Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: CXXIX Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ» (Россия, г. Новосибирск, 18 ноября 2021 г.)

Наука: Информационные технологии

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Матвиенко Г.А. СОЗДАНИЕ СИСТЕМЫ СЛЕЖЕНИЯ ЗА ПОВЕДЕНИЕМ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ ТОРГОВОЙ ПЛОЩАДКИ // Научное сообщество студентов: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ: сб. ст. по мат. CXXIX междунар. студ. науч.-практ. конф. № 22(129). URL: https://sibac.info/archive/meghdis/22(129).pdf (дата обращения: 28.03.2024)
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

СОЗДАНИЕ СИСТЕМЫ СЛЕЖЕНИЯ ЗА ПОВЕДЕНИЕМ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ ТОРГОВОЙ ПЛОЩАДКИ

Матвиенко Галина Александровна

студент, департамент информационных технологий и автоматики, Уральский федеральный университет,

РФ, г. Екатеринбург

Кочкина Валентина Фроловна

научный руководитель,

департамент информационных технологий и автоматики, Уральский федеральный университет,

РФ, г. Екатеринбург

CREATION OF A TRADING SITE USER BEHAVIOR RACKING SYSTEM

 

Galina Matvienko

student, department of information technologies and automation, Ural Federal University,

Russia, Yekaterinburg

Valentina Kochkina

Scientific Supervisor, Department of Information technologies and automation, Ural Federal University,

Russia, Yekaterinburg

 

АННОТАЦИЯ

Целью разработки системы слежения является получение подробной информации о действиях пользователя. описание технологий слежения в программной среде Яндекс.Директ, на примере построения рекламной кампании торгового предприятия, с использованием специального инструмента wordstat.

ABSTRACT

The purpose of developing a tracking system is to obtain detailed information about the user's actions. description of tracking technologies in the Yandex.Direct software environment, based on the example of building an advertising campaign for a commercial enterprise, using a special wordstat tool.

 

Ключевые слова: UTM-метка — специализированный параметр в URL, программа Яндекс.Директ, минус-фразы, продвижение товара.

Keywords: UTM-tag - a specialized parameter in the URL, Yandex.Direct program, negative keywords, product promotion.

 

В маркетинге в последнее время все шире применяются методы слежения за пользователем, позволяющие понять потребность покупателя и выявить наиболее эффективную модель продвижения товара. На сегодняшний день создано много способов слежения за пользователем в сети интернет. Одно из самых распространенных это системы слежения, настроенные при помощи UTM-меток. UTM-метка — специализированный параметр в URL, используемый маркетологами для отслеживания рекламных кампаний в сети Интернет [1]. В качестве примера использования системы слежения выбрана программа Яндекс.Директ.

Для достижения цели необходимо выполнить следующие задачи:

- изучить теоретические основы UTM-меток;

- изучить инструменты создания рекламы Яндекс.Директ;

- создать модель слежения в программе Яндекс.Директ;

- привести результаты работы рекламы с использованием UTM-меток.

Яндекс.Директ это сервис, через который настраивается контекстная реклама. Контекстная реклама — это вид интернет рекламы, в котором рекламные материалы показываются исходя из контекста запроса пользователя или контекста страницы, на которой он находится.

Для создания кампании необходимо провести анализ рынка и конкурентов по данному бренду для того, чтобы объявления были конкурентоспособными. Основную роль рекламной кампании составляет создание семантического ядра. Контекстная реклама показывается в том случае, если в поисковом запросе есть ключевые слова, которые есть в списке. Поисковый запрос — это тот запрос, который непосредственно вводится пользователем в поисковую строку. Он может, как содержать ключи, так и вообще их не иметь. Для рекламы используются все возможные целевые ключевые слова. По ключевым словам, показывается реклама в поисковых запросах.

Для того чтобы понимать на сколько эффективно настроена система слежения в рекламе, каждый месяц собирается статистика по основным критериям, по котором видно сколько времени находился пользователь на сайте. Вся статистика собирается в виде XLS-файла.

Для создания кампании Grundfos проведен анализ рынка и конкурентов по данному бренду для того. Для этого создается семантическое ядро, в котором собраны запросы пользователей по данному товару на территории России. Вся информация структурирована в программе Exel, где разделена по критериям на типы, серии и модели. В документе хранятся данные о количестве и типах запросов. Пример семантического ядра представлен на рисунке 1.

Так же при сборе семантического ядра особое внимание уделяется сбору минус слов. Минус-фразы — это набор слов, которые наряду с ключевыми словами указываются в настройках рекламной кампании контекстной рекламы в системах Яндекс (рисунок 2).

 

Рисунок 1. Семантическое ядро на примере бренда Grundfos

 

Рисунок 2. Минус фразы в семантическом ядре

 

После создания семантического ядра переходим к созданию кампании в Яндекс.Директе. Для того чтобы удобно было следить за кампанией, в названии указывается наименование бренда. добавляется предприятие, которое предлагает данный товар. Настраивается расписание и регионы показов, добавляются минус-фразы [2].

В кампании создаются группы объявлений, которые потом показываются при поисковых запросах. На данном этапе добавляются ключевые фразы, по которым идут показы на поиске.

В группе создаются несколько объявлений, для выявления наиболее прибыльного. На данном шаге моделируется непосредственно само объявление, добавляется заголовок, тело объявления, а также уже созданная ссылка с UTM-метками. В данном типе объявления добавляется изображение, и создаются дополнительные ссылки для повышения кликабельности.

Для того чтобы собирать информацию о заявках покупателей через рекламу, кампании с помощью Exel таблиц присвоен уникальный номер постового ящика. Данный документ содержит информацию о метках utm-source, utm-medium, utm-campaign и заливается на сайт интернет-магазина предприятия через Java Script код.

Для того чтобы посмотреть результат работы UTM-меток формируется отчет за месяц ноябрь по дням. Через почтовые ящики узнаем количество запросов в программе. В документе Exel сохраняем всю собранную нами информацию по запросам, и высчитывает среднюю цену за одну продажу.

Программный комплекс Яндекс.Директе и wordstat зарекомендовал себя как отличный инструмент для моделирования системы слежения за поведение пользователя на торговой площадке. При решении маркетинговых задач данная система позволяет исследовать, создавать, анализировать и прогнозировать динамику. В частности с помощью Яндекс.Директе в данной работе была определена средняя стоимость заявки на товар.

Программный комплекс Яндекс.Директе и wordstat зарекомендовал себя как отличный инструмент для моделирования системы слежения за поведение пользователя на торговой площадке. При решении маркетинговых задач данная система позволяет исследовать, создавать, анализировать и прогнозировать динамику. В частности, с помощью Яндекс.Директе и GoogleAds можно определить среднюю стоимость заявки на товар.

 

Список литературы:

  1. Wikipedia, свободная энциклопедия [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/UTM-%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BA%D0%B8
  2. Habr, Большой гайд по UTM-меткам [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/company/click/blog/478758/.
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.