0% Complete
English
صفحه اصلی
/
دومین کنفرانس ملی عصر انفجار تکنولوژی؛ هوش مصنوعی، تحولی در صنعت، تجارت و زنجیره تامین و دومین کنفرانس ملی علم داده در کاربردهای مهندسی
Modeling Customer Behavior in Online Stores Based on the RFM Model and Random Forest and SVM Algorithms
نویسندگان :
Somayeh Ebrahimi Emamchai
1
Nayere Zaghari
2
1- دانشگاه آزاد تهران مرکزی
2- دانشگاه آزادتهران مرکزی
کلمات کلیدی :
Customer Classification،Classification Performance Evaluation،Supervised Learning Algorithms،Machine Learning
چکیده :
With the increasing volume of purchase history and user activity in online shops, employing machine learning techniques alongside conventional methods like the RFM model has proven to be an effective approach for analyzing customer behavior. One of the key challenges in this area is accurately identifying important customers and the limited use of vast data for marketing decisions. This paper will propose a hybrid methodology that integrates RFM scores with supervised machine learning models—Random Forest and Support Vector Machine (SVM)—to provide a precise method for classifying online store customers. For this purpose, actual data were retrieved from the Kaggle website, and after processing, RFM values were calculated. Subsequently, Random Forest and SVM algorithms were utilized to categorize customers into high-value, medium-value, and low-value segments. The results highlighted that the Random Forest model achieved an accuracy of 92.6, while the SVM model reached 90.38, indicating strong performance in customer classification. The performance of the models was assessed based on data mining metrics such as accuracy, precision, recall, F1-score, and AUC. The hybrid model proposed here can effectively support marketing decisions, enhance customer experience personalization, and increase conversion rates and client loyalty in e-commerce environments. model proposed here can effectively support marketing decisions, enhance customer experience personalization, and increase conversion rates and client loyalty in e-commerce environments. while the SVM model reached 90.38, indicating strong performance in customer classification. The performance of the models was assessed based on data mining metrics such as accuracy, precision, recall, F1-score, and AUC. The hybrid model proposed here can effectively support marketing decisions, enhance customer experience personalization, and increase conversion rates and client loyalty in e-commerce environments.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
پیاده سازی iot در زنجیره تامین، چالشها و فرصتها با در نظر گرفتن industry 4
مهدی رضایی - سلمان ولی محمدی
پیش بینی پیک بار تهران به کمک الگورتیم های یادگیری ماشین ترکیبی
مسعود ابراهیمی کاشف - حسین اقبالی - محمدعلی اقبالی
نقش پردازش بلادرنگ کلاندادهها در مدیریت هوشمند شهرها و محیط زیست: راهکارها و چالشها
محمدامین محمدی - ابراهیم ابراهیمی - شکوه کرمانشاهانی
Parametric study on the separation of extracellular vesicles in a sheathless spiral microfluidic device
Mohammad Mahdi Abdi - Seyedeh Sarah Salehi
چارچوبهای توسعه پایدار و اخلاقمدار هوش مصنوعی در نظام حقوقی ایران و اسناد بینالمللی
سیده مریم اعتماد - سجاد نعیم وفا
A Survey on Cardiac MRI Segmentation: From Classical Methods to State-of-the-art Deep Learning
Hamed Aghapanah Roudsari - Reza Saboori Amleshi - Ali Saeeidi Rad - Masoud Noroozi
مکان یابی ایستگاههای آتشنشانی با استفاده از الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات
مهدی عزیزمحمدی - سید محسن میرحسینی - آرش شعبانی
مروری بر ارتباط بهره وری نیروی انسانی و سرمایه و سیاست تقسیم سود شرکتها
لیلی روح بخش
نقش مشوق های مالی به عنوان تعدلیگر در رابطه بین هنجارهای ذهنی و رفتارهای حافظ محیط زیست در بین دانشجویان تحصیلات تکمیلی دانشگاه آزاد تبریز
سجاد محبی - اکبر علیزاده - مجید پابرجای زنجانی
Diagnostic and Classification Analysis of Retinal Diseases Using OCT Imaging: Focus on Diabetic Retinopathy and Overlap with Other Retinal Disorders
Fatemeh Reyhani - Yashar Amizadeh - Ata Jodeiri
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.4.1