El papel de los sistemas complejos en la analítica predictiva para innovaciones en comercio electrónico en la gestión empresarial
Autores: Madanchian, Mitra
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 9
Citaciones: Sin citaciones
Esta revisión explora la incorporación de la teoría de sistemas complejos en la analítica predictiva en el sector del comercio electrónico, enfatizando particularmente los avances recientes en la gestión empresarial. Al analizar la intersección de estos dos dominios, la revisión destaca el potencial de los modelos de sistemas complejos, incluyendo la modelización basada en agentes y la teoría de redes, para mejorar la precisión y eficacia de la analítica predictiva. Proporcionará una visión general completa de las aplicaciones de las técnicas y herramientas emergentes de analítica predictiva, incluyendo el análisis de datos en tiempo real y el aprendizaje automático, en la optimización de inventarios, la fijación dinámica de precios y la personalización de las experiencias del cliente. Además, esta revisión sugerirá direcciones futuras de investigación para avanzar en la disciplina y abordar los desafíos técnicos, éticos y prácticos encontrados durante esta fase de integración.
Descripción
Esta revisión explora la incorporación de la teoría de sistemas complejos en la analítica predictiva en el sector del comercio electrónico, enfatizando particularmente los avances recientes en la gestión empresarial. Al analizar la intersección de estos dos dominios, la revisión destaca el potencial de los modelos de sistemas complejos, incluyendo la modelización basada en agentes y la teoría de redes, para mejorar la precisión y eficacia de la analítica predictiva. Proporcionará una visión general completa de las aplicaciones de las técnicas y herramientas emergentes de analítica predictiva, incluyendo el análisis de datos en tiempo real y el aprendizaje automático, en la optimización de inventarios, la fijación dinámica de precios y la personalización de las experiencias del cliente. Además, esta revisión sugerirá direcciones futuras de investigación para avanzar en la disciplina y abordar los desafíos técnicos, éticos y prácticos encontrados durante esta fase de integración.