ВКР МУ ИМ. ВИТТЕ : «Создание системы для анализа эффективности рекламных кампаний»

Диплом: Создание системы для анализа эффективности рекламных кампаний

Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Актуальность темы ВКР МУ ИМ. ВИТТЕ

Рекламный бюджет уходит в никуда? Вы тратите миллионы на Яндекс.Директ, Google Ads и Instagram, но не можете понять, что именно работает, а что — деньги на ветер? Вы не одиноки. По данным Data Insight, 70% компаний в России не могут точно оценить ROI своих рекламных кампаний. Они плавают в океане данных из десятков источников, не имея единой системы аналитики. Ваша ВКР — это спасательный круг, который соберет все данные в одну точку и покажет, где вы зарабатываете, а где теряете.

В эпоху data-driven маркетинга, умение анализировать эффективность рекламы — ключевой навык. Система, которую вы создадите, позволит не просто смотреть на цифры, а принимать решения: перераспределять бюджет, оптимизировать таргетинг, убивать неэффективные каналы. По отчету Nielsen, компании, использующие продвинутую аналитику, увеличивают свою маркетинговую эффективность на 30-50%. Ваш диплом — это не просто работа, а готовый продукт, который может стать основой вашего стартапа или обеспечить вам высокооплачиваемую должность в digital-агентстве.

Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit WhatsApp: +7 (987) 915-99-32 | Телефон: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru| MAX: +7 (987) 915-99-32

Если вы не знаете, как превратить эту идею в структурированную работу, Полное руководство по написанию ВКР МУ ИМ. ВИТТЕ Информационные системы и программирование станет вашим надежным помощником.

Цель и задачи дипломной работы

Ваша цель — создать не просто отчетную систему, а интеллектуальный аналитический центр, который станет мозгом маркетингового отдела.

Цель исследования: Разработать и внедрить систему анализа эффективности рекламных кампаний, которая повысит прозрачность маркетинговых расходов на 95% и позволит увеличить ROI рекламного бюджета на 25-40%.

Задачи, которые вам предстоит решить:

• Провести анализ источников данных (Яндекс.Метрика, Google Analytics, CRM, рекламные кабинеты).
• Определить ключевые метрики эффективности (CPA, ROAS, LTV, воронка конверсий).
• Спроектировать архитектуру системы для сбора, хранения и обработки больших объемов данных.
• Выбрать технологический стек (например, Python/Pandas для анализа, React для визуализации, PostgreSQL или ClickHouse для БД).
• Реализовать ETL-процессы для автоматического сбора данных из разных источников.
• Разработать интерактивные дашборды для визуализации эффективности по каналам, кампаниям, аудиториям.
• Провести A/B-тестирование системы на реальных кампаниях.

Объект и предмет исследования

Объект исследования: Процессы планирования и анализа маркетинговых кампаний в e-commerce компании «ГаджетМаркет» (гипотетическая).

Предмет исследования: Методы и технологии разработки программного обеспечения для агрегации и анализа маркетинговых данных, включая интеграцию с API рекламных систем, проектирование хранилища данных и создание визуальных отчетов для маркетологов.

Примерный план (Содержание) работы

Ваша работа должна быть логичным отчетом о создании полноценного продукта.

1. Глава 1. Анализ маркетинговой аналитики и постановка задачи
   • 1.1. Современные подходы к измерению эффективности рекламы.
   • 1.2. Анализ проблем: разрозненные данные, отсутствие единой метрики, ручные отчеты.
   • 1.3. Обзор существующих решений (от Google Data Studio до комплексных BI-систем).
   • 1.4. Формулировка требований к системе (автоматизация, гибкость, масштабируемость).
2. Глава 2. Проектирование и разработка системы
   • 2.1. Выбор архитектуры и обоснование технологий.
   • 2.2. Проектирование схемы хранилища данных (Data Warehouse).
   • 2.3. Разработка ETL-процессов для интеграции с Яндекс.Директ, Google Ads, Facebook Ads, CRM.
   • 2.4. Реализация модуля расчета ключевых метрик (ROAS, CPA, LTV).
   • 2.5. Создание интерактивных дашбордов для анализа эффективности.
3. Глава 3. Внедрение и оценка эффективности
   • 3.1. Пилотное внедрение системы для анализа трех рекламных кампаний.
   • 3.2. Сравнение результатов, полученных через систему, с ручным анализом.
   • 3.3. Расчет экономического эффекта от оптимизации бюджета.
   • 3.4. Сбор обратной связи от маркетологов.
   • 3.5. Рекомендации по масштабированию на все каналы.

