CC BY
0
УДК 336.581
DOI: 10.24412/2071-6168-2024-1-220-221
ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА МОНИТОРИНГА ОЦЕНКИ УДОВЛЕТВОРЕННОСТИ ПОКУПАТЕЛЕЙ
В.П. Димитров, В.А. Дюков, И.Н. Нурутдинова
Статья посвящена проблемам создания информационного обеспечения для оценки уровня удовлетворенности покупателей работой систем массового обслуживания. В условия роста конкуренции среди предприятий сферы обслуживания возрастает актуальность задачи сохранения и увеличения количества клиентов. Успешное решение такой задачи предполагает постоянный мониторинг удовлетворенности покупателей. В настоящей статье дано описание программного обеспечения для автоматизации процесса обработки информации для вывода оценки уровня удовлетворенности покупателей, ориентированное на сферу торговли продуктами питания.
Ключевые слова: лингвистическая переменная, функция принадлежности, оценка торгового предприятия, качество обслуживания.
Успешность функционирования торгового предприятия определяется прежде всего экономическими показателями, такими как прибыль, объемы продаж и другие. Эти показатели напрямую зависят от интенсивности потока покупателей, что обуславливает актуальность задачи обеспечения достаточного потока потребителей. В условиях современного обострения конкуренции для магазинов различных торговых сетей. эта задача становится все более актуальной. Так в сфере торговли продуктами питания наличие широкого спектра различных торговых точек с примерно одинаковым ассортиментом, находящихся в шаговой доступности, обеспечивает потребителю широкий выбор, что в свою очередь усиливает конкуренцию между торговыми сетями данного профиля и требует постоянного контроля качества деятельности предприятий и совершенствования их работы. Существует целый ряд мероприятий, способствующих сохранению и увеличению контингента потребителей, выбирающих данную торговую сеть. Необходимость оценки эффективности таких мероприятий ставит задачу непрерывного мониторинга удовлетворенности покупателей. Система менеджмента качества предполагает не только фиксирование факта несоответствий, в данном случае такого, как потеря контингента, но и выявление причин и разработку корректирующих мер по их устранению.
Целью настоящей работы является разработка информационно системы, способной обеспечить расчет оценки уровня удовлетворенности покупателей в непрерывном режиме. Выделены основные факторы, позволяющие определить оценку потребителями торгового предприятия, среди которых важное место занимает качество обслуживания [1, 2]. Для описания этих факторов целесообразно использовать лингвистический подход, который достаточно успешно применяется при решении подобных задач [3, 4]. Согласно [5] для оценки удовлетворенности уровнем сервиса вводится понятие «воспринятое качество», характеризующееся двумя параметрами - тем, что получает потребитель (качество выхода) и тем, как получает (качество взаимодействия). Большинство предприятий используют модель качества сервиса [6], основанную на измерении разницы между ожидаемым и воспринимаемым качеством. Очевидно, что факторы, определяющие оценку потребителем качества сервиса, трудноизмеримы и основаны на информации, которая имеет нечеткий характер и несвободна от субъективных суждений. Для вывода получения объективной оценки в таких условиях применяют лингвистический подход [7 - 11]. В рамках этого подхода в данной работе рассмотрена задача оценки удовлетворенности покупателей. В качестве объекта исследования выбраны торговые сети продуктовых магазинов, как одни из наиболее востребованных направлений сферы розничной торговли.
Методы исследования. Согласно лингвистическому подходу исследована предметная область, анализ которой позволил выделить четыре основных критерия: «Оценка времени, проведенного на кассе», «Оценка времени поиска сотрудника для консультации», «Оценка доброжелательности персонала», «Оценка удобства компоновки товаров». Выбор количества критериев и их формулировка отвечают требованию понятности для покупателей и минимальности времени, затрачиваемому на оценку. В соответствии с критериями введены входные лингвистические переменные, кортежи которых имеют вид:
< Оценка времени проведенного на кассе, мин., {низкая, средняя, высокая, очень высокая}, [0, 30]>;
< Оценка времени поиска сотрудника для консультации, мин., {низкая, средняя, высокая, очень высокая }, [0, 20]>;
< Оценка доброжелательности персонала, балл, {низкая, средняя, высокая, очень высокая}, [0, 10]>;
< Оценка удобства компоновки товаров, балл, { низкая, средняя, высокая, очень высокая }, [0, 10]>;
Для построения функций принадлежности использовали стандартные функции трапецеидального вида [12]. На рис. 1 приведены графики функций принадлежности лингвистических переменных «Оценка времени, проведенного на кассе» и «Оценка доброжелательности персонала».
