Введение 3
1 Теоретические модели бизнеса и их эффективность для обработки данных маркетинговой информации 7
1.1 Определение, структура и сфера деятельности Business Intelligence 7
1.2 Применение бизнес-аналитики в маркетинге 13
1.3 Анализ данных в маркетинговой информации 22
1.4 Исследование маркетинговых информационных возможностей на основе больших данных 24
2 Бизнес-аналитика в обработке маркетинговой информации 31
2.1 Структура бизнес-аналитики и архитектурный подход 31
2.2 Бизнес-аналитика в системах поддержки принятия решений 34
2.3 Процессы принятия решений и системы поддержки BI 35
2.4 Инструменты бизнес-аналитики (BI) 40
2.5 Облачные вычисления в Business Intelligence 44
3 Определение настроек бизнес-аналитики под маркетинговую деятельность компании 47
3.1 Определение бизнес-целей и организационная среда компании 47
3.2 Среда принятия решений и данные 48
3.3 Процесс повышения спроса на предоставляемые услуги 50
3.4 Повышение спроса на предоставляемые услуги 54
3.5 Описание модели и ее компоненты 55
3.6 Моделирование принятия решений 59
4 Модерирующий эффект аналитики данных на маркетинговую информацию 66
4.1 Выбор метода обработки данных 66
4.2 Важность интегрированной маркетинговой коммуникации 69
4.3 Важность интернет-рекламы в условиях меняющегося рынка 76
Заключение 88
Список используемой литературы и используемых источников 92
Возросшее использование компьютерных технологий изменило подходы к ведению бизнеса. Несмотря на свою важность, многие решения в коммерческих и некоммерческих процессах основаны на интуиции и опыте, а не на доказанных результатах. Огромное количество усилий постоянно затрачено на бизнес-аналитические системы. Хотя основная цель бизнеса Ness Intelligence (BI) позволяет принимать обоснованные решения, что приводит к улучшение организационной деятельности. Бизнес-аналитике (BI) все чаще приходится извлекать больше значимой информации, ориентированной на пользователя. Традиционный маркетинговые методы, основанные на данных о продажах, больше не могут поддерживать бизнес, социальная связь стала центральным звеном в этой цепочке. Некоторые организации столкнулись с проблемой отсутствия маркетинговых данных и невозможностью проводить их анализ данных для принятия управленческих решений. Социальные сети, при этом, могут помочь установить контакт с клиентами, а также создать уникальную аудиторию людей, заинтересованных в продуктах компании или сервисах. Анализ данных превращает информацию в действенные результаты, в результате чего принимаются более обоснованные решения. Собирая и анализируя большие объемы данных из социальных сетей, современные организации могут использовать эту информацию для принятия более эффективных маркетинговых решений. Принятие решений в бизнес-аналитике (BI) может стать чрезвычайно сложной если данные, на которых основаны решения, будут иметь низкое качество. Поэтому нужно понять какие методы и модели могут позволить организациям эффективно использовать современные инструменты BI для принятия решений на основе маркетинговой информации предприятия, которая часто не имеет структуры, поступает из различных источников за пределами организации и подвержена влиянию непредсказуемых факторов, таких как принятие решений на основе прогнозов.
Актуальность исследования обусловлена необходимостью решения целого ряда важных практико-ориентированных проблем, которые связаны с дальнейшим развитием исследований в области анализа данных для принятия управленческих решений.
Предметом исследования является анализ маркетинговой информации для принятия управленческих решений.
Объектом исследования является моделирование системы для проведения анализа данных в маркетинговых задачах компании.
Цель - исследование и разработка концептуальной модели на основе технологий анализа неструктурированных данных для принятия эффективных маркетинговых решений.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1) проанализировать научно-исследовательские работы, связанные со структурой анализа данных и его ролью в процессах принятия маркетинговых решений;
2) проанализировать доступные инструменты BI для маркетинговых данных;
3) разработать модель процесса принятия решений для использования в маркетинговой стратегии организации;
4) экспериментально проверить жизнеспособность модели для выбранного бизнеса.
Гипотеза исследования - разработанная модель процесса принятия решений позволит эффективнее планировать бизнес-стратегии.
Практическая значимость работы состоит в том, что ее результаты могут быть использованы в деятельности различных компаний при планировании бизнес-стратегии.
Новизна исследования заключается в разработка концептуальной модели на основе технологий анализа неструктурированных данных для принятия эффективных маркетинговых решений
На защиту предоставляются следующие положения:
1. Обобщенная архитектура Business Intelligence (BI).
2. Фазы, определяющие процесс поддержки принятия решений.
3. Стратегия разработки модели принятия решений.
4. Концептуальная модель принятия решений на основе данных.
5. Метамодель совместного принятия решений.
6. Результаты апробации разработанных моделей.
Данная работа включает в себя результаты практической и теоретической деятельности в области оценки моделей принятия решений на основе технологий анализа данных для эффективности маркетинговых бизнес-стратегий компании.
Магистерская диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения и списка используемой литературы. Во введении определяются цель и задачи исследования, представляются выносимые на защиту положения, формулируются новизна и практическая значимость работы. В первой главе дается анализ литературных источников по проблеме исследования. Вторая глава посвящена определению роли бизнес-аналитики в обработке маркетинговой информации. Третья глава - результат практической работы, определяющий принципы построения концептуальной модели исследования. В четвертой главе приводится доказательная база правомерности проведенного исследования. В заключении приводятся основные выводы по работе.
