نقش داده کاوی در توسعه فروش در بازاریابی الکترونیکی

  چکیده

 در عصر اطلاعات و اقتصاد شبکه‌ای، تجارت الکترونیک یکی از ابزار اصلی برای توسعه و رشد کسب ‌وکارها داده کاوی شده است. تجارت الکترونیک تغییراتی را در سطح مالی و اقتصادی ایجاد کرده است که به نوبه خود منجر به تغییرات در تئوری‌های و استراتژی‌های عملی بازاریابی شده است.

امروزه، شرکت‌های زیادی به صورت فعال در فضای مجازی حضور دارند و از انواع رسانه‌های اجتماعی به عنوان پلت فرم بازاریابی و تبلیغ خود استفاده می‌کنند. حجم داده‌ها در تجارت الکترونیک به شده افزایش یافته است و داده‌های بزرگ را تشکیل داده است.

استخراج و تحلیل داده‌های ارزشمندی که در فضای مجازی پنهان هستند، به یکی از پیش‌نیازهای اساسی در فعالیت‌های بازاریابیِ موفق و کارآمد استراتژیک جهت توسعه فروش تبدیل شده است.

 يكي از ابزارهاي مورداستفاده در اين فناوری‌ها، داده کاوی می‌باشد. داده‌کاوي شامل استفاده از ابزار­هاي پيشرفته تحليل داده به‌منظور کشف الگو­هاي معتبر، از قبل نا­شناخته و روابط در مجموعه داده­هاي بزرگ است.

داده‌کاوی بینشی در مورد رقبا، مشتری، بازار و محصولات مورد نیاز به شرکت‌ها ارائه ‌می‌دهد. با استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی، مدیران قادر هستند عوامل متعدد موثر بر فروش را در نظر گرفته و استراتژی‌های خود را به گونه ای اتخاذ کند که با نیاز خریداران مطاطبقت پیدا می‌کند.

داده‌کاوی تأثیر مثبتی بر افزایش سود، پیش‌بینی سود، ارزیابی ریسک و حتی پیش‌بینی کاهش سود دارد. لذا هدف از این تحقیق، شناسایی فاکتورها و پارامترهایی است که به توسعه فروش در حوزه بازاریابی الکترونیک کمک می‌کند.

کلمات کلیدی: بازاریابی اینترنتی، داده‌کاوی، فروش آنلاین، رسانه‌های اجتماعی

فهرست مطالب داده کاوی

فصل 1: کلیات تحقیق 10

1-1- مقدمه 11
1-2- بیان مسئله 11
1-3- اهداف تحقیق 12
1-4- سؤالات تحقیق 13
1-5- مروری بر فصول سمینار داده کاوی  13

فصل 2: مبانی نظری تحقیق 14

2-1- مقدمه 15
2-2- بازاریابی الکترونیک چیست 15
2-3- تکنیک‌ها و روش‌های بازاريابي الكترونيكي 17
2-4- داده کاوی چيست؟ 20
2-5- فرآیند کشف دانش 21
2-5-1- تعريف مسئله 22
2-5-2- ساختن يك پايگاه داده داده‌کاوی 22
2-5-3- جستجوي داده 23
2-5-4- آماده‌سازی داده براي مدل‌سازی 24
2-5-5- ساختن مدل داده‌کاوی 24
2-5-6- تائيد اعتبار ساده 24

2-5-7- ارزيابي و تفسير؛ تائید اعتبار مدل 25

2-5-8- ايجاد معماري مدل و نتايج 25
2-6- تکنیک‌های داده‌کاوی 26
2-6-1- دسته‌بندی: 26
2-6-2- خوشه‌بندی: 27
2-6-3- رگرسیون 27
2-7- الگوریتم‌های داده‌کاوی 28
2-7-1- شبكه‌هاي عصبي 28
2-7-2- درخت‌هاي انتخاب 29
2-7-3- استنتاج قانون 30
2-7-4- الگوریتم‌های ژنتيك 30
2-8- داده‌کاوی و استراتژی‌های بازاریابی 30
2-9- مروری بر منابع 33

