tuzsutТруды учебных заведений связиProceedings of Telecommunication Universities1813-324X2712-8830СПбГУТ10.31854/1813-324X-2022-8-4-75-81tuzsut-418Research ArticleРЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХRESEARCH RESULTS BY YOUNG SCIENTISTSМетодика поддержки принятия решений на основе оценки клиентского опыта и показателей эффективности оператора связиDecision Support Methodology Based on Evaluation of Customer Experience and Telecommunications Operator Efficiency Indicatorshttps://orcid.org/0000-0001-9793-2266АкишинВ. А.AkishinV.

Акишин Владимир Андреевич, аспирант кафедры инфокоммуникационных систем

Санкт-Петербург, 193232

Vladimir Akishin

St. Petersburg, 193232

akishin_vova@mail.ruСанкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. М.А. Бонч-БруевичаРоссияThe Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of TelecommunicationsRussian Federation202210012023847581Copyright © Акишин В.А., 20232023Акишин В.А.Akishin V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://tuzs.sut.ru/jour/article/view/418

В статье рассматривается задача динамического анализа когнитивной модели оценки клиентского опыта в контексте эксплуатационной среды отечественного оператора связи. Актуальность исследования обусловлена потребностью операторов связи в инструменте для поддержки принятия решений, который позволит анализировать зависимость клиентского опыта от эффективности операционной среды компании, а также эмулировать сценарии управления клиентским опытом в контексте основных процессов продаж и обслуживания. Целью исследования является формализация методики динамического анализа модели оценки интегрального клиентского опыта, построенной на основе нечетких когнитивных карт иерархической структуры. В частности, исследуется механика изменения целевых факторов (показателей клиентского опыта) при подаче возмущения на управляющие факторы (показатели операционной деятельности, влияющие на клиентский опыт).

The article considers the methodology for dynamic analysis of the cognitive model for assessing customer experience in the context of communication providers. The relevance of the study is due to the need for telecom operators to have a decision support system that allows analyzing dependence of customer experience on the efficiency of the company's operating environment, as well as emulating customer experience management scenarios in the context of the main sales and service processes. The objective of the study is to formalize the methodology of dynamic analysis of the model for assessing the integral customer experience that is based on fuzzy cognitive maps of the hierarchical structure. In particular, the mechanics of changing target factors (i.e., customer experience indicators) when perturbing control factors (i.e., operational performance indicators that affect customer experience) are investigated.

