A Bayesian Based System for Evaluating Customer Satisfaction in an Online Store

Ijegwa, Acheme David; Olufunke, Vincent Rebecca; Folorunso, Olusegun; Richard, Japheth Bunakiye

doi:10.1007/978-3-030-01057-7_78

Cited by 3 publications

(1 citation statement)

References 24 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…4 Customer satisfaction is a key performance indicator for any business managers as it is considered as a basis for securing market position and attaining the institution’s objectives. 2,5 As per Kralikova, 6 modeling and measuring customers’ satisfaction is one among the central points of discussion in the microfinance industry. Understanding customer satisfaction determinants helps microfinance institutions (MFIs) to improve client retention, fulfilling their social mission as well as to enhance their financial performance.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Modeling customer satisfaction in microfinance sector: A fuzzy Bayesian networks approach

Alaoui

Tkiouat

2019

International Journal of Engineering Business Management

View full text Add to dashboard Cite

Microfinance refers to the provision of financial services like saving, microcredit, and insurance to the poor who have limited access to traditional banking services with the aim of reducing their poverty. However, in the last decade, the literature stresses that the microfinance institutions focus more on their profit rather than the customer. Numerous methods have been used to model customer satisfaction in microfinance. However, a large majority of these methods is unable to take into account complex interactions and dependencies between variables. They may also find difficulties in handling limited and uncertain knowledge. The objective of this article is to model the effect of microfinance-lending process operations on overall customer satisfaction. We managed to develop a fuzzy Bayesian networks model; such an approach is widely required for modeling complex systems characterized by sparse or uncertain information as well as for conducting the cause and effect analysis.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Modeling customer satisfaction in microfinance sector: A fuzzy Bayesian networks approach

Alaoui

Tkiouat

2019

International Journal of Engineering Business Management

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

A data-driven Bayesian belief network model for exploring patient experience drivers in healthcare sector

et al. 2023

View full text Add to dashboard Cite

Afet Dönemlerinde E-Ticaret Sektöründe Uygulanan Fiyat Dalgalanmaları Analizi: İçecek Kategorisi için Türkiye Örneği

Tekin,

Mat

2024

OKÜ Fen Bil. Ens. Dergisi ((OKU Journal of Nat. & App. Sci)

View full text Add to dashboard Cite

Günümüzde gelir yönetimi anlayışı, müşterilerin internet ortamında birçok veriyi karşılaştırmalı olarak elde ederek rekabet durumunu daha akıllı ve kısa sürede analiz etmelerine olanak sağlamaktadır. Mağazaların fiziksel ortamlarından yapılan alışverişler, hem müşterilerin yaşadığı bedensel yorgunluklara hem de fiyat alternatiflerini daha uzun zaman dilimlerinde daha göreceli olarak değerlendirmelerine neden olmasından dolayı son yıllarda yerini e-ticaret siteleri üzerinden gerçekleştirilen online alışverişlere bırakmıştır. E-ticaret özellikle müşterilere zaman kazandırmasından dolayı son yıllarda daha çok tercih edilmeye başlanmışken, dünya genelinde yaşanan COVID-19 salgını nedeniyle yaşanan kapanmalarla da tercih eğilimini daha hızlı artırmıştır. Dinamik fiyatlandırma ise, online alışveriş siteleri için oldukça cazip görünen ve son yıllarda sıklıkla kullanılan bir strateji haline gelmiştir. Ele alınan bu çalışma kapsamında, Türkiye’de çok tercih edilen bir online alışveriş sitesinde içecek kategorisinde yer alan en çok satan ürünler, COVID-19 dönemi birinci, ikinci, üçüncü dalgalanma dönemleri ve 11 ili etkileyen deprem döneminde uygulanan online fiyatlandırma yaklaşımları çerçevesinde incelenmiştir. Gelir yönetimi yaklaşımlarının ele alınan afet dönemleri içerisinden en çok etkilediği dönemleri tespit etmek amacıyla, farklı kriterlere bağlı olarak çok kriterli karar verme yöntemlerinden AHP ve TOPSİS yöntemleri kullanılmış olup, COVID-19’un ilk periyodunun en yüksek etkiye sahip olduğu tespit edilmiştir.

show abstract

A Bayesian Based System for Evaluating Customer Satisfaction in an Online Store

Cited by 3 publications

References 24 publications

Modeling customer satisfaction in microfinance sector: A fuzzy Bayesian networks approach

Modeling customer satisfaction in microfinance sector: A fuzzy Bayesian networks approach

A data-driven Bayesian belief network model for exploring patient experience drivers in healthcare sector

Afet Dönemlerinde E-Ticaret Sektöründe Uygulanan Fiyat Dalgalanmaları Analizi: İçecek Kategorisi için Türkiye Örneği

Contact Info

Product

Resources

About