فصل 3: داده کاوی و بازاریابی 38

3-1- مقدمه 39
3-2- اتخاذ استراتژی‌های فروش آنلاین با استفاده از داده‌کاوی 39
3-2-2- حجم دیدگاه‌ها و فروش محصول 40
3-2-3- رتبه‌بندی کلی بررسی‌ها و فروش محصول 40
3-2-4- نقش گروه‌بندی محصولات 41
3-2-5- نقش تعداد سؤالات پاسخ‌داده‌شده 41
3-2-6- نقش تخفیف قیمت دز داده کاوی 42
3-2-7- نقش تعداد رأی‌های مفید 42
3-2-8- نقش تحویل رایگان کالا 43

3-3- نقش سیستم پیشنهاددهنده در افزایش فروش با استفاده از داده‌کاوی 44

3-4- اتخاذ استراتژی فروش با رویکرد داده‌کاوی 48
3-4-2- جمع‌آوری داده و پیش‌پردازش 49
3-4-3- استخراج شاخص تمایل 50
3-5- تحلیل برندها در رسانه‌های اجتماعی به‌منظور بازاریابی آنلاین 54
3-5-1- چهارچوب پیشنهادی تحلیل برند 56
3-5-2- ساخت شبکه وب‌سایت 57
3-5-3- جمع‌آوری محتوای صفحات وب 58
3-5-4- تخصیص رتبه به صفحات وب 59
3-6- شناسایی مشتریان هدف در داده‌های Appstore 63
3-6-2- الگوریتم xRank 65
3-6-3- محاسبه رتبه xRank 66
3-6-4- آستانه دسته‌بندی گروه کاربران 66
3-6-5- انتخاب کاربر برای تبلیغات 68

فصل 4: نتیجه‌گیری و پیشنهادات 70

4-1- مقدمه 71
4-2- نتیجه‌گیری 71
منابع و مآخذ 74
پيوست‌ها 77

برخی از مراجع داده کاوی

Huerta, C. M., Atahua, A. S., Guerrero, J. V., & Andrade-Arenas, L. (2023). Data mining: Application of digital marketing in education. Advances in Mobile Learning Educational Research, 3(1), 621-629.

Liu, Y., Alzahrani, I. R., Jaleel, R. A., & Al Sulaie, S. (2023). An efficient smart data mining framework based cloud internet of things for developing artificial intelligence of marketing information analysis. Information Processing & Management, 60(1), 103121.

Fan, L. (2023). Research on Precision Marketing Strategy of Commercial Consumer Products Based on Big Data Mining of Customer Consumption. Journal of the Institution of Engineers (India): Series C, 104(1), 163-168.

Farid, S., Tashfeen, R., Mohsan, T., & Burhan, A. (2023). Forecasting stock prices using a data mining method: Evidence from emerging market. International Journal of Finance & Economics, 28(2), 1911-1917.

Lyu, X., Jia, F., & Zhao, B. (2023). Impact of big data and cloud-driven learning technologies in healthy and smart cities on marketing automation. Soft Computing, 27(7), 4209-4222.

Lael, T. A. D., & Pramudito, D. A. (2023). Use of Data Mining for The Analysis of Consumer Purchase Patterns with The Fpgrowth Algorithm on Motor Spare Part Sales Transactions Data. IAIC Transactions on Sustainable Digital Innovation (ITSDI), 4(2), 128-136.

Kumar, D. T. S. (2020). Data mining based marketing decision support system using hybrid machine learning algorithm. Journal of Artificial Intelligence and Capsule Networks, 2(3), 185-193.

 سمینار مهندسی کامپیوتر 

سمینار آماده مدیریت تمامی گرایش ها

دانلود سمینار آماده