Использование веб-аналитики в бизнесе
Введение
В современных условиях, связанных с пандемией коронавирусной инфекции, повлекшей за собой снижение производственной деятельности практически во всех отраслях промышленности из-за введенных ограничений во всем мире, наиболее актуальной формой коммерческой и торговой деятельности является электронная торговля товарами и услугами.
В век цифровизации во всех сферах экономики внешеторговые операции между хозяйствующими субъектами непосредственно осуществляется благодаря информационным и интернет-кммерникациям. Электронные средства коммуникации оказали качественное влияние на изменение внешнеторговых связей на мировых рынках. Наибольшее распространение электронные коммуникации получили в сфере торговли. За последнее десятилетие огромную популярность получили электронные магазины, которые являются как наиболее удобными и выгодными для потребителей товаров и услуг, но также и могут быть довольно рискованными и проблемными для покупателей. Несмотря на это, электронные магазины стали
СОДЕРЖАНИЕ
Введение 3
1. Теоретические основы веб-аналитики 5
1.1. Сущность веб-аналитики 5
1.2. Инструменты и сервисы, применяемые в деятельности веб-аналитики 10
1.3. Современные тенденции анализа эффективности электронного бизнеса 12
2. Практические аспекты использования веб-аналитики на примере компании ООО «Свифт Текникал (Руссиа) Лимитед» 16
2.1. Общая характеристика компании 16
2.2. Анализ применения веб-аналитики в ООО «Свифт Текникал (Руссиа) Лимитед» 20
2.3. Рекомендации по совершенствованию деятельности компании «Свифт Текникал (Руссиа) Лимитед» 24
Заключение 30
Списой использованных источников 33
Список использованных источников
Монографии, учебники, учебные пособия
Авдошин С.М. Информатизация бизнеса. Управление рисками / С.М. Авдошин. - М.: Книга по Требованию, 2020. - 176 с.
Акулич, М. В. Интернет-маркетинг : учебник для бакалавров / М. В. Акулич. – Москва : Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2020. – 352 с.
Балабанов И. Т. Электронная коммерция / И.Т. Балабанов. - М.: Питер, 2020. - 335 с.
Бирюков П. И. Интернет-шопинг / П.И. Бирюков. - М.: Феникс, 2021. - 160 с.
Винарский, Я. С. Wеb-аппликации в интернет-маркетинге: проектирование, создание и применение : практическое пособие / Я.С. Винарский, Р.Д. Гутгарц. – Москва : ИНФРА-М, 2020. – 269 с.
Голик, В. С. Интернет-реклама или как делаются деньги в сети / В.С. Голик, А.И. Толкачев. - М.: Издательство деловой и учебной литературы, 2021. - 160 с.
Гуняков, Ю.В. Коммерциология: теория коммерческой деятельности . Том 1 / Ю.В. Гуняков; Краснояр. гос.торг.-эконом. ин-т. – Красноярск, 2022. – 232 с.
Дорохова, М. А. Как заработать в Интернете / М.А. Дорохова. - М.: Дашков и Ко, 2020. - 190 с.
Мышляев В. iМаркетинг. Работаем по системе / Виталий Мышляев. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2020. - 224 с.
Пластинина Н. В. Дистанционные покупки. Порядок приобретения товаров и юридическая защита потребителей / Н.В. Пластинина. - М.: Дашков и Ко, Ай Пи Эр Медиа, 2020. - 160 с.
Раус Д. Ваш блог в Интернете. Как заработать миллион / Даррен Раус , Крис Гаррет. - М.: БХВ-Петербург, 2020. - 288 с.
Сергеев А. П. Раскрутка сайтов и основы электронной коммерции. Краткое руководство / А.П. Сергеев. - М.: Вильямс, 2020. - 256 с.
Ших К. Эра Fасеbооk. Как использовать возможности социальных сетей для развития вашего бизнеса / К. Ших. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2020. - 304 с.
Эймор Д. Электронный бизнес: эволюция и / или революция. Пер. с анг. / Д. Эймор. –М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. – 356 с.
Яковлев А. Раскрутка сайтов. Основы, секреты, трюки / А. Яковлев. - М.: БХВ-Пет
Так цифровизация продолжает набирать обороты по всему миру, то машинное обучение начинает приобретать свою популярность. Чем больше данных будет в интернете, тем больше нужно будет их анализировать. Поэтому сфера веб-аналитики становится весьма распространенным явлением.
Машинное обучение применяют такие компании, как Yаndех Mасhinе Lеаrning, DаtаRоbоt, Аltеryх, H2О.аi и другие.
Скрытые закономерности и корреляции в необработанных данных распознают нейронные сети, которые включают в себя алгоритмы машинного обучения. Также нейронные сети классифицируют и группируют скрытые закономерности необработанных групп, а также находятся в постоянном обновлении и поиске.
Так как нейронные сети по своей структуре похожи на мозг человека, то они определяют будущее данных веб-аналитики и становятся основной его частью.
Средства этой категории позволяют анализировать связи между объектами — людьми, местами и вещами. В числе применений — оптимизация марш