The Influence of e-commerce on the Furniture Market in Poland: Analysis of Sales Changes and Consumer Preferences. The aim of this study was to analyze sales data from online and traditional furniture stores, as well as conduct interviews with customers who have purchased furniture online. Additionally, the article will discuss topics such as the advantages and disadvantages of buying furniture online, market trends in Poland, and marketing strategies used by both online and offline stores to attract consumers. In today's world, it is very important to understand the factors that influence a consumer's willingness to purchase furniture. The situation in the furniture industry in the Polish market is dynamic. To this end, a survey was conducted among 511 respondents in the Silesian Voivodeship. The research results can be useful for furniture industry entrepreneurs who want to develop their business online, as well as for customers planning to purchase furniture online.
PL
Celem tego badania było przeanalizowanie danych sprzedażowych mebli online i tradycyjnych sklepów meblowych oraz wywiady z klientami, którzy dokonali zakupów mebli przez Internet. Ponadto w artykule zostały poruszone takie tematy, jak: zalety i wady zakupów mebli internetowych, trendy rynkowe w Polsce, strategie marketingowe stosowane przez sklepy online i offline, które mają na celu przyciągnięcie konsumentów. W obecnych czasach bardzo ważne jest by zrozumieć jakie czynniki wpływają na chęć nabycia mebli przez konsumenta. W tym celu przeprowadzono ankietę wśród 511 respondentów. Praca posiada charakter badawczy i analityczny, a wyniki badań mogą być przydatne dla przedsiębiorców meblowych, którzy chcą rozwijać swoją działalność w Internecie, jak również dla klientów, którzy planują zakup mebli online.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Electronic Commerce (E-Commerce) has become one of the most significant consumer-facing tech industries in recent years. This industry has considerably enhanced people's lives by allowing them to shop online from the comfort of their own homes. Despite the fact that many people are accustomed to online shopping, e-commerce merchants are facing a significant problem, a high percentage of checkout abandonment. In this study, we have proposed an end-to-end Machine Learning (ML) system that will assist the merchant to minimize the rate of checkout abandonment with proper decision making and strategy. As a part of the system, we developed a robust machine learning model that predicts if someone will checkout the products added to the cart based on the customer's activity. Our system also provides the merchants with the opportunity to explore the underlying reasons for each single prediction output. This will indisputably help the online merchants in business growth and effective stock management.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.