مرکز منطقه ای اطلاع رسانی علوم و فناوری فصلنامه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران 2717-0411 8 29 2020 6 2 A method for clustering customers using RFM model and grey numbers in terms of uncertainty ارائه روشی برای بخش‌بندی مشتریان با استفاده از مدل RFM در شرایط عدم قطعیت 41 51 fa عظیمه مظفری دانشگاه علم و صنعت ایران 2013 11 25 The purpose of this study is presentation a method for clustering bank customers based on RFM model in terms of uncertainty. According to the proposed framework in this study after determination the parameter values of the RFM model, including recently exchange (R), frequency exchange (F), and monetary value of the exchange (M), grey theory is used to eliminate the uncertainty and customers are segmented using a different approach. Thus, bank customers are clustered to three main segments called good, ordinary and bad customers. After cluster validation using Dunn index and Davis Bouldin index, properties of customers are detected in any of the segments. Finally, recommendations are offered to improve customer relationship management system. هدف از انجام این پژوهش ارائه روشی برای بخش‌بندی مشتریان بانک بر مبنای مدل RFM در شرایط عدم قطعیت می‌باشد. در چارچوب پیشنهادی این پژوهش پس از تعیین مقادیر شاخص‌های مدل RFM شامل تازگی مبادله (R)، تعداد دفعات مبادله (F) و ارزش پولی مبادله (M) برای از بین بردن عدم قطعیت حاکم بر آن‌ها، از تئوری اعداد خاکستری استفاده شده و با استفاده از یک روش متفاوت به بخش‌بندی مشتریان پرداخته شده است. به این ترتیب مشتریان بانک به سه بخش یا خوشه اصلی تحت عنوان مشتریان خوب، معمولی و بد تفکیک شده اند. پس از اعتبارسنجی خوشه‌ها با استفاده از شاخص‌های دان و دیویس بولدین، ویژگی‌های مشتریان در هر یک از بخش‌ها شناسایی شده است. در پایان نیز پیشنهادهایی جهت بهبود سیستم مدیریت ارتباط با مشتری ارائه می‌گردد. مدلRFM| عدم قطعیت| بخش‌بندی| عدد خاکستری| داده‌کاوی http://jour.aicti.ir/fa/Article/Download/1387