МОДЕЛЮВАННЯ ПІДПИСКИ НА ЕМЕЙЛ РОЗСИЛКУ МЕТОДАМИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Анотація

Анотація. Цифрова сфера пропонуєширокий спектр платформі стратегій для реклами, що вимагає глибокого розуміння того, як можна оптимізувати онлайн-кампанії, щоб отримати максимальний вплив на споживачів. Метою статті є сегментування користувачів інтернет магазину та побудова моделей оцінки ймовірності підписки на e-mail розсилку для підвищення ефективності рекламних кампаній. У дослідженні використанометоди кластерного аналізу, інтелектуального аналізу даних, логістичної регресії, які дають змогу аналізувати та прогнозувати поведінку споживачів, враховуючи різноманітні фактори, такі як цільова аудиторія, канали розміщення.

Сегментування споживачів та побудова моделей оцінки ймовірності підписки на e-mail розсилку допомагає максимізувати результативність інвестицій у рекламні кампанії. Застосування математичного моделювання покращить розробку рекламних стратегій в інтернеті, оптимізує рекламний бюджет та збільшить конверсії.

Ключові слова: аналіз даних, інтернет-реклама, кластерний аналіз, логістична регресія, маркетингові дослідження, моделювання