DOI: https://doi.org/10.32515/2663-1636.2019.2(35).151-159

Cluster Analysis of Customer Database of the Service Enterprises

Nataliia Roskladka, Andrii Roskladka, Olga Dzygman

About the Authors

Nataliia Roskladka, Associate Professor, Doctor in Economics (Doctor of Economic Sciences), Professor of the Department of Tourism and Recreation Kyiv National University of Trade and Economics, Kyiv, Ukraine, E-mail: n.roskladka@knute.edu.ua

Andrii Roskladka, Professor, Doctor in Economics (Doctor of Economic Sciences), Head of the Department of Cybernetics and Systems Analysis, Kyiv National University of Trade and Economics, Kyiv, Ukraine, E-mail: a.roskladka@knute.edu.ua

Olga Dzygman, Master of Economic Cybernetics, Kyiv National University of Trade and Economics, Kyiv, Ukraine, E-mail: a.roskladka@knute.edu.ua

Abstract

The aim of the article is to use cluster analysis for customer segmentation and the development of an automated system for processing customer orders, aimed at increasing the efficiency of the service enterprise. The development of the service enterprises, which is of particular importance under economic restructuring, has been studied. The service sector directly affects the quality of life of the society, economic growth and the position of Ukraine in the world market of services. It is noted that the development of service enterprises is possible only in the context of the introduction of innovative development models, involves the search for the most effective management methods and technologies that can accelerate the adaptation of these enterprises to the latest global trends. In this article, the term “customer base” refers to data about customers, their characteristics, consumer behavior and past purchases, which are collected and organized in such a way that they can be quickly retrieved to obtain the necessary information. In addition to data on existing customers, the customer database contains information about potential customers. The concept of customer base segmentation as the separation of clients into homogeneous groups according to certain criteria and the clustering of the client base as the distribution of clients into groups that correspond to stable segmentation features are considered. For client clustering, the k-means method was used. The cluster analysis algorithm is presented in the form of a flowchart and a use-case diagram. The result of the research conducted by the authors was the software development of an automated system for processing client orders under variable demand using clustering methods and client database segmentation. The use of economic and mathematical methods of cluster analysis and customer base segmentation makes it possible, unlike the use of an intuitive empirical method of separating customers into groups, to identify segments according to specified criteria depending on the task for the decision maker and is much more appropriate for effective management services.

Keywords

service industry, cluster analysis, segmentation, serving system

Full Text:

PDF

References

1. Hryschenko, I. (2007).Formuvannia konkurentnoho seredovyshcha na rynku posluh Ukrainy [Formation of a competitive environment on the Ukrainian market of services]. Visnyk KNTEU - Bulletin KNUTE, 5, 136-166 [in Ukrainian].

2. Kalachova, I. V. (2011). Statystyka posluh: kontseptualni osnovy reformuvannia [Service statistics: conceptual basis of reform]. Statystyka Ukrainy – Statistics of Ukraine, 4, 24–28 [in Ukrainian].

3. Kniazyk, Yu. M. (2013). Stan ta perspektyvy rozvytku rynku posluh v Ukraini [The state and prospects of the market of services in Ukraine]. Visnyk Natsionalnoho universytetu «Lvivska politekhnika» –Bulletin of Lviv Polytechnic National University, 767, 309-316 [in Ukrainian].

4. Malska, M. P. (2009). Prostorovi systemy posluh (teoriia, metodolohiia, praktyka) [Spatial systems of services (theory, methodology, practice)]. Kyiv: Znannia [in Ukrainian].

5. Melnyk,A. &Melnyk,Yu. (2015). Natsionalnyi ta rehionalni rynky posluh Ukrainy: chy nablyzhaiemos my do Yevropy? [National and regional markets of Ukraine: Are we closer to Europe?]. Zhurnal Yevropeiskoi ekonomiky –Journal of the European Economy, 4, 456-475 [in Ukrainian].

6. Starostina, A. & Protsenko, V. (2013). Osnovni faktory transformatsii mizhnarodnoho rynku posluh na suchasnomu etapi rozvytku svitovoho hospodarstva [The main factors of the transformation of the international market of services at the present stage of development of the world economy]. Visnyk Kyivskoho natsionalnoho universytetu im. Tarasa Shevchenka– Bulletin of Taras Shevchenko Kiyv National University, 153, 99-103 [in Ukrainian].

7. Fedoronko, N.I. &Kovalchuk, N.O. (2017). Osoblyvosti suchasnoho stanovyshcha rynku posluh Ukrainy[Features of the current state of the Ukrainian market]. Molodyi vchenyi – Young scientist, 3(43), 871-874 [in Ukrainian].

8. Chepurda, L.M. (2013). Otsinka suchasnoho stanu i tendentsii rozvytku rynku posluh Ukrainy [Assessment of the current state and trends of the Ukrainian market development]. Biznes-inform –Business Inform, 4, 270-273 [in Ukrainian].

