Особливості використання машинного навчання у веб-аналітиці

Abstract

У статті досліджено особливості застосування веб-аналітики як важливого інструменту цифрового маркетингу компаніями у сучасних умовах. Доведено доцільність застосування даних для дослідження ключових процесів компанії у цифровому середовищі з метою оптимізації маркетингових стратегій. Установлено важливість налагодження тісних комунікацій між компаніями та цільовою аудиторією на різноманітних ресурсах в Інтернеті. Представлено можливості, які надає компаніям веб-аналітика для забезпечення ключових бізнес-процесів у цифровому середовищі. Висвітлено основні заходи, які необхідно здійснювати в процесі впровадження веб-аналітики. Доведено необхідність використання в сучасних умовах поряд із класичними статистичними підходами методів машинного навчання для ефективного аналізу отриманих даних. Представлено основні методи машинного навчання, які можна застосовувати для потреб веб-аналітики. Наведено приклади застосування методів машинного навчання для оптимізації маркетингової стратегії у цифровому середовищі.

В статье исследованы особенности применения веб-аналитики как важного инструмента цифрового маркетинга компаниями в современных условиях. Доказана целесообразность применения данных для исследования ключевых процессов компании в цифровой среде с целью оптимизации маркетинговых стратегий. Установлена важность налаживания тесных коммуникаций между компаниями и целевой аудиторией на различных ресурсах в Интернете. Представлены возможности, которые предоставляет компаниям веб-аналитика для обеспечения ключевых бизнес-процессов в цифровой среде. Освещены основные мероприятия, которые необходимо реализовывать в процессе внедрения веб-аналитики. Доказана необходимость использования в современных условиях наряду с классическими статистическими подходами методов машинного обучения для эффективного анализа полученных данных. Представлены основные методы машинного обучения, которые можно применять для нужд веб-аналитики. Приведены примеры применения методов машинного обучения для оптимизации маркетинговой стратегии в цифровой среде.

The article examines the features of the use of web analytics as an important tool for digital marketing by companies in modern conditions. The expediency of using data to study the key processes of the company in the digital environment in order to optimize marketing strategies is proved. The importance of establishing close communications between companies and the target audience on various resources on the Internet has been established. The opportunities provided by web analytics companies to provide key business processes in the digital environment are presented. The main measures that need to be taken in the process of implementing web analytics are highlighted. The necessity of using machine learning methods in modern conditions along with classical statistical approaches for effective analysis of the obtained data is proved. The main methods of machine learning that can be used for web analytics are presented. Examples of application of machine learning methods for optimization of marketing strategy in the digital environment are given. The main methods of machine learning that can be used for web analytics are: Supervised learning. This approach involves the use of a set of examples, based on which the algorithm learns to find relationships and classifies new subjects accordingly. It is used to determine the value of life, the outflow of customers, the tone of text messages of users, building referral systems for customers, etc. Unsupervised learning. It is assumed to use an algorithm that, based on available data, searches for patterns and correlations. The practical use of this approach in web analytics allows you to segment users, products or services by different sets of characteristics. Semi-supervised learning. The presented approach involves marking a small amount of data in an unallocated array with a large number of observations. One of the areas of use is the automatic marking of graphic content with the assignment of the algorithm to the image of certain labels. Reinforcement learning. Learning of the studied system through inter-action with a certain environment is provided. The presented approach refers to one of the types of cybernetic experiment. Based on this algorithm builds recommendation systems for certain categories of consumers, allows you to optimize the advertising budget in the digital environment, finds the best content to fill advertising messages on the Internet, increases the life value of the client, predicts customer response to changes in pricing, etc.