تحديد ملامح العملاء باستخدام التوصيات المستندة إلى إنترنت الأشياء
Title Customer Profiling Using Internet of Things Based Recommendations
الباحث الرئيس عبدالله نعمون
الباحثون المشاركون
التخصص: تقنية المعلومات
التخصص الدقيق:
المستخلص: تسببت الثورة الرقمية في حدوث تغييرات كبيرة في العالم ليس فقط لأن الناس مرتبطون بشكل متزايد ، ولكن الشركات أيضًا تتجه أكثر نحو استخدام الأنظمة الذكية. قد يؤدي الكم الهائل من المعلومات حول كل منتج الذي توفره مواقع التجارة الإلكترونية إلى إرباك العملاء في اختياراتهم. يتم استخدام نظام التوصيات وإنترنت الأشياء (IoT) من قبل عدد متزايد من مواقع التجارة الإلكترونية لمساعدة العملاء في العثور على المنتجات التي تناسب ملفهم الشخصي وشراء ما اختاروه بالفعل. تقترح هذه الورقة نظامًا جديدًا قائمًا على إنترنت الأشياء من شأنه أن يكون بمثابة الأساس لإنشاء ملف تعريف ، والذي سيخزن جميع البيانات السياقية ، ويخصص المحتوى ، وينشئ ملفًا شخصيًا لكل مستخدم. بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدام تجزئة العملاء لتحديد العناصر التي يريدها العميل. بعد ذلك ، يتم إجراء التحليل الإحصائي على البيانات المستخرجة ، حيث تلعب المشاعر والحالة الذهنية والتصنيف دورًا مهمًا في التنبؤ بما يفكر فيه العملاء حول المنتجات والخدمات وما إلى ذلك. سنقوم بتقييم دقة التنبؤات لتحديد المنتجات الأكثر ملاءمة بناءً على البيانات متعددة المصادر بفضل إنترنت الأشياء ، الذي يقوم بتعيين بصمة رقمية تربط العملاء والعمليات والأشياء من خلال المعلومات والتوصيات المستندة إلى الهوية ، والتي يتم تطبيقها من قبل باستخدام Raspberry Pi ومستشعرات أخرى مثل الكاميرا. علاوة على ذلك ، نقوم بإجراء تجارب على نظام التوصيات لقياس الدقة في التنبؤات والتوصيات.
Abstract: The digital revolution caused major changes in the world because not only are people increasingly connected, but companies are also turning more to the use of intelligent systems. The large amount of information about each product provided by the e-commerce websites may confuse the customers in their choices. The recommendations system and Internet of Things (IoT) are being used by an increasing number of e-commerce websites to help customers find products that fit their profile and to purchase what they had already chosen. This paper proposes a novel IoT based system that would serve as the foundation for creating a profile, which will store all the contextual data, personalize the content, and create a personal profile for each user. In addition, customer segmentation is used to determine which items the client wants. Next, statistical analysis is performed on the extracted data, where feelings, state of mind, and categorization play a critical role in forecasting what customers think about products, services, and so on. We will assess the accuracy of the forecasts to identify the most appropriate products based on the multi-source data thanks to the IoT, which assigns a digital footprint linking customers, processes, and things through identity-based information and recommendations, which is applied by using Raspberry Pi and other sensors such as the camera. Moreover, we perform experiments on the recommendation system to gauge the precision in predictions and recommendations.