استخـدام تقنيات تنقيب البيانات في تطبيقات التــجارة الالكتــرونيــة للتنبؤ عن المبيعات المستقبلية

Abstract

المستخلص : يناقش هذا البحث التأثير القوي لتطبيقات التجارة الالكترونية في الاعمال التجارية الصغيرة وكيف يمكن للمسوقين الاستفادة من هذه التطبيقات لجني الارباح دون انفاق المزيد من الاموال في التسويق التقليدي عدم القدرة على التنبؤ بالبضائع والمنتجات المرغوبة ،عدم معرفة اذواق الزبائن ، عدم معرفة اي المنتجات اكثر طلباً خلال اي شهر من شهور السنة . وكذلك صعوبة الحصول على سجل المبيعات . إعطاءالحل البديل الأمثل للشركات ذات الميزانية الصغيرة للترويج لها ولخدماتها، ذيادة أرباح الشركة وعائداتها من خلال الوصول إلى غالبية الناس، وتطوير نموذج يمكنه التنبؤ بنتائج التسويق من خلال تطبيقات التجارة الالكترونية ، اصبح لا غنى لدى أي مستخدم انترنت عن تطبيقات الهواتف الجوالة على مدار العقد الأخير حيث توفر إمكانية القيام بالعديد من المهام اليومية بأقل مجهود ممكن خلال ثواني أو دقائق معدودة مثل التسوق وتصفح وطلب الخدمات المرغوبة مثل خدمات الصيانة والبحث عن الوجبات الغذائية وطلبها وتحويل واستلام الأموال ومتابعة كل عمليات النشاط التجاري . ترتكز منهجية البحث على المنهج الوصفي التحليلي في عملية التحليل ومقارنة النتائج وبناء التوقعات ، تم استخدام برنامج الويكا في التنقيب عن البيانات وخوارزمية (J48) والتي تعتبر إحدى خوارزميات التصنيف الشجري للتنبؤ بسلوكيات العميل الشرائية ، وكذلك تم استخدام خوارزمية (Apriori)لتوضيح العلاقة بين العملاء والمبيعات عبر الزمن ، استخدام تقنيات تنقيب البيانات ساعد في تحليل المبيعات خلال فترة زمنية معينة بدقة عالية. ونجد أن أكثر الاماكن إستفادة من التطبيق هي ولاية الخرطوم وخاصة في مناطق المعمورة والأزهري وأمدرمان والطائف والرياض.وأكثر الشهور التي بها تدفق قوة شرائية هي شهر سبتمبر وأغسطس بنسبة ملحوظة . ونجد أن العنصر النسائي هو الأكثر إقبالاً على طلب شراء المنتجات من خلال التطبيق. والفترة المسائية هي الأكثر طلباً في الشراء من حيث الزمن.والأدوات المنزلية هي الأكثر شراء ومن ثم تليها العقارات والسيارات.يجب زيادة بيانات التدريب المستخدمة في الدراسة بإضافة مزيد من الخصائص مثل طريقة الدفع وإضافة كافة البيانات الخاصة بباقي الشهور،عمل مستودع بيانات متكامل لتوفير كل المعلومات والبيانات التي يحتاجها المحللون لمساعدتهم في تنقيب البيانات وإكتشاف المعرفة وإستخدام خوارزميات اخرى ومقارنة النتائج بنتائج هذا البحث ، وكذلك يجب تخزين بيانات المبيعات بصورة جيدة لتكون فى متناول اليد مما يساعد فى إكمال مسيرة الابحاث فى هذا المجال ، تطبيق خوارزمية الترابط Association لتحديد العلاقات بين المبيعات والعملاء والشهور التي يكون فيها تزايد في نسبة المبيعات . ه

Abstract : This research discusses the strong impact of e-commerce applications in small businesses and how marketers can take advantage of these applications to make profits without spending more money on traditional marketing. Unpredictability of desired goods and products, lack of knowledge of customers' tastes, lack of knowledge of any more in demand products during any month of the year. It is also difficult to get a sales record. Give the perfect alternative solution for small-budgetcompanies to promote them and their services, boosting the company's profits and revenues by reaching the majority of people, and developing a model that can predict the results of marketing through e-commerce applications, it has become indispensable for any Internet user to apply mobile phones over the last decade where it provides the possibility to do many daily tasks with the least effort possible in a few seconds or minutes such as shopping, browsing and requesting desired services such as maintenance services, searching and ordering meals, transferring and receiving money and following all business operations Based on the descriptive analytical approach in the process of analysis, comparing results and building expectations, the WAICA program was used in data exploration and algorithm (J48), which is one of the tree classification algorithms for predicting the client's purchasing behaviors, the use of data exploration techniques helped analyze sales over a certain period of time with high accuracy. We find that the most useful places for the application are Khartoum stateEspecially in the regions of Al-Maamoura, Al-Azhari, Amberman, Taif and Riyadh. The most significant month of purchasing power flow is September and August. The female component is the most popular for ordering products through the app. The evening period is the most in demand in time. Household items are the most purchased and then followed by real estate and cars. Training data used in the study should be increased by adding more features such as payment method, adding all data for the rest of the months, making an integrated data repositoryTo provide all the information and data that analysts need to help them dig up data, discover knowledge, use other algorithms and compare results with the results of this research, as well as store sales data well to be within reach, which helps to complete the research process in this area, apply the association's