🔍 Поиск готовых работ

🔍 Поиск работ

АНАЛИЗ КЛЮЧЕВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАБОТЫ КАНАЛОВ ПРИВЛЕЧЕНИЯ ТРАФИКА В ИНТЕРНЕТ-МАГАЗИН

Работа №123667

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

информатика

Объем работы44
Год сдачи2016
Стоимость4355 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
210
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 3
Глава 1. Ключевые показатели эффективности работы каналов привлечения трафика в интернет магазин 4
1.1. Каналы привлечения трафика в интернет-магазин 4
1.2. Формирование метрик, как способа регулирования деятельности фирмы 7
1.3. Базовые метрики 8
1.4. Метрики медийной рекламы 11
1.5. Метрики E-mail маркетинга 15
1.6. Метрики Социальных сетей 16
1.7. Финансовые метрики 18
1.8. KPI на различных стадиях реакции пользователя 19
Глава 2. Анализ ключевых показателей эффективности 22
2.1. Описание данных 22
2.2. Общий анализ трафика 23
2.3. Сравнение показателей каналов привлечения трафика 32
2.4. Выводы и рекомендации 38
Заключение 40
Список используемой литературы 41


В современном мире все больше и больше становится популярным такой вид торговли как продажи через интернет-магазин. Как и любому другому магазину ему необходимы покупатели для совершения сделок, а, следовательно, получения прибыли. В интернет-маркетинге существует понятие «каналы привлечение трафика», которое выделяет способы привлечения клиента в интернет-магазин. Для эффективной работы этих каналов необходимо установить ключевые показатели их деятельности, чтобы контролировать их работу, а также иметь возможность сравнивать ее, и, опираясь на проведенный анализ, распределять бюджет между ними.
Объектом данного исследования является интернет-маркетинг, особенности способов привлечения покупателей в интернете. Предметом же исследования выступают ключевые показатели деятельности, с помощью которых можно проанализировать работу и эффективность этих способов.
Целью моей работы является анализ различных каналов привлечения трафика посредством их ключевых показателей деятельности (KPI).
Для реализации данной цели передо мной стояли следующие задачи:
• Изучить существующие методы оценки и сравнения работы различных каналов привлечения трафика;
• Определить каналы привлечения трафика в интернет-магазин;
• Определить ключевые показатели деятельности таких каналов;
• Создать систему оценки работы каналов привлечения трафика с помощью KPI;
• Проанализировать данные конкретного интернет-магазина для сравнения каналов привлечения трафика;
• По результатам анализа выявить существующие проблемы и предложить возможные пути их решения.
Для выполнения поставленных задач необходимо изучить русскую и иностранную литературу, посвященную данному вопросу. Тема использования информационных технологий в маркетинге и интернет-маркетинг довольно обширно освещается в интернете, поэтому необходимо изучить статьи, размещенные на электронных ресурсах.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!
ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ
КУРСОВЫЕ СТАТЬИ ВКР

В результате проведенного исследования была изучена литература, посвященная каналам привлечения трафика и метрик или KPIих работы. В ходе исследования были выявлены основные стадии развития применения метрик для оценки эффективности, а также подробно описаны показатели, характеризующие работу каждого канала привлечения. Описанные показатели были систематизированы в соответствии с психологической стадией реакции покупателя, пришедшего в интернет-магазин и собирающегося сделать покупку.
Были выбраны и проанализированы ключевые показатели работы каналов привлечения трафика в интернет-магазин компании ООО «Максидом». Для подробного анализа были применены статистические методы, позволившие проанализировать динамику показателей в течении 2015 года, а также сравнить среднегодовые показатели конкретного интернет-магазина с усредненными показатели по всему рынку электронной коммерции.
Результатом проведенного анализа стало выявление сильных и слабых сторон интернет-магазина Максидом. В числе сильных сторон можно назвать лояльность покупателей, полученную в ходе офлайн торговли и традиционного маркетинга; развитость поискового канала привлечения, который приносит наибольшее число конверсий (заказов). В числе слабых сторон можно выделить отставание от рыночных показателей реферального трафика и контекстной рекламы; сложность в вычислении сконвертировавшихся пользователей, так как некоторые из них выбирают товары онлайн, а оплачивают их офлайн.
На основе полученных результатов были составлены рекомендации, реализация которых может способствовать увеличению числа посетителей сайта интернет-магазина. Было предложено уделить особое внимание развитию отстающих каналов трафика, которые, судя по рыночным показателям, могут приносить больший доход. Также необходимо провести дополнительное исследование удовлетворённости сайтом, что позволит, исправив недостатки, добиться снижения показателя отказов и увеличения продаж.
В целом интернет-магазин компании Максидом использует все возможные для него каналы привлечения трафика. Проанализировав показатели, можно сказать что он находится на стадии устойчивого роста и имеет хорошие перспективы развития.



