
تعداد نشریات | 31 |
تعداد شمارهها | 334 |
تعداد مقالات | 3,274 |
تعداد مشاهده مقاله | 4,073,600 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 4,879,389 |
بررسی رفتار مصرفکننده به منظورخلق ارزش مورد انتظار مشتری توسط تحلیل کلان دادهها | ||
مطالعات رفتار مصرفکننده | ||
مقاله 10، دوره 7، شماره 1، خرداد 1399، صفحه 160-182 اصل مقاله (939.18 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.34785/J018.2020.467 | ||
نویسندگان | ||
سید محسن موسوی1؛ سید فتح اله امیری عقدایی* 2 | ||
1دانشجوی دکتری مدیریت بازرگانی، دانشکده علوم اداری و اقتصاد، دانشگاه اصفهان | ||
2دانشیار دانشکده علـوم اداری و اقتصـاد، دانشگاه اصفهان | ||
چکیده | ||
مفهوم «ارزش» در کسبوکار، محصول یا خدمت بالقوهای است که یک کسبوکار وعدۀ تحویل آن را به مشتری میدهد و بطور کلی دلیل انتخاب یک بِرند توسط مشتری و ترجیح آن نسبت به بِرندهای رقیب میباشد. در سالهای اخیر با افزایش حضور مصرفکنندگان در شبکههای اجتماعی در بستر اینترنت امکان دسترسی به دادههای مربوط به علایق و ارزشهای مورد انتظار مصرفکنندگان به وجود آمده است؛ هدف این پژوهش شناسایی مؤلفههای ارزش، جهت خلق و ارائه ارزش به مشتری، با استفاده از تجزیه و تحلیل نظرات و محتوای تولید شده توسط مصرفکنندگان در شبکههای اجتماعی است. بدین منظور تعداد 41904 نظر از مشتریان در رابطه با کالای «تلفن همراه» از سایت فروشگاه آنلاین دیجیکالا جمعآوری و با استفاده از روشهای تحلیل کلاندادهها (عقیدهکاوی و تخصیص پنهان دیریکله) مورد تجزیه و تحلیل قرار میگیرد. بر اساس یافتههای پژوهش پنج دسته کلی ارزش شامل: 1. ارزشهای کارکردی، 2. ارزشهای اقتصادی، 3. ارزشهای کیفی، 4. ارزشهای احساسی و 5. ارزشهای اجتماعی، به همراه سازههای مربوط به هر نوع از ارزش شناسایی گردید؛ نتایج نشان میدهد با استفاده از تحلیل کلاندادهها میتوان با سرعت بیشتر و اتلاف کمتر منابع، تصویری شفافتر از ارزشهای مورد انتظار مشتری، به منظور ارائه محصولی متناسب با نیاز و خواستههای مصرفکننده بدست آورد. | ||
کلیدواژهها | ||
خلق ارزش؛ کلان داده؛ ارزش ادراک شده؛ یادگیری ماشین؛ متنکاوی | ||
مراجع | ||
بازرگان، عباس (1395). مقدمه ای بر روش های تحقیق کیفی و آمیخته: رویکرد متداول در علوم رفتاری. تهران: نشر دیدار. خالوزاده مبارکه، سجاد؛ مانیان، امیر و حسنقلی پور یاسوری، طهمورث (1398). طراحی مدل ارتقای تجربه و پاسخ مشتری با استفاده از بازاریابی رسانههای اجتماعی. مطالعات رفتار مصرفکننده. 6 (1)، 287- 309. روحانی، سعید و حسینی، سمیه (1394). تحلیلهای عظیم داده. تهران: انتشارات نیاز دانش. سهرابی یورتچی، بابک و ایرج، حمیده (1394). مدیریت کلان دادهها در بخشهای خصوصی و عمومی. تهران: انتشارات سمت. شکری، سعید و معصومی، بهروز (1395). خوشهبندی معنایی متن با استفاده از تخصیص پنهان دیریکله و الگوریتم ژنتیک. چهارمین کنفرانس بینالمللی پژوهش در علوم و تکنولوژی، سنپترزبورگ، روسیه. عباسزاده، حسن؛ عالمتبریز، اکبر؛ ایراندوست، منصور و صلواتی، عادل (1398). برندسازی جهت خلق ارزش مصرفکننده در نظام بانکی کشور. مطالعات رفتار مصرفکننده، 6 (1)، 193-211. عسگری، پرویز (1393). مبانی روشهای تحقیق در علوم انسانی. اهواز: انتشارات دانشگاه آزاد اسلامی واحد اهواز. غلامی، ناصر؛ آقایی، نجف؛ محمدکاظمی، رضا و صفاری، مرجان (1398). ارزش پیشنهادی به مشتری در مدل کسبوکارهای ورزشی. مطالعات مدیریت ورزشی، 11(53), 83-98. مبینیدهکردی، علی؛ رضوانی، مهران؛ داوری، علی و فروزان، فاطمه (1393). مدل کسبوکار نوآورانة B2C برای شرکتهای پخش. فصلنامه توسعه کارآفرینی، 7 (3)، 569-588. مسعودی، بابک و راحتیقوچانی، سعید (1394). رفع ابهام معانی واژگان مبهم فارسی با مدل موضوعی LDA. فصلنامه پردازش علائم و دادهها. 36 (4)، 117-125. هان، ژیاوی؛ کمبر، میشلن و پی، ژان (2017). دادهکاوی: مفاهیم و تکنیکها (مهدی اسماعیلی، مترجم). تهران: نشر نیاز دانش. Aaker, D. (2012). Building Strong Brands. London: Pocket Simon & Schuster. Abbaszadeh, H., Alamtabriz, A., Irandoost, M., Salavati, A. (2019). Branding to create consumer value in the Iranian banking system. Consumer Behavior Studies Journal, 6(1), 193-211. (in Persian) Asgari, P. (2014). Fundamentals of Research Methods in the Humanities. Ahwaz: Islamic Azad University Press. (in Persian) Baldassarre, B., Calabretta, G., Bocken, N. M. P., & Jaskiewicz, T. (2017). Bridging sustainable business model innovation and user-driven innovation: A process for sustainable value proposition design. Journal of Cleaner Production, 147, 175-186. Bazargan, A. (2016). Introduction to Qualitative and Mixed Research Methods: A Conventional