Низкая--Средняя — Высокая Очень высокая
а
Низкая--Средняя — Высокая Очень высокая
б
Рис. 1. Графики функций принадлежности лингвистических переменных: а — «Оценка времени, проведенного на кассе»; б — «Оценка доброжелательности
персонала»
На основе экспертных представлений определена выходная лингвистическая переменная «Оценка торгового предприятия»:
221
< Оценка торгового предприятия, балл {низкая, удовлетворительная, хорошая, отличная}, [0, 5]>;
Выбор четырехтермовых моделей для всех лингвистических переменных задачи позволяет существенно дифференцировать правила вывода оценки. База правил основана на сравнении количества низких, средних, высоких и очень высоких оценок. Для представления правил введем следующие обозначения:
SN - количество низких оценок;
SS - количество средних оценок;
SV - количество высоких оценок;
SOV - количество очень высоких оценок.
В основу вывода решения положены следующие правила:
1) Если SN больше суммы SV и SOV, то Оценка низкая, иначе Оценка удовлетворительная;
2) Если SN равна нулю, то если SS больше суммы SV и SOV, то Оценка удовлетворительная, иначе Оценка хорошая
3) Если SN равна нулю и SS равна нулю, то если SV больше SOV, то Оценка хорошая, иначе отличная.
Результаты исследования. Программный продукт выполнен в виде приложения на интерпретируемом объектно-ориентированном языке программирования Python. Для простоты использования приложения и создания доступного оконного интерфейса была применена кроссплатформенная графическая библиотека Tkinter.
Структура программы представляет собой набор из последовательных интерфейсов ввода, содержащих вопросы относительно оценки каждой лингвистической переменной (рис.2).
За сколько минут Вы прошли кассу?
Сколько времени Вы искали сотрудника для консультации?
if Оценка магазина — □ X
Какую оценку по 10-балпьной шкале Вы бы поставили любезности персонала?
I
Далее
$ Оценка магазина — □ X
Какую оценку по 10-балпьной шкале Вы бы поставили удобству компоновки магазина?
Далее
Рис. 2. Оконные интерфейсы опроса пользователей
Полученные в результате опроса данные сохраняются в индивидуальные числовые переменные, которые в дальнейшем с помощью условных операторов определяют принадлежность оценки одному из термов. Таким образом, для каждой лингвистической переменной устанавливается соответствующее значение. Эти параметры используются для формирования результирующей оценки, которая проводится по принципу: «итоговая оценка не может быть на два уровня выше наихудшей оценки». При этом для получения оценки на уровень выше наихудшей необходимо, чтобы сумма количества более высоких оценок была больше или равна количеству наихудших оценок. Например, если в итоговом наборе содержится хотя бы один терм «низкая», то прово-
222
дится сравнение количества подобных термов с общим количеством термов «высокая» и «очень высокая». Подробная блок-схема, описывающая алгоритм формирования результирующей оценки представлена на рис. 3.
Рис. 3. Блок-схема алгоритма вывода оценки
Оценки по лингвистическим переменным и итоговый результат сохраняются в файлы с расширением .txt. Инструменты языка программирования Python позволяют сохранять данные и в другие форматы файлов, такие как .csv, .xls/xlsx, .raw, .mat., а также в базы данных SQL. Выбор того или иного способа сохранения зависит от удобства пользования, объема памяти и вида используемого аппаратного программного обеспечения.
Сохраненные данные могут быть интерпретированы в различном формате с помощью дополнительной программы, которая считывает данные из файлов и отображает интерфейс разработчика (рис. 4). Для данного исследования результаты выводились в виде столбчатых диаграмм. Могут быть реализованы и другие способы графического представления результатов. Пример вывода количества оценок по одной из лингвистических переменных представлен на рис. 5.
