In recent years more companies have invested in electronic commerce as a result of more customers using the internet as a tool for shopping. However, the basics of marketing still apply to online stores, and thus companies need to conduct market analyses of customers and the online market to be able to successfully target customers online. In this report, we propose the use of machine learning, a tool that has received a lot of attention and positive affirmation for the ability to tackle a range of problems, to predict future trends of electronic commerce in Sweden. More precise, to predict the future share of users of electronic commerce in general and for certain demographics. We will build three different models, polynomial regression, SVR and ARIMA. The findings from the constructed forecasts were that there are differences between different demographics of customers and between groups within a certain demographic. Furthermore, the result showed that the forecast was more accurate when modelling a certain demographic than the entire population. Companies can thereby possibly use the models to predict the behaviour of certain smaller segments of the market and use that in their marketing to attract these customers. / Pa senare år har många företag investerat i elektronisk handel, även kallat e-handel, vilket är ett resultat av att individer i samhället i större utsträckning använder internet som ett redskap. Grunderna för marknadsföring gäller fortfarande för webbaserade butiker, och därmed behöver företag genomföra marknadsanalyser över potentiella kunder och internet-marknaden för att kunna lansera starka marknadsföringskampanjer. I denna rapport föreslår vi användning av maskininlärning, ett verktyg som har fått mycket uppmärksamhet på senaste tiden för dess förmåga att hantera olika problem kring data och för att prognostisera framtida trender för e-handel i Sverige. Mer exakt kommer andelen användare av e-handel i framtiden prognostiseras, både generellt och för enskilda demografier. Vi kommer att implementera tre olika modeller, polynomisk regression, SVR och ARIMA. Resultaten från de konstruerade prognoserna visar att det finns tydliga skillnader mellan olika demografier av kunder och mellan grupper inom en viss demografi. Dessutom visade resultaten att prognoserna var mer exakta vid modellering av en viss demografi än över hela befolkningen. Företag kan därmed möjligtvis använda modellerna för att förutsäga beteendet hos vissa mindre segment av marknaden.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-301950 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Engström, Freja, Nilsson Rojas, Disa |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:370 |
Page generated in 0.0435 seconds