Makine öğrenimi ile e-ticarette öneri motoru ve dijital pazarlama otomasyonu

Elektronik ticaret (e-ticaret), artan rekabet ve giderek daha fazla talepkar tüketicilerle karakterize edilen modern ekonominin rağbet edilen bir modeli olmuştur. Bu bağlamda, elektronik ticaretin performansını ve etkinliğini artırmak için çeşitli yöntemler araştırılmaktadır. Binlerce seçenek arasında doğru ürünü, doğru müşteriye önermek, alışveriş için harcanan zamanı kısaltarak firmaların satış oranlarını artırmaktadır. Bu amaçla öneri sistemleri elektronik ticarette son yılarda üzerinde çalışılan önemli bir konu olmuştur. Bu tezde, e-ticarette öneri sistemlerinin ve otomatik dijital pazarlamanın son durumunu incelenmiştir. E-ticaret sektöründe müşteri katılımını ve iş sonuçlarını iyileştirmek için farklı öneri sistemleri türlerini, otomatik dijital pazarlama tekniklerini ve bunların entegrasyonu araştırılmıştır. Ek olarak, kullanıcı profillerine çıkarım verileri ekleyerek önerileri iyileştirmek için ilişki kurallarını ve işbirlikçi filtrelemeyi birleştiren bir yaklaşım önerilmiş ve başarımları ölçeklendirilmiştir. Matematiksel metrikler RMSE ve MAE'ye göre, işbirlikçi filtreleme tek başına kullanılan hibrit yöntemini küçük bir farkla geride bıraktığı gözlenmiştir. Ancak hibrit sistemin test sırasında daha fazla öneri kapsamına ve daha fazla öneri çeşitliliğine sahip olduğu gözlenmiştir