Approach in the Behavioral Sciences. Tehran: Didar Press. (in Persian) Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent dirichlet allocation. Journal of machine Learning research, 3(Jan), 993-1022. Chang, V. (2018). A proposed social network analysis platform for big data analytics. Technological Forecasting and Social Change, 130, 57-68. Clinton, L., & Whisnant, R. (2019). Business model innovations for sustainability. In Managing Sustainable Business (pp. 463-503). Springer, Dordrecht. Dahle, Y., Toscher, B., Duc, A. N., Steinert, M., & Reuther, K. (2019, June). An analysis of Core Competence and Unique Value Proposition as normative entrepreneurship elements. In 2019 IEEE International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC) (pp. 1-10). IEEE. Eggert, A., Kleinaltenkamp, M., & Kashyap, V. (2019). Mapping value in business markets: An integrative framework. Industrial Marketing Management, 79, 13-20. Eid, R., & El-Gohary, H. (2015). The role of Islamic religiosity on the relationship between perceived value and tourist satisfaction. Tourism Management, 46, 477-488. Gholami, N., Aghaei, N., Mohammad Kazemi, R., Saffari, M. (2019). Value Proposition to the Customer in Sport Business Model. Sport Management Studies, 11(53), 83-98. (in Persian) Grönroos, C. (1997). Value‐driven relational marketing: from products to resources and competencies. Journal of Marketing Management, 13(5), 407-419. Guo, Y., Barnes, S. J., & Jia, Q. (2017). Mining meaning from online ratings and reviews: Tourist satisfaction analysis using latent dirichlet allocation. Tourism Management, 59, 467-483. Halawani, F. M., Soh, P. C., & Muthaiyah, S. (2019). The Effect of Social Media on Hotels' Business Performance in the Lebanese Hotel Sector: Effect of Social Media on Hotels' Business Performance. Journal of Electronic Commerce in Organizations (JECO), 17(3), 54-70. Han, J., Pei, J., & Kamber, M. (2017). Data mining: concepts and techniques. Tehran: Niyaz Danesh Press. (in Persian) Hastie, T., Friedman, J., & Tisbshirani, R. (2017). The Elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. New York: Springer. Hidayanti, I., Herman, L. E., & Farida, N. (2018). Engaging customers through social media to improve industrial product development: the role of customer co-creation value. Journal of Relationship Marketing, 17(1), 17-28. Khalouzadeh Mobarakeh, S., Manian, A., Hasangholipour Yasori, T. (2019). Designing a customer experience and response improvement model using social media marketing. Consumer Behavior Studies Journal, 6(1), 287-309. (in Persian) Kim, S., Ham, S., Moon, H., Chua, B. L., & Han, H. (2019). Experience, brand prestige, perceived value (functional, hedonic, social, and financial), and loyalty among GROCERANT customers. International Journal of Hospitality Management, 77, 169-177. Kotler, P., Armstrong, G., & Opresnik, M. (2018). Principles of Marketing. Harlow, England: Pearson. Liu, A. H., Leach, M. P., & Bernhardt, K. L. (2005). Examining customer value perceptions of organizational buyers when sourcing from multiple vendors. Journal of business research, 58(5), 559-568. Liu, B. (2015). Sentiment Analysis: Mining Opinions, Sentiments, and Emotions. Cambridge, England: Cambridge University Press. Loshin, D. (2013). Big data analytics: from strategic planning to enterprise integration with tools, techniques, NoSQL, and graph. Elsevier. Lüdeke-Freund, F., Bohnsack, R., Breuer, H., & Massa, L. (2019). Research on Sustainable Business Model Patterns: Status quo, Methodological Issues, and a Research Agenda. In Sustainable Business Models (pp. 25-60). Palgrave Macmillan, Cham. Masoudi, B. & Rahati Ghouchani, S. (2015). An LDA Topic Model for Farsi Word Sense Disambiguation. Signal and Data Processing. 