Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2125U003179, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Модель оцінки маркетингового трафіка в умовах "китовості" бізнеса та методи її удосконалення Автор Ковров Владислав ІгоровичKovrov Vladyslav Ihorovych Дата публікації 01-01-2025 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76234 Видання Київ Опис Дипломна робота: 72 с., 10 табл., 12 рис., 1 додаток, 11 джерел. Модель оцінки маркетингового трафіка в умовах "китовості" бізнеса та методи її удосконалення Об'єктом дослідження в цій роботі є маркетинговий трафік в інформаційно-технологічних компаніях, які використовують цифрові канали для залучення користувачів. Предметом дослідження є методи та моделі прогнозування довічної цінності користувача (Lifetime Value), особливо в контексті специфічного явища «китовості» – ситуації, коли невелика група користувачів генерує значну частину доходу компанії. Метою роботи є аналіз та вдосконалення моделей оцінки маркетингового трафіку, що враховують явище «китовості» в цифровій економіці, з метою підвищення ефективності маркетингових стратегій ІТкомпаній. У роботі розглядається специфіка маркетингового трафіку, ключові метрики для його оцінки, явище «китовості», а також основні методи прогнозування LTV. Детально аналізуються методи градієнтного бустингу, зокрема модель XGBoost з використанням Tweedie-розподілу, яка дозволяє адекватно моделювати дані з великою кількістю нульових значень та довгим «хвостом» високих доходів. В результаті дослідження було розроблено та практично застосовано модель прогнозування LTV на реальному наборі даних продуктової компанії, яка надає послуги онлайн-психологічної підтримки. Практичні випробування підтвердили високу точність та ефективність запропонованої моделі. Було виявлено, що використання запропонованої методології дозволяє проводити точну сегментацію клієнтів та формувати персоналізовані маркетингові стратегії, що сприяє підвищенню загальної прибутковості маркетингових інвестицій. Thesis: 72 pages, 10 tables, 12 figures, 1 appendix, 11 references. A model for evaluating marketing traffic under the 'whale effect' in business and methods for its improvement. The object of research in this paper is marketing traffic in information technology companies that use digital channels to attract users. The subject of the research is methods and models for predicting the lifetime value of a user (LTV), especially in the context of the "whale effect" - a situation when a small group of users generates a significant part of the company's revenue. The purpose of the work is to analyze and improve marketing traffic estimation models that consider the "whale effect" in the digital economy, in order to increase the effectiveness of marketing strategies of IT companies. The paper considers the specifics of marketing traffic, key metrics for its assessment, the "whale effect", as well as the main methods for predicting LTV. Gradient boosting methods are analyzed in detail, particularly the XGBoost model using the Tweedy distribution, which allows for adequate modeling of data with a large number of zero values and a long "tail" of high revenues. As a result of the study, an LTV forecasting model was developed and practically applied on a real dataset of a product company that provides online psychological support services. Practical tests confirmed the high accuracy and efficiency of the proposed model. It was found that the use of the proposed methodology allows for accurate customer segmentation and the formation of personalized marketing strategies, which contributes to an increase in the overall profitability of marketing investments. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити