Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28042| Título: | Sistema de recomendação progressiva para e-mails de lembrete de carrinho abandonado |
| Título(s) alternativo(s): | Progressive recommendation system for abandoned cart reminder emails |
| Autor(es): | Baumgarten, Karian |
| Orientador(es): | Gomes Junior, Luiz Celso |
| Palavras-chave: | Comércio eletrônico Comércio virtual Mensagens eletrônicas Correio eletrônico Electronic commerce Mobile commerce Electronic mail messages Electronic mail systems |
| Data do documento: | 28-Jul-2021 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | BAUMGARTEN, 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. |
| Resumo: | O 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. |
| Abstract: | The 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. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28042 |
| Aparece nas coleções: | CT - Ciência de Dados e suas Aplicações |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| CT_CCEDA_2019_02_08.pdf | 963,14 kB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.