О реализации нечеткой модели оценки лояльности потребителей для организаций электроэнергетики на основе метода аддитивной свертки

Автор: Кравченко О.А.

Журнал: Теория и практика общественного развития @teoria-practica

Рубрика: Экономика

Статья в выпуске: 12, 2023 года.

Бесплатный доступ

Подчеркивается актуальность разработки моделей и инструментария, учитывающих рост роли потребителей электроэнергии в целях повышения конкурентоспособности организаций электроэнергетики на основе создания систем искусственного интеллекта, предоставляющих широкие возможности структуризации спроса с учетом основного и дополнительных видов деятельности, способствующего формированию программ развития организаций. Охарактеризованы разработанные модели по оценке лояльности потребителей, определен подход, наиболее часто используемый для их формирования, и особенность - применение к многопродуктовым продажам. Подчеркивается, что выбор инструментария для реализации модели оценки лояльности потребителей для организаций электроэнергетики связан с влиянием технических, социальных и экономических факторов, определяющих использование «мягкого» моделирования. Показано, что наиболее соответствующим методом реализации модели является метод аддитивной свертки. Представлен алгоритм реализации нечеткой модели на основе выбранного метода и предлагаемого критерия определения лояльных потребителей. Показан пример оценки лояльности потребителей электроэнергии энергосбытовой организации, определены потребители с высоким уровнем лояльности, в том числе поведенческой, когнитивной, в целях формирования предложения по участию в программах развития цифровой среды и использованию дополнительных услуг.

Еще

Реализация нечеткой модели оценки лояльности потребителей, организации электроэнергетики, энергосбытовые организации, методы теории принятия решений, методы экспертных оценок, модели и методы нечеткой логики

Короткий адрес: https://sciup.org/149144629

IDR: 149144629   |   DOI: 10.24158/tipor.2023.12.32

Список литературы О реализации нечеткой модели оценки лояльности потребителей для организаций электроэнергетики на основе метода аддитивной свертки

  • Аверкин А.Н., Ярушев С.А., Павлов В.Ю. Когнитивные гибридные системы поддержки принятия решений и прогнозирования // Программные продукты и системы. 2017. Т. 30, № 4. С. 632-642. DOI: 10.15827/0236-235X.030.4.632-642.
  • Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Наука и искусство принятия решений: в 3 кн. Кн. 2: Принятие решений в условиях неопределенности: от метода анализа иерархий до нечетких моделей. М., 2021. 800 с.
  • Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей: примеры использования. Рига, 1990. 184 с.
  • Борисов А.Н., Попов В.А. Восстановление функции полезности и лингвистическая оценка истинности предпочтений // Методы принятия решений в условиях неопределенности. Рига, 1980. C. 30-35.
  • Ермаков Р.Н. Прогнозирование лояльности клиента к услуге широкополосного доступа в Интернет с использованием алгоритмов нечеткой логики. Экономика и качество систем связи. 2019. № 2. С. 31-49.
  • Жуковин В.Е. Нечеткие многокритериальные модели принятия решений. Тбилиси, 1988. 71 с.
  • Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / пер. с англ. М., 1976. 165 с.
  • Зак Ю.А. Принятие многокритериальных решений. М., 2011. 236 с.
  • Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств / пер. с фр. В. Б. Кузьмина; ред. С.И. Травкин. М., 1982. 432 с.
  • Кравченко О.А. О разработке нечеткой модели лояльности потребителей для организаций электроэнергетики // Теория и практика общественного развития. 2023. № 10. С. 147-159. https://doi.org/10.24158/tipor.2023.10.17.
  • Кушнарев Ф.А., Морхов А.Ю., Надтока И.И. Прогнозирование электропотребления на основе нечетких моделей // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. 1994. № S6. C. 74.
  • Макарова И.Л. Анализ методов определения весовых коэффициентов в интегральном показателе общественного здоровья // Символ Науки. 2015. № 7. С. 87-94.
  • Маренко В.А., Лучко О.Н., Мальцева М.И. Когнитивная модель «лояльность клиентов» // Математические структуры и моделирование. 2016. № 1 (37). С. 66-73.
  • Многокритериальная модель анализа лояльности клиентов / А.И. Гусева [и др.] // Фундаментальные исследования. 2020. № 6. С. 31-37. https://doi.org/10.17513/fr.42773.
  • Надтока И.И., Вялкова С.А. Преобразование облачности в освещенность на основе алгоритма нечеткой кластеризации при прогнозировании электропотребления // Пром-Инжиниринг: сб. трудов IV международной научно-технической конференции. Челябинск. 2018. С. 320-324.
  • Недосекин А.О., Абдулаева З.И., Калюта В.Ю. Управление ценовыми рисками нефтяных компаний с использованием фьючерсов // Аудит и финансовый анализ. 2013. № 6. С. 141-148.
  • Недосекин А.О., Павлов К.Е., Волкова Л.А. Применение нечетких множеств к финансовому анализу предприятий // Вопросы анализа риска. 1999. № 2-3. С. 24.
  • Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А. Н. Аверкин [и др.]; под ред. Д.А. Поспелова. М., 1986. 312 с.
  • Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М., 1981. 208 с.
  • Саати Т.Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети / пер. с англ. А.В. Андрейчиковой; науч. ред. А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. М., 2009. 360 с.
  • Саймон Д. Алгоритмы эволюционной оптимизации / пер. с англ. А.В. Логунова. М., 2020. 940 с.
  • Сараев А.Л. Математические методы и модели анализа поведения потребителей. Самара, 2016. 84 с.
  • Фишберн П.С. Теория полезности для принятия решений / пер. с англ. В.Н. Воробьевой, А.Я. Кируты; под ред. Н.Н. Воробьева. М., 1978. 352 с.
  • Day G.S. A Two-Dimensional Concept of Brand Loyalty // Journal of Advertising Research. 1969. Vol. 9. Pp. 29-35.
  • Dick A.S., Basu K. Customer loyalty: Toward an integrated conceptual framework // Journal of the Academy of Marketing Science. 1994. No. 2. Pp. 99-113. https://doi.org/10.1177/0092070394222001.
  • Reichheld F.F. The Loyalty Effect: The Hidden Force Behind Growth, Profits, and Lasting. Boston, 2001. 352 p.
Еще
Статья научная