DOI: https://doi.org/10.14710/jmasif.16.2.73143
تاريخ النشر: 2025-06-12
المؤلف: Yunila Dwi Putri Ariyanti وآخرون
الموضوع الرئيسي: اتخاذ القرار متعدد المعايير
نظرة عامة
تقوم هذه الدراسة بمقارنة طريقتين لتوزيع الأوزان، وهما أهمية المعايير من خلال الترابط بين المعايير (CRITIC) والانترابي، لتحديد أولوية العملاء في سياق البيع بالتجزئة عبر الإنترنت، باستخدام بيانات من أكثر من مليون معاملة عبر 8 ميزات. تم اختيار عينة من 100 عميل عالي القيمة لتعزيز كفاءة البحث. تم تحديد أربعة معايير للأولوية، وتم إجراء تحليل الحساسية باستخدام طريقة تقييم النسبة المضافة (ARAS) لتقييم استقرار طرق التوزيع.
تشير النتائج إلى أن طريقة CRITIC أسفرت عن أوزان متوازنة تتراوح من 0.23 إلى 0.27، بينما أنتجت طريقة الانترابي أوزانًا أكثر تباينًا، حيث تم تخصيص أكبر وزن معيار (0.46) لـ C3، مما يعكس اعتماده القوي على توزيع البيانات. كشف تحليل الحساسية أن طريقة Entropy-ARAS أظهرت حساسية أعلى لتغيرات الوزن (75.11134%) مقارنة بطريقة CRITIC-ARAS (56.95372%). وبالتالي، تستنتج الدراسة أنه بينما توفر كلا الطريقتين تصنيفات أوزان معيارية متميزة، فإن طريقة CRITIC-ARAS تظهر استقرارًا أكبر ضد التقلبات في قيم الأوزان.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث دور أنظمة دعم القرار (DSS) في مساعدة صانعي القرار في مواجهة المشكلات شبه الهيكلية أو غير الهيكلية. تدمج DSS مصادر بيانات متنوعة، وتقوم بإجراء تحليلات تنبؤية، وتقدم حلولًا بديلة من خلال نمذجة القرار، مما يبسط المعلومات المعقدة ويوضح عواقب بدائل القرار المختلفة. تسلط الورقة الضوء على التحديات التي تواجه اتخاذ القرار، مثل معالجة مجموعات البيانات الكبيرة وتلبية معايير متعددة، مما يستلزم استخدام DSS لإدارة الأهمية المتفاوتة لهذه المعايير من خلال قيم موزونة.
تركز الدراسة بشكل خاص على طرق الوزن الموضوعية للمعايير، وهي طريقة أهمية المعايير من خلال الترابط بين المعايير (CRITIC) وطريقة الانترابي. تقوم طريقة CRITIC بتقييم الترابط بين المعايير لتخصيص الأوزان بناءً على علاقاتها، بينما تقوم طريقة الانترابي بضبط الأوزان وفقًا للبيانات البديلة المستخدمة في عملية اتخاذ القرار. تهدف الأبحاث إلى تحليل كيفية إنتاج هذه الطرق لقيم الوزن في سياق مبيعات التجزئة عبر الإنترنت، باستخدام تحليل الحساسية لتقييم موثوقية واستقرار الطرق. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام طريقة تقييم النسبة المضافة (ARAS) للتصنيف الأولي للبدائل، مما يبرز فعاليتها في تحديد أوزان السمات واختيار الخيارات المثلى. تركز دراسة الحالة على المعايير لتحديد أولويات العملاء، وهو أمر حاسم لتحسين تقديم الخدمة في كل من قطاعات السلع والخدمات.
طرق
استخدمت الدراسة منهجية منظمة لتحديد العملاء ذوي الأولوية من بيانات المعاملات المستمدة من شركة تجزئة عبر الإنترنت مقرها المملكة المتحدة متخصصة في منتجات الهدايا الفريدة. تم معالجة مجموعة البيانات، التي تضم 1,067,371 معاملة من 1 ديسمبر 2009 إلى 9 ديسمبر 2011، في البداية لإزالة القيم الشاذة، والمدخلات غير المكتملة، والمعاملات الملغاة، مما أسفر عن مجموعة بيانات مصقولة تضم 779,425 معاملة. تم تحديد أربعة معايير لتحديد أولويات العملاء: إجمالي المشتريات، وتكرار الشراء، ومتوسط قيمة المعاملة، وعدد أنواع المنتجات، مستندة إلى الأدبيات الموجودة حول تقييم العملاء.
