Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://hdl.handle.net/11701/41024
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorАббясов Рафик Каняфиевичru_RU
dc.contributor.advisorAbbasov Rafik Kanafievicen_GB
dc.contributor.authorОдайник Екатерина Сергеевнаru_RU
dc.contributor.authorOdajnik Ekaterina Sergeevnaen_GB
dc.contributor.editorКолесов Дмитрий Николаевичru_RU
dc.contributor.editorKolesov Dmitrij Nikolaevicen_GB
dc.date.accessioned2023-04-06T21:52:53Z-
dc.date.available2023-04-06T21:52:53Z-
dc.date.issued2022
dc.identifier.other086291en_GB
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11701/41024-
dc.description.abstractОбъект исследования – потребительский рынок как арена взаимодействия бизнеса в ли-це разработчиков и интернет-пользователей. Предмет исследования – процессы сегментации, стратификации, сплит-тестирование. Цель исследования – разработать универсальную методологию анализа проблемы на основе совокупности исследованный методов, которая позволит автоматически оценивать эф-фект от внедрения доработки на онлайн-платформах. Методы и методология исследования: сегментация, кластерный анализ, стратификация, методы многомерного статистического анализа, сплит-тестирование, методология разности в разностях, декомпозиция временных рядов. В процессе проведения исследования были определены проблемные вопросы, с кото-рыми сталкивается бизнес в настоящее время при рассмотрении задач подобного типа. На ос-нове изученных методов был выработан алгоритм решения задачи. Алгоритм прошел апроба-цию на реальных данных, был рассчитан эффект и проанализирована его значимость с эконо-мической точки зрения. Эффективность анализа заключается в синтезе методологий, которые снижают негатив-ные эффекты применения каждого метода по отдельности. Так, в рамках исследования была решена проблема, восходящая к базовым требованиям при проведении сплит-тестирования, – составление контрольной и тестовой выборки с точки зрения репрезентативности каждой груп-пы с применением методов стратификации. Также использованные методы сегментации могут быть полезны для анализа кластеров целевой аудитории на основе демографических, социаль-ных, экономических, поведенческих характеристик на этапе формулирования предположения об ожидаемом эффекте от внедрения нововведения. Применение алгоритма разности в разно-стях позволяет достичь цели, поставленные в рамках ВКР, по расчету размера эффекта, а предпочтение этого метода ординарному А/В-тестированию показывает упущение, которое могло бы быть проигнорировано разработчиками и аналитиками при решении подобной зада-чи, выбери они вторую методологию.ru_RU
dc.description.abstractThe object of the research is the consumer market as an place of business and Internet users's interaction. The subject of research is the processes of segmentation, stratification, split-testing. The goals of the research is to develop an universal methodology for analysis of the problem that will automatically evaluate the effect of the changes on online platforms. Research methods and methodology: segmentation, cluster analysis, stratification, multivariate statistical analysis methods, split testing, difference-in-difference methodology, time series decomposition. In the process of this research we defined the problematic issues that business is trying to solve currently. Based on the different methods, an algorithm for solving the problem was created and developed. The algorithm was tested on real data, the effect was calculated and its significance was analyzed from an economic point of view. The effectiveness of the analysis lies in the synthesis of methodologies that reduce the negative effects of applying each method separately. For example, the problem of composition of a representative control and test groups was solved by stratification methods. Also, the segmentation and clustering methods can be useful for analyzing target audience clusters based on demographic, social, economic, and behavioral characteristics when business or researcher hypothesize about the effects of the innovation. The research contains the argumentation why choice of the Difference-in-Differences algorithm is more accurate in this situation and describe some problems that researcher or analyst can have, using ordinary A/B-testing instead of DiD-method.en_GB
dc.language.isoru
dc.subjectСегментацияru_RU
dc.subjectкластерный анализru_RU
dc.subjectстратификацияru_RU
dc.subjectсплит-тестирвоаниеru_RU
dc.subjectметодология разность в разностяхru_RU
dc.subjectsegmentationen_GB
dc.subjectcluster analysisen_GB
dc.subjectstratificationen_GB
dc.subjectmultivariate statistical analysis methodsen_GB
dc.subjectsplit testingen_GB
dc.subjectdifference-in-difference methodologyen_GB
dc.titleMethods for improving the efficiency of business marketing strategies in the consumer marketen_GB
dc.title.alternativeМетоды повышения эффективности маркетинговых стратегий бизнеса на потребительском рынкеru_RU
Располагается в коллекциях:MASTER'S STUDIES

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
VKR_Odajnik.docxArticle4,11 MBMicrosoft Word XMLПросмотреть/Открыть
reviewSV_otzyv_Odajnik.pdfReviewSV199,42 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
reviewSV_st086291_Odajnik_Ekaterina_Sergeevna_(supervisor)(Ru).txtReviewSV4,01 kBTextПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.