ВКР МУ ИМ. ВИТТЕ : «Создание системы для анализа пользовательского поведения на веб-сайте»

Диплом: Создание системы для анализа пользовательского поведения на веб-сайте

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

Вы тратите тысячи на рекламу, но не знаете, почему пользователи уходят с сайта? Где они кликают? На каких страницах бросают корзину? Без понимания поведения пользователя ваш сайт — это черный ящик. По данным Nielsen Norman Group, 85% проблем с юзабилити сайта можно выявить, наблюдая за поведением всего 5 пользователей. А по отчету McKinsey, компании, использующие продвинутую веб-аналитику, увеличивают конверсию на 30-50%.

Создание системы для анализа пользовательского поведения — это как установка МРТ для вашего сайта. Она покажет, где "болит", где пользователь испытывает стресс, а где все идет гладко. Это не просто сбор статистики, а глубокий анализ: тепловые карты, записи сессий, анализ воронки, A/B-тестирование. Ваша ВКР — это шанс создать не просто отчетную систему, а инструмент роста, который будет приносить бизнесу реальные деньги.

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 счетчик посетителей, а систему глубокого анализа, которая поможет бизнесу принимать решения на основе данных.

Цель исследования: Разработать и внедрить систему анализа пользовательского поведения, которая повысит конверсию веб-сайта на 30-50% за счет выявления и устранения точек отказа.

Задачи, которые вам предстоит решить:

• Провести анализ существующих инструментов веб-аналитики (Google Analytics, Яндекс.Метрика, Hotjar).
• Определить ключевые метрики поведения: глубина просмотра, время на странице, карта кликов, коэффициент отказов, воронка конверсий.
• Спроектировать архитектуру системы для сбора, хранения и анализа больших объемов поведенческих данных.
• Выбрать технологический стек (например, JavaScript для сбора данных, Python/Pandas для анализа, React для визуализации, ClickHouse для БД).
• Реализовать сбор данных: события, сессии, тепловые карты, записи экрана (с соблюдением GDPR/152-ФЗ).
• Разработать модуль визуализации: дашборды, отчеты, алерты о критических изменениях.
• Провести A/B-тестирование гипотез, сформированных на основе данных системы.

Объект и предмет исследования

Объект исследования: Пользовательское поведение на веб-сайте интернет-магазина «ГаджетМаркет» (гипотетический).

Предмет исследования: Методы и технологии разработки программного обеспечения для сбора, хранения и анализа поведенческих данных пользователей, включая реализацию JavaScript-трекера, проектирование хранилища данных и создание алгоритмов для выявления паттернов поведения.

Примерный план (Содержание) работы

Структура вашей ВКР должна быть логичным отчетом о создании полноценного продукта.

1. Глава 1. Анализ веб-аналитики и постановка задачи
   • 1.1. Роль анализа пользовательского поведения в росте конверсии.
   • 1.2. Анализ ограничений стандартных инструментов аналитики.
   • 1.3. Обзор существующих решений для глубокого анализа поведения (Session Replay, Heatmaps).
   • 1.4. Формулировка требований к системе (точность, производительность, соответствие законам о защите данных).
2. Глава 2. Проектирование и разработка системы
   • 2.1. Выбор архитектуры и обоснование технологий.
   • 2.2. Проектирование схемы хранилища данных для поведенческих событий.
   • 2.3. Разработка JavaScript-модуля для сбора данных на стороне клиента.
   • 2.4. Реализация backend-модуля для приема, обработки и хранения данных.
   • 2.5. Создание дашбордов для визуализации поведения (тепловые карты, записи сессий, воронки).
3. Глава 3. Внедрение и оценка эффективности
   • 3.1. Внедрение системы на веб-сайте и сбор данных в течение 30 дней.
   • 3.2. Анализ данных и формирование гипотез для улучшения юзабилити.
   • 3.3. Проведение A/B-тестов для проверки гипотез.
   • 3.4. Расчет прироста конверсии и экономического эффекта.
   • 3.5. Рекомендации по постоянному использованию системы для оптимизации сайта.

Ожидаемые результаты и практическая значимость

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

• Готовая аналитическая платформа с записью сессий и тепловыми картами.
• Автоматизированные отчеты о ключевых точках отказа.
• Рекомендации по оптимизации дизайна и контента сайта.
• Практическая значимость: Ваша работа — это готовый продукт для digital-агентства или must-have инструмент для любого бизнеса с веб-сайтом. Это ваш билет в мир высокооплачиваемых data-аналитиков и продуктовых менеджеров.

Пример введения ВКР МУ ИМ. ВИТТЕ

В условиях высокой конкуренции в цифровом пространстве, понимание поведения пользователя на веб-сайте становится критически важным фактором успеха. Большинство компаний полагаются на стандартные инструменты веб-аналитики, которые предоставляют лишь поверхностные метрики, не позволяя глубоко понять причины отказов и потерь конверсии. По данным исследования Gartner, 70% digital-проектов терпят неудачу из-за недостаточного понимания потребностей и поведения пользователей.

Целью данной выпускной квалификационной работы является создание системы для глубокого анализа пользовательского поведения на веб-сайте, которая позволит выявлять скрытые проблемы юзабилити и формировать обоснованные гипотезы для их устранения. Для достижения цели будут решены задачи по анализу существующих инструментов, проектированию архитектуры системы, разработке модуля сбора данных, реализации функционала визуализации и проведению A/B-тестирования.

Объектом исследования выступает пользовательское поведение на веб-сайте, а предметом — технологии разработки программного обеспечения для его анализа. Научная новизна работы заключается в создании комплексной системы, объединяющей сбор событий, визуализацию через тепловые карты и записи сессий, а также инструменты для A/B-тестирования. Практическая значимость подтверждается способностью системы повысить конверсию сайта и сократить затраты на дорогостоящие ошибки в дизайне, что делает ее ценным активом для любого digital-бизнеса.

Заключение ВКР МУ ИМ. ВИТТЕ Информационные системы и программирование

В ходе выполнения данной ВКР была разработана и успешно протестирована система анализа пользовательского поведения на веб-сайте. Анализ существующих инструментов позволил выявить их ключевые ограничения и сформулировать требования к новой системе. В результате была создана платформа, включающая модуль сбора данных, хранилище событий и интерактивные дашборды с тепловыми картами и записями сессий.

Внедрение системы на сайте интернет-магазина и последующее A/B-тестирование позволило выявить 3 ключевые точки отказа. После их устранения конверсия сайта выросла на 38%. Экономический эффект за первый квартал использования системы составил более 2,5 млн рублей за счет увеличения продаж. Полученные результаты доказывают высокую практическую ценность разработки. Система является универсальным решением, которое может быть адаптировано под нужды сайтов любого типа, от лендингов до сложных многостраничных порталов, и способна стать основным инструментом для продуктовых команд и маркетологов.

Требования к списку источников

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

Примеры оформления:

• Федеральный закон № 152-ФЗ "О персональных данных". — М.: Официант, 2024.
• Круглов, В.В. Веб-аналитика от А до Я / В.В. Круглов. — М.: Манн, Иванов и Фербер, 2024. — 416 с.
• Kahneman, D. Thinking, Fast and Slow. — Farrar, Straus and Giroux, 2023. — 499 p.