УДК 004.9

СИНТЕЗ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИХ СРЕДСТВ УПРАВЛЕНИЯ ТАРГЕТИНГОВОЙ РЕКЛАМОЙ

Асадуллаев Рустам Геннадьевич1, Петрова Анна Игоревна2
1Белгородский государственный национальный исследовательский университет, доцент кафедры информационных технологий и прикладной информатики
2Белгородский государственный национальный исследовательский университет, магистр 1 курса Института инженерных технологий и естественных наук

Аннотация
В статье проводится исследование эффективности систем поддержки принятия решений в сфере интернет-маркетинга. Разработана система классификации систем поддержки принятия решений, система критериев оценки и сравнения систем поддержки принятия решений, а также проведен анализ процесса выбора системы поддержки принятия решений в зависимости от сферы деятельности компании.

Ключевые слова: интернет-маркетинг, система поддержки принятия решений, таргетинговая реклама


SYNTHESIS OF INFORMATION AND ANALYTICAL TOOLS TARGETING ADVERTISING

Asadullayev Rustam Gennadievich1, Petrova Anna Igorevna2
1Belgorod National Research University, Associate Professor, Department of Information Technologies and Applied Informatics
2Belgorod National Research University, Master's 1st year, Institute of Engineering Technology and Natural Sciences

Abstract
The paper contemplates with the decision support system in internet marketing. The authors have developed a system of classification of decision support system, developed a system of criteria and comparison of decision support system based on this criteria and analysis of decision support system conducted selection depending on the scope of the company.

Keywords: decision support system, targeting advertising


Библиографическая ссылка на статью:
Асадуллаев Р.Г., Петрова А.И. Синтез информационно-аналитических средств управления таргетинговой рекламой // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2016. № 11 [Электронный ресурс]. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2016/11/13100 (дата обращения: 26.05.2017).

В связи с развитием интернета и IT-технологий количество пользователей всемирной паутины увеличивается с каждым днем. В 2005 году количество активных пользователей составляло 300 миллионов, а уже в 2016 году эта цифра составила 3,5 миллиарда человек [1].

Объем рекламы через Интернет в России в настоящий момент составляет 300 миллиардов рублей, из них на телевидение приходится 135 миллиардов рублей, а на интернет-рекламу 100 миллиардов, но данный сегмент рекламы, остается самым быстро растущим направлением продвижения. На основе этого создаются новые способы и методы продвижения товара и услуг через Интернет. Данное направление продвижения было выделено из традиционного маркетинга и названо интернет-маркетинг.

Одной из самых передовых технологий, активно использующихся при продвижении товаров и услуг через Интернет, являются системы поддержки принятия решений (СППР), что обуславливает огромное количество собранной информации о пользователе Интернета.

На основе собранной можно генерировать эффективную таргетинговую рекламу [2].

Данные могут быть совершенно различными, например: о поисковых запросах и посещениях, банковские транзакции, о покупках на определенных сервисах и другие данные идентифицирующие запросы пользователя.

У каждого из приведенных выше типов данных есть определённые критерии, на которых основывается работа систем поддержки принятия решений. Рассмотрим более подробно СППР в зависимости от используемых данных.

Например, Яндекс.Директ и Google ID в основном используют такие критерии: гендерная принадлежность, географическое расположение, возраст, время активности, языковая принадлежность и т.д. [3]

В других СППР, например, основанных на транзакциях (Santander), используются другие критерии, которые так же позволяют сделать выводы о пользователях и создать для них определенную таргетинговую рекламу: заработная плата, средства на банковском счету, стоимость жилья, наличие работы у супруга, займы [4].

Так же существуют СППР, которые используют данные, собранные о пользователе, которые были предоставлены при покупке предлагаемых товаров или услуг, а так же глобальную информацию. Например, американский супермаркет Walmart использует следующие критерии: среднее количество товаров, купленных за неделю; среднее количество посещений супермаркета за неделю; средняя сумма чека; средняя цена на бензин; погодные условия; индекс безработицы [5].

С помощью анализа данных систем были выделены три классификации СППР.

Проведем сравнительную характеристику достоинств и недостатков приведенных выше СППР по выявленным критериям.

