Search academic texts

Information × Registration Number 2124U000982, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Цирук Дмитро Олександрович popup.publication 01-01-2024 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70367 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 98 с., 22 рис., 2 додатки, 13 джерел. У сучасному світі цифровий маркетинг стає все більш складним та динамічним, вимагаючи від компаній швидкої адаптації до змінних ринкових умов. Зростання обсягів даних у цифровому маркетингу потребує ефективних методів аналізу та обробки. Ефективна сегментація клієнтів дозволяє компаніям виділятися серед конкурентів, залучати та утримувати клієнтів, а також оптимізувати рекламні кампанії для підвищення рентабельності інвестицій. В умовах сучасного ринку, персоналізація маркетингу стає все більш очікуваною від споживачів, що вимагає індивідуального підходу в маркетингових стратегіях. У цьому контексті аналіз головних компонентів та різні підходи до кластеризації даних відіграють ключову роль. Об’єкт дослідження – набір маркетингових та продуктових даних про клієнтів онлайн магазину, включаючи демографічні, економічні, поведінкові та фінансові показники. Предмет дослідження – математичні методи аналізу даних, зокрема метод головних компонентів та методи кластеризації для сегментації клієнтів та оптимізації маркетингових стратегій. Мета дослідження – дослідження та застосування методів аналізу головних компонентів та різних підходів до кластеризації даних для вдосконалення сегментації клієнтів у маркетингових стратегіях. Зокрема, дослідження ефективності методів агломеративної та невизначеної кластеризації для маркетингових даних. popup.nrat_date 2025-01-29 Close