E- ticaret tedarik zincirlerinde proaktif iade yönetimi:Öngörücü yaklaşım

E-ticarette, ürün iade yönetimi, çevrimiçi perakendeciler için kritik bir endişe kaynağı olmaya başlamıştır. Çevrimiçi alışverişin hızlı artmasıyla birlikte artan ürün iade hacmi, tedarik zinciri operasyonlarının verimliliği açısından önemli zorluklar doğurmaktadır. Bu zorlukları etkin bir şekilde yönetebilmek için proaktif iade yönetimi stratejileri esastır. Bu yüksek lisans tezi, açık kaynaklı müşteri-ürün değerlendirmesi ve geri bildirim verilerini kullanarak ürün satılmadan önce ürün iadelerini tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Çalışma, muhtemel ürün iade tahminlerini yapmak amacıyla müşteri alışveriş davranışının arkasındaki gizli faktörleri ortaya çıkararak çevrimiçi perakendecilere proaktif karar vermede yardımcı olmayı hedeflerken Doğal Dil işleme (NLP) tekniklerini, Bayes kişiselleştirilmiş sıralamasını (BPR) esas alan matriks ayrıştırmasını ve derin öğrenme metodolojilerini birleştiren yeni bir yaklaşım benimsemektedir.