Актуальность темы "Разработка системы сегментации целевой аудитории с применением аналитики больших данных и визуализацией ключевых метрик для диджитал-стратегии организации" обусловлена необходимостью повышения эффективности диджитал-маркетинга в условиях растущей конкуренции и увеличения объема данных о потребителях. Разработка системы сегментации целевой аудитории позволяет повысить эффективность маркетинговых кампаний, улучшить таргетинг, персонализировать контент, повысить лояльность клиентов и увеличить прибыль. Использование современных информационных технологий позволяет автоматизировать широкий спектр бизнес-процессов и улучшить качество обслуживания клиентов. Полное руководство по написанию ВКР по Бизнес-информатике поможет вам лучше разобраться в теме. Если вы ищете все темы ВКР по этой специальности, то обязательно посетите наш блог. А для тех, кто хочет получить Заказать ВКР по бизнес-информатике с гарантией уникальности, мы предлагаем профессиональную помощь. Не забудьте ознакомиться с нашими готовыми работами по Бизнес-информатике с практикой, чтобы увидеть примеры успешных проектов. И, конечно, читайте наши экспертные статьи по написанию ВКР по бизнес-информатике, чтобы быть в курсе последних тенденций и требований.

Целью данной работы является разработка системы сегментации целевой аудитории с применением аналитики больших данных и визуализацией ключевых метрик для диджитал-стратегии организации для повышения эффективности деятельности организации.

Задачи:

• Определение целей сегментации целевой аудитории.
• Сбор данных о целевой аудитории.
• Анализ данных с использованием методов аналитики больших данных.
• Визуализация ключевых метрик для каждого сегмента целевой аудитории.
• Разработка диджитал-стратегии для каждого сегмента целевой аудитории.
• Внедрение изменений в процессы.
• Организация обучения персонала.
• Обеспечение мониторинга и поддержки системы.

Объектом исследования является целевая аудитория организации.

Предметом исследования является технология сегментации целевой аудитории с применением аналитики больших данных и визуализацией ключевых метрик для диджитал-стратегии организации.

Введение

Глава 1. Теоретические основы сегментации целевой аудитории с применением аналитики больших данных для диджитал-стратегии организации

• 1.1. Сущность и значение сегментации целевой аудитории для диджитал-маркетинга.
• 1.2. Методы аналитики больших данных для сегментации целевой аудитории: обзор и классификация.
• 1.3. Обзор существующих решений для сегментации целевой аудитории с применением аналитики больших данных и визуализацией ключевых метрик.

Глава 2. Разработка системы сегментации целевой аудитории с применением аналитики больших данных и визуализацией ключевых метрик

• 2.1. Определение целей сегментации целевой аудитории.
• 2.2. Сбор данных о целевой аудитории.
• 2.3. Анализ данных с использованием методов аналитики больших данных.
• 2.4. Визуализация ключевых метрик для каждого сегмента целевой аудитории.
• 2.5. Разработка диджитал-стратегии для каждого сегмента целевой аудитории.

Глава 3. Оценка эффективности и мониторинг внедренной системы

• 3.1. Интеграция разработанного решения с существующими информационными системами.
• 3.2. Оценка эффективности сегментации целевой аудитории с применением аналитики больших данных.
• 3.3. Мониторинг и поддержка внедренной системы.

Заключение

Список литературы

Приложения

Ожидаемые результаты:

• Разработана система сегментации целевой аудитории с применением аналитики больших данных и визуализацией ключевых метрик для диджитал-стратегии организации.
• Определены цели сегментации целевой аудитории.
• Собраны данные о целевой аудитории.
• Проанализированы данные с использованием методов аналитики больших данных.
• Визуализированы ключевые метрики для каждого сегмента целевой аудитории.
• Разработана диджитал-стратегия для каждого сегмента целевой аудитории.

Практическая значимость:

Результаты работы могут быть использованы организациями для повышения эффективности деятельности, повышения эффективности маркетинговых кампаний, улучшения таргетинга, персонализации контента, повышения лояльности клиентов и увеличения прибыли за счет разработки системы сегментации целевой аудитории с применением аналитики больших данных и визуализацией ключевых метрик.

