Page 141 - sce smart
P. 141
חוברת תקצירים הנדסת תעשייה וניהול | מסיימי תשפ״ג
יישום שיטות סטטיסטיות עדכניות לניתוח סטטיסטי של אחוז שימור הלקוחות מס' פרויקט 012-IEM
מאת: דניאל ארקה; Danielarka3@gmail.com עמית היינברג; Amitbe70@gmail.com
בהנחיית: פרופ' גרגורי גורביץ' וד"ר אילנית אוקסנה סביניק
המכללה האקדמית להנדסה SCE אשדוד, המחלקה להנדסת תעשייה וניהול, קמפוס אשדוד
הפרויקט עוסק בניתוח סטטיסטי של אחוז שימור הלקוחות בקופת חולים מאוחדת. הפרויקט מתבצע על מוקד "חווית לקוח". מטרת המוקד לשמר לקוחות שרוצים לעזוב. הנציגים לא עומדים ביעדים שהלקוח הציב, לכן רצינו לייעל את עבודת הנציגים ולהגדיל את אחוז השימור. השתמשנו בשיטות סטטיסטיות כדי לבדוק האם היו שינויים לאורך זמן, ולבדוק את הסיבות לכך. בדקנו את עשר הסיבות המובילות בעזיבת לקוחות למשך 36 חודשים (01/11/2019-31/10/2022) תהליך איסוף הנתונים התבצע בשני שלבים, הראשון, הוצאת דוחות מCRM: דוח עזיבת לקוחות ודוח לקוחות שטופלו ע"י המוקד. השני, סידור ואיחוד הנתונים ויצירת טבלאות ע"פ חודשים, סיבת עזיבה וקפיטצייה. לאחר איסוף הנתונים בנינו תרשימי בקרה עבור כל סדרת נתונים. יישמנו שיטת ביקורת שכרוכה בחישובים שהתבצעו בExcel עבור הסדרות ובכך חושבו הערכים הסטטיסטיים הנדרשים לשיטה. יישמנו שיטה סטטיסטית שבה ניתן לגלות שינויים בהתנהגותם של סדרות הנתונים ומצאנו את נקודת המפנה בכל סדרה שבה היא קיימת. במידה ונקודת השינוי קיימת אמדנו אותה על סמך האומדנים של השיטה. לצורך כך השתמשנו במבחנים שמבוססים על סטטיסטיים ולבסוף ביצענו גיבוי על סמך מבחן T. השיטה למציאת נקודת מפנה הוכיחה את עצמה כטובה ויחסית פשוטה ליישום. ברוב סדרות הנתונים מצאנו שינוי ואמדנו את מיקום השינוי. ב2021 היה גידול באחוז שימור הלקוחות – על מנת להבין את הגורם לשינוי, נמליץ למקבלי החלטות
לבדוק מה התרחש בתקופה הזאת שגרמה לשיפור באחוזי השימור.
141
