İnternet Ticareti – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
İnternet Ticareti için Dağıtılmış Öneri Sistemleri
Öneri sistemleri (RS’ler), insan yargılarına dayalı alternatif bir bilgi-değerlendirme yaklaşımı sunar. Ailemizden, arkadaşlarımızdan ve meslektaşlarımızdan düzenli olarak aldığımız ağızdan ağza tavsiyeleri otomatikleştirmeye çalışır. Özünde, herkesin bir eleştirmen olarak hizmet etmesine izin verir.
Bu kapsayıcılık, bireysel eleştirmenlerin ölçeklenebilirlik sorunlarını milyonlarca okuyucunun milyonlarca kitabı gözden geçirmesini mümkün kılar. Aynı zamanda, sıradan insanlardan oluşan geniş bir topluluğun çok sayıdaki ve çeşitli fikirlerinin nasıl uzlaştırılacağı sorusunu gündeme getiriyor.
Öneri sistemleri bu soruyu farklı algoritmalar kullanarak ele alır: en yakın komşu algoritmaları, öğe tabanlı algoritmalar, kümeleme algoritmaları ve olasılıksal ve kural tabanlı öğrenme algoritmaları, bunlardan birkaçını sayarsak.
Araştırma literatüründe sıklıkla işbirlikçi filtreleme (CF) sistemleri olarak adlandırılan en yakın komşu algoritması tabanlı öneri sistemleri, pratikte en yaygın olarak kullanılan öneri sistemleridir. Tipik bir CF tabanlı tavsiye sistemi, her müşterinin değerlendirdiği her bir ürüne verdiği puanları içeren bir veri tabanı tutar.
Öneri motoru, sistemdeki her müşteri için benzer görüşlere sahip diğer müşterilerin bir mahallesini hesaplar. Bu müşteri için diğer ürünleri değerlendirmek için sistem, müşterinin komşularının görüşlerinin normalleştirilmiş ve ağırlıklı bir ortalamasını oluşturur.
İnternetin ortaya çıkışı ve geniş kapsamlı dağıtımı, ticaretin yapılma şeklini değiştiriyor. Ekonomistler ve ticaret uzmanları artık şirketlere “standartlaştırılmış ürünler, homojen pazarlar ve uzun ürün ömrü ve geliştirme döngüsü” ile karakterize edilen eski seri üretim dünyasından “çeşitlilik ve kişiselleştirmenin standartlaştırılmış ürünlerin yerini aldığı yeni dünyaya geçmelerini öneriyorlar. ”.
Joe Pine, ünlü Kitlesel Özelleştirme kitabında, tek bir ürün oluşturmanın artık yeterli olmadığını da öne sürüyor. Şirketlerin, birden çok müşterinin birden çok ihtiyacını karşılayan birden çok ürün geliştirebilmesi gerekir. İnternet ticaretine doğru hareket, şirketlerin müşterilere daha fazla seçenek sunmasına izin verdi.
Bununla birlikte, bu yeni özelleştirme düzeyine doğru genişlerken, işletmeler, hangi öğelerin ihtiyaçlarını karşılayacağını seçmeden önce müşterilerin işlemesi gereken bilgi miktarını artırır.
Geleneksel veri analizi teknikleri, İnternet sitelerinin ihtiyaç duyduğu bu büyük miktardaki veriyi gerçek zamanlı olarak işlemek için genellikle yeterli değildir. Öneri sistemleri, her müşteriye “kişiselleştirilmiş” bir arayüz sağlayarak, potansiyel olarak İnternette kişiselleştirmeyi otomatikleştirebilir. Bu ölçüde kişiselleştirme, Pine’ın İnternet ticaretinin “yeni dünya düzeni” hakkındaki fikirlerini gerçekleştirmenin bir yoludur.
Online satış yapmak
E-ticaret Nasıl Yapılır
Bireysel olarak internetten satış yapmak
Instagram üzerinden satış yapmak
stoksuz e-ticaret nasıl yapılır
Dükkan açmadan internetten satış
E-ticaret sitesi kurmak
Evden satış siteleri
Schafer, Konstan ve Riedl (1999) tarafından tartışıldığı gibi, öneri sistemleri İnternet ticaret sitelerinin işlerini çeşitli şekillerde artırmalarına yardımcı olabilir. İlk olarak, çeşitli ürünler hakkında kişiselleştirilmiş öneriler sağlayarak, tarayıcıları alıcılara dönüştürmeye yardımcı olurlar. Bir Web sitesini ziyaret edenler genellikle hiçbir şey satın almadan siteye bakarlar. Tavsiye sistemleri, müşterilerin satın almak istedikleri ürünleri bulmalarına yardımcı olabilir ve potansiyel olarak satışları artırabilir.
İkincisi, tavsiye sistemleri, müşterinin satın alması için ek ürünler önererek çapraz satışı iyileştirir. Öneriler iyiyse, ortalama sipariş boyutu artmalıdır. Örneğin, bir site zaten alışveriş sepetinde bulunan ürünlere dayalı olarak ödeme sürecinde ek ürünler önerebilir. Üçüncüsü, öneri sistemleri müşteri sadakatini yakalamaya yardımcı olur. İnternet ticareti her geçen gün daha rekabetçi hale geliyor.
