Короткий опис(реферат):
У кваліфікаційній роботі Михайлюка Олександра Станіславовича
досліджено теоретичні, методологічні та практичні аспекти розроблення
інформаційної технології для оцінювання результатів інтернет-маркетингової
кампанії регіонального телекомунікаційного провайдера. Розглянуто сучасні
методи машинного навчання, особливу увагу приділено нейромережевим
підходам, здатним забезпечувати класифікаційне прогнозування на
високовимірних малих вибірках. Сформовано та навчено класифікаційні моделі на
основі сучасних нейронних мереж, придатні для прогнозування реакції клієнтів на
пропозицію переходу на нове покоління телекомунікаційних послуг. У роботі
представлено програмну реалізацію інформаційно-аналітичної системи, що
забезпечує автоматизоване оцінювання ефективності маркетингових кампаній, а
також проведено її експериментальне тестування.
Результати демонструють можливість підвищення ефективності
маркетингових активностей телекомунікаційних компаній шляхом використання
інтелектуальних методів обробки даних і нейромережевих моделей
класифікаційного прогнозування. Розроблена інформаційна технологія може бути
використана в аналітичних підсистемах регіональних провайдерів, системах
підтримки прийняття рішень та маркетингових платформах.
Суть розробки, основні результати:
The qualification work of Mykhailyuk Oleksandr Stanislavovych investigates the
theoretical, methodological, and practical aspects of developing an information
technology for evaluating the results of an Internet marketing campaign conducted by a
regional telecommunications provider. Modern machine learning methods are examined,
with particular attention given to neural network approaches capable of performing
classification-based prediction on high-dimensional small datasets. Classification models
based on contemporary neural network architectures are developed and trained to forecast
customer responses to the offer of transitioning to a new generation of telecommunication
services. The work presents the software implementation of an information-analytical
system that provides automated assessment of marketing campaign effectiveness, as well
as the results of its experimental testing.
The results demonstrate the potential to improve the effectiveness of marketing
activities of telecommunications companies through the use of intelligent data-processing
methods and neural network classification models. The developed information
technology can be applied in analytical subsystems of regional providers, decision
support systems, and marketing platfor