Благодаря кроссплатформенным инструментам пользователи имеют возможность применять клиентскую часть приложения на различных операционных системах (Windows, Linux, MacOS, Android, iOS), используя широкий спектр платформ, таких как ПК, ноутбуки, планшеты, смартфоны, а также различные программируемые электронные терминалы.
(/ База оценок — □ X
Итоговые оценки Оценка времени проведенного на кассе Оценка времени поиска сотрудника для консультации | Оценка доброжелательности персонала Оценка удобства компоновки товаров
Рис. 4. Интерфейс вывода результатов опроса
4 База оценок — □ X
16
14
2 12 Ф
т
х § 6
4
2
О
низкая средняя высокая очень высокая Оценка
Рис. 5. Визуализация количества оценок по одной из лингвистических переменных
с помощью столбчатой диаграммы
Заключение. В настоящее время при наличии достаточно большого количества торговых сетей, предлагающих похожий спектр товаров по близким ценам, одной из важнейших задач системы менеджмента качества является мониторинг удовлетворенности покупателей уровнем сервиса. Особенно актуально эта задача для торговых сетей, реализующих продукты питания и находящихся в условиях все возрастающей конкуренции. Для обнаружения признаков неудовлетворенности покупателей и выявления их причин в настоящей работе предложена информационная система. Программный продукт, лежащий в ее основе, построен таким образом, что его применение не требует особых знаний и затрат времени, он доступен широкому кругу покупателей. Простой и понятный интерфейс опроса может размещаться на выходе из магазина, например, в виде терминала. В результате фактически в режиме онлайн поступает информация о степени удовлетворенности покупателей в виде оценки данного магазина, а создаваемая в процессе работы база данных позволяет установить причину в случае падения оценки. Это дает возможность оперативного реагирования и устранения обнаруженных недостатков, что в условиях нарастающей конкуренции является особо ценным. Созданное программное обеспечение является достаточно универсальным и может быть легко адаптировано для систем массового обслуживания другого профиля.
Список литературы
1. Донскова Л.И. Сфера сервиса: сущность, уровень развития, проблемы. Известия Томского политехнического университета. - 2006. - Т. 309. - № 6. - С. 178-182.
224
Оценка доброжелательности персонала ■
2. Белозерова М.Н. Разработка и внедрение стандартов обслуживания в клиен-тоориенированных организациях. Вестник Омского университета. Серия Экономика. -2008. - № 3. - С. 80-82.
3. Димитров В.П., Нурутдинова И.Н., Филина М.А. Лингвистический подход к задаче выбора поставщика. Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2022. - №6. - С.81-87.
4. Димитров В.П., Нурутдинова И.Н., Фомочкина О.И. Новый подход к оценке привлекательности торговых предприятий. Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2022. - №8. - С. 17-22.
5. Gronroos C. A. Service Quality Model and its Marketing Implications// European Journal of Marketing. - 1984. - V. 18(4 ). - Р. 36-44.
6. Parasuraman A., Zeuthaml V.A., Berry L. L. A Conceptual Model of Service Quality and its Implications for Future Research // Journal of Marketing. - 1985. - V. 49(4). -Р. 41-50.
7. Захарова А.А. Интегральная оценка инновационного развития региона на основе нечетких множеств // Современные проблемы науки и образования. - 2013. - 3. -С. 25.
8. Борисова Л.В., Димитров В.П. Нурутдинова И.Н., Сербин Д.М. Особенности экспертного контроля качества в сфере обслуживания // Качество продукции: контроль, управление, повышение, планирование. Сборник научных трудов Международ. моло-деж. науч.-практ. конф. (Курск 18-19 ноября, 2014). Курск - 2014. - С.110-113.
9. Wang G., Chen S., Zhou Z., and Liu J. Modelling and Analyzing Trust Conformity in E-Commerce Based on Fuzzy Logic // WSEAS Transactions on Systems. - 2015. - № 14 - Р. 1-10.
