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dc.creatorBaumgarten, Karian-
dc.date.accessioned2022-04-14T15:10:54Z-
dc.date.available2022-04-14T15:10:54Z-
dc.date.issued2021-07-28-
dc.identifier.citationBAUMGARTEN, Karina. Sistema de recomendação progressiva para e-mails de lembrete de carrinho abandonado. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização (Ciência de Dados e suas Aplicações) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28042-
dc.description.abstractThe abandonment of products in the shopping cart is a problem that e-commerce sites face around the world. To try to reverse this situation and make their consumers complete the purchase, companies have been using recommendation systems to indicate products that are suitable for their customers’ profile. This monograph presents a collaborative recommendation system for product indication in abandoned cart reminder e-mails in a Beauty sector e-commerce. The system’s central strategy is to use the purchase history of products to identify similarities between them. Based on patterns identified in the exploratory analysis, we also recognized the role of product value in the recommendation. Therefore, in addition to the similarity criterion, the system orders the indications by the sale price in descending order, making new recommendations cheaper than the previous ones.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectComércio eletrônicopt_BR
dc.subjectComércio virtualpt_BR
dc.subjectMensagens eletrônicaspt_BR
dc.subjectCorreio eletrônicopt_BR
dc.subjectElectronic commercept_BR
dc.subjectMobile commercept_BR
dc.subjectElectronic mail messagespt_BR
dc.subjectElectronic mail systemspt_BR
dc.titleSistema de recomendação progressiva para e-mails de lembrete de carrinho abandonadopt_BR
dc.title.alternativeProgressive recommendation system for abandoned cart reminder emailspt_BR
dc.typespecializationThesispt_BR
dc.description.resumoO abandono de produtos no carrinho de compras é um problema que sites de ecommerce enfrentam ao redor do mundo. Para tentar reverter essa situação e fazer com que seus consumidores finalizem a compra, empresas têm feito uso de sistemas de recomendação para indicar produtos adequados ao perfil dos clientes. Esta monografia apresenta um sistema de recomendação colaborativo para indicação de produtos em e-mails de lembrete de carrinho abandonado em um e-commerce do setor de Beleza. A estratégia central do sistema é utilizar o histórico de compras de produtos para identificar similaridades entre eles. A partir de padrões identificados na análise exploratória, reconhecemos também o papel do valor do produto na recomendação. Portanto além do critério similaridade, o sistema ordena as indicações pelo preço de venda em ordem decrescente, fazendo com que novas recomendações sejam mais baratas do que as anteriores.pt_BR
dc.degree.localCuritibapt_BR
dc.publisher.localCuritibapt_BR
dc.contributor.advisor1Gomes Junior, Luiz Celso-
dc.contributor.referee1Gomes Junior, Luiz Celso-
dc.contributor.referee2Moos, Rafaela-
dc.contributor.referee3Berardi, Rita Cristina Galarraga-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programCiência de Dados e suas Aplicaçõespt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
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