Объем и структура диссертации: диссертационное исследование содержит 4 главы, введение и заключение. Работа изложена на 97 страницах, содержит 35 рисунка и 8 таблиц.
Постоянно растущая актуальность бизнес-аналитики и социальных сетей, а также растущий спрос на интеграцию обеих областей на практике мотивируют разработку программы исследований в области социальной бизнес-аналитики. Анализ теоретических принципов BI и основных компонентов систем принятия решений на основе BI показывает существование хорошо структурированных моделей BI, которые способны поддерживать принятие решений, особенно на основе доступности структурированных данных, которые вытекают из корпоративного наследия системы. Однако применение моделей и инструментов BI особенно проблематично при обработке маркетинговых данных, которые, как правило, не имеют структуры и согласованности в способах их получения, часто возникающих из различных источников данных, которые не только основаны на фактах, но могут быть мнениями. качественные оценки, скрытые отношения и временные тренды. Аналитические инструменты, встроенные в веб-сайты социальных сетей, не соответствуют всем необходимым требованиям, поскольку доступ к данным ограничен многими элементами управления в программном интерфейсе приложения. Следовательно, интеграция источников данных является сложной, и анализ каждого сайта социальной сети в отдельности может привести к различным результатам.
Совместное применение нескольких инструментов является распространенной деловой практикой, несмотря на то, что она снижает общую эффективность работы. Наконец, была определена единая метрика, используемая для оценки эффективности социальных сетей и бизнес- аналитики - социальная вовлеченность. Общая цель этого тезиса состояла в том, чтобы предложить структуру, поддерживающую эффективные маркетинговые решения, использующую преимущества нескольких методов BI и объединяющую данные из различных источников полуструктурированных маркетинговых данных с компонентом, связанным со временем. Задача была далее структурирована в четыре конкретных этапа: проанализировать текущие исследования о бизнес-аналитике (BI) и ее месте в маркетинговых решениях, оценить существующие инструменты бизнес- аналитики (BI) и разработать структуру показателей эффективности. Исходя из результатов, ожидалась разработка модели решения и проверка ее жизнеспособности. Основная стратегия разработки модели принятия решений состояла из (1) определения бизнес-целей, (2) описания существующих операционных процессов и их поддержки данными (модель AS-IS) и выявления пробелов, препятствующих достижению бизнес-целей, измеряемых KPI, и, наконец, (3) предложение концептуальной основы, разработка структуры и процессов модели принятия решений в области бизнес-аналитики (модель TO-BE). Вывод можно резюмировать следующим образом
Анализ научных исследований, связанных со структурой бизнес- аналитики, выявил существование хорошо структурированных BI-моделей, способных поддерживать принятие решений, особенно на основе доступности структурированных данных, получаемых из унаследованных корпоративных систем. Однако применение моделей и инструментов BI, как представляется, является довольно сложной задачей в области систематически обрабатываемых маркетинговых данных, которые не имеют структуры, поступают из различных источников вне организации и подвержены влиянию временных компонентов, таких как тренд, сезонность и прогнозирование, основанное на принятии решений. решения.
Инструменты аналитики в социальных сетях, интегрированные в социальные сети, также не соответствуют всем требованиям, поскольку доступ к данным ограничен многими элементами управления в программном интерфейсе приложений. Кроме того, эти системы были несовместимы друг с другом, предоставляя неструктурированный контент: для сбора ценной информации из данных необходимо обрабатывать исторические данные разработки. Однако социальные данные представляют собой довольно динамичный поток, и проанализированные инструменты бизнес-аналитики (BI) не работают на требуемом уровне гибкости.
Анализируемые инструменты BI, используемые на предприятии, предлагали отчетность, визуализацию, которые не поддерживают процесс принятия решений на достаточном уровне.
Была описана среда принятия решений в организации, а также имеющиеся данные. Корреляции данных были проанализированы, чтобы сформировать любой тип модели, влияющей на решения в маркетинговых процессах.
Результаты подтвердили результаты многочисленных исследований: понимание данных, которые транслируют простые характеристики каждой социальной сети, включая поведение ее пользователей, сроки, сезонность и контент, может привести к более эффективным маркетинговым решениям.
Была разработана концептуальная модель данных для идентификации и систематизации данных, доступных в социальных сетях. Это объединяет бизнес-цели, маркетинговые процессы и ключевые показатели эффективности в многомерную структуру. Разнородные маркетинговые данные организованы в базу данных путем извлечения из социальных источников (Twitter, Facebook), информации с веб-сайта компании и форм Google.
Данные преобразуются в значимые переменные для измерения ключевых показателей эффективности, отражающих эффективные маркетинговые процессы, направленные на успешное достижение бизнес- целей, ведущих к согласованному принятию решений. Применение многомерной модели принятия решений на основе данных к маркетинговым процессам продемонстрировало большую эффективность маркетинговых решений, что привело к повышению спроса на предоставляемые услуги. Структура BI подчеркивает важность использования полуструктурированных данных для поддержки информированных действий лиц, принимающих решения. Поэтому данные стимулируют стремление к эффективности и достижение измеримых результатов в маркетинговых процессах.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
