МОДЕЛЬ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ АНАЛИЗА И ОПТИМИЗАЦИИ МАРКЕТИНГОВЫХ И РЕКЛАМНЫХ ПРОЦЕССОВ

​MODEL OF AN INFORMATION-ANALYTICAL SYSTEM FOR THE ANALYSIS AND OPTIMIZATION OF MARKETING AND ADVERTISING PROCESSES

Kantayev Olzhas Kanatovich

Master's student at Sh. Ualikhanov Kokshetau University

Republic Kazakhstan, Kokshetau

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассматриваются теоретические, методологические и технологические аспекты разработки информационно-аналитической системы для управления маркетинговыми и рекламными процессами. Обосновывается необходимость интеграции инструментов сбора, хранения, обработки и анализа данных в единую цифровую платформу. Предлагается архитектурная модель системы, включающая модули для аналитики, прогнозирования и визуализации ключевых показателей эффективности. Определяется функциональность системы, а также методы оценки эффективности маркетинговых кампаний на основе количественных показателей.

ABSTRACT

This article examines the theoretical, methodological, and technological aspects of developing an information and analytical system for managing marketing and advertising processes. It substantiates the need to integrate tools for collecting, storing, processing, and analyzing data into a single digital platform. An architectural model of the system is proposed, including modules for analytics, forecasting, and visualization of key performance indicators. The system's functionality is defined, along with methods for evaluating the effectiveness of marketing campaigns based on quantitative metrics.

Ключевые слова: информационно-аналитическая система, маркетинговая аналитика, рекламные кампании, бизнес-аналитика, большие данные, цифровой маркетинг, KPI.

Keywords: information and analytical system, marketing analytics, advertising campaigns, business analytics, Big Data, digital marketing, KPIs.

Введение

Современные организации работают в условиях цифровой трансформации, характеризующейся быстрыми изменениями в поведении потребителей, развитием электронных каналов связи и увеличением объема доступных данных. Организации используют CRM-системы, веб-аналитику, рекламные кабинеты, социальные сети, системы электронной коммерции и корпоративные базы данных. Однако сами по себе эти инструменты не обеспечивают целостного аналитического представления о результативности маркетинговой деятельности.

Существующие решения, такие как CRM-платформы, BI-системы, рекламные кабинеты Google Ads, Meta Ads, Яндекс Директ, а также системы веб-аналитики, решают отдельные задачи: сбор клиентской информации, мониторинг рекламных показателей, визуализацию данных или анализ поведения пользователей. Их ограничение состоит в том, что данные часто остаются разрозненными, показатели рассчитываются в разных методиках, а управленческие решения принимаются без единой аналитической модели. В теории маркетинг-менеджмента подчёркивается необходимость системного анализа рынка, потребительского поведения и эффективности каналов продвижения [1, с. 112–118]. В работах по хранилищам данных и бизнес-аналитике отмечается, что интеграция данных в едином хранилище является базовым условием построения аналитических систем поддержки решений [2, с. 74–82].

Целью данного исследования является разработка концептуальной модели информационно-аналитической системы управления маркетинговыми и рекламными процессами и обоснование ее функциональных и архитектурных характеристик.

Для достижения цели решаются следующие задачи: провести обзор существующих подходов к автоматизации маркетинговой аналитики; определить состав входных данных и ключевых показателей эффективности; предложить архитектуру информационно-аналитической системы; описать методологию регрессионного анализа, кластеризации и прогнозирования; показать пример работы системы на синтетических данных.

Обзор существующих систем и подходов

Маркетинговые информационные системы традиционно рассматриваются как совокупность методов, технических средств и процедур, обеспечивающих сбор, обработку и использование информации для принятия маркетинговых решений [2, с. 74–82]. В современных условиях указанное понятие расширяется за счёт включения инструментов цифровой аналитики, машинного обучения и автоматизированной визуализации.

CRM-системы позволяют хранить сведения о клиентах, истории взаимодействий, заявках, продажах и повторных покупках. Их преимуществом является накопление клиентской базы, однако они не всегда обеспечивают глубокий прогнозный анализ. BI-платформы позволяют строить интерактивные отчёты и панели мониторинга, но требуют предварительно подготовленного хранилища данных. Рекламные кабинеты дают информацию о показах, кликах, расходах и конверсиях, однако анализ ограничивается отдельной рекламной платформой. Системы веб-аналитики фиксируют поведение пользователей на сайте, но не всегда связывают его с фактическими продажами.