36(4), 117-125. (in Persian) Mobini Dehkordi, A., Rezvani, M., Davari, A., Forozanfar, F. (2014). Innovative business model for B2C distribution's companies (Case Study: Golrang-pakhsh). Journal of Entrepreneurship Development, 7(3), 569-588. (in Persian) Mostafa, M. M. (2013). More than words: Social networks’ text mining for consumer brand sentiments. Expert Systems with Applications, 40(10), 4241-4251. Osterwalder, A., & Pigneur, Y. (2010). Business model generation: a handbook for visionaries, game changers, and challengers. John Wiley & Sons. Payne, A., Frow, P., & Eggert, A. (2017). The customer value proposition: evolution, development, and application in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 45(4), 467-489. Pihlström, M., & Brush, G. J. (2008). Comparing the perceived value of information and entertainment mobile services. Psychology & Marketing, 25(8), 732-755. Raschka, S., & Mirjalili, V. (2019). Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2. Packt Publishing Ltd. Rintamäki, T., Kuusela, H., & Mitronen, L. (2007). Identifying competitive customer value propositions in retailing. Managing Service Quality: An International Journal, 17(6), 621-634. Rohani, S. & Hoseini, S. (2015). Big Data Analytics. Tehran: Niyaz Danesh Press. (in Persian) Sakyi-Gyinae, K., & Holmlund, M. (2018). What do business customers value? An empirical study of value propositions in a servitization context. Technology Innovation Management Review, 8(5). Sanchez, J., Callarisa, L., Rodriguez, R. M., & Moliner, M. A. (2006). Perceived value of the purchase of a tourism product. Tourism management, 27(3), 394-409. Sheehan, N. T., & Bruni-Bossio, V. (2015). Strategic value curve analysis: Diagnosing and improving customer value propositions. Business Horizons, 58(3), 317-24. Shekari, S. & Masumi, B. (2016). Semantic text clustering using “Latent Dirichlet allocation” and Genetic Algorithm. Proceeding of the 4th International Conference on Research in Science and Technology. Russia: Saint Petersburg. (in Persian) Sheth, J. N., Newman, B. I., & Gross, B. L. (1991a). Why we buy what we buy: A theory of consumption values. Journal of business research, 22(2), 159-170. Silge, J., & Robinson, D. (2017). Text mining with R: A tidy approach. " O'Reilly Media, Inc.". Sohrabi Yourtchi, B. & Iraj, H. (2015). Big Data Management in Private and Public Sectors. Tehran: Samt Press. (in Persian) Stahl, F., Gaber, M. M., & Adedoyin-Olowe, M. (2014). A survey of data mining techniques for social media analysis. Journal of Data Mining & Digital Humanities, 2014. Sweeney, J. C., & Soutar, G. N. (2001). Consumer perceived value: The development of a multiple item scale. Journal of retailing, 77(2), 203-220. Syam, N., & Sharma, A. (2018). Waiting for a sales renaissance in the fourth industrial revolution: Machine learning and artificial intelligence in sales research and practice. Industrial Marketing Management, 69, 135-146. Tonidandel, S., King, E. B., & Cortina, J. M. (2018). Big data methods: Leveraging modern data analytic techniques to build organizational science. Organizational Research Methods, 21(3), 525-547. Valos, M. J., Haji Habibi, F., Casidy, R., Driesener, C. B., & Maplestone, V. L. (2016). Exploring the integration of social media within integrated marketing communication frameworks: Perspectives of services marketers. Marketing Intelligence & Planning, 34(1), 19-40. Verma, T., Renu, R., & Gaur, D. (2014). Tokenization and filtering process in RapidMiner. International Journal of Applied Information Systems, 7(2), 16-18. Yang, S., & Zhang, H. (2018). Text mining of Twitter data using a latent Dirichlet allocation topic model and sentiment analysis. International Journal of Computer and Information Engineering, 12(7), 525-529. Yee Liau, B., & Pei Tan, P. (2014). Gaining customer knowledge in low cost airlines through text mining. Industrial management & data systems, 114(9), 1344-1359. Zauner, A., Koller, M., & Hatak, I. (2015). Customer perceived value-Conceptualization and avenues for future research. Cogent psychology, 2(1), 1061782. Zhang, T. C., Gu, H., & Jahromi, M. F. (2019). What makes the sharing economy successful? An empirical examination of competitive customer value propositions. Computers in Human Behavior, 95, 275-283. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,250 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,162 |