Поиск оптимальных методов предсказания выбора клиента по цифровому следу в Facebook для компании из сектора косметика

Данная работа была сделана для поиска оптимального метода предсказывающий выбор клиента по цифровым следам в социальных сетях. Цель этой диссертации - выявить оптимальные методы, предсказывающие выбор клиента по цифровому следу для компании M на площадке Facebook, с помощью анализа рекламных кампаний косметической компании за 2020 год. Теоретическая часть работы направлена на изучения актуальных информаций по методам предсказывающие выбор клиента на основе цифрового следа. Она состоит из торических основ цифрового следа, методов, технологии и инструментов анализа цифровых следов. Были более детально описаны технологии и алгоритмы Facebook, также рассмотрен для сравнения запуск рекламы на основе данных на площадке ВК. Кроме того, были изучены книги по маркетингу и несколько онлайн-статей, были изучены в основном зарубежный опыт. В диссертации также рассказывается, как увидеть цифровые данные о пользователей и измерить результаты рекламных кампаний, которые были настроены на основе цифровых следов пользователей с помощью Facebook Insights, Facebook Ads Manager и Facebook Analytics. Затем теория применяется уже на практической части, где проводится глубокий анализ результатов рекламных кампаний с помощью языка программирования Python, для выявления закономерностей поведения и понять выбор продукта компании из сектора «косметика» на основе их следов в рекламных кампаниях в социальных сетях. Результат исследования применяется на существующих кампаниях, чтобы измерить эффективность и делается вывод на основе проведенных кампаний.