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Theses Year : 2021

Semantic data driven approach for merchandizing optimization

Optimisation des techniques merchandising à travers l’utilisation de données sémantiques

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Abstract

The overall objective of this PhD is to explore and propose new approaches leveraging a large volume of heterogeneous data that needs to be integrated and semantically enriched, and recent advances in machine and deep learning techniques, in order to exploit both the increased variety of offers that an airline can make to its customers as well as the knowledge it has of its customers with the ultimate goal of optimizing conversion and purchase. The overall goal of this thesis can be broken down into three main research questions: 1) What piece of content (ancillary services, third-party content) should be recommended and personalized to each traveler? 2) When should a recommendation be made and for which communication channel to optimize conversion? 3) How do we group ancillary services and third-party content and can we learn what often goes together based on purchase logs?
L'objectif général de ce doctorat consiste à explorer et proposer de nouvelles approches s'appuyant sur un grand volume de données hétérogènes qui doivent être intégrées et enrichies sémantiquement, et sur les progrès récents dans les techniques d'apprentissage automatique et profond, afin d'exploiter à la fois la variété accrue d'offres qu'une compagnie aérienne peut faire à ses clients ainsi que la connaissance qu'elle a de ses clients dans le but ultime d'optimiser la conversion et l'achat. L'objectif général de cette thèse peut être décomposé en trois questions de recherche principales : 1) Quel élément de contenu (services auxiliaires, contenu tiers) devrait être recommandé et personnalisé à chaque voyageur ? 2) Quand une recommandation doit-elle être faite et pour quel canal de communication afin d'optimiser la conversion ? 3) Comment regrouper les services auxiliaires et le contenu tiers et pouvons-nous apprendre ce qui va souvent ensemble selon les journaux d'achat ?
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Origin : Version validated by the jury (STAR)

Dates and versions

tel-03482149 , version 1 (15-12-2021)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03482149 , version 1

Cite

Amine Dadoun. Semantic data driven approach for merchandizing optimization. Systems and Control [cs.SY]. Sorbonne Université, 2021. English. ⟨NNT : 2021SORUS191⟩. ⟨tel-03482149⟩
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