Тема: Модели и алгоритмы системы анализа качества аудитории корпоративного сайта

Одной из важнейших критериев сайта является его посещаемость.
Посещаемость сайта отражает количество желаний и проблем, которые хотят получить или решить пользователи.
Чтобы понять какие задачи нужно решать на сайте для увеличения его посещаемости, необходимо сформировать портрет пользователя.
«Портрет пользователя - это набор разных характеристик и информацнных данных о пользователях, с помощью которого можно выявить проблему для отдельных групп лиц» [13].
Так же портрет пользователя можно представить, как комплексную характеристику и описание типичного пользователя продукта или услуги, основанное на анализе данных о поведении пользователей. Он включает в себя информацию о демографических характеристиках пользователей, их интересах, потребностях, привычках и предпочтениях. Портрет пользователя помогает лучше понимать целевую аудиторию и создавать более эффективные маркетинговые стратегии и продукты, а также оптимизировать пользовательский опыт.
Для создания портрета пользователя проводится анализ данных, которые могут включать в себя:
Данные о демографии: возраст, пол, место жительства, образование, доходы и другие характеристики, которые могут быть важны для понимания аудитории.
Данные о поведении: данные о частоте использования продукта, продолжительности сеансов, популярных функциях и действиях пользователей, которые позволяют понять, как пользователи взаимодействуют с продуктом.
Данные о предпочтениях: данные о том, какие функции или продукты наиболее популярны у пользователей, что они ищут, какие задачи они решают, и какие проблемы они хотят решить.
Данные о сегментации: данные о том, как различные группы пользователей взаимодействуют с продуктом, какие проблемы они решают, какие функции наиболее важны для каждой группы, и как можно оптимизировать пользовательский опыт для каждой группы.
После анализа данных и создания портрета пользователя, можно использовать его для создания более эффективных стратегий маркетинга и продуктов, которые лучше соответствуют потребностям и предпочтениям целевой аудитории. Также можно использовать портрет пользователя для оптимизации пользовательского опыта, понимая, как пользователи взаимодействуют с продуктом и что наиболее важно для них...
Купить

Целью данной работы заключалась в создание моделей и алгоритмов для быстрой и эффективной сегментации пользователей, а также опровержение или принятия гипотезы о том что методы data mining для сегментации целевой аудитории сайта является более эффективным и гибкими, чем традиционные методы сегментации на основе опросов.
Цель данной работы заключается в разработке алгоритма сегментации клиентов целевой аудитории сайта. В рамках работы был использован алгоритм машинного обучения, называемый неконтролируемым обучением. Для решения задачи был применен алгоритм кластеризации K-средних.
В ходе работы проанализирован ряд алгоритмов для поиска кластеров, выбран лучший алгоритм для выявления кластеров в классификации k-means, построен алгоритм кластеризации K-средних. Он основан на выявлении сходства между объектами и группировке их в кластеры. Были определены параметры алгоритма, такие как количество кластеров и метод определения центров кластеров, а так же в ходе работы были построены такие алгоритмы как DBSCAN и OPTICS которые имеют свои преимущества и недостатки по сравнению с кластеризации K-средних. Так же был произведён их сравнительный анализ.
Результаты работы были успешными: была разработана эффективная система сегментации клиентов целевой аудитории сайта, в отличии от словесных опросов. Алгоритм позволяет автоматически выделять кластеры клиентов на основе общих характеристик, что поможет оптимизировать маркетинговые кампании и улучшить взаимодействие с клиентами.
Дальнейшие исследования в этой области могут быть направлены на улучшение алгоритма сегментации, например, путем добавления дополнительных параметров и анализа других алгоритмов машинного обучения.
Купить