استفاده از تحلیلهای پیشرفته دادههای کالن برای پیشبینی رفتار مشتری در بازارهای خردهفروشی

این مقاله به بررسی تحلیل رفتار مصرفکننده در صنعت خردهفروشی با استفاده از تکنیکهای پیشرفته دادهکاوی و یادگیری ماشین میپردازد. با تحلیل ۲۰ مقاله علمی، روندهای اخیر در این حوزه مشخص شده است. نتایج نشان میدهد که سال ۲۰۲۴ با ۴۰% از مقالات، بیشترین توجه را به خود جلب کرده است. همچنین، ۵۰% از مقالات به استفاده از تکنیکهای یادگیری ماشین اختصاص دارد و ۵۰% دیگر بر پیشبینی رفتار مشتریان متمرکز هستند. یافته ها نشان میدهند که ۳۰% از مقالات به بهبود کارایی عملیاتی و ۳۵% به پیشبینی دقیقتر اشاره دارند. علاوه بر این، چالشهای حریم خصوصی و نیاز به بهبود تصمیمگیریهای مدیریتی از دیگر نکات قابل توجه این تحلیل است. استفاده از دادههای کالن به خردهفروشان این امکان را میدهد که استراتژیهای بازاریابی خود را بهینه سازی کنند و تجربه مشتری را بهبود بخشند. ابزارهای تحلیلی پیشرفته مانند Python، R، و Apache Hadoop به شناسایی الگوهای خرید و رفتار مشتریان کمک میکنند. با توجه به پیشرفت فناوری و ظهور ابزارهای جدید، آینده تحلیل دادههای کالن در بازار خردهفروشی بسیار امیدوارکننده به نظر میرسد. این مقاله نتیجهگیری میکند که بهرهگیری از دادههای کالن و تحلیلهای پیشرفته نه تنها به بهبود کارایی و رضایت مشتریان کمک میکند، بلکه میتواند به افزایش رقابتپذیری و رشد پایدار در صنعت خردهفروشی منجر شود.

کلیدواژه ها:

داده های کالن ، رفتار مشتری ، بازارهای خردهفروشی