دانلود پروپوزال پیش بینی فروش محصول با استفاده از داده کاوی در بازاریابی آنلاین

این پروپوزال دارای مقاله بیس میباشد که قابل مشاهده و دانلود می باشد:

بیان مسئله

تجارت الکترونیکی بخش مهمی از اقتصاد امروز است. مشتریان برای خریدهای روزانه خود به  تجارت الکترونیکی متکی هستند و سازمانها برای زنده ماندن در محیط تجارت الکترونیکی رقابت می کنند[۱]. در حالی که اینترنت و فناوریهای الکترونیک،  به سازمانها امکان دسترسی سریع و آسان به مشتریان داده است ، فضای رقابتی موجود در این محیط چالش های بسیاری را ایجاد کرده است.   یکی از مهمترین چالش ها در فعالیت های تجارت الکترونیکی ، درک پیش بینی فروش است تا سازمان بتواند چرخه تولید تا فروش خود را سازماندهی کنند.  درک مناسب از تصمیمات خرید مشتری و عملکرد فروش محصول ، سازمانها را قادر می سازد تا در فضای رقابتی به مزیت های بیشتری دست یابند[۲].

شرکت ها از پیش بینی فروش محصول به عنوان پایه ای برای برآورد سود حاصل از فروش و اتخاذ تصمیماتی در مورد تولید ، بهره برداری و استراتژی های بازاریابی استفاده می کنند.  از طریق پیش بینی فروش محصول ، شرکت ها می توانند طرحی را برای بازاریابی ، مدیریت فروش ، تولید ، تهیه ، تدارکات و غیره ایجاد کنند  تا منافع اقتصادی خود را افزایش و خسارات ناشی از ضعف در تولید را کاهش دهند[۳].

یکی از مهمترین دارایی های هر شرکت، داده های آن شرکت است که اگر به درستی از آن استفاده شود، ارزش اقتصادی زیادی را برای آن شرکت ایجاد می کند.  داده های بدست آمده از بازار آنلاین ، فرصت هایی را برای درک بهتر تقاضای مشتری و پیش بینی فروش محصول ارائه می دهد.  در واقع،استخراج و تحلیل داده‌های ارزشمندی که در فضای مجازی پنهان هستند………………….

 فهرست مطالب  پروپوزال پیش بینی فروش محصول با استفاده از داده کاوی در بازاریابی آنلاین

1. بیان مساله اساسی تحقیق
2. اهمیت و ضرورت انجام تحقیق
3. مرور ادبیات و سوابق مربوطه
4. جنبه جدید بودن و نوآوری در تحقیق
5. اهداف مشخص تحقیق
6. سؤالات تحقیق
7. فرضیه ‏های تحقیق
8. تعریف واژه ‏ها و اصطلاحات فنی و تخصصی
9. روش شناسی تحقیق
10. متغیرهای مورد بررسی در قالب یک مدل مفهومی
11. شرح کامل روش (میدانی، کتابخانه‏ای) و ابزار
12. جامعه آماری، روش نمونه‏ گیری و حجم نمونه
13. روش‌ها و ابزار تجزیه و تحلیل داده ‏ها
14. مراجع

برخی از مراجع:

1. Ranfagni, S. (2019). Online Marketing Research: New Trends and Challenges. Micro & Macro Marketing, ۲۸(۲), ۲۲۷-۲۳۰٫
2. Li, B., Ch’ng, E., Chong, A. Y. L., & Bao, H. (2016). Predicting online e-marketplace sales performances: A big data approach. Computers & Industrial Engineering, ۱۰۱, ۵۶۵-۵۷۱٫
3. Fan, Z. P., Che, Y. J., & Chen, Z. Y. (2017). Product sales forecasting using online reviews and historical sales data: A method combining the Bass model and sentiment analysis. Journal of Business Research, ۷۴, ۹۰-۱۰۰٫
4. Ducange, P., Pecori, R. and Mezzina, P., (2018). A glimpse on big data analytics in the framework of marketing strategies. Soft Computing, 22(1), pp.325-342.
5. Bordoloi, M., & Biswas, S. K. (2019). Graph-Based Sentiment Analysis Model for E-Commerce Websites’ Data. In Cognitive Informatics and Soft Computing(pp. 453-462). Springer, Singapore.
6. Yuan, H., Xu, W., Li, Q., & Lau, R. (2018). Topic sentiment mining for sales performance prediction in e-commerce. Annals of Operations Research, ۲۷۰(۱-۲), ۵۵۳-۵۷۶٫
7.  Gerrikagoitia, J. K., Castander, I., Rebón, F., & Alzua-Sorzabal, A. (2015). New trends of Intelligent E-Marketing based on Web Mining for e-shops. Procedia-Social and Behavioral Sciences, ۱۷۵, ۷۵-۸۳٫
8. Xu, Z., Frankwick, G. L., & Ramirez, E. (2016). Effects of big data analytics and traditional marketing analytics on new
9. product success: A knowledge fusion perspective. Journal of Business Research, ۶۹(۵), ۱۵۶۲-۱۵۶۶٫