مطالعات جغرافیایی مناطق کوهستانی

مطالعات جغرافیایی مناطق کوهستانی

تحلیل رابطه مؤلفه‌‌‌های هوش تجاری بر ارزش طول عمر مشتری در صنعت هتل‌داری(مطالعه موردی: هتل‌‌های شهر همدان)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 کارشناسی‌ارشد، مهندسی صنایع، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه بوعلی‌سینا، همدان، ایران .
2 استادیار، مهندسی صنایع، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه بوعلی‌سینا، همدان، ایران.
چکیده
ارزش طول عمر مشتری (CLV) یکی از شاخص­‌های کلیدی در مدیریت و بازاریابی است که برای ارزیابی سود­آوری مشتریان در طول دوره تعامل آن­‌ها با سازمان استفاده می­‌شود. با این­حال، فرمول­‌های رایج CLV قادر به محاسبه دقیق میزان طول عمر مشتریان در تمامی سازمان­‌ها نیستند و صنعت هتل­داری نیز از این قاعده مستثنی نیست. به همین دلیل، شناسایی شاخص­‌هایی که بتوان ارتباط آن‌ها را با CLV برقرار کرد، اهمیت ویژه­‌ای دارد. در همین راستا، مفهوم هوش تجاری (BI) به ‌عنوان یکی از مفاهیم کلیدی صنعت هتل­داری مطرح است، چرا که نقشی اساسی در تصمیم­‌گیری‌­های دقیق‌تر و تحلیل داده‌­های مشتریان ایفا می‌­کند. این پژوهش با رویکردی نو­آورانه، به بررسی رابطه بین CLV و BI پرداخته است. هوش تجاری شامل مؤلفه­‌هایی نظیر تصمیم­‌گیری کارآمد، ایجاد مزایای رقابتی، افزایش بهره­‌وری و کاهش اتلاف زمان بوده و مفهوم یکپارچه CLV نیز با رویکرد مؤلفه­‌های پایه، رشد، یادگیری و شبکه مورد تحلیل قرار گرفته است. روش تحقیق از نوع توصیفی-پیمایشی و از لحاظ هدف، کاربردی در نظر گرفته شده است. برای تحلیل داده­‌ها از روش‌­های همبستگی و رگرسیون بهره گرفته شده و ابزار­های مورد استفاده شامل پرسشنامه محقق‌­ساخته برای هوش تجاری و پرسشنامه استاندارد برای ارزش طول عمر مشتری بوده­‌اند. اعتبار پرسشنامه‌­ها توسط خبرگان تایید شده و پایایی آن­‌ها بر اساس آلفای کرونباخ (به ترتیب 0.94 و 0.95) ارزیابی شده است. جامعه آماری پژوهش شامل 80 نفر از کارکنان چهار هتل شهر همدان بوده است. نتایج رگرسیون چند­گانه نشان می‌­دهد که مولفه "ایجاد مزایای رقابتی" بیشترین اثر را بر افزایش CLV دارد. این یافته­‌ها تایید می­‌کنند که هوش تجاری نقشی کلیدی در پیش­‌بینی و افزایش CLV ایفا می­‌کند. هتل­‌هایی که از هوش تجاری برای ارائه خدمات متمایز و بهینه‌­سازی فرآیند­های خود بهره می-‌برند، موفقیت بیشتری در حفظ مشتریان دارند. بنابراین، مدیران هتل‌ها باید تمرکز ویژه­‌ای بر مولفه "ایجاد مزایای رقابتی" داشته باشند تا وفاداری مشتریان را تقویت کرده و درآمد بلند­مدت سازمان خود را بهبود بخشند.
کلیدواژه‌ها

Abdolvand, N., Albadvi, A., & Koosha, H. (2014). Customer Lifetime Value: Literature Scoping Map, and an Agenda for Future Research. International Journal of Management Perspective, 1(3), 41-59. http://noo.rs/H4ohB
Ajah, I. A., & Nweke, H. F. (2019). Big data and business analytics: Trends, platforms, success factors and applications. Big Data Cogn. Comput. 2019, 3, 32. https://doi.org/10.3390/bdcc3020032.
