DSpace Зібрання:http://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/417842026-07-11T16:37:03Z2026-07-11T16:37:03ZРоль digital-аналітики у формуванні маркетингової стратегії підприємстваМостовий, Павло Ігоровичhttp://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/418892026-07-10T11:42:12Z2026-01-01T00:00:00ZНазва: Роль digital-аналітики у формуванні маркетингової стратегії підприємства
Автори: Мостовий, Павло Ігорович
Короткий огляд (реферат): Роботу присвячено дослідженню digital-аналітики як інструменту побудови маркетингової стратегії в умовах цифровізації. Розкрито сутність цифрової аналітики, охарактеризовано джерела (веб-сайти, соцмережі, CRM) й інструменти збору даних (cookies, теги, API). Описано методи обробки інформації (сегментація, A/B-тестування), аспекти захисту даних та метрики ефективності (CR, CAC, ROI).
На базі показників ТОВ «АЛЛО» за 2023–2025 рр. здійснено аудит маркетингових каналів. Проектовано реляційну архітектуру обробки та візуалізації даних за «Схемою зірки» в Microsoft Power BI. Виявлено диспропорції росту доходу й собівартості, проаналізовано трафік та надано рекомендації щодо оптимізації моделі бізнесу. Доведено, що впровадження Data-Driven менеджменту мінімізує ризики, підвищує ROI та забезпечує конкурентні переваги в e-commerce.; This work researches digital analytics as a tool for formulating marketing strategies in a digitized economy. It defines digital analytics, characterizes data sources (websites, social networks, CRM), and collection methods (cookies, tags, API). Processing methodologies (segmentation, A/B testing), data protection standards, and performance metrics (CR, CAC, ROI) are described.
Based on "ALLO" LLC indicators for 2023–2025, a marketing channel audit was performed. A relational data visualization architecture using the "Star Schema" in Microsoft Power BI was designed. Imbalances in revenue and cost growth rates were identified, traffic was analyzed, and operational model optimization recommendations were developed. Transitioning to Data-Driven management minimizes financial risks, increases ROI, and secures advantages in e-commerce.
Опис: Дата захисту : 18.06.20262026-01-01T00:00:00ZАналіз ефективності digital-маркетингових стратегій на основі інструментів web-аналітикиІванів, Назар Богдановичhttp://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/418882026-07-10T11:36:24Z2026-01-01T00:00:00ZНазва: Аналіз ефективності digital-маркетингових стратегій на основі інструментів web-аналітики
Автори: Іванів, Назар Богданович
Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена розробці математичних моделей, ETL-алгоритмів та програмного прототипу інтерактивної системи для аналізу й оцінки ефективності багатоканальних digital-маркетингових стратегій на основі сучасних інструментів web-аналітики. Розглянуто теоретичні основи цифрового маркетингу, еволюцію аналітичних платформ від Web 1.0 до Web 3.0 та перехід до подієво-орієнтованої моделі даних в Google Analytics 4 в умовах посилення конфіденційності (GDPR, Cookieless Future).
Формалізовано математичну модель комплексної оцінки ефективності цифрових стратегій на основі методу адитивної згортки нормалізованих критеріїв з інтеграцією бізнес-метрик ROI, CAC, LTV. Розроблено та реалізовано автоматизований ETL-конвеєр обробки даних із застосуванням статистичного методу середньоквадратичного відхилення для фільтрації аномального бот-трафіку та лінійної інтерполяції для усунення пропусків. Проєктування архітектури виконано за допомогою UML-моделей та OLAP-орієнтованої ER-структури бази даних. Програмний комплекс та інтерактивний вебінтерфейс реалізовано мовою Python із використанням бібліотек Pandas, Plotly та фреймворку Streamlit.; This thesis is devoted to the development of mathematical models, ETL algorithms, and a software prototype for an interactive system designed to analyze and evaluate the effectiveness of multichannel digital marketing strategies using modern web analytics tools. The thesis examines the theoretical foundations of digital marketing, the evolution of analytics platforms from Web 1.0 to Web 3.0, and the transition to an event-driven data model in Google Analytics 4 amid increasing privacy regulations (GDPR, Cookieless Future).