بعد ذلك، تم وزن المعايير باستخدام طريقتي CRITIC والانترابي، مع التركيز على أفضل 100 عميل بناءً على إجمالي المبيعات لتعزيز كفاءة التحليل. ثم تم تطبيق طريقة ARAS لترتيب هؤلاء العملاء وفقًا للأوزان المخصصة. تم إجراء تحليل حساسية لتقييم تأثير تغيرات أوزان المعايير على نتائج الترتيب، مع مقارنة النتائج من كل من طريقتي CRITIC-ARAS وEntropy-ARAS. تم تجميع النتائج من هذا التحليل لاستنتاج استنتاجات بشأن قوة نهج تحديد أولويات العملاء.
نتائج
في هذه الدراسة الحالة، تم تحديد أربعة معايير لتحديد العملاء ذوي الأولوية، مع تخصيص قيمة فائدة لكل معيار تشير إلى أن القيم الأعلى ترتبط بزيادة الربح أو الفائدة. تشمل المعايير، الموضحة في الجدول 1، فئات فائدة متنوعة ذات صلة بتحديد أولويات العملاء.
بعد ذلك، تم بناء مصفوفة بديلة استنادًا إلى اختيار 100 عميل أظهروا أعلى قيم إجمالية للمعاملات. يتم تقديم تفاصيل هذه المصفوفة البديلة في الجدول 2، مما يوفر نهجًا منظمًا لتقييم أولوية العملاء بناءً على أداء المعاملات.
مناقشة
تسلط قسم المناقشة في الدراسة الضوء على التحليل المقارن لطرق الوزن CRITIC والانترابي المطبقة على بيانات معاملات المبيعات في البيع بالتجزئة عبر الإنترنت. تكشف النتائج أن طريقة CRITIC تعطي أعلى وزن للمعيار C4 (0.27)، بينما تعطي طريقة الانترابي الأولوية للمعيار C3 (0.46). على الرغم من الاختلافات في أعلى الأوزان المخصصة من قبل كل طريقة، تتفق كلا الطريقتين على المعايير ذات الوزن الأدنى. تنتج طريقة CRITIC أوزانًا أكثر توازنًا عبر المعايير، بينما تظهر طريقة الانترابي تباينًا كبيرًا، مما يشير إلى حساسيتها لتوزيع البيانات. من الجدير بالذكر أن متوسط قيمة المعاملة وعدد أنواع المنتجات يظهران كعوامل حاسمة في تحديد العملاء ذوي الأولوية، مما يتماشى مع الأدبيات الموجودة التي تؤكد على ربحية العملاء ذوي متوسط قيم المعاملات الأعلى والأثر الإيجابي لتنوع المنتجات على رضا العملاء.
علاوة على ذلك، يظهر تحليل الحساسية أن طريقة CRITIC-ARAS تظهر استقرارًا أكبر ضد التغيرات في قيم الأوزان، مع تغيير نسبي قدره 56.95%، مقارنةً بـ 75.11% لطريقة Entropy-ARAS. وهذا يشير إلى أنه بينما قد توفر طريقة الانترابي تصنيفات أكثر ديناميكية بناءً على تباين البيانات، فإن طريقة CRITIC تقدم إطارًا أكثر قوة للحفاظ على تصنيفات متسقة في ظل التقلبات في أوزان المعايير. بشكل عام، تؤكد الدراسة على أهمية اختيار الطريقة في سياقات اتخاذ القرار متعددة المعايير، لا سيما في تقسيم العملاء للبيع بالتجزئة عبر الإنترنت.
DOI: https://doi.org/10.14710/jmasif.16.2.73143
Publication Date: 2025-06-12
Author(s): Yunila Dwi Putri Ariyanti et al.
Primary Topic: Multi-Criteria Decision Making
Overview
This study compares two criteria weighting methods, Criteria Importance Through Inter Criteria Correlation (CRITIC) and Entropy, to determine customer prioritization in an online retail context, utilizing data from over 1 million transactions across 8 features. A sample of 100 high-value customers was selected to enhance research efficiency. Four criteria were established for prioritization, and sensitivity analysis was conducted using the Additive Ratio Assessment (ARAS) method to evaluate the stability of the weighting methods.
