Исследование маркетинговой атрибуции и визуализации данных с помощью google analytics

Аннотация

Формирование пользовательских путей к совершению конверсии, точек соприкосновения клиентов с брендом, воронка и их оценка являются актуальными вопросами в области маркетинга. Наряду с этим, важной проблемой остается то, что несмотря на быстрое распространение технологий, все еще нет общих установленных пользовательских гайдлайнов для анализа маркетинговой деятельности предприятий в комплексе с применением инструментов анализа. Основной целью данного исследования является применение инструментов анализа в работе с большими данными, мы также попытаемся оценить возможность реализации отслеживания пользовательского пути с момента показа рекламы, до совершения целевых конверсий в конечном продукте. В статье рассматривается одна из наиболее развитых систем аналитики - Google Analytics, также известная как сквозная аналитика, которая предоставляет компаниям возможности для проведения базового анализа. На основе данного инструмента, в статье проведена работа по внедрению Google Analytics в приложение «Avtobys», оперирующего в сфере электронной коммерции. В результате работы были разработаны унифицированные рекомендации по внедрению системы аналитики для приложений. Определены критерии эффективности работы приложений. Была смоделирована модель поведения пользователей в приложении. Ценность исследования определена тем, что поможет онлайн-бизнесу лучше понимать своих пользователей.
Ключевые слова: Google Analytics, поведение пользователей, маркетинговая атрибуция, сквозная аналитика, воронка, пользовательский путь.

##submission.authorBiography##

##submission.authorWithAffiliation##
Аубакиров С.С., Ph.D, Доцент кафедры Бизнес-Информатики в UIB.
Как цитировать
KHEGAY, E. L.; AUBAKIROV, S. S.; ESSIMZHANOVA, S. R.. Исследование маркетинговой атрибуции и визуализации данных с помощью google analytics. Вестник КазНУ. Серия Экономическая, [S.l.], v. 142, n. 4, p. 3-15, jan. 2023. ISSN 2617-7161. Доступно на: <https://be.kaznu.kz/index.php/math/article/view/2421>. Дата доступа: 30 jan. 2023 doi: https://doi.org/10.26577/be.2022.v142.i4.01.