Анализ поведения аудитории и разработка методов сегментирования, дальнейшее внедрение в бизнес-среду на примере компании Publicis Groupe

Написать диплом по теме «Анализ поведения аудитории и разработка методов сегментирования, дальнейшее внедрение в бизнес-среду на примере компании Publicis Groupe»

Если вы студент ВШЭ по направлению 09.03.02 «Прикладная информатика» и выбрали тему «Анализ поведения аудитории и разработка методов сегментирования, дальнейшее внедрение в бизнес-среду на примере компании Publicis Groupe», эта статья — ваш пошаговый гид. Здесь вы найдёте структуру ВКР, примеры кода для сегментации, чек-лист перед защитой и разбор типичных ошибок. Всё, что нужно — в одном месте.

Нужен разбор вашей темы Анализ поведения аудитории и разработка методов сегментирования, дальнейшее внедрение в бизнес-среду на примере компании Publicis Groupe? Получите бесплатную консультацию: @Diplomit | +7 (987) 915-99-32 (WhatsApp)

Актуальность темы

Publicis Groupe — один из крупнейших рекламных холдингов мира. В 2024 году холдинг обрабатывал данные более чем 1,2 млрд пользователей через платформу Epsilon. Однако 38% маркетинговых кампаний всё ещё используют устаревшие методы сегментации, основанные на демографии, а не на поведении (источник: Publicis Groupe Annual Report 2024).

Это снижает ROI кампаний на 20–35%. По данным eMarketer (2024), компании, внедряющие поведенческую сегментацию, увеличивают конверсию на 45%.

Ваша ВКР может стать кейсом для реального бизнеса. Зачем тратить время на абстрактные примеры, если можно проанализировать реальные данные и предложить работающее решение?

Цель и задачи

Цель исследования: Разработка и внедрение методов поведенческого сегментирования аудитории на платформе Publicis Groupe для повышения эффективности рекламных кампаний.

Задачи:

1. Проанализировать текущую систему сбора и обработки данных Publicis Groupe.
2. Оценить качество существующих сегментов (RFM, демография).
3. Разработать модель поведенческой сегментации на основе данных о кликах, времени на сайте, частоте возвратов.
<4>Реализовать прототип сегментации с использованием Python и библиотеки Scikit-learn.
4. Провести A/B-тестирование нового и старого подходов.
5. Оценить экономический эффект от внедрения.

Задачи соответствуют структуре методички ВШЭ: анализ → проектирование → реализация → экономика.

Структура ВКР

Объект и предмет исследования

• Объект: процесс формирования рекламных сегментов в Publicis Groupe.
• Предмет: методы анализа поведения пользователей и алгоритмы кластеризации.

Ожидаемые результаты

• Снижение CAC (стоимости привлечения клиента) на 22%.
• Рост конверсии в лид на 30%.
• Прототип модуля сегментации с открытым исходным кодом.

Рекомендуемая структура дипломной работы

Пример введения для ВШЭ

В условиях цифровой трансформации рекламного рынка поведенческая аналитика становится ключевым инструментом повышения эффективности маркетинговых кампаний. Publicis Groupe, как один из лидеров мирового рынка digital-рекламы, активно использует данные пользователей, однако текущие методы сегментации не в полной мере учитывают поведенческие паттерны. Это приводит к снижению ROI и увеличению CAC.

Целью данной работы является разработка и внедрение методов поведенческого сегментирования на основе анализа пользовательских данных, собранных через платформу Epsilon. В ходе исследования будут использованы методы кластеризации (K-Means, DBSCAN), реализован прототип модуля на Python, проведено A/B-тестирование и оценена экономическая эффективность.

Практическая значимость заключается в возможности интеграции разработанного решения в реальные бизнес-процессы Publicis Groupe для повышения точности таргетинга.

Как написать заключение по Прикладная информатика

В ходе выполнения выпускной квалификационной работы был проведён анализ существующей системы сегментации аудитории в Publicis Groupe. Выявлены ключевые недостатки: низкая гибкость, опора на демографические данные, отсутствие реального-time анализа.

Разработана модель поведенческой сегментации на основе алгоритма K-Means. Прототип показал рост конверсии на 31% при A/B-тестировании. Экономический эффект составил 2,8 млн руб. в год за счёт снижения CAC.

Рекомендуется внедрить модуль в пилотный проект на платформе Epsilon. Дальнейшее развитие — интеграция с системой DSP для автоматического управления ставками.

Требования к списку литературы ВШЭ

Список литературы должен содержать не менее 20 источников, оформленных по ГОСТ Р 7.0.100-2018. Не менее 10% — публикации за 2024–2025 гг.

Примеры источников:

1. ГОСТ 34.602-2020. Информационная технология. Рекомендации по проектированию систем анализа данных. — https://docs.cntd.ru/document/1200179155
2. Publicis Groupe. (2024). Annual Report 2024: Data-Driven Marketing. — https://www.publicisgroupe.com/en/insights/reports
3. Кузнецов, И.А. Методы кластеризации в digital-маркетинге // Прикладная информатика. — 2024. — №3. — С. 45–58. — https://cyberleninka.ru/article/n/metody-klasterizatsii-v-digital-marketinge

Вопросы, которые часто задают студенты

Можно ли использовать готовые решения в ВКР?

Да, но с адаптацией. Например, вы можете взять open-source библиотеку для кластеризации, но модифицировать её под специфику рекламных данных. Главное — показать своё участие: объяснить, почему выбрали этот алгоритм, как его настроили, какие параметры меняли.

Сколько страниц должна быть практическая часть?

В ВШЭ по Прикладная информатика — 40–60 страниц. Включите: диаграммы UML, ER-модель, листинг кода, результаты тестирования. Если кода много — часть вынесите в приложение.

Можно ли использовать open-source решения?

Да, но с обязательным указанием источника и описанием доработок. Например, вы можете использовать библиотеку Scikit-learn, но показать, как адаптировали алгоритм K-Means под поведенческие данные пользователей.

Проверьте свою тему ВКР

• □ Есть ли реальная организация для анализа?
• □ Есть ли измеримый эффект внедрения?
• □ Можно ли построить диаграммы процессов?
• □ Есть ли реальные данные для экономических расчетов?