Büyük sermaye yatırımlarından ve fiziksel vitrinler için yinelenen maliyetlerden kurtulmuş, benzeri görülmemiş sayıda işletme, malları pazarlamak ve satmak için İnternet’i kullanıyor ve potansiyel olarak kısır bir fiyat savaşı yaratıyor. Sonuç olarak, müşteri sadakati kazanmak, günümüzde işletmelerin internette hayatta kalabilmeleri için temel bir strateji haline geliyor.
Öneri sistemleri, site ile müşteri arasında katma değerli bir ilişki yaratarak bağlılığı artırır. Siteler, kullanıcıları hakkında bilgi edinmeye yatırım yapar, bu öğrenmeyi operasyonel hale getirmek için öneri sistemlerini kullanır ve müşteri ihtiyaçlarına uygun özel arayüzler sunar. Müşteriler, ihtiyaçlarına en uygun sitelere geri dönerek bu siteleri geri öderler.
DAĞITILMIŞ TAVSİYE SİSTEMLERİ
Geçmişte ticarete katılmak, tüketicinin bir ürünü satın almak istediği mağazanın bulunduğu yere seyahat etmesi gerektiği anlamına geliyordu. Bugün ticarete katılmak, bir fareyi hareket ettirmek ve birkaç tuşa basmak kadar kolay olabilir. Gelecekte ticarete katılmak daha da kolaylaşacaktır.
Avuç içi üzerinde ticarete olanak sağlayan yeni kablosuz cihazların tanıtılmasıyla tüketiciler, nerede olurlarsa olsunlar alışveriş yapabilecekler. Kablosuz Web tarayıcıları gibi teknik iyileştirmelerin sonucu olarak, tüketiciler, doğrudan İnternet’e bağlı olduklarında şu anda aldıkları alışveriş deneyimini seyahat ederken de beklemeye başlayacaklar.
Örneğin, memleketinde bir restoran tavsiye hizmetini kullanan bir müşteri, seyahat ederken aynı restoran tavsiye hizmetini kullanabilmeyi bekleyecektir. Aslında, müşteri neyin mevcut olduğu hakkında daha az bilgi sahibi olacağından, tavsiyeler yolda daha da değerli olacaktır.
Seyahat eden bir tüketici için iyi öneriler oluşturmak, özellikle önde gelen öneri teknolojisi olan işbirlikçi filtreleme için zordur. En büyükleri de dahil olmak üzere birçok İnternet ticaret sitesi, kişiselleştirme çabalarının bir parçası olarak artık CF öneri sistemlerini kullanıyor.
En büyük internet ticaret siteleri bu sistemleri kullanmaya çalıştıkça günümüzün merkezi sistemlerinin dezavantajlarını keşfediyorlar. Merkezileştirilmiş bir mimari daha küçük uygulamalar için faydalı olsa da, gösterildiği gibi merkezileştirmenin birkaç önemli dezavantajı vardır. Bu sorunlar birlikte, ortak filtreleme için dağıtılmış mimarilere işaret eder.
Dağıtılmış öneri sistemi için bir çerçeve tasarlamak için dikkate alınması gereken dört temel bileşen vardır:
1) Ürünler: Ürünler yerel mi yoksa küresel mi?
2) Derecelendirmeler: Derecelendirmeler yerel müşterilerden mi yoksa tüm müşterilerden mi kullanılıyor?
3) Mahalleler: Mahalleler yerel müşteriler mi yoksa tüm müşteriler mi oluşturuluyor?
4) Öngörüler: Öngörü yapılan ürünler yerli mi yoksa hepsi kullanılabilir ürünler mi?
Bununla birlikte, algoritmik bir bakış açısıyla, bu bileşenlerden en önemli ikisi, öneri sistemi tarafından hangi verilerin kullanılacağına, verilerin nerede saklanacağına ve bu verilerin nasıl kullanılacağına karar verdikleri için komşuluk oluşturma ve tahmin süreçleridir. . Yerel veya küresel olabilen bu iki boyuta dayanarak, dağıtılmış öneri sistemi uygulamalarının bir sınıflandırmasını sunan dört potansiyel model buluyoruz. Bunlar gösteriliyor.
Bu sınıflandırmayı kullanarak, farklı dağıtılmış işbirlikçi filtreleme türleri için üç uygulama çerçevesi sunuyoruz. Çerçevelerin üçünün de merkezinde, müşteri tercih profillerinin depolanması, değişimi ve bakımı için protokoller bulunur. Bunlar aşağıda listelenmiştir.
Bireysel olarak internetten satış yapmak Dükkan açmadan internetten satış E-ticaret Nasıl Yapılır E-ticaret sitesi kurmak Evden satış siteleri Instagram üzerinden satış yapmak Online satış yapmak stoksuz e-ticaret nasıl yapılır