Abstract
Bu makalede, bireysel ve kurumsal satıcılara, IT alt yapısı olmaksızın, hızlı ve güvenli bir e-ticaret deneyimi sağlamak için geliştirilmesi planlanan Paycell Vitrin projesi detayları ile aktarılmaktadır. Paycell Vitrin platformu ile, birey ve kurumlara kolaylıkla kendi e-ticaret sitelerini kurmalarına olanak sağlamaktadır. Proje kapsamında, Paycell ödeme altyapısı üzerinden ödemelerini gerçekleştiren müşterilere yönelik, kampanyalar (çekiliş hakkı, puan, indirim kuponu v.b.) tanımlanmasına olanak veren, kampanyaların içeriklerine uygun ödeme davranışları gösteren müşterileri gerçek zamanlı olarak tespit edebilen, kampanya kullanımları ile ilgili raporlamalar üretebilen bir kampanya yönetimi otomasyonu yeteneği eklenmesi tasarlanmıştır. Proje kapsamında geliştirilecek yazılım, Paycell ödeme altyapısını ve kampanya yönetimi modüllerini entegre ederek, kullanıcılarına benzersiz bir alışveriş deneyimi sunmayı amaçlamaktadır. Makalede, projenin e-ticaret altyapıları, ödeme sistemleri ve kampanya yönetimi alanlarındaki izlediği yöntemler ve yaklaşımlar anlatılmaktadır. Bu makale, Paycell Vitrin projesi için motivasyonları, uygulanacak metodolojiyi, beklenen faydaları ve değerlendirme yöntemlerini ayrıntılı olarak tartışmakta ve gelecekteki çalışmalar için öneriler sunmaktadır.
Publisher
Orclever Science and Research Group
Reference24 articles.
1. Duygu Sesver, Sabah Tuna, Mehmet S. Aktaş, Oya Kalıpsız, Alper Kanlı, Umut Turgut, Implementation of Association Rule Mining Algorithms on Distributed Data Processing Platforms, International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK–19), 2019.
2. Can, A.B. et al, On the big data processing algorithms for finding frequent sequences, Concurrency and Computation: Practice and Experience, e7660, 2023.
3. Uzun-Per, M., et al., Scalable recommendation systems based on finding similar items and sequences, Concurrency and Computation: Practice and Experience 34 (20), e6841, 2022.
4. Baeth M. J., Aktaş M.S., An approach to custom privacy policy violation detection problems using big social provenance data, Concurrency and Computation – Practice and Experience, Vol.:30, Issue: 21, Nov. 2018.
5. Aktas, M.S., Astekin, M., Provenance aware run-time verification of things for self healing Internet of Things applications, DOI: 10.1002/cpe.4263, Published Online, Concurrency Computat: Pract Exper., Jan. 2019.