Ідентифікації потенційного споживача продукції ринку електронної комерції методом градієнтного бустінгу (Identification of a Potential Consumer of E-commerce Market Products by Gradient Busting Method)

Новоселецький, Олександр (Oleksander Novoseletskyy) and Гончарова, Вікторія (Victoriia Honcharova) (2022) Ідентифікації потенційного споживача продукції ринку електронної комерції методом градієнтного бустінгу (Identification of a Potential Consumer of E-commerce Market Products by Gradient Busting Method). Наукові записки Національного університету «Острозька академія». Серія «Економіка»: науковий журнал (23(51)). pp. 118-123. ISSN 2311-5149

PDF - Published Version Download (608kB)

Анотація

Послуги електронної комерції є однією зі сфер, де щодня збираються нові дані. Тому видається необхідним використовувати методи аналізу даних у цій сфері. Взаємодії користувачів з платформами електронної комерції складають складні моделі поведінки, які, якщо їх проаналізувати, можуть дати суб’єктам господарювання можливість
зрозуміти потреби споживачів. У статті проведено результати дослідження щодо ідентифікації споживача продукції на ринку електронної комерції за допомогою методу градієнтного бустінгу.
(E-commerce is an integral part of the developed economy in the country. Small and large businesses can sell their
products or services online, meeting the needs of consumers anywhere and anytime. The development of e-commerce is
impossible without the knowledge of consumer behavior. Data has become one of the world's most valuable resources due
to the rapid digital transformation of global industries. Collecting customer data has become a top priority for businesses.
As more and more advanced technologies are developed to collect and analyze customer data, more companies are able to contextualize, retrieve and monetize information from them. Knowing why people buy, companies can grow more effectively in e-commerce and do so strategically, knowing what next steps to take. From consumer behavior to predictive analytics, companies regularly collect, store and analyze large amounts of quantitative and qualitative data about their consumer base on a daily basis. E-commerce services are one of the areas where new data is collected every day. Therefore, it seems necessary to use data analysis methods in this area. User interactions with e-commerce platforms are complex patterns of behavior that, if analyzed, can enable businesses to understand consumer needs. Consumer buying behavior is influenced by many factors, and different consumer demands lead to large differences in consumer buying behavior. To predict consumer buying behavior it is necessary to determine the hidden characteristics of data in the array of information left by users on the e-commerce platform, and then to determine the desire of future users to buy on the e-commerce platform. The article considers an example of application of the gradient boosting algorithm for consumer identification in the e-commerce market.)

Тип файлу:	Стаття
Additional Information:	DOI: 10.25264/2311-5149-2021-23(51)-118-123
Ключові слова:	поведінка споживачів, градієнтний бустінг, прогнозування покупок (consumer behavior, gradient boosting, shopping forecasting)
Теми:	За напрямами > Економіка
Підрозділи:	Економічний факультет
Розмістив/ла:	Галина Цеп'юк
Дата розміщення:	21 Чер 2022 07:16
Остання зміна:	21 Чер 2022 07:16
URI:	https://eprints.oa.edu.ua/id/eprint/8659

Actions (login required)

Переглянути елемент