سمینار مدیریت بازرگانی: شناسایی پارامترهای موثر در توسعه فرآیند فروش در بازاریابی الکترونیکی با هوش مصنوعی و داده‌کاوی

199,000 تومان

عنوان فارسی تحقیق  شناسایی پارامترهای موثر در توسعه فرآیند فروش در بازاریابی الکترونیکی با هوش مصنوعی و داده‌کاوی
عنوان انگلیسی تحقیق Identifying effective parameters in developing the sales process in electronic marketing with artificial intelligence and data mining
مناسب برای درس سمینار ، ارائه تحقیق
رشته مدیریت بازرگانی
سال نگارش 2025-1404
قالب فایل Word

عنوان تحقیق: سمینار شناسایی پارامترهای موثر در توسعه فرآیند فروش در بازاریابی الکترونیکی با هوش مصنوعی و داده‌کاوی

فهرست مطالب تحقیق:

  • فصل 1: کلیات تحقیق
    1-1- مقدمه
    1-2- بیان مسئله
    1-3- اهداف تحقیق
    1-4- سؤالات تحقیق
    1-5- مروری بر فصول سمینار
  • فصل 2: مبانی نظری تحقیق
    2-1- مقدمه
    2-2- بازاریابی الکترونیک چیست
    2-3- تکنیک‌ها و روش‌های بازاريابي الكترونيكي
    2-4- داده كاوي چيست؟
    2-5- فرآیند کشف دانش
    2-5-1- تعريف مسئله
    2-5-2- ساختن يك پايگاه داده داده‌کاوی
    2-5-3- جستجوي داده
    2-5-4- آماده‌سازی داده براي مدل‌سازی
    2-5-5- ساختن مدل داده‌کاوی
    2-5-6- تائيد اعتبار ساده
    2-5-7- ارزيابي و تفسير؛ تائید اعتبار مدل
    2-5-8- ايجاد معماري مدل و نتايج
    2-6- تکنیک‌های داده‌کاوی
    2-6-1- دسته‌بندی:
    2-6-2- خوشه‌بندی:
    2-6-3- رگرسیون
    2-7- الگوریتم‌های داده‌کاوی
    2-7-1- شبكه‌هاي عصبي
    2-7-2- درخت‌هاي انتخاب
    2-7-3- استنتاج قانون
    2-7-4- الگوریتم‌های ژنتيك
    2-8- داده‌کاوی و استراتژی‌های بازاریابی
    2-9- مروری بر منابع
  • فصل 3: پارامترهای تأثیرگذار بر توسعه فروش با الگوریتم‌های داده‌کاوی
    3-1- مقدمه
    3-2- اتخاذ استراتژی‌های فروش آنلاین با استفاده از داده‌کاوی
    3-2-2- حجم دیدگاه‌ها و فروش محصول
    3-2-3- رتبه‌بندی کلی بررسی‌ها و فروش محصول
    3-2-4- نقش گروه‌بندی محصولات
    3-2-5- نقش تعداد سؤالات پاسخ‌داده‌شده
    3-2-6- نقش تخفیف قیمت
    3-2-7- نقش تعداد رأی‌های مفید
    3-2-8- نقش تحویل رایگان کالا
    3-3- نقش سیستم پیشنهاددهنده در افزایش فروش با استفاده از داده‌کاوی
    3-4- اتخاذ استراتژی فروش با رویکرد داده‌کاوی
    3-4-2- جمع‌آوری داده و پیش‌پردازش
    3-4-3- استخراج شاخص تمایل
    3-5- تحلیل برندها در رسانه‌های اجتماعی به‌منظور بازاریابی آنلاین
    3-5-1- چهارچوب پیشنهادی تحلیل برند
    3-5-2- ساخت شبکه وب‌سایت
    3-5-3- جمع‌آوری محتوای صفحات وب
    3-5-4- تخصیص رتبه به صفحات وب
    3-6- شناسایی مشتریان هدف در داده‌های Appstore
    3-6-1- الگوریتم xRank
    3-6-2- محاسبه رتبه xRank
    3-6-3- آستانه دسته‌بندی گروه کاربران
    3-6-4- انتخاب کاربر برای تبلیغات
  • فصل 4: نتیجه‌گیری و پیشنهادات
    4-1- مقدمه
    4-2- نتیجه‌گیری
  • منابع و ماخذ
  • پیوست ها