методика поддержки принятия решенийкогнитивные картытелекоммуникацииоператор связинечеткая логикаклиентский опытdecision support methodologycognitive maptelecommunicationstelecom operatorfuzzy logiccustomer experienceReferencesАкишин В.А. Когнитивная модель оценки клиентского опыта в структуре инфокоммуникационного ландшафта оператора связи // Проблемы информатики. 2021. № 3(52). С. 34‒55. DOI:10.24412/2073-0667-2021-3-34-55Akishin V.A. Cognitive model for evaluating customer experience in the structure of the infocommunication landscape of a telecom operator. Problems of Informatics. 2021;3(52):34‒55. (in Russ.) DOI:10.24412/2073-0667-2021-3-34-55Гольдштейн А.Б., Пожарский Н.А., Лихачев Д.А. О когнитивных картах в управлении телекоммуникационным оператором // Информатизация и связь. 2016. № 1. С. 11‒15.Goldstein A.B., Pozharskiy N.A., Likhachev D.A. About the Cognitive Maps in the Management of Telecommunications Operator. Informatization and communication. 2016;1:11‒15. (in Russ.)Akishin V., Goldstein A., Goldstein B. Cognitive Models for Access Network Management // Proceedings of the 17th International Conference (NEW2AN 2017), 10th Conference (ruSMART 2017), Third Workshop NsCC 2017 (St. Petersburg, Russia, 28–30 August 2017). Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 10531. Cham: Springer, 2017. PP. 375‒381. DOI:10.1007/978-3-319-67380-6_34Akishin V., Goldstein A., Goldstein B. Cognitive Models for Access Network Management. Proceedings of the 17th International Conference, NEW2AN 2017, 10th Conference, ruSMART 2017, Third Workshop NsCC 2017, 28–30 August 2017, St. Petersburg, Russia. Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems. Lecture Notes in Computer Science, vol.10531. Cham: Springer; 2017. p.375‒381. DOI:10.1007/978-3-319-67380-6_34GB962 Customer Experience Management Solution Suite // TmForum. URL: https://www.tmforum.org/resources/suite/gb962-customer-experience-management-solution-suite-r17-5-0 [Accessed 02nd April 2020]TmForum. GB962 Customer Experience Management Solution Suite. URL: https://www.tmforum.org/resources/suite/gb962-customer-experience-management-solution-suite-r17-5-0 [Accessed 02nd April 2020]GB962 Customer Experience Management: Introduction and Fundamentals R16.0.1 // TmForum. URL: https://www.tmforum.org/resources/best-practice/gb962-customer-experience-management-introduction-and-fundamentals-r16-0-1 [Accessed 02nd April 2020]TmForum. GB962 Customer Experience Management: Introduction and Fundamentals R16.0.1. URL: https://www.tmforum.org/resources/best-practice/gb962-customer-experience-management-introduction-and-fundamentals-r16-0-1 [Accessed 02nd April 2020]GB962A Customer Experience Management Lifecycle Metrics R15.0.1 // TmForum. URL: https://www.tmforum.org/resources/best-practice/gb962a-customer-experience-management-lifecycle-metrics-r15-0-1 [Accessed 02nd April 2020]TmForum. GB962A Customer Experience Management Lifecycle Metrics R15.0.1. URL: https://www.tmforum.org/resources/best-practice/gb962a-customer-experience-management-lifecycle- metrics-r15-0-1 [Accessed 02nd April 2020]Заграновская А.В. Системный анализ на основе нечетких когнитивных карт // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. 2018. № 4(100). С. 152‒160. DOI:10.21686/2413-2829-2018-4-152-160Zagranovskaya A.V. System Analysis on the Basis of Imprecise Cognitive Cards. Vestnik of the Plekhanov Russian University of Economics. 2018;4(100):152‒160. (in Russ.) DOI:10.21686/2413-2829-2018-4-152-160Маренко В.А., Мальцева М.И. Применение когнитивного моделирования для анализа проблем малого бизнеса // Известия Иркутской государственной экономической академии. 2015. Т. 25. № 6. С. 1014‒1024. DOI:10.17150/1993-3541.2015.25(6).1014-1024Marenko V.A., Maltseva V.I. Cognitive Modeling Application for Analyzing Small Businesses Problems. Bulletin of Baikal State University. 2015. Vol. 25. Iss. 6. PP. 1014‒1024. (in Russ.) DOI:10.17150/1993-3541.2015.25(6).1014-1024Ротштейн А.П. Нечеткие когнитивные карты в анализе надежности систем // Надежность. 2019. Т. 19. № 4(71). С. 24‒31. DOI:10.21683/1729-2646-2019-19-4-24-31Rotshtein A.Р. Fuzzy cognitive maps in the dependability analysis of systems. Dependability. 2019;19(4):24‒31. (in Russ.) DOI:10.21683/1729-2646-2019-19-4-24-31Axelrod R. Structure of Decision. The Cognitive Maps of Political Elites. Princeton University Press, 1976. 422 p.Axelrod R. Structure of Decision. The Cognitive Maps of Political Elites. Princeton University Press; 1976. 422 p.Groumpos P.P. Fuzzy Cognitive Maps: Basic Theories and Their Application to Complex Systems // In: Glykas M. (ed.) Fuzzy Cognitive Maps: Advances in Theory, Methodologies, Tools and Applications. Studies in Fuzziness and Soft Computing. Vol. 247. Berlin, Heidelberg: Springer, 2010. PP. 1–22. DOI:10.1007/978-3-642-03220-2_1Groumpos P.P. Fuzzy Cognitive Maps: Basic Theories and Their Application to Complex Systems. In: Glykas M. (ed.) Fuzzy Cognitive Maps: Advances in Theory, Methodologies, Tools and Applications. Studies in Fuzziness and Soft Computing, vol.247. Berlin, Heidelberg: Springer; 2010. p.1–22. DOI:10.1007/978-3-642-03220-2_1Kosko B. Fuzzy Cognitive Maps // International Journal of Man-Machine Studies. 1986. Vol. 24. Iss. 1. PP. 65‒75. DOI:10.1016/S0020-7373(86)80040-2Kosko B. Fuzzy Cognitive Maps. International Journal of Man-Machine Studies. 1986;24(1):65‒75. DOI:10.1016/S0020-7373(86)80040-2Kosko B. Fuzzy systems as universal approximators // IEEE Transactions on Computers. 1994. Vol. 43. Iss. 11. PP. 1329‒1333. DOI:10.1109/12.324566Kosko B. Fuzzy systems as universal approximators. IEEE Transactions on Computers. 1994;43(11):1329‒1333. DOI:10.1109/12.324566Гулаков В.К., Лагерев Д.Г., Подвесовский А.Г. Система поддержки принятия решений на основе когнитивного моделирования «ИГЛА» // Программные продукты и системы. 2007. № 3. С. 50.Gulakov V.K., Lagerev D.G., Podvesovsky A.G. Decision support system based based on cognitive modeling "NEEDLE". Software & Systems. 2007;3(50). (in Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.