Використання елементів теорії нечітких множин у процесі діагностики лояльності споживачів автотранспортних послуг

Автор(и)

  • Iryna Fedotova Харківський національний автомобільно-дорожній університет вул. Ярослава Мудрого, 25, м. Харків, Україна, 61002, Україна https://orcid.org/0000-0002-3277-0224
  • Oksana Kryvoruchko Харківський національний автомобільно-дорожній університет вул. Ярослава Мудрого, 25, м. Харків, Україна, 61002, Україна https://orcid.org/0000-0003-0967-7379
  • Volodymyr Shynkarenko Харківський національний автомобільно-дорожній університет вул. Ярослава Мудрого, 25, м. Харків, Україна, 61002, Україна https://orcid.org/0000-0003-0702-9781
  • Nadiia Bocharova Харківський національний автомобільно-дорожній університет вул. Ярослава Мудрого, 25, м. Харків, Україна, 61002, Україна https://orcid.org/0000-0003-4371-0187
  • Liudmyla Sotnychenko Національний університет «Одеська морська академія» вул. Дідріхсона, 8, м. Одеса, Україна, 65029, Україна https://orcid.org/0000-0003-4537-1553
  • Svetlana Dimitrakieva Технічний Університет вул. Студентська, 1, м. Варнa, Болгарія, 9010, Болгарія https://orcid.org/0000-0001-9639-9957

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.169079

Ключові слова:

нечіткі множини, лінгвістична змінна, функція приналежності, сприймана лояльність, поведінкова лояльність

Анотація

На основі застосування теорії нечітких множин розроблено підхід до діагностики комплексної лояльності споживача автотранспортних послуг за сприйманими та поведінковими характеристиками. Діагностика рівня лояльності споживачів виступає основою циклічного процесу управління лояльністю споживачів автотранспортного підприємства (АТП) в сфері вантажних перевезень. Формування лояльності пов'язано з суб'єктивними уявленнями споживача, тому звичайні кількісні методи аналізу не ефективні в умовах нечіткої (неповної) інформації. Застосування результатів теорії нечітких множин до аналізу й оцінки лояльності споживача дає змогу одержати принципово нові моделі й методи аналізу.

Метод агрегування даних на основі нечіткого класифікатора дозволяє переходити від кількісних і якісних значень окремих показників сприйняття та поведінки споживача до комплексних показників лояльності. Емпіричні дані, використані в представленому дослідженні, були отримані шляхом опитування споживачів та на основі фактичних даних підприємства щодо перевезень вантажів по кожному клієнту. Кількісну оцінку інтегральних факторів сприйманої, поведінкової та загальної лояльності споживачів проведено за стандартною матричною схемою оцінювання. Для розпізнавання рівня цих факторів застосовано трирівневу класифікацію з підмножинами-термами «Низький рівень, Середній рівень, Високий рівень» лінгвістичної змінної «Рівень лояльності». В результаті оцінювання рівня лояльності споживачів автотранспортного підприємства було виявлено, що більшість клієнтів мають середній та високий рівень лояльності до АТП.

Використання апарату нечітких множин дозволяє комплексно виявити взаємний вплив сприйманих та поведінкових факторів на формування загальної лояльності споживача, а також моделювати різні ситуації залежно від передбачуваних показників взаємодії зі споживачем. Це складає передумови для розвитку лояльності споживачів автотранспортних послуг за рахунок розробки програм лояльності та індивідуальних стратегій взаємодії

Біографії авторів

Iryna Fedotova, Харківський національний автомобільно-дорожній університет вул. Ярослава Мудрого, 25, м. Харків, Україна, 61002

Кандидат економічних наук, доцент

Кафедра управління та адміністрування

Oksana Kryvoruchko, Харківський національний автомобільно-дорожній університет вул. Ярослава Мудрого, 25, м. Харків, Україна, 61002

Доктор економічних наук, професор

Кафедра управління та адміністрування

Volodymyr Shynkarenko, Харківський національний автомобільно-дорожній університет вул. Ярослава Мудрого, 25, м. Харків, Україна, 61002

Доктор економічних наук, професор

Кафедра управління та адміністрування

Nadiia Bocharova, Харківський національний автомобільно-дорожній університет вул. Ярослава Мудрого, 25, м. Харків, Україна, 61002

Кандидат економічних наук

Кафедра управління та адміністрування

Liudmyla Sotnychenko, Національний університет «Одеська морська академія» вул. Дідріхсона, 8, м. Одеса, Україна, 65029

Доктор економічних наук, доцент

Кафедра менеджменту та економіки

Svetlana Dimitrakieva, Технічний Університет вул. Студентська, 1, м. Варнa, Болгарія, 9010