The findings indicate that the CRITIC method yielded balanced weights ranging from 0.23 to 0.27, while the Entropy method produced more variable weights, with the largest criterion weight (0.46) assigned to C3, reflecting its strong dependence on data distribution. The sensitivity analysis revealed that the Entropy-ARAS method exhibited a higher sensitivity to weight changes (75.11134%) compared to the CRITIC-ARAS method (56.95372%). Consequently, the study concludes that while both methods provide distinct criterion weight rankings, the CRITIC-ARAS method demonstrates greater stability against fluctuations in weight values.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the role of Decision Support Systems (DSS) in aiding decision-makers with semi-structured or unstructured problems. DSS integrates various data sources, performs predictive analyses, and offers alternative solutions through decision modeling, thereby simplifying complex information and elucidating the consequences of different decision alternatives. The paper highlights the challenges faced in decision-making, such as processing large datasets and meeting multiple criteria, which necessitate the use of DSS to manage the varying importance of these criteria through weighted values.
The study specifically focuses on objective weighting methods for criteria, namely the Criteria Importance Through Inter Criteria Correlation (CRITIC) method and the Entropy method. The CRITIC method evaluates the correlation between criteria to assign weights based on their relationships, while the Entropy method adjusts weights according to the alternative data used in the decision-making process. The research aims to analyze how these methods yield weighting values in the context of online retail sales, employing sensitivity analysis to assess the reliability and stability of the methods. Additionally, the Additive Ratio Assessment (ARAS) method is utilized for initial ranking of alternatives, emphasizing its effectiveness in determining attribute weights and selecting optimal choices. The case study focuses on criteria for prioritizing customers, which is crucial for enhancing service delivery in both goods and service sectors.
Methods
The research employed a systematic methodology to identify priority customers from transaction data sourced from a UK-based online retail company specializing in unique gift products. The dataset, comprising 1,067,371 transactions from December 1, 2009, to December 9, 2011, was initially processed to eliminate outliers, incomplete entries, and canceled transactions, resulting in a refined dataset of 779,425 transactions. Four criteria were established for prioritizing customers: total purchases, purchase frequency, average transaction value, and number of product variants, informed by existing literature on customer valuation.
Subsequently, the criteria were weighted using the CRITIC and Entropy methods, focusing on the top 100 customers based on total sales to enhance analysis efficiency. The ARAS method was then applied to rank these customers according to the assigned weights. A sensitivity analysis was conducted to assess the impact of varying criteria weights on the ranking outcomes, comparing the results from both the CRITIC-ARAS and Entropy-ARAS methods. The findings from this analysis were aggregated to draw conclusions regarding the robustness of the customer prioritization approach.
Results
In this case study, four criteria were established to identify priority customers, with each criterion assigned a benefit value indicating that higher values correlate with increased profit or benefit. The criteria, detailed in Table 1, encompass various benefit categories relevant to customer prioritization.
Subsequently, an alternative matrix was constructed based on the selection of 100 customers who exhibited the highest total transaction values. The specifics of this alternative matrix are presented in Table 2, providing a structured approach to evaluating customer priority based on transaction performance.
Discussion
The discussion section of the study highlights the comparative analysis of the CRITIC and Entropy weighting methods applied to sales transaction data in online retail. The findings reveal that the CRITIC method assigns the highest weight to criterion C4 (0.27), while the Entropy method prioritizes criterion C3 (0.46). Despite the differences in the highest weights assigned by each method, both approaches agree on the lowest weight criteria. The CRITIC method yields more balanced weights across criteria, whereas the Entropy method shows significant variability, indicating its sensitivity to data distribution. Notably, the average transaction value and the number of product variants emerge as critical factors in identifying priority customers, aligning with existing literature that emphasizes the profitability of customers with higher average transaction values and the positive impact of product variety on customer satisfaction.
Furthermore, the sensitivity analysis demonstrates that the CRITIC-ARAS method exhibits greater stability against changes in weight values, with a percentage change of 56.95%, compared to the Entropy-ARAS method’s 75.11%. This suggests that while the Entropy method may provide more dynamic rankings based on data variability, the CRITIC method offers a more robust framework for maintaining consistent rankings amidst fluctuations in criterion weights. Overall, the study underscores the importance of method selection in multi-criteria decision-making contexts, particularly in customer segmentation for online retail.