مقدمه تحقیق:

در عصر اطلاعات و اقتصاد شبکه‌ای، تجارت الکترونیک (تجارت الکترونیک) به عنوان یکی از ابزارهای اصلی رشد اقتصادی است. گسترش سریع قدرت محاسباتی در تمام انواع دستگاه‌ها موجب رشد اقتصاد دیجیتالی و یا یک سیستم سیاسی اجتماعی و اقتصادی جدید شده است که شامل یک فضای هوشمند با ابزارهای دسترسی به اطلاعات، پردازش اطلاعات و قابلیت‌های ارتباطی است. امروزه حدود 98 درصد از اطلاعات ذخیره شده به صورت دیجیتال است. (Nyagadza, B و همکاران،2025)

حجم داده‌های موجود در تجارت آنلاین به طور گسترده‌ای افزایش یافته است و پایگاه داده‌های بزرگ را به وجود آورده است. برای مثال یک سایت در چین، حدود 200 میلیون ‌‌تراکنش در یک روز داشته است؛ بنابراین سازمان‌ها با چالش‌های متفاوتی در زمینه بازاریابی و توسعه محصولات خود در این بازار رقابتی مواجه هستند. فروشگاه‌ها جهت تجزیه و تحلیل این حجم از داده‌ها به تکنیک‌های داده‌کاوی متکی هستند تا تصمیمات به موقع و استراتژی‌های مفید را جهت افزایش فروش و سود خود اتخاذ نمایند. این داده‌ها دارای حجم بالا، متغیرهای مختلف و ارزش‌های متفاوت هستند. در این حجم عظیم داده‌ها، اطلاعات مفید زیادی در مورد رفتار مشتریان نهفته است که از طریق کسب دانش از میان این اطلاعات، شرکت‌های قادر به بازاریابی هدفمند و افزایش فروش خود هستند. (Yuan, H و همکاران،2018)

برخی از منابع:

Nyagadza, B., Bashar, A., Ligaraba, N., Tsokota, T., Chipfumbu, C. T., Chikazhe, L., … & Muswaka, C. (2025). Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) and Big Data Analytics’ Impact on Frugal Digital Marketing Firms. In Disruptive Frugal Digital Innovation in Africa (pp. 209-222). Emerald Publishing Limited

Almaripat, M., Faqih, A., & Rinaldy, A. R. (2025). Sales Data Classterization Analysis Using K-Means Method for Marketing Strategy Development. Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA), 4(2), 972-976

Al-Gasawneh, J. A., AlSokkar, A. A., Alamro, A. S., Binkhamis, M., Khalaf, O. I., & AbdElminaam, D. S. (2025). The cutting edge of AI in E-Marketing: how the Use of Digital Tools boosts performance in Jordan. SN Computer Science, 6(1), 82

Billel, R., Hocine, D., Said, A. M., & Mehadi, D. (2025). Artificial Intelligence (AI) competencies for rise the performance of digital marketing perspective. International journal of economic perspectives, 19(1), 102-120

AlSokkar, A. A., Al-Gasawneh, J. A., Alamro, A., Binkhamis, M., AlGhizzawi, M., & Hmeidan, T. A. (2025). The Effectiveness of E-Marketing on Marketing Performance in Jordanian Telecommunications Companies: Exploring the Mediating Role of the Competitive Environment. SN Computer Science, 6(1), 1-15

Sanbella, L., Van Versie, I., & Audiah, S. (2024). Online marketing strategy optimization to increase sales and e-commerce development: An integrated approach in the digital age. Startupreneur Business Digital (SABDA Journal), 3(1), 54-66

Al-Ababneh, H. A. (2024). Information technologies and their impact on electronic marketing. In E3S Web of Conferences (Vol. 474, p. 02010). EDP Sciences

Geetha, B. T., Yenugula, M., Randhawa, N., Purohit, P., Maney, K. L., & Venkteshwar, A. (2024, March). Advancement improving the acquisition of customer insights in digital marketing by utilising advanced artificial intelligence algorithms. In 2024 International Conference on Trends in Quantum Computing and Emerging Business Technologies (pp. 1-7). IEEE

 سایر لینکهای مرتبط

0/5 (0 نظر)

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

.فقط مشتریانی که این محصول را خریداری کرده اند و وارد سیستم شده اند میتوانند برای این محصول دیدگاه(نظر) ارسال کنند.

199,000 تومان