پارس پروژه پرتال خدمات دانشگاهی
مشخصات مقاله فهرست مطالب نمونه ترجمه مقاله انگلیسی خرید ترجمه مقالات مرتبط
سلام دوست من ، توی این پست براتون یه مقاله کوتاه جدید با موضوع کاربرد هوش مصنوعی در پیش بینی روندها و رفتار و مصرف کننده در تجارت الکترونیک منتشر کردیم. این مقاله یه مقاله علمی پژوهشی هست که توی پایگاه BJD در سال ۲۰۲۵ منتشر شده. فایل انگلیسی ۸ صفحه PDF و فایل ترجمه ۷ صفحه WORD و قابل ویرایشه، مثل همیشه مقاله انگلیسی رو می تونید رایگان دانلود کنید. بخش هایی از ترجمه هم براتون رایگان گذاشتم که قبل از خرید ، کیفیت ترجمه رو بررسی کنید. از کیفیت ترجمه هم نگم براتون که مثل همیشه عالییییه. برای خرید ترجمه کامل مقاله روی گزینه خرید و دانلود آنی ترجمه کلیک کنید بعد از پرداخت لینک دانلود بهتون نشون داده میشه، به ایمیلتونم ارسال میشه. اگر سوالی بود می تونید زیر این پست کامنت بزارید سریع جوابتونو میدم.
کاربرد هوش مصنوعی در پیش بینی روندها و رفتار مصرف کننده در تجارت الکترونیک
عنوان انگلیسی:
Application of artificial intelligence in forecasting consumer behavior and trends in E-commerce
کد محصول: M1927
سال نشر: ۲۰۲۵
نام ناشر (پایگاه داده): BJD
نام مجله: Brazilian Journal of Development
نوع مقاله: علمی پژوهشی (Research articles)
متغیر : ندارد
فرضیه: ندارد
مدل مفهومی: ندارد
پرسشنامه : ندارد
تعداد صفحه انگلیسی: 8 صفحه PDF
تعداد صفحه ترجمه فارسی: 7 صفحه WORD
قیمت فایل ترجمه شده: 42000 تومان
برای دانلود رایگان مقاله انگلیسی بر روی دکمه ذیل کلیک نمایید
وضعیت ترجمه: این مقاله به صورت کامل ترجمه شده برای خرید ترجمه کامل مقاله بر روی دکمه ذیل کلیک نمایید (لینک دانلود بلافاصله بعد از خرید نمایش داده می شود)
مقالات مرتبط با این موضوع: برای مشاهده سایر مقالات مرتبط با این موضوع (با ترجمه و بدون ترجمه) بر روی دکمه ذیل کلیک نمایید
فهرست مطالب
۱.مقدمه
۲.پیشینه
۳ روش‌شناسی
۴ نتایج و بحث
۵ جمع بندی
چکیده
این مطالعه به بررسی کاربرد هوش مصنوعی (AI) و تحلیل پیش‌بینی‌کننده با تمرکز بر پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده و روندهای بازار، در تجارت الکترونیک می‌پردازد. این تحقیق از طریق یک مرور سیستماتیک ادبیات از پایگاه‌های داده علمی معتبر مانند گوگل اسکالر، اسکوپوس و IEEE Xplore انجام شد. هدف اصلی، شناسایی جدیدترین رویکردها برای استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی، مانند یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق، در تجارت الکترونیک بود. تجزیه و تحلیل مقالات، کتاب‌ها و تحقیقات دانشگاهی، امکان بررسی تأثیر هوش مصنوعی در زمینه‌هایی مانند شخصی‌سازی توصیه‌ها، بهینه‌سازی موجودی و مدیریت تجربه مشتری را فراهم کرد. یافته‌ها نشان می‌دهد که پیاده‌سازی این فناوری‌ها به طور قابل توجهی دقت پیش‌بینی‌های رفتار مصرف‌کننده را بهبود می‌بخشد و به مدیریت کارآمدتر موجودی و کمپین‌های بازاریابی کمک می‌کند. علاوه بر این، مطالعات بررسی‌شده چالش‌هایی مانند کیفیت داده، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و نیاز به مهارت‌های تخصصی را برجسته می‌کنند. این مطالعه، دیدگاهی عمیق از دستاوردهای نظری و عملی هوش مصنوعی در پیش‌بینی روندها در تجارت الکترونیک ارائه می‌دهد و مسیرهایی را برای تحقیقات آینده در این زمینه پیشنهاد می‌کند.
