول

مقدمه و کلیات تحقیق

  1-1- مقدمه

در سال­های اخیر دانش^[1] به عنوان منبعی ارزشمند در کنار منابعی چون کار، زمین، سرمایه قرار گرفت وبه عنوان موتور تولیدکننده درآمدو یک دارایی مهم وراهبُردی برای سازمان شناخته شد. از طرفی به دلیل وجود رقابت شدید در بین کسب و کارهای امروزی از جمله صنعت بانکداری، مشتری و توجه به جایگاه او و ارتباط با او اهمیت ویژه­ای یافته است. بنابراین مبحث بسیار مهم مدیریت دانش مشتری^[2] مطرح گردید که امروزه مطالعات بسیار زیادی را به خود اختصاص داده است. مدیریت دانش مشتری با استفاده از راهکارهای مختلف مدیریت دانش نظیر روش‌های داده‌کاوی^[3] زمینه بسیار خوبی را جهت استفاده مفید از گنجینه گران‌بهای دانش مشتری فراهم می­آورد.

از سوی دیگر در عصر حاضر بهره­گیری از فناوری­های نوین اطلاعات و ارتباطات در عرصه­های مختلف کسب­وکار به امری گریزناپذیر مبدل گشته است. به طور خاص صنعت بانکداری از جمله صنایعی است که به‌کارگیری فناوری­های روز دنیا در این صنعت می­تواند مزیت رقابتی انکارناپذیری را برای آن ایجاد نماید. بنابراین این صنعت نیز از بهره­گیری از بروزترین فناوری­ها مستثنا نبوده و مواردی مانند بانکداری الکترونیک، سیستم‌های یکپارچه بانکداری^[4]، دستگاه­های خودپرداز، کارت­های اعتباری، پایانه­های خرید الکترونیک و... از مصادیق این امر می­باشد.

ورود فناوری­های جدید به سازمان سبب افزایش چشمگیر سرعت تولید اطلاعات و در نتیجه بر جای ماندن حجم عظیمی از داده‌ها گشته است. از آنجا که این داده‌ها اغلب حجیم و وسیع می­باشند، معمولاً به صورت خام قابل‌استفاده نیستند، بلکه دانش موجود در آن­ها باید استخراج گردد. با این وجود که ارزش این داده‌ها بر کسی پوشیده نیست، حجم بسیار بالای داده‌های ارزشمند موجود، تحلیل و بهره­گیری از آن­ها را به امری چالش‌برانگیز مبدل ساخته است. چرا که تحلیل به واسطه روش‌های گزارش گیری سنتی در این مقیاس امکان­پذیر نیست و روش‌های آماری موجود نیز از ظرفیت کافی جهت تحلیل این داده‌ها برخوردار نمی­باشند. بنابراین باید به دنبال راهکاری بود که با غلبه بر این محدودیت، امکان انجام مطالعاتی جامع­تر با نتایج دقیق­تر و درصد خطای پایین­تر را ممکن سازد. این مسئله گواهی بر لزوم به‌کارگیری روش‌های نوین تحلیل داده‌ها جهت حصول دانش، نظیر روش داده‌کاوی خواهد بود.

دانش قابل توجهی که در زمان استفاده از خدمت یا مصرف کالا توسط مشتری، بین مشتری و سازمان تبادل می­شود، به عنوان منبعی مهم برای سازمان شناخته می­شود و کسب و بهره­برداری از آن به یک مزیت رقابتی در سازمان­ها تبدیل شده است.

مدیریت دانش مشتری دربردارنده فرایندهایی­ست که با شناسایی و اکتساب اطلاعات مشتری و نیز ایجاد و بهره­برداری از دانش مشتریان، مربوط است [9]. چنین اطلاعاتی در ماورای محدوده­های خارجی سازمان قرار دارند و دانشی که از آن­ها استخراج می­شود موجب ایجاد ارزش برای سازمان و مشتریان آن خواهد شد [32]. در این تحقیق مسئولیت کشف دانش بر عهده الگوریتم‌های داده‌کاوی خواهد بود. در ادامه از این دانش به عنوان راهنما در مسیر اتخاذ استراتژی‌های سازمان، بهره­گیری می­شود.

1-2- تعریف مسئله

بااهمیت یافتن مشتری در عرصه پرتلاطم رقابت میان کسب­وکارهای مباحثی همچون مدیریت دانش مشتری و مدیریت ارتباط با مشتری مطالعات و تحقیقات فراوانی را به خود اختصاص داده­اند.

مدیریت دانش، کسب دانش درست، برای افراد مناسب، در زمان صحیح و مکان مناسب است، به گونه‌ای که آنان بتوانند برای دستیابی به هدف‌های سازمان، بهترین استفاده را از دانش ببرند.

در تعریفی دیگر مدیریت دانش فرایند کشف، کسب، توسعه و ایجاد، تسهیم، نگهداری، ارزیابی و به‌کارگیری دانش مناسب در زمان مناسب توسط فرد مناسب در سازمان، که از طریق ایجاد پیوند مناسب بین منابع انسانی، فناوری اطلاعات و ایجاد ساختاری مناسب برای دستیابی به اهداف سازمانی صورت می‌پذیرد، تعریف شده است.

مدیریت ارتباط با مشتری^[5] از جمله راهکارهایی است که در سال­های اخیر با افزایش روزافزون سطح رقابت در بازار به عنوان سلاحی ارزشمند در جهت افزایش وفاداری مشتری و جلب رضایت او و با هدف به ارمغان آوردن مزیت رقابتی بالاتر برای سازمان، از سوی سازمان­ها بکار گرفته شده است. امروزه بیشتر روش‌های مدیریت ارتباط با مشتری مبتنی بر فناوری اطلاعات می­باشند و مسلماً برای رسیدن به مدیریت مؤثر ارتباط با مشتری ناگزیر از مدیریت دانش مشتری خواهیم بود.

مدیریتارتباطبامشتری دربرگیرندهمجموعه­ایازفرایندهاست که سازمان­هاراقادر می­سازدتاازاستراتژی­هایکسب­وکاردرجهتایجادروابطبلندمدتوسودآوربامشتریانخاصپشتیبانینمایند [46].

درحقیقت CRM یکفناوریپیشرفتهدرجهتدستیابیبهقله­هایاطلاعاتمشتریاست [G] و شرکت­هاازآن به عنوان ابزاریدرجهتافزایشرضایتمندیمشتریاستفادهمی­کنند. مدیریت ارتباطبامشتری به عنوان فعالیتی جهتگسترشونگاه‌داریمشتریان سازمان­ها به طورگسترده­ای موردتوجهقرارگرفتهاست و ابزارهایآنافزایشرضایتمشتریووفاداریاوست.همچنینمدیریتدانش KM همچونمدیریتروابطبامشتریبرجمع آوریمنابعیتأکیدداردکهازفعالیت­هایتجاریدرجهترسیدنبهتواناییرقابت‌پذیریحمایتمی­کند[37] برایبهبودروابطبامشتری،خدمات‌رسانیبه روشیکهمورددلخواهاوست،ضروریاست. ازاینروبه مدیریتدانشمشتریاحتیاجاست [17].

دریافت فایل

---

جهت کپی مطلب از ctrl+A استفاده نمایید نماید