چکیده:
در دنیای پر رقابت امروز، بکارگیری تکنیکهای جدید در پیشرفت کسب و کار تاثیر به سزایی دارد. صنعت رستوران نیز از این قاعده مستثنی نمیباشد. از این رو، در این پژوهش، با استفاده از روشهای نوین کشف دانش و داده کاوی به بررسی دادههای مشتریان رستوران زنجیرهای پرداخته شده است. هدف از این تحقیق، کشف الگوهای رفتاری مشتریان با استفاده از روشهای داده کاوی بوده است. در این تحقیق، تعداد یک میلیون و پانصد هزار رکورد از سوابق مشتریان در 5 شعبه یک رستوران زنجیرهای مورد بررسی قرار گرفتهاند و دو مرحله مدلسازی خوشه بندی با استفاده از متد RFM و سپس مدلسازی دسته بندی بر روی دادهها اجرا گردید و قواعد رفتاری مشتریان رستوران زنجیرهای استخراج گردید. نتایج به دست آمده از این تحقیق، به شناخت مشتریان وفادار و سودآور رستوران زنجیرهای کمک کرده است که نهایتا منجر به بهبود سودآوری رستوران زنجیرهای گردیده است. برقراری ارتباط بین نتایج به دست آمده از خوشه بندی و دسته بندی از جمله نوآوریهای این تحقیق بوده است.
In today's competitive world, applying new techniques to business development has a great impact. The restaurant industry is no exception. Therefore, in this research, using new methods of knowledge discovery and data mining, customer data of chain restaurant is investigated. The purpose of this study was to explore customer behavior patterns using data mining methods.In this study, one million and five hundred thousand customer records were reviewed in five branches of a chain restaurant and two stages of clustering modeling using RFM method and then classification modeling were performed on the data and the behavior rules chain restaurant customers were extracted. The results of this study have helped to identify the loyal and profitable customers of the chain restaurant which has led to the improvement of the profitability of the chain restaurant. One of the innovations of this research has been the communication between clustering and classification results.