Ожидаемые результаты и практическая значимость

Что вы получите в итоге? Конкретный, измеримый результат, который впечатлит комиссию.

• Готовая аналитическая платформа с подключенными источниками данных.
• Автоматизированные отчеты и дашборды, обновляющиеся в реальном времени.
• Рекомендации по оптимизации бюджета на основе данных.
• Практическая значимость: Ваша работа — это готовый продукт для маркетингового агентства или must-have инструмент для любого e-commerce бизнеса. Это ваш билет в мир высокооплачиваемых data-аналитиков.

Пример введения ВКР МУ ИМ. ВИТТЕ

В условиях высокой конкуренции на рынке, эффективное управление рекламным бюджетом становится критически важным фактором успеха. Однако большинство компаний сталкиваются с проблемой разрозненности данных: метрики из разных источников не сопоставимы, а ручной анализ занимает недели. По данным исследования Gartner, компании, не использующие централизованные системы маркетинговой аналитики, теряют до 35% своего рекламного бюджета из-за неэффективных каналов.

Целью данной выпускной квалификационной работы является создание системы для анализа эффективности рекламных кампаний, которая обеспечит единую точку сбора и анализа маркетинговых данных. Для достижения цели будут решены задачи по анализу источников данных, проектированию архитектуры хранилища, разработке ETL-процессов, реализации расчета ключевых метрик и созданию интерактивных дашбордов.

Объектом исследования выступают процессы маркетингового анализа в e-commerce, а предметом — технологии разработки программного обеспечения для их автоматизации. Научная новизна работы заключается в создании гибкой системы, способной интегрироваться с любым источником данных через API и предоставлять персонализированные отчеты для разных уровней управления. Практическая значимость подтверждается способностью системы повысить ROI рекламных кампаний и сократить время на подготовку отчетов с недель до нескольких часов.

Заключение ВКР МУ ИМ. ВИТТЕ Информационные системы и программирование

В ходе выполнения данной ВКР была разработана и успешно протестирована система анализа эффективности рекламных кампаний. Анализ существующих процессов позволил выявить ключевые проблемы: отсутствие единой системы сбора данных и невозможность быстро реагировать на изменения эффективности каналов. В результате была создана система, включающая модули автоматического сбора данных, расчета метрик и визуализации через интерактивные дашборды.

Пилотное внедрение для трех рекламных кампаний показало, что система позволяет повысить точность расчета ROI на 40% и сократить время на подготовку отчетов с 5 дней до 2 часов. На основе данных системы был перераспределен бюджет, что привело к увеличению общего ROAS на 32%. Полученные результаты доказывают высокую практическую ценность разработки. Система является универсальным решением, которое может быть адаптировано под нужды компаний любого размера и сектора, работающих с цифровым маркетингом.

Требования к списку источников

Список литературы должен быть современным и включать маркетинговые и IT-источники. Минимум 40 позиций, 25% — за последние 2 года. Обязательно по ГОСТ 7.1-2003.

Примеры оформления:

• ГОСТ Р 56939-2016. Услуги рекламные. Термины и определения. — М.: Стандартинформ, 2016.
• Смирнов, Д.В. Цифровая аналитика для бизнеса / Д.В. Смирнов. — М.: Манн, Иванов и Фербер, 2024. — 384 с.
• Sterne, J. Artificial Intelligence for Marketing: Practical Applications. — Wiley, 2023. — 320 p.