20.500.12556/DKUM-95676 Using data mining to improve decision-making case study of a recommendation system development Uporaba podatkovnega rudarjenja za izboljšanje odločanja študija primera razvoja sistema priporočil Background and purpose: This study aims to provide a practical perspective on how data mining techniques are used in the home appliance after-sales services. Study investigates on how can a recommendation system help a customer service company that plans to use data mining to improve decision making during its digital transformation process. In addition, study provides a detailed outline on the process for developing and analyzing platforms to improve data analytics for such companies. Methodology: Case study approach is used for evaluating the usability of recommendation systems based on data mining approach in the context of home appliance after-sales services. We selected the latest platforms based on their relevance to the recommender system and their applicability to the functionality of the data mining system as trends in the system design. Results: Evaluation of the impact on decision making shows how the application of data mining techniques in organizations can increase efficiency. Evaluation of the time taken to resolve the complaint, as a key attribute of service quality that affects customer satisfaction, and the positive results achieved by the recommendation system are presented. Conclusion: This paper increases the understanding of the benefits of the data mining approach in the context of recommender systems. The benefits of data mining, an important component of advanced analytics, lead to an increase in business productivity through predictive analytics. For future research, other attributes or factors useful for the recommender systems can be considered to improve the quality of the results. Acknowledgement: The author Hyrmet Mydyti’s PhD thesis has been extended in this paper. Ozadje in namen: Cilj pričujoče študije je prikazati praktičen pogled na to, kako se tehnike podatkovnega rudarjenja uporabljajo v poprodajnih storitvah pri prodaji gospodinjskih aparatov. Študija prikazuje kako lahko sistem priporočil pomaga storitvenemu podjetju, ki načrtuje uporabo podatkovnega rudarjenja za izboljšanje odločanja med postopkom digitalne preobrazbe. Poleg tega študija zagotavlja podroben oris postopka za razvoj in analizo platform za izboljšanje analitike podatkov za tovrstna podjetja. Metodologija: Za namen raziskave uporabimo pristop študije primera za ocenjevanje uporabnosti sistemov, ki temeljijo na pristopu podatkovnega rudarjenja v kontekstu poprodajnih storitev gospodinjskih aparatov. V raziskavi smo izbrali najnovejše platforme glede na njihovo relevantnost in njihovo uporabnost pri funkcionalnosti sistema podatkovnega rudarjenja kot tudi trende v načrtovanju sistema. Rezultati: Ocena vpliva uporabe tehnik podatkovnega rudarjenja na odločanje kaže povečanje učinkovitosti organizacij. V članku je predstavljena ocena časa reševanja reklamacije, kot ključne lastnosti kakovosti storitev, ki vpliva na zadovoljstvo strank, in pozitivni rezultati, ki jih dosegamo s pomočjo sistema priporočil. Zaključek: Raziskava prispeva k razumevanju prednosti pristopa podatkovnega rudarjenja v kontekstu sistemov priporočil. Prednosti podatkovnega rudarjenja, kot pomembnega sestavnega dela napredne analitike, vodijo do povečanja produktivnosti. Za prihodnje raziskave se lahko, za izboljšanje kakovosti rezultatov, vključijo tudi drugi atributi ali dejavniki, ki so koristni za sisteme priporočil. digital transformation data mining decision tree algorithm decision-making home appliances after-sales services management digitalizacija podatkovno rudarjenje pospeševanje prodaje data mining recommendation systems decision-making business productivity true true true Angleški jezik Slovenski jezik Neznano 2025-10-08 13:00:47 2025-10-08 13:00:47 2025-10-09 03:22:59 0000-00-00 00:00:00 2023 0 0 str. 138-154 issue 2 Vol. 56 2023 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 2023-01-01 004.8:005.4 192287747 10.2478/orga-2023-0010 1318-5454 https://sciendo.com/article/10.2478/orga-2023-0010 1 0c4d375b-a436-11f0-861a-00155d000105 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=199702 RAZ_Mydyti_Hyrmet_2023.pdf RAZ_Mydyti_Hyrmet_2023.pdf 1 5E4C599231847BE6F5BFD59CB61BE0B7 44394e3889a837b64da719b6f6f1fff605f4b08b4e9cf451486086a999d275b0 6c592450-a436-11f0-861a-00155d000105 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=199703 Fakulteta za organizacijske vede Organizacija 0 0 0