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Sistema de recomendação progressiva para e-mails de lembrete de carrinho abandonado

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’ pro...

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Autor principal:	Baumgarten, Karian
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2022
Assuntos:	Comércio eletrônico Comércio virtual Mensagens eletrônicas Correio eletrônico Electronic commerce Mobile commerce Electronic mail messages Electronic mail systems CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28042
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id	riut-1-28042
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spelling	riut-1-280422022-04-15T06:07:43Z Sistema de recomendação progressiva para e-mails de lembrete de carrinho abandonado Progressive recommendation system for abandoned cart reminder emails Baumgarten, Karian Gomes Junior, Luiz Celso Gomes Junior, Luiz Celso Moos, Rafaela Berardi, Rita Cristina Galarraga Comércio eletrônico Comércio virtual Mensagens eletrônicas Correio eletrônico Electronic commerce Mobile commerce Electronic mail messages Electronic mail systems CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA 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. 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. 2022-04-14T15:10:54Z 2022-04-14T15:10:54Z 2021-07-28 specializationThesis 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. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28042 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Brasil Ciência de Dados e suas Aplicações UTFPR
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description	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.
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