Získávání znalostí z marketingových dat
Knowledge discovery in marketing data
diplomová práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/116635Identifikátory
SIS: 195640
Kolekce
- Kvalifikační práce [23212]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Lipková, Helena
Fakulta / součást
Filozofická fakulta
Obor
Informační studia a knihovnictví
Katedra / ústav / klinika
Ústav informačních studií a knihovnictví
Datum obhajoby
27. 1. 2020
Nakladatel
Univerzita Karlova, Filozofická fakultaJazyk
Čeština
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
dobývání znalostí z databází|data mining|CRISP-DM|online marketing|marketingKlíčová slova (anglicky)
knowledge discovery in databases|data mining|CRISP-DM|online marketing|marketingData miningové techniky jsou v komerční sféře využívány za účelem získávání konkurenčních výhod. V oblasti marketingu v současnosti především v souvislosti s personalizací reklamy a udržení dlouhodobých vztahů se zákazníky. Vývoj v oblasti dobývání znalostí z databází, v kombinaci s trvalým růstem výpočetního výkonu a jeho dostupností, přináší nejen pozitivní dopady, ale i značná úskalí. V praktické aplikaci diplomové práce jsou s využitím data miningových technik ověřeny možnosti získávání znalostí z dat webové analytiky v kombinaci s transakčními daty e- commerce společností. Cílem experimentální aplikace je ověřit, zda existuje segment uživatelů, kteří reagují na marketingovou komunikaci častěji, než jiné segmenty, a nalézt případné souvislosti v databázi. Pomocí data miningové techniky shlukování je takový segment v datech nalezen. Součástí praktické aplikace je i klasifikační model na bázi rozhodovacích stromů, který s přesností 75% určí, zda uživatel provede transakci, či ne. Tento typ výstupu lze následně využít k optimalizaci marketingové a obchodní strategie.
Data mining techniques are used by companies to gain competitive advantages. In today's marketplace, they are also used by marketers mainly for personalization of advertising and for maintaining long-term relationship with customers. Progress in knowledge discovery in databases and availability of computational power comes not only with positive impact, but also with challenges. The practical part of the thesis aims to explore and describe data mining techniques applied to e-commerce dataset. Dataset consists of transaction and web analytics data. The goal of experimental application aims to make a selection of users who most probably react to a marketing communication and to identify the factors which influence them. Target segment of users is obtained through the use of data mining technique clustering. The classification model uses decision tree algorithm to predict whether users submit transaction with an accuracy of 75%. The results are useful for optimization of marketing and business strategy.