Следовательно, актуальной задачей является разработка интегрированной информационно-аналитической системы, которая объединяет данные из разных источников, рассчитывает единые показатели эффективности и формирует рекомендации для управления маркетинговыми и рекламными процессами.

Теоретические основы управления маркетинговыми и рекламными процессами

Маркетинговый процесс определяется как совокупность управленческих действий, направленных на исследование рынка, формирование спроса и удовлетворение потребностей целевой аудитории. Рекламный процесс является неотъемлемой частью маркетинговой деятельности и включает планирование, реализацию и оценку рекламных мероприятий.

Ключевыми показателями эффективности маркетинга и рекламы являются коэффициент конверсии, стоимость привлечения клиента (CAC), рентабельность рекламных расходов (ROAS) и пожизненная ценность клиента (CLV).

Эффективное управление этими показателями требует систематического анализа больших объемов данных, полученных из различных источников, включая CRM-системы, инструменты веб-аналитики, социальные сети, рекламные платформы и офлайн-каналы [6, с. 54–61].

В этом контексте информационно-аналитическая система служит инструментом для интеграции разнородных данных и преобразования их в управленческую информацию.

Концептуальная модель информационно-аналитической системы

Информационно-аналитическая система для управления маркетинговыми и рекламными процессами должна обеспечивать следующие функции: сбор данных из внутренних и внешних источников; централизованное хранение данных в хранилище данных; обработка и очистка данных (процессы ETL/ELT); аналитическая обработка и моделирование; визуализация и отчетность; и поддержка принятия решений.

Архитектурно система может быть реализована на основе многоуровневой модели, включающей слой источников данных (CRM, ERP, рекламные аккаунты, веб-аналитика), слой интеграции и хранения (сервер баз данных, облачное хранилище), аналитический слой (OLAP-кубы, инструменты машинного обучения) и пользовательский слой (панели мониторинга, интерактивные отчеты).

В качестве технологической основы могут служить реляционные и нереляционные базы данных, инструменты обработки больших данных, языки программирования, такие как Python или R, для аналитической обработки, а также платформы бизнес-аналитики для визуализации.

Архитектура информационно-аналитической системы

Предлагаемая информационно-аналитическая система строится как многоуровневая цифровая платформа. Её основное назначение состоит в том, чтобы преобразовывать разрозненные маркетинговые данные в аналитическую информацию, пригодную для принятия управленческих решений [8, с. 42–57].

Рисунок 1. Архитектура информационно-аналитической системы

Функциональная структура системы включает модуль сбора данных, модуль предварительной обработки, хранилище данных, аналитический модуль, модуль прогнозирования, модуль визуализации и модуль поддержки управленческих решений. В отличие от разрозненного использования отдельных сервисов, предложенная архитектура обеспечивает единый цикл аналитической обработки: от загрузки данных до формирования управленческой рекомендации [9, с. 31–46].

Методология исследования и используемые показатели

Методологическую основу системы составляют методы статистического анализа, машинного обучения и бизнес-аналитики. В качестве входных данных используются сведения о рекламных кампаниях, каналах продвижения, расходах, количестве показов, кликов, заявок, продаж и выручке [2, с. 201–214].

Основные показатели рассчитываются по следующим формулам.

Коэффициент конверсии: 

                                                          (1)

где — количество целевых действий, — количество кликов.

Стоимость привлечения клиента:

                                                                (2)

где — рекламные расходы, — количество привлечённых клиентов.

Рентабельность рекламных расходов:

                                                                 (3)

где — выручка, полученная от рекламной кампании.

Возврат инвестиций:

                                                (4)

где — прибыль, — инвестиции в рекламу.

Для прогнозирования продаж применяется множественная регрессионная модель:

                               (5)

где — объём продаж в период ; — рекламный бюджет; — количество кликов; — сезонный коэффициент; — параметры модели; — случайная ошибка.

