Geri Dön

Big data: A conceptual framework of e-commerceuser segmentation using big data analytics

Büyük veri: E-ticaretin kavramsal çerçevesibüyük veri analitikleri kullanarak kullanıcı segmentasyonu

  1. Tez No: 782135
  2. Yazar: MUSA DIMA GENEMO
  3. Danışmanlar: Assoc. Prof. Dr. DR.MANOOJ KUMAR SİNGAH
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Adama Scıence And Technology Unıversıty
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzün rekabetçi iş ortamında, giderek daha fazla kuruluş taşınmaya veya iş e-ticaretini genişletin. Bu nedenle, organizasyonların oluşturulmasına yönelik artan bir ihtiyaç vardır.kullanıcılarıyla etkileşime geçmek için somut e-ticaret stratejileri. yönelik temel bir adım e-ticaret ile ilgili amaçlara ulaşmak, e-ticaret kullanıcılarının,kullanıcının verileri üzerinde toplanan e-ticaret. Kullanıcı bilgilerine saldırı olduğu içine-ticaret kaynaklarından toplanan, yönetmek ve analiz etmek için yeni teknikler gereklidir.büyük miktarda veri; ve“Büyük Veri”kavramının önemli bir rol oynayabileceği yer burasıdır. Buaraştırma üç alana ışık tutuyor: e-ticaret pazarlaması, kullanıcı segmentasyonu ve büyük verianalitik. Üç terim, e-ticari pazarlama hedefleri, etkili bir e-ticaret kullanıcısı tarafından desteklenebilir.son derece büyük uygulanabilir teknikler ve araçlar tarafından uygulanabilen segmentasyon veri kümeleri. Çerçevenin oluşturulması için aşağıdaki adımlar izlenir: bir dizi ana e-ticari pazarlama hedefleri tanımlanır; toplanan kullanıcı öznitelikleri arasındaki farklar çevrimdışı ve e-ticaret kanalları ele alınır ve e-ticaret kullanıcılarının segmentasyon kategorileri tanımlanır; Büyük veri kavramı tanıtılır ve buna uygun ilgili teknikler ve araçlarKullanıcı segmentasyon kategorilerinin analiz edilmesi ve kullanıcıların etkin bir şekilde segmente edilmesi anlatılmaktadır.

Özet (Çeviri)

In today's competitive business environment, more and more organizations are leading to move or extent their business e-commerce. Thus, there is an increasing need for organizations to build concrete e-commerce strategies in order to engage with their users. One basic step towards achieving the objectives related to e-commerce is the segmentation of e-commerce user's, based on the user's data gathered from e-commerce. Since there is an onslaught of user's information collected from e-commerce sources, new techniques are required for managing and analyzing the huge amount of data; and this is where the concept of“Big Data”can play an essential role. This research sheds light on three fields: e-commerce marketing, user's segmentation, and big data analytics. The three terms are combined into one framework, which attempts to show how e-commerce marketing objectives can be supported by an effective e-commerce user's segmentation that can be implemented by techniques and tools applicable to extremely large datasets. For the creation of the framework, the following steps are followed: a set of main e- commerce marketing objectives is defined; the differences among user's attributes gathered from offline and e-commerce channels are discussed and e-commerce user's segmentation categories are identified; the concept of big data is introduced and relevant techniques and tools suitable for analyzing user's segmentation categories and segmenting users effectively are described.

Benzer Tezler

  1. Uzaktan ve taşınabilir elektronik imza yöntemlerinin kullanıcı çalışması ile karşılaştırmalı değerlendirmesi

    Comparative evaluation of remote and portable electronic signature methods with user study

    ÖMER EGE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL BIÇAKCI

  2. A novel framework for disaster resilient smart cities: Using big data analytics

    Afete dayanıklı akıllı şehırler için özgun bir çerceve: Büyük veri analitiği kullanımı

    SYED ATTIQUE SHAH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  3. Türkiye'de kamu yönetiminin dijital dönüşümü: Ulusal Veri Santrali model önerisi

    Digital transformation of public administration in Turkey: National Data Plant model proposal

    UĞUR KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Kamu YönetimiAnkara Hacı Bayram Veli Üniversitesi

    Amme İdaresi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKSEL BENSGHİR

  4. Türk kamu yönetiminde e-devlet uygulamaları kapsamında gelir idaresi başkanlığı projeleri

    Revenue administration projects within the scope of e-government applications in Turkish public administration

    SİNAN HAVAÇEKEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Kamu YönetimiKırşehir Ahi Evran Üniversitesi

    Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KEREM YAVAŞÇA

  5. Yüklenici firmaların proje temin birimleri için başarım tabanlı bir ölçme-değerlendirme modeli

    A performance-based assessment model for the project procurement units of contractor firms

    MUSTAFA ALTINDAĞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALAATTİN KANOĞLU