Доктор економіки та управління, професор

Кафедра промислового менеджменту

Посилання

  1. Popova, N. V., Shynkarenko, V. G. (2016). Development of the stakeholder marketing at the enterprises in transportation and logistic system. Marketing and Management of Innovations, 3, 66–75. Available at: http://mmi.fem.sumdu.edu.ua/sites/default/files/mmi2016_3_66_75.pdf
  2. Fedotova, I., Shynkarenko, V., Kryvoruchko, O. (2018). Development of the Viable System Model of Partner Relationship Management of the Company. International Journal of Engineering & Technology, 7 (4.3), 445–450. doi: https://doi.org/10.14419/ijet.v7i4.3.19913
  3. Bloemer, J. M., Kasper, H. D. P. (1995). The complex relationship between consumer satisfaction and brand loyalty. Journal of Economic Psychology, 16 (2), 311–329. doi: https://doi.org/10.1016/0167-4870(95)00007-b
  4. Homburg, C., Giering, A. (2001). Personal characteristics as moderators of the relationship between customer satisfaction and loyalty – an empirical analysis. Psychology and Marketing, 18 (1), 43–66. doi: https://doi.org/10.1002/1520-6793(200101)18:1<43::aid-mar3>3.0.co;2-i
  5. Lam, S. Y., Shankar, V., Erramilli, M. K., Murthy, B (2004). Customer Value, Satisfaction, Loyalty, and Switching Costs: An Illustration From a Business-to-Business Service Context. Journal of the Academy of Marketing Science, 32 (3), 293–311. doi: https://doi.org/10.1177/0092070304263330
  6. Chen, S.-C. (2015). Customer value and customer loyalty: Is competition a missing link? Journal of Retailing and Consumer Services, 22, 107–116. doi: https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2014.10.007
  7. Popova, N., Shynkarenko, V., Kryvoruchko, O., Zéman, Z. (2018). Enterprise management in VUCA conditions. Economic Annals-ХХI, 170 (3-4), 27–31. doi: https://doi.org/10.21003/ea.v170-05
  8. Reichheld, F. F., Sasser, W. E. (2010). Zero defections: quality comes to services. Harvard business review, 68 (5), 105–111.
  9. Tarasov, A. A., Fayzrahmanov, P. A. (2010). Problema otsenki loyal'nosti klientov negosudarstvennogo pensionnogo fonda v sisteme upravleniya vzaimootnosheniyami s klientami. Vestnik Permskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Elektrotekhnika, informatsionnye tekhnologii, sistemy upravleniya, 4, 12–21.
  10. Gerpott, T. Y. (2011). Empiricheskie issledovaniya loyal'nosti klienta. Moscow: Vil'yams, 243.
  11. Hayes, B. E. (2011). Lessons in Loyalty. Quality Progress, 31.
  12. Alok, K. R., Srivastava, M. (2013). The Antecedents of Customer Loyalty: An Empirical Investigation in Life Insurance Context. Journal of Competitiveness, 5 (2), 139–163. doi: https://doi.org/10.7441/joc.2013.02.10
  13. Noskova, E. V., Romanova, I. M. (2015). Evaluation of customer loyalty to different format retailers. Journal of Internet Banking and Commerce. Available at: http://www.icommercecentral.com/open-access/evaluation-of-customer-loyalty-to-different-format-retailers.php?aid=62413#6
  14. Korneta, P. (2018). Net promoter score, growth, and profitability of transportation companies. International Journal of Management and Economics, 54 (2), 136–148. doi: https://doi.org/10.2478/ijme-2018-0013
  15. Faed, A., Hussain, O. K., Chang, E. (2014). A methodology to map customer complaints and measure customer satisfaction and loyalty. Service Oriented Computing and Applications, 8 (1), 33–53. doi: https://doi.org/10.1007/s11761-013-0142-6
  16. Minser, J., Webb, V. (2010). Quantifying the Benefits: Application of Customer Loyalty Modeling in Public Transportation Context. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2144 (1), 111–120. doi: https://doi.org/10.3141/2144-13
  17. Sun, S. (2018). Public Transit Loyalty Modeling Considering the Effect of Passengers’ Emotional Value: A Case Study in Xiamen, China. Journal of Advanced Transportation, 2018, 1–12. doi: https://doi.org/10.1155/2018/4682591
  18. Pratiwi, P. U. D., Landra, N., Kusuma, G. A. T. (2018). The Construction of Public Transport Service Model to Influence the Loyalty of Customer. Scientific Research Journal, 6 (2), 56–63.
  19. Shiftan, Y., Barlach, Y., Shefer, D. (2015). Measuring Passenger Loyalty to Public Transport Modes. Journal of Public Transportation, 18 (1), 1–16. doi: https://doi.org/10.5038/2375-0901.18.1.7