Таблица 1.1 – Сравнительная характеристика СППР

СППР, основанные на интернет-активности

СППР, основанные на банковских данных

СППР, основанные на данных о покупках

Покупательская способность потребителя

+/-

+ +

Предпочтения товаров

+/-

+/-

+

Возможность учета характеристик искомого товара

+

-

-

Возможность отслеживания выбора

+ -

-

На основе проведенной сравнительной характеристики выделенной классификации СППР, можно сделать выводы:

1) в СППР, основанных на интернет-активности, покупательская способность потребителя не всегда явно оценена;
2) возможность отслеживания выбора присутствует только в СППР, основанных на интернет-активности;
3) СППР, основанные на интернет-активности, дают возможность узнать предпочтения в категории товара или услуги и ее качественные характеристики.

В зависимости от сферы деятельности, компании используют различные СППР, которые призваны увеличить ключевые показатели (KPI) и улучшить экономические характеристики.

В интернет-маркетинге существуют свои KPI: средний CTR компании, количество переходов из социальных сетей, конверсия трафика из таргетинговой рекламы, конверсия трафика из поисковых систем.

Рассмотрим необходимые критерии для повышения определенных ключевых показателей.

Для этого разделим KPI на две группы: показатели эффективности поисковой оптимизации (количество переходов из социальных сетей, конверсия трафика из поисковых систем) и показатели эффективности таргетинговой рекламы (средний CTR компании, конверсия трафика из таргетинговой рекламы).

Проанализируем влияние критериев и важность определенной группы KPI в зависимости от сферы деятельности компании на примере интернет-магазина, агентства по продажи недвижимости и сервиса по покупке авиа-билетов с помощью программы MAI.

Сравним влияние критериев на KPI на примере интернет-магазинов. Оценка критериев представлена на рисунке 1.1.

Рисунок 1.1 – Таблица оценки критериев для интернет-магазина

На рисунке 1.2 показана диаграмма важности показателей KPI для интернет-магазина.

Рисунок 1.2 – Диаграмма KPI для интернет-магазина

На основе данной информации, можно сделать вывод, что для повышения необходимых KPI для интернет-магазина необходимо использовать СППР, основанные на интернет-активности, так как только данные системы имеют преимущество в отслеживании выбора и учета характеристики товаров.

Рассмотрим оценки критериев для агентства по продажи недвижимости на рисунке 1.3.

Рисунок 1.3 – Таблица оценки критериев для агентства по продаже недвижимости

Рисунок 1.4 показывает важность показателей KPI для агентства по продажи недвижимости.

Рисунок 1.4 – Диаграмма KPI для агентства по продаже недвижимости

На основе выявленных данных, можно сделать вывод, что для увеличения ключевых показателей для агентства по продажи недвижимости более предпочтительно использование СППР, основанные на банковских данных и данных о покупках, поскольку данные системы дают полную информацию о покупательской способности пользователя.

Проанализируем последнюю рассматриваемую сферу деятельности – сервис по покупке авиа-билетов.

На рисунке 1.5. представлена оценка критериев для данной области.

Рисунок 1.5 – Таблица оценки критериев для сервиса по покупке авиа-билетов

Рисунок 1.6. демонстрирует важность показателей KPI для сервиса по покупке авиа-билетов.

Рисунок 1.6 – Диаграмма KPI для сервиса по покупке авиа-билетов

На основе проведенного анализа, можно сделать вывод, что использование СППР, основанных на интернет-активности, приведет к росту необходимых ключевых показателей для сервиса по покупке авиа-билетов, так как при данных покупках покупательская способность и характеристики товара не имеют большого значения.

В ходе проведенного исследования получены следующие результаты:

  • проведен анализ выбора СППР в зависимости от сферы деятельности компании, основанный на систематизированных приоритетных критериях и ключевых показателях;
  • разработана система классификации СППР, используемых при формировании таргетинговой рекламы, отличающаяся от имеющихся аналогов сферой ее применения и критериями отбора;
  • разработана система критериев оценки и сравнения классифицируемых СППР, позволяющая выбрать наилучшую в зависимости от поставленных задач.

Библиографический список
  1. М. Стелзнер, Контент-маркетинг. Новые методы привлечения клиентов в эпоху Интернета, 2011
  2. Д. Кокрум, Интернет-маркетинг. Лучшие бесплатные инструменты, 2013
  3. Э. Киссейн, Основы контентной стратегии, 2012
  4. Х. Салех, А. Шукайри, Повышение конверсии веб-сайта, 2012
  5. Б. Хант, Конверсия сайта. Превращаем посетителей в покупателей, 2012


Все статьи автора «varenik.xd»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: