ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Personalizing Mobile Commerce...>الوصف

Personalizing Mobile Commerce Website Using Google Analytics

المصدر: المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات
الناشر: الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات
المؤلف الرئيسي: Mohammed, Ahmed H. (Author)
مؤلفين آخرين: Abdullah, Ahmed Rashid (Co-Author)
المجلد/العدد: مج8, ع4
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2018
الشهر: تموز
الصفحات: 153 - 166
DOI: 10.34279/0923-008-004-012
ISSN: 1994-8638
رقم MD: 896034
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
التجارة الإلكترونية
محركات البحث
كلمات المؤلف المفتاحية:
Personalization | Recommender systems | M-commerce | Google Analytics
رابط المحتوى:
PDF (صورة)      PDF (نص)      HTML
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

42

حفظ في:
المستخلص: ان أعداد مستخدمي التجارة الإلكترونية آخذة في الازدياد يوما بعد يوم، حيث ان أكبر مواقع التجارة الإلكترونية توفر الملايين من المنتجات للبيع. لذا فان عملية الاختيار من بين العديد من هذه الخيارات يشكل تحديا للمستهلكين. وقد أدى هذا التوسع السريع إلى ظهور تحديات جديدة لكل من الشركات وكذلك العملاء. ان التوصية الشخصية هي التكنولوجيا الرئيسية لحل بعض التحديات التي تواجه وتؤثر على أداء نظام التجارة الإلكترونية. ففي هذه الورقة تم اقتراح نظام مخصص شخصي يستند إلى تحليل البيانات من خلال اداة التحليل الخاصة بغوغل لتخصيص موقع التجارة الإلكترونية. لعرض النتائج، تم عمل مقارنة تبين المنتجات الموصاة التي سيتم اقتراحها للمستخدم قبل وبعد تطبيق النظام المقترح.

Today number of ecommerce users who make day to day transactions are increasing. the largest m-commerce sites offer millions of products for sale. Choosing among so many options is challenging for consumers. This rapid expansion has resulted in new challenges to both companies as well as customers. Customers are overloaded with multiple choices for a specific product, which results in a confused and lost state. Personalized recommendation is the key technology to solve some of the challenges that face and affect the performance of Ecommerce system. In this paper, a personalized recommender system based on Google Analytics data is proposed for personalizing the m-commerce website. to present the results, a comparison is used to show the recommended products status before and after applying the proposed work.
ISSN: 1994-8638

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.