A mathematical model for a comprehensive evaluation of the effectiveness of digital strategies has been formalized based on the method of additive convolution of normalized criteria, incorporating the business metrics ROI, CAC, and LTV. An automated ETL data processing pipeline has been developed and implemented, utilizing the statistical method of root mean square deviation to filter out anomalous bot traffic and linear interpolation to fill in data gaps. The architecture was designed using UML models and an OLAP-oriented ER database structure. The software suite and interactive web interface were implemented in Python using the Pandas and Plotly libraries and the Streamlit framework.
Опис: Дата захисту : 18.06.20262026-01-01T00:00:00ZПерсоналізація в реальному часі: використання даних для створення індивідуального досвіду користувачаГарматій, Іван Ігоровичhttp://dspace.tnpu.edu.ua/handle/123456789/418872026-07-10T11:32:15Z2026-01-01T00:00:00ZНазва: Персоналізація в реальному часі: використання даних для створення індивідуального досвіду користувача
Автори: Гарматій, Іван Ігорович
Короткий огляд (реферат): Роботу присвячено дослідженню та проєктуванню архітектури високонавантаженої системи персоналізації контенту в режимі реального часу для сучасних платформ електронної комерції. Об’єктом дослідження є процеси збору, обробки поведінкової телеметрії та динамічної адаптації клієнтських інтерфейсів. Метою роботи є розробка стійкої, низьколатентної системи, здатної формувати індивідуалізований досвід користувача (UX) на основі алгоритмів машинного навчання та потокової аналітики. У дослідженні запропоновано комплексну архітектуру, що поєднує концепції стрімінгової обробки даних та периферійних обчислень, практичну імплементацію якої виконано на базі вебсайту sdfy.e-os.site. Для забезпечення безперервного аналізу клікстріму в «гарячому контурі» (hot path) застосовано Apache Kafka та Apache Flink. Збір гранулярних подій та оркестрація розширеної звітності реалізовані через інтеграцію Google Analytics 4 (GA4) та автоматизованої платформи Reportei. Ухвалення рішень та модифікація DOM маршрутизуються через мікросервісний Decision Engine та in-memory сховище Redis, що унеможливлює затримки візуалізації (Visual Jitter). Практичне значення отриманих результатів полягає у створенні замкнутого циклу персоналізації, який забезпечує автоматичне донавчання моделей та статистично значуще зростання коефіцієнта транзакцій за результатами A/B тестування.; The thesis is devoted to the research and architectural design of a high-load, real-time content
personalization system for modern e-commerce platforms. The object of the study encompasses the
processes of collecting and processing behavioral telemetry, alongside the dynamic adaptation of
client interfaces. The aim of the research is to develop a resilient, low-latency system capable of
generating an individualized user experience (UX) based on machine learning algorithms and
stream analytics. The study proposes a comprehensive architecture that synergizes the concepts of
Data Ingestion & Stream Processing and Edge Computing, with its practical implementation
executed on the sdfy.e-os.site web platform. To ensure continuous clickstream analysis in the
analytical "hot path", Apache Kafka and Apache Flink are utilized. The collection of granular
events and the orchestration of advanced reporting are implemented through the integration of
Google Analytics 4 (GA4) and the automated Reportei platform. Decision-making processes and
DOM modifications are routed via a microservice-based Decision Engine and a Redis in-memory
datastore, effectively eliminating visual latency (Visual Jitter). The practical significance of the
obtained results lies in the creation of a closed-loop personalization architecture, which ensures the
automatic retraining of models and a statistically significant Conversion Rate Uplift validated
through rigorous A/B testing methodologies.
Опис: Дата захисту : 18.06.20262026-01-01T00:00:00Z