Веб-аналитика как инструмент повышения эффективности цифрового маркетинга в России

Введение. Статья посвящена анализу вызовов, стоящих перед современным цифровым маркетингом, и роли веб-аналитики в обеспечении принятия обоснованных управленческих решений на российских предприятиях малого и среднего бизнеса. В работе исследуются этапы развития веб-аналитики, с акцентом на переходе от базового мониторинга позиций в поисковых системах к прогнозированию продаж, основанному на методах искусственного интеллекта. Особое внимание уделяется применению российских интеллектуальных системы бизнес-аналитики (BI-систем) для решения задач автоматизации и оптимизации маркетинговых усилий с целью достижения максимальной эффективности в области планирования и развития организации.

Цель. Исследование роли веб-аналитики как ключевого инструмента повышения эффективности цифрового маркетинга, анализ ее развития и возможностей применения для автоматизации маркетинговых процессов. Актуальность темы обусловлена динамичным развитием цифрового маркетинга в России и ростом конкуренции в онлайн-среде, что требует от бизнеса оперативного и обоснованного принятия решений. В условиях быстроменяющихся пользовательских предпочтений, усиления регулирования интернет-рекламы и необходимости повышения эффективности рекламных бюджетов традиционные методы веб-аналитики становятся недостаточными.

Материалы и методы. Анализ научной и специализированной литературы по веб-аналитике, цифровому маркетингу и технологиям искусственного интеллекта (ИИ), обзор эффективных интегрированных маркетинговых инструментов, а также изучение аналитических платформ (Яндекс.Метрика, Roistat) и BI-систем визуализации данных.

Результаты. Результаты исследования свидетельствуют о том, что веб-аналитика играет значительную роль в цифровом маркетинге, требуя не только применения различных инструментов и сервисов, но и способности структурировать данные, формулировать гипотезы и прогнозировать поведение пользователей на сайте. Эффективная интеграция веб-аналитики в систему цифрового маркетинга предприятия может существенно повысить качество и производительность его интернет-стратегий, а также оптимизировать работу маркетинговой системы в целом, предоставляя своевременную информацию о потребительском поведении и восприятии бренда.

Выводы. Применение систем сквозной аналитики и BI-систем играет важную роль в развитии цифрового маркетинга, способствуя углубленному анализу данных, автоматизации процессов и персонализированному взаимодействию с клиентами. Дальнейшие исследования следует направить на разработку методик оценки влияния ИИ, оптимизацию интеграции аналитических систем и совершенствование образовательных программ для подготовки специалистов в данной области.

1. Якубова И. И. Веб-аналитика в системе цифрового маркетинга: сбор информации и измерение результатов // Журнал прикладных исследований. 2021. № 6-6. С. 523-527. – DOI 10.47576/2712-7516_2021_6_6_523. – EDN HEHEPY.

2. Алексеева Н. В., Казакова Н. В., Сазонова М. В. Методы повышения эффективности продаж на основе аналитических компонентов интернет-маркетинга // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Экономика. 2019. № 1. С. 8-15. – DOI 10.18384/2310-6646-2019-1-8-15. – EDN ZZKDKK.

3. Кошик, А. Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов / А. Кошик ; Авинаш Кошик ; [предисл. Джима Штерна] ; [пер. с англ. и ред. В. А. Коваленко]. Москва [и др.] : Диалектика, 2009. 462 с. ISBN 978-5-8459-1480-4. – EDN QMTLIX.

4. Демкина О. В., Шаламова Н. Г. Исследование роли веб-аналитики в повышении эффективности деятельности организаций // Вестник университета. 2019. № 5. С. 56-61. – DOI 10.26425/1816-4277-2019-5-56-61. – EDN GVJMVQ.

5. Федькова Н. А., Исаев К. В. Яндекс метрика - система ВЕБ-аналитики // Инновационное развитие предпринимательской деятельности региона: Сборник статей международной научно-практической конференции, Брянск, 25 ноября 2021 года. – Брянск: Брянский институт управления и бизнеса, 2021. – С. 31-37. – EDN JSEYNI.

6. Плотников В. А. Анализ экономической деятельности интернет-магазина с помощью средств веб-аналитики // Цифровые модели и решения. 2024. Т. 3. № 1. С. 20-30. – DOI 10.29141/2949-477X-2024-3-1-2. – EDN GROCKF.

7. Data Science и интеллектуальный анализ данных / Д. М. Назаров, С. В. Бегичева, Д. Б. Ковтун, А. Д. Назаров. – Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2023. – 306 с. – ISBN 978-5-4497-1931-7. – EDN VQKMUJ.

8. Алексеев Д. В. Использование генеративного ИИ при анализе данных веб-аналитики // Universum: технические науки. 2024. № 2-1(119). С. 4-9. – DOI 10.32743/UniTech.2024.119.2.16815. – EDN SQSRHI.

9. Любимова В. И., Рамхминова Э. В., Орлова В. Г. Цифровые решения по автоматизации маркетинга в 2023 г. // Глобальная трансформация и устойчивость экономики современной России : Сборник статей международной научно-практической конференции, Сочи, 27–30 сентября 2023 г. Москва: Научно-исследовательский институт истории, экономики и права, 2023. С. 92-95. – EDN YPGDHW.

10. Старых С. А., Перепелкин И. Г. BI-системы для прогнозирования структуры и динамики рынка как основа информационных систем в управлении организациями // Вестник евразийской науки. 2023. Т. 15. № 4. С. 1-8. – EDN UGRLZI.