حفظ هوشمندانه مشتریان از طریق توصیه‌های شخصی‌سازی شده و ماشین بردار پشتیبانی مبتنی بر یادگیری ماشین در تجارت الکترونیک

علیرضا نادرمحمدی¹

1) دانشجوی دکتری مدیریت فناوری اطلاعات- کسب و کار هوشمند، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران مرکزی -

کد IOI مقاله : XYCF-KAAZZ
محل انتشار : دومین کنگره بین المللی مدیریت، اقتصاد، علوم انسانی و توسعه کسب و کار(icmba.ir)
چکیده :
    با توسعه روزافزون تجارت الکترونیک و رقابت فراوان در این حوزه، حفظ مشتریان به عنوان یکی از چالش‌های اساسی برای کسب و کارهای فعال در این صنعت مطرح است. در این مقاله، ما به بررسی یک رویکرد نوآورانه برای نگهداری هوشمند مشتریان پرداخته‌ایم. این رویکرد، از توصیه‌های شخصی‌سازی شده و ماشین بردار پشتیبان بهره می‌برد تا به صورت هوشمندانه و مؤثر، مشتریان را در دستگاه کسب و کار نگه دارد. توصیه‌های شخصی‌سازی شده، با تجزیه و تحلیل دقیق رفتار و نیازهای هر مشتری، پیشنهاداتی سفارشی و به‌صورت هدفمند ارائه می‌دهد. این توصیه‌ها براساس داده‌های مشتریان قبلی، سابقه خرید، تمامیت‌ها و سایر اطلاعات مشابه ساخته می‌شوند. بهره‌گیری از این توصیه‌ها به صورت هوشمندانه، نه تنها به ارتقای تجربه مشتری کمک می‌کند، بلکه باعث افزایش وفاداری و ارتباط مستمر با مشتریان می‌شود. از سوی دیگر، ماشین بردار پشتیبان به عنوان یک الگوریتم یادگیری ماشینی، با بررسی حجم عظیم داده‌های مشتریان و تحلیل رفتار آن‌ها، قادر است الگوهای مخفی و فرصت‌های فرسایشی را شناسایی کند. با ادغام این الگوریتم در فرآیند نگهداری مشتریان، می‌توان به‌طور هوشمندانه‌تر، زمان و هزینه‌های جذب مشتریان جدید را کاهش داده و بهبود روند روابط با مشتریان قبلی را ممکن ساخت. با استفاده از این رویکرد نوین، کسب و کارهای تجارت الکترونیک می‌توانند به طور فعال و خلاقانه نگهداری مشتریان را بهبود دهند و بازدهی و سهم بازار خود را افزایش دهند. این تحقیق، به عنوان یک مرجع برای تجارت الکترونیک بین المللی، راهنمایی‌هایی برای کسب و کارها و محققان فعال در این حوزه ارائه می‌دهد.

کلمات کلیدی : ماشین بردار پشتیبانی وفاداری مشتریان یادگیری ماشین توصیه‌های شخصی سازی شده