واژه‌های کلیدی: هوش مصنوعی، تحلیل پیش‌بینی‌کننده، رفتار مصرف‌کننده، تجارت الکترونیک، روندهای بازار.
۱.مقدمه
ظهور تحلیل پیش‌بینی‌کننده، که توسط هوش مصنوعی (AI) انجام می‌شود، در حال تغییر چشم‌انداز تجارت الکترونیک است. فناوری‌های هوش مصنوعی از الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی پیچیده برای پردازش حجم عظیمی از داده‌ها استفاده می‌کنند و بینش‌هایی را در مورد رفتارهای آتی مصرف‌کننده ارائه می‌دهند. این پیشرفت، با فعال کردن استراتژی‌های پیشگیرانه مانند بهینه‌سازی موجودی، پیش‌بینی تقاضا و کمپین‌های بازاریابی هدفمند، یک مزیت رقابتی متمایز به مشاغل ارائه می‌دهد. تحلیل پیش‌بینی‌کننده از طریق آنالیز داده‌های تاریخی بر اساس نقاط تماس مختلف مشتری، از جمله خریدهای گذشته، تعاملات وب‌سایت و رسانه‌های اجتماعی، الگوهایی را کشف می‌کند که به شرکت‌ها کمک می‌کند تا نیازهای مصرف‌کننده را قبل از بروز آن‌ها پیش‌بینی کنند…
۵. جمع بندی
مطالعات بررسی‌شده، تأثیر چشمگیر هوش مصنوعی و تحلیل پیش‌بینی‌کننده بر تجارت الکترونیک را برجسته می‌کند و ابزارهای ارزشمندی را برای درک بهتر و پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده به مشاغل ارائه می‌دهد. شرکت‌ها می‌توانند با استفاده از مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، شخصی‌سازی را افزایش دهند، مدیریت موجودی را بهینه کنند و استراتژی‌های بازاریابی را اصلاح کنند که منجر به بهبود تجربیات مشتری و کارایی عملیاتی بیشتر می‌شود. همانطور که این تحقیق نشان می‌دهد، یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و فناوری‌های هوش مصنوعی، کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا تصمیمات مبتنی بر داده را اتخاذ کنند که نه تنها نیازهای مصرف‌کننده را پیش‌بینی می‌کند، بلکه با روندهای نوظهور در زمان واقعی نیز سازگار می‌شود.
Abstract
This study explores the application of artificial intelligence (AI) and predictive analytics in e-commerce, focusing on forecasting consumer behavior and market trends. The research was conducted through a systematic literature review in recognized scientific databases such as Google Scholar, Scopus, and IEEE Xplore. The main objective was to identify the most recent approaches for using AI techniques, such as machine learning, natural language processing, and deep learning, in e-commerce. The analysis of articles, books, and academic materials allowed for the examination of the impact of AI in areas such as recommendation personalization, inventory optimization, and customer experience management. The findings indicate that the implementation of these technologies significantly improves the accuracy of consumer behavior predictions and contributes to more efficient inventory and marketing campaign management. Additionally, the studies reviewed highlight challenges such as data quality, privacy concerns, and the need for specialized skills. This work provides an in-depth view of the theoretical and practical contributions of AI in trend forecasting in e-commerce and suggests directions for future research in this field.
Keywords: artificial intelligence, predictive analytics, consumer behavior, E-commerce, market trends.
۱.INTRODUCTION
The rise of predictive analytics, driven by artificial intelligence (AI), is reshaping the e-commerce landscape. AI technologies employ sophisticated algorithms and mathematical models to process vast amounts of data, providing insights into future consumer behaviors. This advancement offers businesses a distinct competitive edge by enabling proactive strategies such as inventory optimization, demand forecasting, and targeted marketing campaigns. By analyzing historical data from various customer touchpoints, including past purchases, website interactions, and social media, predictive analytics uncovers patterns that help companies anticipate consumer needs before they arise. This allows businesses to plan more effectively for seasonal demands or high-traffic events, ensuring they avoid stockouts or overstocking issues…
۵.Conclusions
The studies reviewed highlight the significant impact of artificial intelligence and predictive analytics on e-commerce, offering businesses valuable tools to better understand and anticipate consumer behavior. By leveraging AI-driven models, companies can enhance personalization, optimize inventory management, and refine marketing strategies, resulting in improved customer experiences and greater operational efficiency. As the research demonstrates, machine learning, deep learning, and AI technologies enable businesses to make data-driven decisions that not only anticipate consumer needs but also adapt to emerging trends in real time…
| مقالات مرتبط با این موضوع |