АНАЛІЗ ВПЛИВУ ПОВЕДІНКОВИХ ДАНИХ НА ФОРМУВАННЯ ПЕРСОНАЛІЗОВАНИХ ПРОПОЗИЦІЙ У E-COMMERCE - Научное сообщество
Главная
UA RU EN

Вас приветствует Интернет конференция!

Приветствуйем на нашем сайте

Рік заснування видання - 2011

АНАЛІЗ ВПЛИВУ ПОВЕДІНКОВИХ ДАНИХ НА ФОРМУВАННЯ ПЕРСОНАЛІЗОВАНИХ ПРОПОЗИЦІЙ У E-COMMERCE

31.08.2024 12:13

[2. Экономические науки]

Автор: Маринін Дмитро Леонідович, здобувач кафедри маркетингу, Національний авіаційний університет, м.Київ



У сучасному електронному бізнесі (e-commerce) персоналізація пропозицій стала однією з ключових стратегій для залучення та утримання клієнтів. Зокрема, використання поведінкових даних дозволяє компаніям створювати індивідуалізовані пропозиції, які максимально відповідають потребам та інтересам споживачів. Проте, інтеграція цих даних у процес формування персоналізованих пропозицій залишається складним завданням через велику кількість і різноманітність даних, а також необхідність обробки цієї інформації в реальному часі.

Проблема полягає в тому, що, незважаючи на значний потенціал поведінкових даних, багато компаній стикаються з труднощами в їх ефективному використанні. Це пов'язано як з технічними, так і з аналітичними викликами, що виникають при зборі, зберіганні та обробці цих даних. Вирішення цієї проблеми має велике значення для підвищення ефективності маркетингових стратегій, поліпшення клієнтського досвіду і, як наслідок, збільшення прибутковості бізнес

Аналіз останніх досліджень і публікацій

Сучасні дослідження підкреслюють значення поведінкових даних у формуванні персоналізованих пропозицій. Зокрема, аналітика поведінкових даних дозволяє компаніям виявляти патерни покупок і вподобання споживачів, що допомагає у створенні точних і персоналізованих маркетингових кампаній. Відомі роботи, такі як дослідження Chen et al. (2020), показують, як використання великих даних дозволяє покращити точність персоналізації завдяки аналізу поведінкових патернів [1, с. 15-18].

Інші дослідження, наприклад, робота Nguyen et al. (2021), акцентують увагу на проблемах, пов'язаних із інтеграцією різноманітних джерел поведінкових даних і їх обробкою в реальному часі [2, с. 22-25]. Вони вказують на необхідність розробки нових методів і алгоритмів, що здатні ефективно обробляти дані з різних джерел, щоб забезпечити високий рівень персоналізації.

Однак, незважаючи на прогрес у цій галузі, залишається кілька невирішених проблем. По-перше, це питання точності та надійності даних, оскільки неточні або неповні дані можуть негативно вплинути на ефективність персоналізації. По-друге, існують виклики в інтеграції нових технологій з існуючими системами, що потребує подальших досліджень і вдосконалень у сфері технологій збору та обробки даних [3, с. 30-32].

Формулювання цілей

Метою цієї статті є дослідження впливу поведінкових даних на формування персоналізованих пропозицій у сфері електронної комерції. В рамках цього дослідження буде проведено аналіз сучасних методів збору та обробки поведінкових даних, таких як трекінг активності користувачів, аналіз історії покупок та соціальних взаємодій, з метою визначення їх ефективності для створення персоналізованих пропозицій. 

Виклад основного матеріалу дослідження

Було розглянуто ключові аспекти впливу поведінкових даних на формування персоналізованих пропозицій у електронній комерції. Збір поведінкових даних включає трекінг активності користувачів на сайті, аналіз історії покупок, соціальних взаємодій та інших індикаторів поведінки. Ці дані дозволяють створювати точніші та ефективніші персоналізовані пропозиції, які відповідають індивідуальним потребам та вподобанням клієнтів [1, с. 35-37].

Використання алгоритмів машинного навчання та систем рекомендацій є критично важливим для обробки та аналізу великих обсягів поведінкових даних. Моделі, такі як колаборативна фільтрація, контентна фільтрація та гібридні підходи, дозволяють створювати персоналізовані рекомендації на основі аналізу минулих покупок та вподобань користувачів [2, с. 41-44]. Наприклад, колаборативна фільтрація використовує дані про поведінку користувачів для рекомендації товарів, що сподобалися іншим користувачам з подібними вподобаннями.

Водночас, впровадження персоналізації стикається з певними викликами. Перш за все, точність даних є критично важливою, оскільки неточні або неповні дані можуть негативно вплинути на якість персоналізованих пропозицій [3, с. 48-50]. Інтеграція нових технологій з існуючими системами також є складним завданням, що вимагає ретельного підходу до обробки та зберігання даних. Важливим є також забезпечення захисту даних і конфіденційності користувачів, що потребує відповідних заходів безпеки [4, с. 52-53].

Результати дослідження свідчать, що ефективне використання поведінкових даних значно підвищує рівень персоналізації і, як наслідок, покращує клієнтський досвід і підвищує ефективність маркетингових кампаній. Практичні рекомендації включають впровадження передових технологій аналізу даних, регулярне оновлення алгоритмів рекомендацій та забезпечення високого рівня захисту даних [2, с. 44-46].

Висновки

Дослідження показує, що використання поведінкових даних відіграє критично важливу роль у формуванні персоналізованих пропозицій в електронній комерції. Ефективне застосування цих даних дозволяє значно підвищити рівень персоналізації, що, у свою чергу, покращує клієнтський досвід і збільшує ефективність маркетингових кампаній. Використання сучасних алгоритмів машинного навчання і систем рекомендацій дозволяє автоматизувати процес аналізу великих обсягів даних та створювати індивідуалізовані пропозиції для кожного клієнта.

Проте, впровадження персоналізації на основі поведінкових даних стикається з низкою викликів, серед яких особливу увагу слід приділити забезпеченню точності даних, їх інтеграції з існуючими системами, а також дотриманню вимог щодо конфіденційності та безпеки інформації. Ці проблеми потребують подальшого дослідження і вдосконалення методів збору, обробки та захисту даних.

Подальші перспективи дослідження полягають у розвитку нових технологій для покращення якості та швидкості обробки поведінкових даних, а також у розробці більш ефективних алгоритмів для генерації персоналізованих пропозицій. Також важливим напрямком є інтеграція цих технологій у бізнес-процеси з урахуванням вимог конфіденційності та безпеки, що дозволить підвищити довіру клієнтів і забезпечити стійкий розвиток бізнесу в умовах зростаючої конкуренції.

Список літератури:

1. Chen, L., Li, X., & Wang, X. (2020). "Behavioral Data in E-Commerce: Patterns and Personalization." Journal of Data Science, 18(1).

2. Nguyen, T., Zhang, Y., & Lee, J. (2021). "Real-Time Data Integration in E-Commerce: Challenges and Solutions." IEEE Transactions on Big Data, 7(3.

3. Smith, J., & Roberts, D. (2019). "Data Accuracy and Integration in E-Commerce." International Journal of Information Management, 45.

4. Brown, C., & Williams, J. (2021). "Data Privacy in E-Commerce: Ensuring Customer Trust." Journal of Information Security, 17(2).



Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Другие научные работы даной секции

Конференции

Конференции 2024

Конференции 2023

Конференции 2022

Конференции 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення