Ranking and Investigation of Voice of Customer Index by Applying AHP Method in Local Management of Tehran Metropolis
Notice bibliographique
Résumé
Strategic look is a necessity rather than a choice in management. Knowledge, deep thinking, all over view, realistic look and mature management all are necessary for such a look. By achieving modern methods, custom oriented organizations and institutes permanently try to find solutions so that by using those solutions they can attract more customs, therefore they declare their decisions to senior authorities regarding their profits and attitudes. Future belongs to organizations that coordinate with new realities and its necessities. By achieving modern methods, customer-oriented organizations and institutes are constantly trying to search for other solutions to inspire more customers so that based on their interests and attitudes, they voice their opinion to the superiors of the organization. Numerous researches all indicate that customers can change the production line. Therefore, organizations and large companies consider “voice of customer” more than before. They are constantly ready to meet customers’ demands. In this paper, we study the voice of customer in the municipilties of Tehran. Fuzzy multiple criteria decision making (FMCDM) is one of the suitable models of ranking the key criteria of the voice of customer. In fuzzy analytic hierarchical process (Fuzzy AHP) and Fuzzy decision making trial and evaluation laboratory (Fuzzy DEMATAL), we ranked the key criteria of the voice of customer in Iran Telecommunications Manufacturing Companies (ITMC). In methodological and theoretical view, this research had done based on structuralism and historical-creating analysis in macro and guideline levels. This research had done in library- documentary method and qualitative analysis in several ways and its goal is achieving to optimum methodology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».