Кластеризация клиентов используется для выделения групп потребителей по сходным признакам: частоте покупок, среднему чеку, активности в цифровых каналах и реакции на рекламные предложения [10, p. 152–169]. Для этого может применяться алгоритм k-средних, при котором минимизируется внутрикластерное расстояние:

                                                             (6)

где — кластер, — центр кластера, — объект наблюдения.

Для демонстрации работы системы рассмотрим синтетический набор данных по трём рекламным каналам за один отчётный период.

Таблица 1.

Расчёт эффективности рекламных каналов

Расчёт для канала «Контекстная реклама»:

Полученные значения показывают, что наибольший коэффициент конверсии и максимальное значение ROAS имеет email-маркетинг. При этом социальные сети обеспечивают наибольшее количество кликов, но имеют более низкую конверсию. На основании этих данных система может сформировать рекомендацию: увеличить долю бюджета email-маркетинга и провести дополнительную оптимизацию рекламных объявлений в социальных сетях.

Графическое представление результатов может быть реализовано в виде дашборда, включающего диаграмму расходов по каналам, график конверсии, сравнительную диаграмму ROAS и прогноз продаж на следующий период. Такой формат позволяет руководителю быстро определить эффективные и неэффективные каналы продвижения.

5. Механизм поддержки принятия решений

Модуль поддержки принятия решений формирует рекомендации на основе рассчитанных показателей и прогнозных моделей. В частности, система может предлагать перераспределение бюджета между каналами при условии максимизации ожидаемой выручки.

Задача оптимизации бюджета имеет вид:

при ограничении:

где — бюджет i-го рекламного канала; — функция отклика канала; — общий рекламный бюджет.

Если по результатам анализа email-маркетинг имеет ROAS = 5,25, контекстная реклама — 4,13, а социальные сети — 3,60, то система может рекомендовать перераспределение части бюджета из менее эффективного канала в более эффективный. При этом решение не должно приниматься только на основании одного показателя ROAS, поскольку необходимо учитывать масштабируемость канала, охват аудитории, ограничения по частоте коммуникаций и стратегические цели компании [3, с. 96–104].

Заключение

В статье предложена концептуальная модель информационно-аналитической системы для управления маркетинговыми и рекламными процессами. В отличие от общего описания маркетинговой аналитики, в работе конкретизированы архитектура системы, состав входных данных, показатели эффективности, математический аппарат и пример практического расчёта.

Разработанная модель включает уровни источников данных, интеграции, хранения, аналитической обработки и пользовательской визуализации. Методологическая основа системы включает расчёт KPI, регрессионный анализ, кластеризацию клиентов и прогнозирование продаж. На синтетическом примере показано, каким образом система может рассчитывать показатели CR, CAC и ROAS и формировать рекомендации по перераспределению рекламного бюджета.

Практическая значимость предложенной модели заключается в возможности её использования при разработке программной платформы маркетинговой аналитики для организаций, применяющих цифровые каналы продвижения. Дальнейшие исследования целесообразно направить на разработку прототипа системы, тестирование модели на реальных данных и оценку точности прогнозных алгоритмов.

Список литературы:

1. Котлер Ф., Келлер К. Л. Маркетинг-менеджмент. — СПб.: Питер, 2019. — 816 с.
2. Голубков Е. П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. — М.: Финпресс, 2018. — 496 с.
3. Дойль П. Маркетинг, ориентированный на стоимость. — СПб.: Питер, 2016. — 480 с.
4. Фатхутдинов Р. А. Стратегический маркетинг. — М.: ИНФРА-М, 2020. — 368 с.
5. Багиев Г. Л., Тарасевич В. М., Анн Х. Маркетинг. — СПб.: Питер, 2018. — 736 с.
6. Гаврилов Л. П. Информационные системы и технологии в экономике и управлении. — М.: Юрайт, 2021. — 399 с.
7. Вдовин В. М., Суркова Л. Е., Валентинов В. А. Информационные технологии в профессиональной деятельности. — М.: Дашков и К°, 2020. — 304 с.
8. Инмон У. Х. Построение хранилищ данных. — М.: Вильямс, 2005. — 528 с.
9. Кимбалл Р., Росс М. Хранилище данных. Практическое руководство по построению систем бизнес-аналитики. — М.: Вильямс, 2013. — 544 с.
10. Provost F., Fawcett T. Data Science for Business. — Sebastopol: O’Reilly Media, 2013. — 414 p.