<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<Gradivo ID="97071" NadgradivoID="0" NRID="10911288" OceID="0" DomainUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/" IzpisPolniUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&amp;id=97071" StOgledov="1864" StPrenosov="633" StOcen="0" VsotaOcen="0" DatumIzvoza="2026-09-15 12:26:07" OcenaSkupna="0" StPodgradiv="0" StudijskiProgramEvsID="1000471" JeIndeksirano="0" JeVecAvtorjev="0" DovoliZahtevkeZaDostop="0">
  <PID Url="http://hdl.handle.net/20.500.12556/RUL-97071">20.500.12556/RUL-97071</PID>
  <Naslov>Algoritmično podprta optimizacija pospeševanja prodaje</Naslov>
  <Podnaslov></Podnaslov>
  <TujJezik_Naslov>Algorithmic optimization of sales acceleration</TujJezik_Naslov>
  <TujJezik_Podnaslov></TujJezik_Podnaslov>
  <Opis>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.</Opis>
  <TujJezik_Opis>Online sales are growing rapidly over the years, which poses an additional challenge for online sellers such as Amazon, as there is ever more competition. The seller therefore wants to create a strong bond between him and the buyer. This requires caution in choosing buyers for promotional activities which are inevitable for successful sales. 
In the thesis we defined the problem with prediction model and developed several approaches based on graph theory and set theory to solve the problem. As part of the evaluation of test results on real sales data from Amazon online shopping site, we have shown that in case of customer prediction, the approaches we had developed are better than regression methods, the most commonly used methods in predictive analytics.</TujJezik_Opis>
  <KljucneBesede>
    <Beseda>optimizacija promocij prodaje</Beseda>
    <Beseda>amazon</Beseda>
    <Beseda>algoritmi prodaje</Beseda>
    <Beseda>napovedna analitika</Beseda>
  </KljucneBesede>
  <TujJezik_KljucneBesede>
    <Beseda>sales promotion optimization</Beseda>
    <Beseda>amazon</Beseda>
    <Beseda>sales algorithm</Beseda>
    <Beseda>predictive analytics</Beseda>
  </TujJezik_KljucneBesede>
  <Potrjeno>true</Potrjeno>
  <JeZaklenjeno>false</JeZaklenjeno>
  <JeRecenzirano>false</JeRecenzirano>
  <Zaloznik></Zaloznik>
  <Izvor></Izvor>
  <Jezik ID="1060" ISO639-3="slv">Slovenski jezik</Jezik>
  <TujJezik ID="1033" ISO639-3="eng">Angleški jezik</TujJezik>
  <Povezave></Povezave>
  <Pokrivanje></Pokrivanje>
  <CasovnoPokritje></CasovnoPokritje>
  <AvtorskePravice></AvtorskePravice>
  <VrstaGradiva ID="mb22" DRIVER="info:eu-repo/semantics/masterThesis">Magistrsko delo/naloga</VrstaGradiva>
  <DatumVstavljanja>2017-10-18 14:30:03</DatumVstavljanja>
  <DatumObjave>2017-10-18 14:30:05</DatumObjave>
  <DatumSpremembe>2022-08-12 12:08:02</DatumSpremembe>
  <DatumTrajnegaHranjenja>0000-00-00 00:00:00</DatumTrajnegaHranjenja>
  <LetoIzida>2017</LetoIzida>
  <LetoIzidaDo>0</LetoIzidaDo>
  <KrajIzida></KrajIzida>
  <LetoIzvedbe>0</LetoIzvedbe>
  <KrajIzvedbe></KrajIzvedbe>
  <Opomba></Opomba>
  <StStrani></StStrani>
  <StevilcenjeNivo1></StevilcenjeNivo1>
  <StevilcenjeNivo2></StevilcenjeNivo2>
  <Kronologija></Kronologija>
  <Patent_Stevilka></Patent_Stevilka>