10. Nurutdinova I., Dimitrovа L. Intelligent system for assessing organization's possibilities to achieve sustained success. Advances in Intelligent Systems and Computing. -2019. - V. 875. - P. 379-388.
11. Nurutdinova I., Dimitrova L. Risk significance assessment on the basis of a fuzzy model // E3S Web of conference. XIV Scientific and Practical Conference "State and Prospects for the Development of Agribusiness - INTERAGROMASH 2021". Rostov-on-Don, 2021 C. 08037.
12. Кофман Л. Введение в теорию нечётких множеств. М.: Радио и связь, 1982.
432с.
Димитров Валерий Петрович, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой, kafqm@,donsnu.ru, Россия, Ростов-на-Дону, Донской государственный технический университет,
Дюков Виктор Андреевич, магистрант, [email protected], Россия, Ростов-на-Дону, Донской государственный технический университет,
Нурутдинова Инна Николаевна, канд. техн. наук, доцент, [email protected], Россия, Ростов-на-Дону, Донской государственный технический университет
INFORMATION SYSTEM FOR MONITORING CUSTOMER SATISFACTION ASSESSMENT
V.P. Dimitrov, V.A. Dyukov, I.N. Nurutdinova
The article is devoted to the problems of creating information support for assessing the level of customer satisfaction with the work of queuing systems. In the context of growing competition among service sector enterprises, the relevance of the task of maintaining and
225
increasing the number of customers is increasing. Successful solution to this problem requires constant monitoring of customer satisfaction. In this article, software has been created to automate the information processing process to derive an assessment of the level of customer satisfaction, focused on the food trade industry.
Key words: linguistic variable, membership function, valuation of a commercial enterprise.
Dimitrov Valery Petrovich, doctor of technical sciences, professor, head of the department, [email protected], Russia, Rostov-on-Don, Don State Technical University,
Dyukov Viktor Andreevich, master, [email protected], Russia, Rostov-on-Don, Don State Technical University,
Nurutdinova Inna Nikolaevna, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, Rostov-on-Don, Don State Technical University
УДК 65.11
DOI: 10.24412/2071-6168-2024-1-226-227
ОЦЕНКА РАБОТЫ ОРГАНИЗАЦИИ С ПОМОЩЬЮ ПРОЦЕССА ОБРАТНОЙ
СВЯЗИ С КЛИЕНТАМИ
Г.Г. Воронов, Н.Л. Клейменова, Г.Г. Воронов, А.И. Соляник
В статье рассмотрены механизмы для получения обратной связи с потребителем. В соответствии с требованиями стандарта требованием стандарта ГОСТ Р ИСО 9001-2015 одним из элементов системы менеджмента качества является процесс обратной связи с клиентами. Проранжированы и выявлены риски при внедрении процесса анкетирования, представлена стратегия реагирования на риски, предложены инструменты и назначены владельцы процесса получения обратной связи. Рассмотрены метод сбора данных, которые предоставляются компаниям, а также факторы и обстоятельства необходимые для внимания. Предложено внедрение искусственный интеллект - RoboVoice. Разработан шаблон анкеты обратной связи для оценки индекса удовлетворенности заказчика на платформе 8и^еутопкеу.
Ключевые слова: система менеджмента качества, клиенты, обратная связь.
Ключевым требованием стандарта ГОСТ Р ИСО 9001-2015 является требование к внедрению эффективных механизмов для получения обратной связи с потребителем [1, 2]. Процесс обратной связи с клиентами является важной частью системы менеджмента качества и одним из основных показателей результативности, который может быть использован для оценки общей работы организации [3, 4]. Данную функцию в компании выполняет колл-центр. Обработка отзывов об организации, увеличение лояльности клиентов и выяснение их удовлетворенности остается не проработанным процессом [5].
Проведен расчет рисков по методике комбинированной оценки процессов организации, приоритизации с учетом ожиданий заинтересованных сторон с применением оцифровки вероятности (табл. 1).
Проранжированы и выявлены риски при внедрении процесса получения обратной связи. Определен уровень приоритета, назначены ответственные и разработаны корректирующие мероприятия (табл. 2).
