Повышение эффективности функционирования коммерческой цифровой площадки на основе предиктивной аналитики поведения потребителя
Аннотация
АННОТАЦИЯ
К ВЫПУСКНОЙ КВАЛИФИКАЦИОННОЙ РАБОТЕ
студента 4 курса Института Экономики и управления кафедры экономики и управления на металлургических и машиностроительных предприятиях
Зель Владимира Андреевича
Тема выпускной квалификационной работы: «Повышение эффективности функционирования коммерческой цифровой площадки на основе предиктивной аналитики поведения потребителя»
В настоящее время большое количество компаний для продвижения и продажи продукции используют цифровые площадки. От качества предоставляемого компанией такого электронного сервиса зависит ее конкурентоспособность. В связи с чем актуальной бизнес-задачей современных организаций является повышение эффективности функционирования их цифровых площадок, где востребованным решением выступает внедрение предиктивной аналитики потребителя на основе управления базами данных и моделей машинного обучения.
Целью работы является разработка предложений по повышению эффективности функционирования коммерческой цифровой площадки с помощью инструментов предиктивной аналитики поведения потребителя.
В работе решены следующие задачи:
- исследование теоретических и методических аспектов маркетинга на основе баз данных и инструментов предиктивной аналитики;
диагностика текущих технологий к анализу данных и формированию коммерческих предложений для пользователей цифровой площадки «Wink»;
- разработка рекомендательной системы;
- оценка эффективности разработанного решения по внедрению инструментов предиктивной аналитики.
Объектом исследования выступила коммерческая цифровая площадка «Wink» ПАО «Ростелеком». «Wink» – OTT-сервис (OTT – over the top – метод предоставления услуг через сеть Интернет), предоставляющий услуги онлайн-кинотеатра и интерактивного телевидения. На данный момент площадка насчитывает более 1.43 млн активных пользователей.
Предметом исследования выступили подходы компании к моделированию и анализу содержимого баз данных цифровой площадки для решения задач маркетинговых коммуникаций.
По результатам проведенной работы внедрение инструментов предиктивной аналитики потребителя на основе управления базами данных и моделей машинного обучения в виде рекомендательной системы оказалось эффективным. Помимо улучшения результативных показателей, новый подход к формированию коммерческих предложений позволил «разгрузить» трудовые ресурсы в пользу решения высокоприоритетных задач. Кроме того, разработанный механизм позволяет оперативно добавлять новые модули и надстройки, потому как имеет программную реализацию. Таким образом, внедрение инструментов предиктивной аналитики является востребованным решением современными компаниями.
К ВЫПУСКНОЙ КВАЛИФИКАЦИОННОЙ РАБОТЕ
студента 4 курса Института Экономики и управления кафедры экономики и управления на металлургических и машиностроительных предприятиях
Зель Владимира Андреевича
Тема выпускной квалификационной работы: «Повышение эффективности функционирования коммерческой цифровой площадки на основе предиктивной аналитики поведения потребителя»
В настоящее время большое количество компаний для продвижения и продажи продукции используют цифровые площадки. От качества предоставляемого компанией такого электронного сервиса зависит ее конкурентоспособность. В связи с чем актуальной бизнес-задачей современных организаций является повышение эффективности функционирования их цифровых площадок, где востребованным решением выступает внедрение предиктивной аналитики потребителя на основе управления базами данных и моделей машинного обучения.
Целью работы является разработка предложений по повышению эффективности функционирования коммерческой цифровой площадки с помощью инструментов предиктивной аналитики поведения потребителя.
В работе решены следующие задачи:
- исследование теоретических и методических аспектов маркетинга на основе баз данных и инструментов предиктивной аналитики;
диагностика текущих технологий к анализу данных и формированию коммерческих предложений для пользователей цифровой площадки «Wink»;
- разработка рекомендательной системы;
- оценка эффективности разработанного решения по внедрению инструментов предиктивной аналитики.
Объектом исследования выступила коммерческая цифровая площадка «Wink» ПАО «Ростелеком». «Wink» – OTT-сервис (OTT – over the top – метод предоставления услуг через сеть Интернет), предоставляющий услуги онлайн-кинотеатра и интерактивного телевидения. На данный момент площадка насчитывает более 1.43 млн активных пользователей.
Предметом исследования выступили подходы компании к моделированию и анализу содержимого баз данных цифровой площадки для решения задач маркетинговых коммуникаций.
По результатам проведенной работы внедрение инструментов предиктивной аналитики потребителя на основе управления базами данных и моделей машинного обучения в виде рекомендательной системы оказалось эффективным. Помимо улучшения результативных показателей, новый подход к формированию коммерческих предложений позволил «разгрузить» трудовые ресурсы в пользу решения высокоприоритетных задач. Кроме того, разработанный механизм позволяет оперативно добавлять новые модули и надстройки, потому как имеет программную реализацию. Таким образом, внедрение инструментов предиктивной аналитики является востребованным решением современными компаниями.