بررسی تاثیر سیستم های پیشنهاد شخصی سازی شده و الگوریتم های بهبود تجربه خرید آنلاین در آمازون

این مقاله به بررسی چگونگی تاثیرگذاری سیستمهای پیشنهاد شخصی سازی شده و استراتژیهای آمازون و تاثیرآن در تصمیمات خرید کاربر و بهبود تجربه خرید آنلاین می پردازد. آمازون سعی دارد که تجربه خرید شخصیسازیشده از طریق الگوریتمهای هوشمند را ارائه دهد و این پژوهش به شناسایی و بررسی راهکارهای بهبود تعامل کاربری و ارتقاء تجربه خرید اینترنتی از طریق بهرهگیری از سیستمهای هوشمند میپردازد. آمازون با استفاده از تکنیکهای بازاریابی ترکیبی و تحلیل رفتار کاربران، پیشنهادات مرتبط و جذابی را ارائه میدهد که منجر به افزایش نرخ تبدیل و رضایت مشتریان میشود. این مطالعه همچنین به بررسی الگوریتمهای توصیهگر و شخصیسازی، از جمله الگوریتمهای پردازش زبان طبیعی(NLP) و سیستمهای توصیهگر پیشرفته، که در بهبود تجربه کاربری و افزایش فروش نقش دارند، میپردازد. هدف از این بررسی، درک بهتر مکانیزمهای بهکاررفته توسط آمازون در بهینه سازی تجربه خرید آنلاین و راهکارهایی برای فروشندگان و توسعهدهندگان است. در این پژوهش، همچنین تاثیر نظرات مشتریان بر رفتار خرید آنلاین با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین شامل ماشین بردار پشتیبان(SVM)، جنگل تصادفی(RF)، برای تجزیه و تحلیل نظرات محصولات آمازون بررسی میشود.

کلیدواژه ها:

تجربه خرید آنالین ، الگوریتم های توصیه گر ، سیستم های پیشنهاد شخصی ، آمازون ، بازا ریابی ترکیبی