تحلیل رفتار مشتری

رشد رو به گسترش اینترنت و به تبع آن، توسعه کسب¬و¬کارهای الکترونیک در جهان باعث شده تا وب¬سایتها از اهمیت بالایی برخوردار شده، نقش غیرقابل‌انکاری در برقراری ارتباط الکترونیکی بین سازمانها و مؤسسات با مشتریانشان پیدا کنند. هرچند در سالهای ابتدایی توسعه خدمات الکترونیکی، توسعه وب¬سایت از نظر کمی و اندازه مورد توجه بود، اما اکنون توسعه وب¬سایتها از نظر کیفی و کارایی مد نظر است؛ به این معنا که چگونه و با چه ابزارهایی می¬توان عملکرد وب¬سایتها را بهبود داد تا مشتریان زودتر و مؤثرتر به مقاصد خود در وب¬سایت دست¬یافته، از سرگشتگی آنها در شبکه عظیم صفحات وب جلوگیری گردد. در این راستا، ساختار وب¬سایت، بیانگر نحوه سازمان¬دهی پیوندها و ارتباطات صفحات وب¬سایت بوده، ارزیابی آن نیازمند استفاده از روش و شاخصی مناسب است. این مقاله، علاوه بر مرور روشهای فعلی مدل¬سازی وب¬سایت و ارزیابی ساختار آن، روشی را برای اندازه¬گیری وضعیت فعلی ساختار ارتباطات صفحات سایت ارائه کرده و نتایج استفاده از آن را در سایت یکی از دانشگاههای کشور ارائه می¬کند.

در راهبرد های اخیر بازاریابی، مشتریان از منابع مهم سازمان قلمداد می شوند. بر اساس این، کسبدانش درباره مشتریان و درک نیازهای آنها برای حفظ مشتریان در تجارت الکترونیک بسیار ضروری است. پیش بینی رفتار خرید مشتریانِ برخط دشوار است؛ زیرا به ندرت بازدید آنها از فروشگاه ها به خرید واقعی ختم می شود و این موضوع برای بازاریابان و پژوهشگران نوعی چالش شده است؛ از این رو، برای داشتن کسب وکارِ برخط موفق باید رفتار مشتریان را تحلیل کرد. بنابراین، این پژوهش با دو هدفِ الف) طرح چارچوبی برای افزایش دقت تحلیل و شناخت گروه های مشتریان و ب) ارائه مدل و قوانینی برای پیش بینی رفتار آ نها، رفتار مشتریان را تحلیل می کند. در این پژوهش از روش کریسپ و الگوریتم کا-میانگین برای خوشه بندی مشتریاناستفاده شده است؛ سپس با اختصاص سه نوع برچسب خرید، خریدنکردن و انتظار خرید به مشتریان و با استفاده از درخت تصمیم C5 مشتریان دسته بندی شدند. درنهایت، مدلی با دقت 63.6% و مجموعه ای از 261 قانون مناسب با اطمینان 70% برای کسب وکار به دست آمد.

این تحقیق با هدف طراحی مدل هوش مصنوعی برای بهبود فرایند خرید آنلاین محصولات ورزشی در عراق انجام شده است. روش پژوهش به صورت کیفی و با رویکرد گلیزر بوده و جامعه آماری شامل خبرگان در حوزه بازاریابی ورزشی و صاحبان شرکت های تولیدی و فروشندگان محصولات ورزشی در عراق بوده است. با استفاده از نمونه گیری هدفمند و براساس معیار اشباع نظری، مجموعاً 13 مصاحبه انجام شد. ابزار اصلی جمع آوری داده ها، مصاحبه های اکتشافی نیمه ساختاریافته بود که تحلیل داده ها در سه مرحله کدگذاری صورت گرفت و روایی و پایایی نتایج تأیید شد. نتایج نشان داد که عوامل کلیدی مانند شخصی سازی توصیه ها، سهولت استفاده و امنیت در تجربه کاربری، تأثیر زیادی بر رضایت و تصمیم گیری خرید مشتریان دارند. در زمینه تعاملات هوشمند، استفاده از چت بات ها و سیستم های پاسخ دهی خودکار به مشکلات خرید، به بهبود تجربه مشتری کمک می کند. همچنین، تأثیرات روان شناختی و اجتماعی، از جمله اعتبار اجتماعی و تبلیغات هوشمند، نقش مهمی در رفتار خرید ایفا می کنند. در حوزه داده کاوی، تحلیل رفتار مشتری و هوش تجاری به عنوان ابزارهای مؤثری برای بهبود استراتژی های بازاریابی شناسایی شدند. همچنین، عوامل اعتماد و اعتبار برند، از جمله تقویت برند از طریق هوش مصنوعی و شفاف سازی اطلاعات، به افزایش اعتماد مشتریان کمک می کند. نوآوری های تکنولوژیکی مانند واقعیت افزوده و اتوماسیون در خدمات نیز به بهبود فرآیند خرید اشاره دارند. برای بهینه سازی رفتار خرید محصولات ورزشی آنلاین با استفاده از هوش مصنوعی، کسب وکارها نیاز دارند یک پلتفرم هوشمند ایجاد کنند که شامل چت بات های پیشرفته، شخصی سازی توصیه ها بر اساس تحلیل رفتار مشتری و سیستم های امنیتی قوی باشد.