Article name |
Software Maintenance Contract Renewal Notifications using Multi-phase Reminders
|
|
|
Article type |
Research article
|
Authors |
Sujittra Pankaragat(1), Suthichanon Poonkrankay(1), Part Pramokchon(1), Alongkot Gongmanee(1) and Somnuek Sinthupuan(1*)) *Corresponding author: somnuk@mju.ac.th
|
Office |
Computer Science Department, Faculty of Science, Maejo University(1) *Corresponding author: somnuk@mju.ac.th
|
Journal name |
Vol. 11 No.3 (2025): September - December
|
Abstract |
The research study focused on developing an integrated maintenance contract management system with multi-phase customer notification capabilities to facilitate timely contract renewals. By implementing a centralized platform that sends automated alerts at three strategic intervals (30 days, 15 days, and 7 days before expiration), the system achieved a 39.39% overall renewal rate from 33 expiring contracts, successfully renewing 13 contracts. Analysis of the phased notification approach revealed progressively effective results: the initial 30-day alert secured 7 renewals from 17 contracts (41.18%), the 15-day follow-up converted 4 of 10 remaining contracts (40%), and the final 7-day reminder yielded 2 renewals from 6 contracts (33.33%), cumulatively reaching 76.47% of potential renewals. Performance varied significantly across client companies, with Company 1 demonstrating perfect renewal compliance (100% for 3 contracts), Company 4 achieving 66.67% success, Companies 2 and 5 maintaining moderate 33.33% rates, and Company 3 trailing at 22.22%. Although the multi-stage notification strategy substantially improved renewal opportunities, the 23.53% non-renewal rate suggests the need for further analysis of contract terms and customer responsiveness to optimize future retention strategies.
|
Keywords |
Maintenance; Notification; Renewal Contract; Inquiry and Issue Management
|
Page number |
218-237
|
ISSN |
ISSN 3027-7280 (Online)
|
DOI |
|
ORCID_ID |
0000-0003-1461-1243
|
Article file |
https://mitij.mju.ac.th/ARTICLE/R68031.pdf
|
| |
Reference | |
|
ณหทัยวรรณ วิโสภา, สูติเทพ ศิริพิพัฒนกุล, และ ณัฐพล รำไพ. (2564). การพัฒนาระบบฐานข้อมูล
เพื่อการจัดการพัสดุภาควิชาเทคโนโลยีการศึกษา คณะศึกษาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์.วารสารเทคโนโลยีสื่อสารมวลชน มทร.พระนคร, 6(2), 63–74.
|
|
สมนึก สินธุปวน, ชวัลวิทย์ เลาหาง, ณัฐชยา เตปันวงศ์, พุฒิพงศ์ พนมไพร, ก่องกาญจน์ ดุลยไชย,
และอรรถวิท ชังคมานนท์. (2568). ระบบรายงานปัญหาการใช้งานโปรแกรมของลูกค้าและการแจ้งเตือนผ่านไลน์. วารสารแม่โจ้เทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรม, 11(1), 83–100.
|
|
อรรถพล จันทร์สมุด. (2563). ระบบโซ่อุปทานแบบดิจิทัลเพื่อการจัดการโครงการใน
สถาบันอุดมศึกษา. วารสารแม่โจ้เทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรม, 6(1), 1–9.
|
|
Ahmed, S., Torres, M., & Choi, E. (2022). Soft computing techniques for software
maintainability prediction: A hybrid approach. IEEE Transactions on Software Engineering, 48(3), 1023-1045.
|
|
Brown, T., Nguyen, H., & Alvarez, L. (2023). Integrated software maintenance framework for agile environments. Journal of Systems and Software, 195, 111501.
|
|
Chen, X., Rahman, M., & Silva, P. (2024). Quality control in outsourced software
maintenance: An empirical study. Information and Software Technology, 158, 107203.
|
|
Fern?ndez, D., Kim, H., & Singh, V. (2024). Hot patching techniques for zero-
downtime software maintenance. IEEE Access, 12, 12345-12360.
|
|
Kumar, A., Sharma, R., & Lee, J. (2024). Agile practices for cloud-based software
maintenance: A systematic review. Journal of Cloud Computing, 13(1), 1-22.
|
|
Lim, C., Fern?ndez, J., & Wang, Q. (2023). Cost-benefit prioritization model for SME
software maintenance. Software: Practice and Experience, 53(8), 1450-1468.
|
|
Rossi, F., Nakamura, K., & Wright, D. (2024). Cost optimization model for software
maintenance budgeting. Journal of Software Maintenance and Evolution, 36(2), e2478.
|
|
Saito, Y., Gupta, S., & Al-Mutairi, N. (2024). Reliability-centered maintenance for IoT
software systems. Future Generation Computer Systems, 151, 345-360.
|
|
Wang, L., Zhang, Y., & Patel, M. (2024). Maintenance overhead of GitHub Actions
workflows: An empirical study. Empirical Software Engineering, 29(1), 1-30.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|