9. Vinichenko, O. M. (2014). Uzahalnennia metodiv kontroliu diialnosti pidpryiemstva [Generalization of methods of enterprise activity control]. Investytsii: praktyka ta dosvid – Investments: practice and experience, 19, 10-15 [in Ukrainian].

10. Shpanka, T. O. &Nikitin, Yu. O. (2014). Praktychnyi dosvid vykorystannia metodiv upravlinnia pidpryiemstvom v umovakh dynamichnosti zovnishnoho seredovyshcha [Practical experience in using enterprise management techniques in a dynamic environment environment]. Aktualni problemy ekonomiky – Actual problems of the economy, 3 (153), 248-255 [in Ukrainian].

11. Linoff,G. S. &Berry,M. J. A. (2011). Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management.Indianapolis: Wiley [in English].

12. Cao,L., Philip, S. Yu, Zhang, C. & Zhang, H. (2008). Data Mining for Business Applications. Springer Science; Business Media [in English].

13. Albright, S. C., Winston, W. & Zappe, C. (2006). Data Analysis and Decision Making. Boston : Cengage Learning [in English].

14. Zhyhir, A. A. (2015). Formuvannia klasteriv, yak svitova tendentsiia, poshuku shliakhiv pidvyshchennia efektyvnosti pidpryiemnytskoi diialnosti [Formation of clusters, as a global trend, finding ways to increase the efficiency of entrepreneurial activity]. Investytsii: praktyka ta dosvid – Investments: practice and experience, 22, 38-41 [in Ukrainian].

15. Strubytska, I. P.& Melnyk, I. Ye. (2015). Klasteryzatsiia bazy kliientiv na osnovi metodu k-serednikh [Clustering the customer base based on the k-means method]. Proceedings from Suchasni kompiuterni informatsiini tekhnolohii : materialy V Vseukrainskoi shkoly-seminaru molodykh vchenykh i studentiv AСIT’2015(m. Ternopil, 22-23 travnia 2015r). – Modern Computer Information Technologies: Materials of the All-Ukrainian School-Workshop for Young Scientists and Students AСIT’2015 (pp. 156-158).Ternopil [in Ukrainian].

GOST Style Citations

  1. Вініченко О. М. Узагальнення методів контролю діяльності підприємства. Інвестиції: практика та досвід. Київ, 2014. № 19. С. 10-15.
  2. Грищенко І. Формування конкурентного середовища на ринку послуг України. Вісник Київ. нац. торг.-екон. ун-ту, 2007. № 5. С. 163–166.
  3. Жигірь А.А. Формування кластерів, як світова тенденція, пошуку шляхів підвищення ефективності підприємницької діяльності. Інвестиції: практика та досвід, 2015. № 22. С. 38-41.
  4. Калачова І. В. Статистика послуг: концептуальні основи реформування. Статистика України. 2011. № 4. С. 24–28.
  5. Князик Ю. М. Стан та перспективи розвитку ринку послуг в Україні. Вісник Національного університету «Львівська політехніка». 2013. № 767. C. 309-316.
  6. Мальська М. П. Просторові системи послуг (теорія, методологія, практика): монографія. К. : Знання, 2009. 363 с.
  7. Мельник А., Мельник Ю. Національний та регіональні ринки послуг України: чи наближаємось ми до Європи? Журнал Європейської економіки. Тернопіль, 2015. № 4. С. 456-475.
  8. Старостіна А., Проценко В. Основні фактори трансформації міжнародного ринку послуг на сучасному етапі розвитку світового господарства. Вісник Киiвського нацiонального унiверситету iм. Тараса Шевченка. Серiя: Економiка, 2013. №153. C. 99-103.
  9. Струбицька І. П., Мельник І. Є. Кластеризація бази клієнтів на основі методу К-середніх. Сучасні комп'ютерні інформаційні технології : матеріали V Всеукр. шк.-семінару молодих вчен. і студ. АСІТ’2015. Тернопіль, 2015. C. 156-158.
  10. Федоронько Н.І., Ковальчук Н.О. Особливості сучасного становища ринку послуг України. Молодий вчений, 2017. № 3 (43). С. 871-874.
  11. Чепурда Л.М. Оцінка сучасного стану і тенденцій розвитку ринку послуг України. Бізнес-інформ, 2013. № 4. С. 270-273.
  12. Шпанька Т. О., Нікітін Ю. О. Практичний досвід використання методів управління підприємством в умовах динамічності зовнішнього середовища. Актуальні проблеми економіки, 2014. № 3 (153). C. 248-255.
  13. Albright S. C., Winston W., Zappe C. Data Analysis and Decision Making. Boston : Cengage Learning, 2016. 948 p.
  14. Cao L., Philip S. Yu, Zhang C., Zhang H. Data Mining for Business Applications. Springer Science; Business Media, 2008. 402 p.
  15. Linoff G. S. Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management. Indianapolis: Wiley, 2011. 888 p.
Copyright (c) 2019 Nataliia Roskladka, Andrii Roskladka, Olga Dzygman