Для разработки системы сегментации целевой аудитории необходимо собрать данные о целевой аудитории из различных источников:

• CRM-системы.
• Веб-аналитика.
• Социальные сети.
• Опросы клиентов.

Для анализа данных можно использовать различные методы аналитики больших данных:

• Кластеризация.
• Факторный анализ.
• Деревья решений.
• Нейронные сети.

Для обеспечения эффективной работы внедренной системы необходимо обеспечить ее интеграцию с существующими информационными системами организации:

• Системы управления ресурсами предприятия.
• Системы управления взаимоотношениями с клиентами.
• Системы управления маркетингом.

Типичные ошибки:

• Неправильный выбор темы исследования.
• Отсутствие четкой структуры работы.
• Недостаточный анализ литературы.
• Неправильный выбор методов аналитики больших данных.
• Неправильная разработка системы сегментации аудитории.
• Неправильная интеграция с существующими системами.
• Неправильная интерпретация результатов анализа.
• Неправильное оформление работы.

Введение является важной частью ВКР, в которой обосновывается актуальность темы, формулируются цель и задачи исследования, определяются объект и предмет исследования, а также методы исследования.

Объектом исследования является целевая аудитория организации. Предметом исследования является технология сегментации целевой аудитории с применением аналитики больших данных и визуализацией ключевых метрик для диджитал-стратегии организации. Целью данной работы является разработка системы сегментации целевой аудитории с применением аналитики больших данных и визуализацией ключевых метрик для диджитал-стратегии организации для повышения эффективности деятельности организации. Задачи исследования включают определение целей сегментации целевой аудитории, сбор данных о целевой аудитории, анализ данных с использованием методов аналитики больших данных, визуализацию ключевых метрик для каждого сегмента целевой аудитории, разработку диджитал-стратегии для каждого сегмента целевой аудитории, внедрение изменений в процессы, организацию обучения персонала и обеспечение мониторинга и поддержки системы. Методы исследования: анализ литературы, моделирование бизнес-процессов, анализ данных, эксперименты.

В заключении ВКР подводятся итоги работы, формулируются основные выводы и рекомендации. Также в заключении необходимо указать, достигнута ли цель работы и решены ли поставленные задачи.

В данной работе была разработана система сегментации целевой аудитории с применением аналитики больших данных и визуализацией ключевых метрик для диджитал-стратегии организации. Были определены цели сегментации целевой аудитории. Были собраны данные о целевой аудитории. Были проанализированы данные с использованием методов аналитики больших данных. Были визуализированы ключевые метрики для каждого сегмента целевой аудитории. Была разработана диджитал-стратегия для каждого сегмента целевой аудитории. Результаты работы могут быть использованы организациями для повышения эффективности деятельности, повышения эффективности маркетинговых кампаний, улучшения таргетинга, персонализации контента, повышения лояльности клиентов и увеличения прибыли за счет разработки системы сегментации целевой аудитории с применением аналитики больших данных и визуализацией ключевых метрик.

Список источников должен быть оформлен в соответствии с ГОСТ Р 7.0.5-2008. В списке должны быть указаны все источники, которые были использованы при написании работы.

Примеры оформления источников:

• ГОСТ Р 7.0.5-2008. Библиографическая ссылка. Общие требования и правила составления. - Введ. 2009-01-01. - Москва: Стандартинформ, 2008. - 52 с.
• Разработка системы сегментации целевой аудитории с применением аналитики больших данных и визуализацией ключевых метрик для диджитал-стратегии организации: учебник для вузов / под ред. А.В. Сидорова. - Москва: Юрайт, 2020. - 350 с.

Этапы работы:

1. Анализ методички вашего вуза и специфических требований по бизнес-информатике.
2. Подбор актуальных источников (после 2020 г.).
3. Написание с учетом специфики Бизнес-информатике.
4. Проверка в системе "Антиплагиат.ВУЗ".
5. Подготовка презентации и доклада к защите.