1. Ayanso A., Mokaya B. Efficiency Evaluation in Search Advertising// Decision Science. – 2013. – Vol. 44, №5. – P. 877 – 913.
2. Bogner W. C., Barr P. S. Making sense in hypercompetitive environments: A cognitive explanation for the persistence of high velocity competition// Organization Science. – 2000. – Vol 11, Issue 2. - P. 212-226.
3. Campbell D. T., Stanley J.C. Experimental and Quasi-Experimental designs for research. – U.S.A.: Wadsworth Publishing, 1963. – 84 P.
4. Detmar W. Straub, Donna L. Hoffman, Bruce W. Weber, Steinfield C. Measuring e-Commerce in Net-Enabled Organizations: An Introduction to the Special Issue// Information Systems Research. – 2002. – Vol. 13, No. 2. – P.115-124.
5. Farris P.W., Bendle N.T., Pfeifer P.E., Reibstein D.J. Marketing Metrics. The definitive guide to measuring marketing performance. – U.S.A.: Wharton School Publishing, 2010. – 414 P.
6. Fraumeni B.M. E-Commerce: Measurement and Measurement Issues// The American Economic Review. - 2001. – Vol. 91, №2. – P. 318-322.
7. Gerrikagoitia J. K., Castander I., Rebon F., Alzua-Sorzabal A. New trends of Intelligent E-Marketing based on Web Mining for e-shops// Procedia - Social and Behavioral Sciences. – 2015. – Vol.175. – P. 75-83.
8. Hoffman D. L., Novak T. P. A new marketing paradigm for electronic commerce// The Information Society. – 1997. Vol 13, Issue 1. – P. 43-54.
9. Jarvinen J., Karjaluoto H. The use of Web analytics for digital marketing performance measurement// Industrial Marketing Management. – 2015. – Vol. 50. – P. 117-127.
10. Key findings from U.S. digital marketing spending survey [Электронныйресурс]/ Gartner (2013, 6 March). URL:http://www.gartner.com/technology/research/digital-marketing/digitalmarketing-spend-report.jsp (дата обращения 15.07.2014)
11. Leeflang P.S.H., Verhoef P.C., Dahlstrom P., Freundt T. Challenges and solutions for marketing in a digital era// European Management Journal. – 2014. – Vol. 32. – P.1-12.
12. Marketers to Integrate Social Media and Email in 2012 [Электронныйресурс]/ MarketingProfs. URL: http://www.marketingsherpa.com/freestuff.html (датаобращения 16.05.2016)
13. MarketingSherpa's 2012 Email Marketing Benchmark Report [Электронныйресурс]/ MarketingSherpa. URL: http://www.marketingsherpa.com/freestuff.html (датаобращения 01.10.2011)
14. Maxidom.ru – сводка [Электронный ресурс]/Яндекс.Метрика. URL:https://metrica.yandex.com/dashboard?period=2015-01-01%3A2015-12-31&id=26323485&ncrnd=947 (дата обращения 10.05.2016)
15. Stefani A., Xenos M. Meta-metric Evaluation of E-Commerce-related Metrics// Electronic Notes in Theoretical Computer Science. – 2009. – Vol. 233. – P. 59-72.
16. Wu D., Ray G., Geng X., Whinston A. Implications of Reduced Search Cost and Free Riding in E-Commerce// Marketing Science. – 2004. – Vol. 23, No. 2. – P. 255-262.
17. Zohar A., Morgan G. Refining our understanding of hyper competition and hyper turbulence// Organization Science. - 1996. – Vol. 7, Issue 4. – P. 460-464.
18. Бажанов Р.С. Повышение конверсии за счет анализа источников трафика на основе данных веб-аналитики// Наука и бизнес: Пути Развития. – 2014. – Вып. 12 (42). – С. 121-124.
19. Бобриков О.В., Шинкина Н.А. Привлечение клиентов и увеличение объема продаж с помощью инструментов онлайн-маркетинга// Маркетинг и маркетинговые исследования. – 2014. – Вып. 01 (79). – С. 30-37.
20. Заичкина П.А., Бараксанов Д.Н. Оценка эффективности программы продвижения с использованием инструментов интернет-маркетинга//Доклады ТУСУРа № 8. – 2012. – С. 80-84.
21. Какой трафик наиболее эффективен? [Электронный ресурс]/ Oborot.ru. URL:http://oborot.ru/article/552/34 (дата обращения 16.05.2016)
22. Кимилоглу Х., Зарали Х. Как оценить успешность онлайн-управления взаимоотношениями с клиентами? (Часть 1) // Маркетинг и маркетинговые исследования. – 2011. – Вып. 03 (27). – С. 194 – 205.
23. Кимилоглу Х., Зарали Х. Как оценить успешность онлайн-управления взаимоотношениями с клиентами? (Часть 2) // Маркетинг и маркетинговые исследования. – 2011. – Вып. 04 (28). – С. 270 – 280.
24. Ключевые стратегии интернет-маркетинга [Электронный ресурс]/ Блог Texterra. URL: http://texterra.ru/blog/klyuchevye-strategii-internet-marketinga.html (дата обращения 16.05.2016)
25. Комарова Е.В., Москаев А.В. Почему в термине «интернет-маркетинг» слово маркетинг становится главным// Вестник ТвГУ. Серия «Экономика и управление». – 2015. – Т. 2. № 1. – С. 166-173.
26. Костин К.Б. Онлайн-сообщества как новый маркетинговый канал для продвижения товаров и услуг в социальных сетях//Вестник ИНЖЕКОНа. – 2013. – Вып.2 (61). – С. 132-139.
27. Лезина Т. А., Лукичёва Т. А., Сидоров И. Н. Рекламная компания в интернете: проблема измерения эффекта// Вестник СПбГУ. Сер.5. – 2013. – Вып. 1. – С. 132-142.
28. Никулин Д.Н. Современный комплекс маркетинга интернет-магазинов// Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». – 2015. – Т. 9, № 3. – С. 114-118.
29. Прогнозирование целевого трафика: определяем потенциал сайта в привлечении аудитории [Электронный ресурс]/ Энциклопедия маркетинга. URL: http://www.marketing.spb.ru/lib comm/internet/traffic_prediction.html (дата обращения 16.05.2016)
30. Савельева И.П., Никулин Д.Н. Оценка эффективности интернет-рекламы с помощью систем веб-аналитики// Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». – 2014. – Том 8, № 3. – С. 99-105.

Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.