Al-Madadha, A., Al Khasawneh, M. H., Al Haddid, O., & Al-Adwan, A. S. (2022). Adoption of Telecommuting in the Banking Industry: A Technology Acceptance Model Approach. Interdiscip. J. Inf. Knowl. Manag. 2022, 17, 443–470. http://dx.doi.org/10.28945/5023.
Al-Okaily, A., Al-Okaily, M., Teoh, A. P., & Al-Debei, M. (2023). An Empirical Study on Data Warehouse Systems Effectiveness: The Case of Jordanian Banks in the Business Intelligence Era. EuroMed Journal of Business, Vol. 18 No. 4, pp. 489-510. Https://doi.org/10.1108/EMJB-01-2022-0011.
Aung, T. H., Mon, T. R., & Bhaumik, A. (2024). The Impact of Business Intelligence on Customer Relationship Management in the Banking Sector: A Financial Analysis. Advancement in Management and Technology (AMT), 4(4), 1-11.‏ https://doi.org/10.46977/apjmt.2024.v04i04.001
Awaad, S. A., Kortam, W., & Ayad, N. (2024). Examining the impact of price sensitivity on customer lifetime value: empirical analysis. Cogent Business & Management, 11(1), 2366441.‏ https://doi.org/10.1080/23311975.2024.2366441
Bahrami, M., Arabzad, S. M., & Ghorbani, M. (2012). Innovation in market management by utilizing business intelligence: introducing proposed framework. Procedia-Social and Behavioral Sciences, p. p. 160-167. Https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.04.020.
Bharadiya, J. P. (2023). A Comparative Study of Business Intelligence and Artificial Intelligence with Big Data Analytics. American Journal of Artificial Intelligence 2023; 7(1): 24-30. http://dx.doi.org/10.11648/j.ajai.20230701.14.
Givehchi, S, Vejdani Nozar, A, (2022), Evaluation of urban social resilience in facing the consequences of environmental hazards (Case study: Hamedan City). Journal of Geographical Studies of Mountainous Areas, 3(11), 1 -19. (In Persian). https://doi.org/10.52547/jsma.3.3.1.
Haftkhani, N. J., & Derakhsh, S. (2022). Identify and prioritize communication skills of hotel staff in interaction with foreign tourists Using Structural Modeling (ISM). Journal of Cultural Management, Issue 54, Vol. 15, Page: 63 – 79. (In Persian). https://doi.org/10.30495/jcm.2022.19680
Handzic, M., Ozlen, K., & Durmic, N. (2014). Improving customer relationship management through business intelligence. Journal of Information & Knowledge Management, 13(02), 1450015. ‏
Jamini, D., Javan, F. and Atashbahar, R. (2025). Application of artificial intelligence in locating eco-camps. Tourism Management Studies, (), -. doi: 10.22054/tms.2025.85190.3055(In Persian).  
Javan, F., & Barzegar, S. (2025). Explaining key drivers affecting the feasibility of community-based tourism in the development of peri-urban villages of Rasht metropolis. Journal of Peri-Urban Spatial Development, 6(4), 37–54. (In Persian)
Javan, F., Hasanvand, A. and Arefnezhad, M. (2024). Identification of the Most Influential and Influenced Factors in Rural Tourism Development towards Sustainable Economy. Economic Geography Research, 5(15), 84-98. doi: 10.30470/jegr.2024.2022661.1143(In Persian)
Kiani Mavi, R., & Standing, C. (2018). Cause and effect analysis of business intelligence (BI) benefits with fuzzy DEMATEL. Knowledge Management Research & Practice. Volume 16, 2018 - Issue 2, Pages 245-257. https://doi.org/10.1080/14778238.2018.1451234.