  20. Juga, J., Juntunen, J., Grant, D. B. (2010). Service quality and its relation to satisfaction and loyalty in logistics outsourcing relationships. Managing Service Quality: An International Journal, 20 (6), 496–510. doi: https://doi.org/10.1108/09604521011092857
  21. Kilibarda, M., Andrejic, M. (2012). Logistics Service Quality Impact on Customer Satisfaction and Loyalty. 2nd Olympus International Conference on Supply Chains. Katerini. Available at: https://www.researchgate.net/publication/259713993_Logistics_Service_Quality_Impact_on_Customer_Satisfaction_and_Loyalty
  22. Gil-Saura, I., Berenguer-Contri, G., Ruiz-Molina, E. (2018). Satisfaction and loyalty in b2b relationships in the freight forwarding industry: adding perceived value and service quality into equation. Transport, 33 (5), 1184–1195. doi: https://doi.org/10.3846/transport.2018.6648
  23. Leong, L.-Y., Hew, T.-S., Lee, V.-H., Ooi, K.-B. (2015). An SEM–artificial-neural-network analysis of the relationships between SERVPERF, customer satisfaction and loyalty among low-cost and full-service airline. Expert Systems with Applications, 42 (19), 6620–6634. doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2015.04.043
  24. Ansari, A., Riasi, A. (2016). Modelling and evaluating customer loyalty using neural networks: Evidence from startup insurance companies. Future Business Journal, 2 (1), 15–30. doi: https://doi.org/10.1016/j.fbj.2016.04.001
  25. Rahul, T., Majhi, R. (2014). An adaptive nonlinear approach for estimation of consumer satisfaction and loyalty in mobile phone sector of India. Journal of Retailing and Consumer Services, 21 (4), 570–580. doi: https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2014.03.009
  26. Corsi, A. M., Rungie, C., Casini, L. (2011). Is the polarization index a valid measure of loyalty for evaluating changes over time? Journal of Product & Brand Management, 20 (2), 111–120. doi: https://doi.org/10.1108/10610421111121107
  27. Makurina, A. O. (2015). Otsenka loyal'nosti abonentov mobil'noy svyazi s ispol'zovaniem metodov nechetkogo modelirovaniya. Voprosy sovremennoy nauki i praktiki, 2 (56), 68–77.
  28. Yue, C., Yue, Z. L. (2019). Measuring the satisfaction and loyalty for Chinese smartphone users: A simple symbol-based decision making method. Scientia Iranica, 26 (1), 589–604. doi: https://doi.org/10.24200/sci.2018.3841.0
  29. Zade, L. (1976). Ponyatie lingvisticheskoy peremennoy i ego primenenie k prinyatiyu priblizhennyh resheniy. Moscow: Mir, 165.
  30. Yarushkina, N. G. (2009). Osnovy teorii nechetkih i gibridnyh sistem. Moscow: Finansy i statistika, 321.
  31. Altunin, A. Е., Semuhin, M. V. (2000). Modeli i algoritmy prinyatiya resheniy v nechetkih usloviyah. Tyumen': Tyumenskiy gosudarstvenniy universitet, 352.
  32. Mamdani, E. H. (1974). Application of fuzzy algorithms for control of simple dynamic plant. Proceedings of the Institution of Electrical Engineers, 121 (12), 1585. doi: https://doi.org/10.1049/piee.1974.0328
  33. Bocharnikov, V. P. (2011). Fuzzy-tekhnologiya: matematicheskie osnovy. Praktika modelirovaniya v ekonomike. Sankt-Peterburg: «Nauka» RAN, 328.
  34. Kryvoruchko, O., Shynkarenko, V., Popova, N. (2018). Quality Management of Transport Services: Concept, System Approach, Models of Implementation. International Journal of Engineering & Technology, 7 (4.3), 472–476. doi: https://doi.org/10.14419/ijet.v7i4.3.19919

##submission.downloads##

Опубліковано

2019-05-29

Як цитувати

Fedotova, I., Kryvoruchko, O., Shynkarenko, V., Bocharova, N., Sotnychenko, L., & Dimitrakieva, S. (2019). Використання елементів теорії нечітких множин у процесі діагностики лояльності споживачів автотранспортних послуг. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(3 (99), 39–49. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.169079

Номер

Том 3 № 3 (99) (2019): Процеси управління

Розділ

Процеси управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2019 Iryna Fedotova, Oksana Kryvoruchko, Volodymyr Shynkarenko, Nadiia Bocharova, Liudmyla Sotnychenko, Svetlana Dimitrakieva

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.