Sökning: "syfte e-handel"

Visar resultat 1 - 5 av 302 uppsatser innehållade orden syfte e-handel.

1. 1. TikToks Påverkan: En studie om recensioners påverkan på TikTok-användare : - Inom Elektronisk Word-Of-Mouth

   Kandidat-uppsats, Högskolan i Gävle/Företagsekonomi

   Författare :Lorita Maqedonci; Vanesa Voca; [2024]
   Nyckelord :EWOM; positiv negativ WOM; e-handel; OCR; IACM; TikTok; och sociala medier;

   Sammanfattning : Titel: TikToks Påverkan: En studie om recensioners påverkan på TikTok-användare – Inom elektronisk Word-Of-Mouth. Nivå: Examensarbete på grundnivå (kandidatexamen) i ämnet företagsekonomi Författare: Lorita Maqedonci och Vanesa Voca Handledare: Martin Ahlenius Datum: 2024 - Januari Syfte: Syftet med denna studie är att undersöka hur recensioner på TikTok påverkar användare genom elektronisk Word-Of-Mouth (eWOM). LÄS MER

3. 2. Segmentering utan personidentifierande attrbut : En undersökning av metoder och principer för dataanalys och segmentering i medelstora outdoor företag

   Kandidat-uppsats, Luleå tekniska universitet/Institutionen för system- och rymdteknik

   Författare :Philip Sundin; Jonathan Jeding; [2024]
   Nyckelord :Data Mining; Dataanalys; Segmentering;

   Sammanfattning : Framväxten av Internet och e-handel har medfört en ständig ström av kunder med olika behov och produktpreferenser till företag. För att kunna möta de varierande kundkraven förlitar sig företag ofta på detaljerad kunddata, vilket hjälper till att generera värdefulla insikter med hjälp av verktyg för dataanalys. LÄS MER

4. 3. En e-konsuments kundresa : Fysiska omgivningens påverkan på e-kundresan mätt med hjälp av eye-tracking

   Kandidat-uppsats, Karlstads universitet/Handelshögskolan (from 2013)

   Författare :Dejan Zarkovic; [2024]
   Nyckelord :Eye-tracking; Retrospektiv tänka högt; Kundresa; Kundupplevelse; E-handel;

   Sammanfattning : Uppsatsen har undersökt konsumenters kundresa på olika e-handels hemsidor. Syftet har varit att undersöka var i kundresan – före eller under köp – som kundupplevelsernaär som starkast. Både positiv och negativ kundupplevelse undersöks samt hur den fysiskaomgivningen, mer specifikt fysiska butiker, påverkar e-handelsupplevelsen. LÄS MER

5. 4. Longtail-fenomenet i svenskdagligvaruhandel : En kvantitativ studie av försäljningskoncentrationen i den svenska dagligvaruhandelns e-handel jämfört med fysisk handel.

   Kandidat-uppsats, Linnéuniversitetet/Institutionen för marknadsföring och turismvetenskap (MTS)

   Författare :Martin Amrén; Albin Nilsson; [2023]
   Nyckelord :Long tail; Pareto; superstars; grocery; e-commerce; omni-channel; multi-channel; sales concentration; Longtail; pareto; superstars; dagligvaror; e-handel; omni-channel; multi-channel; försäljningskoncentration;

   Sammanfattning : Bakgrund: Med digital utveckling ökar användandet av digitala kanaler för att köpa produkter. Utvecklingen sätter ökad press på handeln att utveckla sitt digitala erbjudande. Problemformulering: Förutsättningarna att driva handel skiljer sig åt online jämfört med offline, sett både ur perspektiv från återförsäljare och köpare. LÄS MER

7. 5. Customer churn prediction in a slow fashion e-commerce context : An analysis of the effect of static data in customer churn prediction

   Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

   Författare :Luca Colasanti; [2023]
   Nyckelord :Survival Analysis; Time To Event prediction; Churn retention; Machine Learning; Deep Learning; Customer Clustering; E-commerce; Analisi di sopravvivenza; Previsione del tempo a evento; Ritenzione dall’abbandono dei clienti; Apprendimento automatico; Apprendimento profondo; Segmentazione della clientela; Commercio elettronico; Överlevnadsanalys; Tid till händelseförutsägelse; Churn Prediction; Maskininlärning; Djuplärning; Kundkluster; E-handel;

   Sammanfattning : Survival analysis is a subfield of statistics where the goal is to analyse and model the data where the outcome is the time until the occurrence of an event of interest. Because of the intrinsic temporal nature of the analysis, the employment of more recently developed sequential models (Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short Term Memory (LSTM)) has been paired with the use of dynamic temporal features, in contrast with the past reliance on static ones. LÄS MER