SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:his-23269"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:his-23269" > Improved Decision S...

Improved Decision Support for Product Returns using Probabilistic Prediction

Sweidan, Dirar (författare)
Högskolan i Skövde,Institutionen för informationsteknologi,Forskningsmiljön Informationsteknologi,Deptartment of Information Technology, University of Borås, Sweden
Johansson, Ulf (författare)
Department of Computing, Jönköping University, Sweden
Alenljung, Beatrice, 1971- (författare)
Högskolan i Skövde,Institutionen för informationsteknologi,Forskningsmiljön Informationsteknologi,Interaction Lab (ILAB)
visa fler...
Gidenstam, Anders (författare)
Deptartment of Information Technology, University of Borås, Sweden
visa färre...
 (creator_code:org_t)
IEEE, 2023
2023
Engelska.
Ingår i: Proceedings 2023 Congress in Computer Science, Computer Engineering, & Applied Computing, CSCE 2023. - : IEEE. - 9798350327601 - 9798350327595 - 9798350327588 ; , s. 1567-1573
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Product returns are not only costly for e-tailers, but the unnecessary transports also impact the environment. Consequently, online retailers have started to formulate policies to reduce the number of returns. Determining when and how to act is, however, a delicate matter, since a too harsh approach may lead to not only the order being cancelled, but also the customer leaving the business. Being able to accurately predict which orders that will lead to a return would be a strong tool, guiding which actions to be taken. This paper addresses the problem of data-driven product return prediction, by conducting a case study using a large real-world data set. The main results are that well-calibrated probabilistic predictors are essential for providing predictions with high precision and reasonable recall. This implies that utilizing calibrated models to predict some instances, while rejecting to predict others can be recommended. In practice, this would make it possible for a decision-maker to only act upon a subset of all predicted returns, where the risk of a return is very high.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Systemvetenskap, informationssystem och informatik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Information Systems (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Matematik -- Sannolikhetsteori och statistik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematical sciences -- Probability Theory and Statistics (hsv//eng)
SAMHÄLLSVETENSKAP  -- Ekonomi och näringsliv -- Företagsekonomi (hsv//swe)
SOCIAL SCIENCES  -- Economics and Business -- Business Administration (hsv//eng)

Nyckelord

Product Returns
Decision Support
Probabilistic Predictions
Calibration
Predict with Reject Option.
INF301 Data Science
INF301 Data Science
Interaction Lab (ILAB)
Interaction Lab (ILAB)

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst. Hantera kakor

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy