PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2013 | 64 | 94--103
Tytuł artykułu

Model pomiaru i przewidywania preferencji klientów w ujęciu dynamicznym

Autorzy
Treść / Zawartość
Warianty tytułu
The Measurement and Prediction Model of Client Preferences in Service Organizations
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Według współczesnych poglądów w naukach społecznych, ludzie posiadają pewne preferencje i każdy dokonany przez nich w procesie podejmowania decyzji wybór jest wynikiem oddziaływania tych preferencji. Naukowcy udowodnili, że preferencje ludzkie są zmienne, co zainicjowało powstanie nowego nurtu badawczego mającego na celu zwalczanie problemów w procesie przewidywania zmian preferencji i konsekwentnego zarządzania tymi zmianami. Celem artykułu jest zaproponowanie modelu pomiaru i przewidywania preferencji klientów z uwzględnieniem koncepcji ich zmienności. Przewidywanie preferencji w modelu odbywa się na podstawie reguł uz-yskanych w wyniku analizy ocen klientów, analizy wpływu otoczenia zewnętrznego i wewnętrznego na ocenę oraz analizy profili klientów. (abstrakt oryginalny)
EN
According to modern views in social sciences, people have preferences and their choice is the result of the impact of these preferences. Scientists have proved that human preferences are variable, which resulted in the creation of a new trend in management science in order to overcome the problem of predicting changes in the preferences and consequent management of these changes. The purpose of this article is to propose a model for measuring and predicting customer preferences with regard to the concept of preference changes. Predicting preferences in the model is based on rules derived from the analysis of customer ratings, analysis of the impact of the external and internal environment on the customer's ratings and customer profiles analysis. (original abstract)
Rocznik
Tom
64
Strony
94--103
Opis fizyczny
Twórcy
  • Uniwersytet Szczeciński
Bibliografia
  • Alchourron C., Gardenfors P., and Makinson D) On the logic of theory change: Partial meet contraction and revision functions, "Journal of Symbolic Logic", 50, 1985, 510-530.
  • Baltag A., Moss L.S., Solecki S., The logic of common knowledge, public announcements, and private suspicions, [w:] I. Gilboa(ed.), Proceedings of the 7th Conference on Theoretical Aspects of Rationality and Knowledge, 1998, 43-56.
  • Becker G.S., Michael R.T., On the New Theory of Consumer Behavior. "Swedish Journal of Economics" 75, 1973, 378-395.
  • Grune-Yanoff, T. Hansson S., Preference Change: An Introduction, Springer Dordrecht Heidelberg London New York, 2009, 1-27.
  • Grune-Yanoff, T. The Problems of Testing Preference Axioms with Revealed PreferenceTheory. Analyse & Kritik 26(2), 2004, 382-397.
  • Kahneman, D., Tversky A., (Eds.) Choices, values, and frames. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2000.
  • Konstan J., Miller B., Maltz D., Herlocker J., Grouplens: Applying collaborative filtering to usenet news, Communications of the ACM, 40(3), 1997, 77-87.
  • Kotler Ph., Armstrong G. Principles of marketing, Pearson, 1998.
  • Lang J., van der Torre L., From belief change to preference change, Materiały konferencyjne ECAI-2008, 2008.
  • Lichtenstein S., Slovic P., The construction of preference Cambridge University Press Cambridge, New York, 2006.
  • Loewenstein G., Angner E., Predicting and Indulging Changing Preferences. Time and Decision: Economic and Psychological Perspectives on Intertemporal Choice, New York, Russell Sage 2003, 351-391.
  • Mihelis G., et al. Customer Satisfaction Measurement in the Private Bank Sector. "European Journal of operational Research", 130, 2001, 347-360.
  • Noy F.N., McGuinness D.L., Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology Knowledge Systems Laboratory, Stanford University, 2004.
  • Pilipczuk O., Integration of the visible color spectrum and the rough sets theory in the process of expert knowledge extraction, International Journal of Computing Applications, 68 (19) New York, USA 2013, 24-30.
  • Pilipczuk O., Prognozowanie preferencji klientów organizacji usługowych, "Informatyka Ekonomiczna", vol. 20, Wrocław 2011, 59-71.
  • Pilipczuk O., Zarządzanie zmianą preferencji klientów, "Ekonomika i Organizacja Przedsiębiorstw", nr. 5, SGH, Warszawa 2012, 81-89.
  • Scherer K., What are emotions? And how can they be measured? "Social Science Information", 44(4), 2005, 695-729.
  • Shardanand U., Maes P., Social information filtering: Algorithms for automating 'word of mouth', Computer Human Interaction Proceedings, Denver, 1995, 210-217.
  • Van Benthem J., Exploring Logical Dynamics, CSLI Publication, Stanford, 1996.
  • Van den Poel D., Larivi'ere B., Customer attrition analysis for financial services using proportional hazard models, "European Journal of Operational Research", 157(1), 2004, 196217.
  • Van Ditmarsch H., van der Hoek W., Kooi B., Dynamic Epistemic Logic, Springer, Berlin, 2007.
  • Ubbelohde N., Fricke Ch., Flindt Ch., Hohls F., Haug R., Measurement of finite-frequency current statistics in a single-electron transistor, Nature Communications, 3, 2012, 612.
  • Webster J., Phalen P., The mass audience: Rediscovering the dominant model. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum, 1997.
  • Yoshifuku S., Chen Sh., McMahon E., Korinek J. i in., Parametric detection and measurement of perfusion defects in attenuated contrast echocardiographic images, "Journal of ultrasound in medicine", 26 (6): 7, 2007, 39-48.
  • Zappa C., Ho D., McGillis W., Banner M. i in., Rain-induced turbulence and air-sea gas transfer, "Journal of geophysical research", 2009, 114
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171546231

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.