Data-driven marketing: возможности и перспективы. - купить курсовую работу №562390 по дисциплине Информационные технологии
Выберите тип работы
Заказать работу

300 рублей на первый заказ
вам Нужна Курсовая работа ?

Интересует темы курсовых по истории?

  • Оставьте заявку на курсовую работу

  • Получите бесплатную консультацию по написанию

  • Сделайте заказ и скачайте результат на сайте

Курсовая работа по информационным технологиям на тему Data-driven marketing: возможности и перспективы.

Курсовая работа

Хотите заказать работу на тему "Data-driven marketing: возможности и перспективы."?

16 страниц

21 источник

Опубликовано: studservis

2380 ₽

4760 ₽

Скачать превью Скачать в 1 клик

Фрагмент для ознакомления 1

Оглавление
ЗАДАНИЕ 2
Оглавление 3
Аннотация 4
Курсовая работа на тему: «Data-driven marketing: возможности и перспективы 6
Введение 6
1. Понятие и основные компоненты data-driven marketing 6
2. Этапы перехода к DDM 10
3. Примеры успешного перехода к DDM в России и за рубежом 11
Заключение 14
Список использованных источников 16

Фрагмент для ознакомления 2

Развитие цифровой экономики неизбежно ведет к переходу к DDM. Этому способствуют следующие факторы.
1. Цифровая экономика требует точности. Абстрактные рассуждения и выводы не работают в цифровой среде. Маркетинг существует в жесткой конкурентной среде: в 2024 году средний пользователь интернета может увидеть тысячи рекламных сообщений в день. Без данных о целевой аудитории маркетинг "слеп". В то же время по данным [16] 72% потребителей ожидают персонализированных предложений, создать которые на основе только эмпирического анализа просто не реально.
2. К переходу к DDM подталкивает технологический прогресс. Мы наблюдаем взрывное развитие технологий ИИ и Big Data: алгоритмы машинного обучения (например, GPT-4 для анализа текстов) позволяют обрабатывать данные в масштабах, невозможных для человека. Новые инструменты, такие как Google Analytics 4, CDP (Customer Data Platforms), Power BI делают анализ доступным даже для малого бизнеса.
3. На рассматриваемый переход работают данные об экономической эффективности применения рассматриваемых методов. По данным исследования Forrester[13], компании, использующие DDM, снижают стоимость привлечения клиента (CAC) на 20-30% . Персонализированные email-рассылки повышают конверсию в продажи в 6 раз по сравнению со слепой веерной рассылкой (Campaign Monitor).
Рассмотрим основные компоненты data-driven marketing.
1. Сбор данных (Data Collection).
Основа DDM – это данные, которые могут поступать из различных источников. Наиболее важные из них:
- CRM-системы (например, Salesforce, HubSpot), которые хранят данные о клиентах, их покупках и взаимодействиях.
- Веб-аналитика (Google Analytics, Яндекс.Метрика) отслеживает поведение пользователей на сайте.
- Социальные сети позволяют получить данные о вовлеченности аудитории.
- Транзакционные данные (история покупок, чеки).
- Данные с IoT-устройств (умные гаджеты, датчики).
Данные должны быть релевантными, актуальными и структурированными. Качество данных – это залог успеха: "Мусор на входе – мусор на выходе". Некорректные данные ведут к ошибочным решениям.
2. Обработка и хранение данных.
Собранные данные необходимо очистить от дубликатов и ошибок (Data Cleaning), структурировать (например, с помощью SQL-баз данных), хранить в безопасных и масштабируемых системах (облачные хранилища).
3. Анализ данных.
На этом этапе применяются:
- описательная аналитика – анализ исторических данных;
- прогнозная аналитика – предсказание будущих трендов (машинное обучение, нейросети).
- предписывающая аналитика – рекомендации по оптимизации (A/B-тестирование, алгоритмы оптимизации).

Фрагмент для ознакомления 3

Список использованных источников
1. Федеральный закон "О персональных данных" от 27.07.2006 N 152-ФЗ (последняя редакция) \ КонсультантПлюс [Электронный ресурс]. URL:
2. https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_61801/ (дата обращения: 27.03.2025).
3. Презентация Сбербанка на CNews [Электронный ресурс]. URL: (https://www.cnews.ru/news/top/2023-05-15_sberbank_rasskazal_kak_ispolzuet) (дата обращения: 27.03.2025).
4. Интервью CEO Wildberries Ткаченко РБК [Электронный ресурс]. URL: https://www.rbc.ru/technology_and_media/12/04/2023/6435b0e89a7947d7e7c5b6c5 (дата обращения: 27.03.2025).
5. Отчет Ozon за 2023 год. [Электронный ресурс]. URL: https://ir.ozon.ru/news/all/(дата обращения: 27.03.2025).
6. Кейс МТС на Habr [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/companies/mts/articles/725666(дата обращения: 27.03.2025).
7. Как Airbnb использует машинное обучение. [Электронный ресурс]. URL:
8. https://medium.com/airbnb-engineering/using-machine-learning-to-predict-guest-preferences-5e8e5c8f7e72, (дата обращения: 27.03.2025).
9. Официальный блог Яндекс.Директа [Электронный ресурс]. URL: https://yandex.ru/blog/direct/umnyj-byudzhet, (дата обращения: 27.03.2025).
10. Официальный отчет IDC о росте данных: [Электронный ресурс]. URL: https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS49098423 (дата обращения: 27.03.2025).
11. Brown, A. (2021). *AI and Personalization in Digital Marketing*. Berlin: Data Science Books
12. Campaign Monitor. Статистика по персонализированным email-кампаниям. [Электронный ресурс]. URL: https://www.campaignmonitor.com/resources/guides/email-marketing-statistics/ (дата обращения: 27.03.2025).
13. Forrester: Отчет о влиянии DDM на стоимость привлечения клиента. [Электронный ресурс]. URL: https://www.forrester.com/report/The-Impact-Of-Data-Driven-Marketing-On-Customer-Acquisition-Costs/RES160353 (дата обращения: 27.03.2025).
14. Harvard Business Review (Потери рекламного бюджета). [Электронный ресурс]. URL:
15. https://hbr.org/2021/07/why-marketers-should-bring-data-analytics-in-house (дата обращения: 27.03.2025).
16. McKinsey (Ожидания персонализации). Исследование о персонализации в маркетинге. [Электронный ресурс]. URL:
17. https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying , (дата обращения: 27.03.2025).
18. Starbucks: Отчет о внедрении data-аналитики. [Электронный ресурс]. URL:
19. https://stories.starbucks.com/press/2023/starbucks-accelerates-digital-innovation-to-enhance-the-customer-experience, (дата обращения: 27.03.2025).
20. Smith, J. (2022). *Data-Driven Marketing: Strategies for Success*. New York: Marketing Press.
21. Johnson, L. (2023). *The Future of Big Data in Marketing*. London: Tech Publications.

Узнать стоимость работы

Заказать другую работу
калькулятор цены
Стоимость без скидки:
(скидка до 700 рублей)
* — точная стоимость будет определена после уточнения сроков сдачи работы, количества страниц и уровня исполнения.