  <Patent_DatumVeljavnosti>0000-00-00</Patent_DatumVeljavnosti>
  <VerzijaDokumenta>NiDoloceno</VerzijaDokumenta>
  <StatusObjaveDrugje>NiDoloceno</StatusObjaveDrugje>
  <VrstaStroskaObjave>NiDoloceno</VrstaStroskaObjave>
  <DatumPoslanoVRecenzijo>0000-00-00</DatumPoslanoVRecenzijo>
  <DatumSprejetjaClanka>0000-00-00</DatumSprejetjaClanka>
  <DatumObjaveClanka>0000-00-00</DatumObjaveClanka>
  <EmbargoDo>1970-01-01</EmbargoDo>
  <VrstaEmbarga ID="1" Naziv="Takojšnja javna objava" OpenAIREDostop="openAccess"></VrstaEmbarga>
  <Osebe>
    <Oseba ID="28273" Ime="Nikolaj" Priimek="Janko" AltIme="" VlogaID="70" VlogaNaziv="Avtor" ConorID="" Afiliacija="" ArrsID="0" ORCID=""></Oseba>
    <Oseba ID="23619" Ime="Jurij" Priimek="Mihelič" AltIme="Jurij Mihelic; Jurij Mihellič; Jurij Mihehič" VlogaID="991" VlogaNaziv="Mentor" ConorID="22912099" Afiliacija="" ArrsID="22475" ORCID=""></Oseba>
  </Osebe>
  <Identifikatorji>
    <Identifikator ID="16" Sifra="VisID" Naziv="VisID" URL="">19602</Identifikator>
  </Identifikatorji>
  <Datoteke>
    <Datoteka ID="105918" DatotekaNRID="10744674" NamenDatotekeID="2" NamenDatoteke="Predstavitvena datoteka" FormatDatotekeID="2" FormatDatoteke=".pdf" MIME="application/pdf" IkonaFormata="pdf.png" IkonaFormataPolniUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/teme/rulDev/img/fileTypes/pdf.png" VelikostDatoteke="598568" VelikostDatotekeKratko="584,54 KB" DatumVstavljanja="2017-10-18 14:30:06" JeZbrisana="false" JeJavnoVidna="true" JeIndeksirana="true" JeVidno="true" VidnoOd="01.01.1970" Zaporedje="0">
      <Naziv>Janko_Nikolaj_-_Algoritmicno_podprta_optimizacija_pospesevanja_prodaje.pdf</Naziv>
      <OrgNaziv>Janko_Nikolaj_-_Algoritmicno_podprta_optimizacija_pospesevanja_prodaje.pdf</OrgNaziv>
      <URL></URL>
      <Opis></Opis>
      <OpisTujJezik></OpisTujJezik>
      <UrlObdelave></UrlObdelave>
      <FrekvencaAzuriranjaID>1</FrekvencaAzuriranjaID>
      <Verzija></Verzija>
      <MD5>A85333D5C7F309DB2899EB1B397CA09B</MD5>
      <SHA256>dd984db09e541adfa151c9fd2d6effcf1f8afbbd4c1712b863f2b25dca180407</SHA256>
      <UUID>1193b50d-a1b4-11eb-a523-00155dcfd717</UUID>
      <PID>20.500.12556/rul/5a62e75f-e7eb-40a1-92ea-7ce2aaadb031</PID>
      <PrenosPolniUrl>https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&amp;id=105918</PrenosPolniUrl>
      <Vsebine>
        <Vsebina TipVsebine="GoloBesedilo" JezikID="1060" Oznaka="" Dolzina="165810"></Vsebina>
      </Vsebine>
    </Datoteka>
  </Datoteke>
  <Organizacije>
    <Organizacija OrganizacijaID="25" Kratica="FRI" ZavodEvsID="0000066" Logo="" LogoPolniUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/teme/rulDev/img/logo/">Fakulteta za računalništvo in informatiko</Organizacija>
  </Organizacije>
  <OrganizacijeVira>
  </OrganizacijeVira>
  <MetodeZbiranjaPodatkov>
  </MetodeZbiranjaPodatkov>
  <TipologijaDela ID="0" Koda="0" Naziv="Ni določena" SchemaOrg="CreativeWork"></TipologijaDela>
  <Ostalo>
    <StIrodsDatotek>0</StIrodsDatotek>
    <StDatotekPodTrajnimEmbargom>0</StDatotekPodTrajnimEmbargom>
    <StDatotekZOmejenimDostopom>0</StDatotekZOmejenimDostopom>
  </Ostalo>
</Gradivo>