Kim, Y. P., Boo, S., & Qu, H. (2018). Calculating tourists’ customer equity and maximizing the hotel’s ROI. Tourism Management, 69, 408–421. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2018.05.001
Kubacka, M. (2020). Review and analysis of selected customer value measurement methods. Studia i Materiały, (1 (32)), 34-46.‏ http://dx.doi.org/10.7172/1733-9758.2020.32.3
Larice, D. (2024). The impact of Business Intelligence (BI) tools on the effectiveness of marketing decision-making processes in organizations. Mahjubifard, A., Afsar, A., Bashiri Mousavi, S. (2021). Customer value analysis in bank with data mining technique and fuzzy analytic hierarchy process. Management Research in Iran, 19(1), 23-43. (In Persian).  https://dorl.net/dor/20.1001.1.2322200.1394.19.1.2.0
Manosuthi, N., Lee, J. S., & Han, H. (2021). Causal-predictive model of customer lifetime/influence value: mediating roles of memorable experiences and customer engagement in hotels and airlines. Journal of Travel & Tourism Marketing, 38(5), 461–477. https://doi.org/10.1080/10548408.2021.1940422
MOhamadi, E., Rezaee, Z. and Ahmadi, M. (2015). The relationship between customer relationship management, relationship quality, and customer lifetime value in the hospitality industry. Tourism Management Studies, 10(30), 107-127. (In Persian).  https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.23223294.1394.10.30.5.4
Mudjahidin, M., Maulana, Y. M., Aristio, A. P., Wiratno, S. E., & Junaedi, L. (2024). Structural Model of Relationship Analysis between CRM, RQ, and CLV at Hotel in Palembang. Procedia Computer Science, 234, 821-828. ‏ 
Norouzi, H., Khoddami, S., Abidi, Z. (2023). The Effect of Business Intelligence on Firm Performance Considering the Mediating Role of Knowledge Sharing, Organizational Innovation and Competitive Advantage. Innovation Management and Operational Strategies, 2023; 3(4): 371-386. (In Persian). https://doi.org/10.22105/imos.2022.341854.1231.
Osakwe, J., Mutelo, S., & Obijiofor, N. (2023). Integrating Customer Relationship Management and Business Intelligence to Enhance Customer Satisfaction and Organisational Performance. A Literature Review. A Literature Review (December 14, 2023).‏
Rahadian, H. F., & Urumsah, D. (2017). Factors Influencing Business Intelligence Data Collection Strategies. The Indonesian Journal of Accounting Research, 20(2).‏
Richards, G., Yeoh, W., Loong Chong, A. Y., & Popovič, A. (2019). Business Intelligence Effectiveness and Corporate Performance Management: An Empirical Analysis. Journal of Computer Information Systems, Volume 59, 2019 - Issue 2. https://doi.org/10.1080/08874417.2017.1334244.
Rouhani, S., Rabiee Savoji, S. (2016). An Assessment Model for the Success of Business Intelligence Tools. Business Intelligence Management Studies, 4(15): 29-64. (In Persian).   https://doi.org/10.22054/ims.2016.6858
Salari, L. N., Khadivar, A., & Abdolvand, N. (2016). A model for analyzing the barriers of using Business Intelligence (BI) in the tourism industry of Iran, a mixed method approach. Modern Research in Decision Making. Volume 1, Issue 1 - Serial Number 1, Pages 79-102. (In Persian) http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3926550.
Segarra-Moliner, J. R., & Moliner-Tena, M. Á. (2024). Engaging in customer citizenship behaviours to predict customer lifetime value. Journal of Marketing Analytics, 12(2), 307-320.‏ https://doi.org/10.1057/s41270-022-00195-2.
Sparks, B., & Mccann, J. (2015). Factors influencing business intelligence system use in decision making and organisational performance. International Journal of Sustainable Strategic Management, Vol. 5, No. 1, 31. http://dx.doi.org/10.1504/IJSSM.2015.074604.
Stahl, H. K., Matzler, K., & Hinterhuber, H. H. (2003). Linking customer lifetime value with shareholder value. Industrial marketing management, 32(4), 267-279.‏ https://doi.org/10.1016/S0019-8501(02)00188-8
Tong-On, P., Siripipatthanakul, S., & Phayaphrom, B. (2021). The implementation of business intelligence using data analytics and its effects towards on performance in the hotel industry in Thailand. International Journal of Behavioral Analytics, 1(2).
Valentini, T., Roederer, C., & Castéran, H. (2024). From redesign to revenue: measuring the effects of servicescape remodeling on customer lifetime value. Journal of Retailing and Consumer Services, 77, 103681.‏ https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2023.103681