کاهش عدم قطعیت تصمیم گیری در تجارت الکترونیک با استفاده از مدل های پیش بینانه و هوش تجاری

تصمیم گیری در شرایط عدم قطعیت همچنان یکی از چالش های اساسی در محیط های تجارت الکترونیک محسوب می شود که ناشی از نوسانات بازار، ناهمگونی رفتار مشتریان و پیچیدگی داده ها است. رشد سریع تجارت الکترونیک فرامرزی این عدم قطعیت را در حوزه های کلیدی مدیریتی، از جمله پیش بینی تقاضا، برنامه ریزی لجستیک و مدیریت مشتری، تشدید کرده است. هدف این پژوهش بررسی نقش مدل های پیش بینانه و سیستم های هوش تجاری در کاهش عدم قطعیت تصمیم گیری در بستر تجارت الکترونیک است. روش این پژوهش رویکردی مروری روایی–تحلیلی بوده و با تکیه بر مطالعات تجربی و مرورهای نظام مند اخیر، شواهد مربوط به کاربرد یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش تجاری مبتنی بر داده های عظیم برای بهبود دقت پیش بینی و پشتیبانی از تصمیم گیری داده محور ترکیب و تحلیل شده اند. یافته ها نشان می دهد که تحلیل های پیش بینانه شفافیت اطلاعاتی را افزایش داده، عدم قطعیت های رفتاری و عملیاتی را کاهش می دهند و امکان اتخاذ تصمیم های قابل اعتمادتر و به موقع را برای مدیران فراهم می سازند. همچنین، ادغام هوش تجاری با مدل های پیش بینانه، تفسیر داده های پیچیده را بهبود داده و سیستم های پشتیبان تصمیم گیری مدیریتی را تقویت می کند.

کلیدواژه ها:

تحلیل های پیش بینانه ، هوش تجاری ، عدم قطعیت تصمیم گیری ، تجارت الکترونیک فرامرزی ، پشتیبانی تصمیم گیری داده محور