<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=97071"><dc:title>Algoritmično podprta optimizacija pospeševanja prodaje</dc:title><dc:creator>Janko,	Nikolaj	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Mihelič,	Jurij	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>optimizacija promocij prodaje</dc:subject><dc:subject>amazon</dc:subject><dc:subject>algoritmi prodaje</dc:subject><dc:subject>napovedna analitika</dc:subject><dc:description>Spletna prodaja iz leta v leto strmo narašča, kar predstavlja dodaten izziv za prodajalce na spletnih prodajnih mestih, kot je Amazon, saj je konkurenčnih prodajalcev vedno več. Zaradi tega želi prodajalec ustvariti trdno vez med njim in kupcem, kar zahteva previdnost pri izbiri kupcev za promocijske aktivnosti, ki pa so za uspešno prodajo neizogibne. V magistrskem delu smo omenjeni problem definirali z modelom napovedovanja in zanj razvili več pristopov, ki temeljijo na teoriji grafov in množic. Zanje smo v sklopu ovrednotenja rezultatov testiranja na resničnih podatkih prodaje iz spletnega prodajnega mesta podjetja Amazon pokazali, da so v primerih napovedovanja kupcev boljša od regresijskih metod, ki so sicer ene od najpogosteje uporabljenih metod v napovedni analitiki.</dc:description><dc:date>2017</dc:date><dc:date>2017-10-18 14:30:03</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>97071</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>