چارچوب تصمیم یار هوشمند مبتنی بر تحلیل بلادرنگ داده ها و پیش بینی ریزش مشتری

در فضای رقابتی و داده محور امروز، مدیریت ریزش مشتری از یک مسئله تحلیلی صرف به چالشی تصمیم محور تبدیل شده است. دقت بالای مدل های پیش بینی ریزش، اگرچه ارزشمند است، اما بدون ترجمه نتایج آن به تصمیم های عملیاتی قابل اجرا، تاثیر محدودی بر نگهداشت مشتری خواهد داشت. این مقاله با هدف پر کردن شکاف میان تحلیل، پیش بینی و اقدام مدیریتی، چارچوبی تصمیم یار هوشمند و بلادرنگ را ارائه می دهد که بر پایه داده های رفتاری مشتری، مدل های یادگیری ماشین و منطق تصمیم گیری تطبیقی بنا شده است. چارچوب پیشنهادی از پنج لایه اصلی تشکیل می شود: جمع آوری داده، پردازش بلادرنگ، پیش بینی ریزش، منطق تصمیم یار و لایه تعامل با مدیران. منطق تصمیم گیری در این سامانه بر ترکیب سه مولفه ریسک پیش بینی شده، ویژگی های رفتاری و محدودیت های کسب وکار استوار بوده و برای سه سطح ریسک (پایین، متوسط و بالا) سیاست های تصمیم متفاوتی ارائه می دهد. تخصیص هدفمند منابع، مداخلات شخصی سازی شده و کاهش تصمیم های شهودی از نتایج کلیدی این رویکرد هستند. از منظر علمی، این پژوهش ارزش مدل های پیش بینی را از دقت آماری به اقدام پذیری مدیریتی گسترش می دهد و از منظر عملی، ابزاری ارائه می کند که تصمیم گیری درباره حفظ مشتریان را هوشمند، یکپارچه و به موقع می سازد. مسیرهای آینده شامل پیاده سازی تجربی، توسعه منطق تطبیقی و بررسی اثرات بلندمدت سامانه بر وفاداری مشتری است.

کلیدواژه ها:

سامانه تصمیم یار هوشمند ، تحلیل داده ، ریزش مشتری ، یادگیری ماشین ، مدیریت ارتباط با مشتری