Nonlinear Multi attribute Satisfaction Analysis (N-MUSA): Preference disaggregation approach to satisfaction
محل انتشار: مجله ایرانی مطالعات مدیریت، دوره: 11، شماره: 1
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 74
فایل این مقاله در 22 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JIJMS-11-1_001
تاریخ نمایه سازی: 6 شهریور 1402
چکیده مقاله:
Nonlinear MUSA is an extension of MUSA, which employs a derived approach to analyze customer satisfaction and its determinants. It is a preference disaggregation approach, widely welcomed by scholars since ۲۰۰۲, following the principles of ordinal regression analysis. N-MUSA as a goal programing model, evaluates the level of satisfaction among some groups including customers, employees, etcetera according to their values and expressed preferences. Using simple satisfaction survey data, N-MUSA aggregates the different preferences in a unique satisfaction function. The main advantage of this approach is to consider and convert the qualitative form of customer judgments and preferences in an ordinal scale based on a simple questionnaire to an interval scale, in the first place, and to develop various fruitful analytical indices in order to get more knowledge of customers in the second place. In spite of the abovementioned strengths, this paper tackles some computational shortcomings within MUSA and leads to the development of nonlinear form (N-MUSA), which is more effective and efficient in practice. This paper takes MUSA and its drawbacks into account, to introduce N-MUSA as a more efficient alternative, then, deploys it in numerical examples and a real case for more insights.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
محمود دهقان نیری
۱. Faculty of Management and Economics, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
محمدرضا مهرگان
۲. Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :