Сегодня практически все сферы человеческой деятельности связаны с компьютерными системами и информационными технологиями. Значение сетевых и Интернет информационных технологий, связанных с использованием сетевых ресурсов для бизнеса, трудно переоценить. Современная экономика в эпоху четвертой промышленной революции становится информационной по своей сути. При этом она претерпевает процесс трансформации, немалую роль в котором играют интернет-технологии. Цифровая экономика – главный продукт четвертой промышленной революции. Ее основой выступают Интернет вещей, «блокчейн», дигитализация, киберфизические системы, 3D-принтеры, представляющие симбиоз всевозможных устройств и сервисов. Неотъемлемой частью Интернет-коммуникаций, в широком смысле, становятся веб-представительства или корпоративные веб-сайты, преследующие широкий диапазон целей и задач, начиная от внешней визуализации для повышения имиджа организации, продвижение торговой марки, продукции и услуг, заканчивая взаимодействием с потенциальными клиентами. Как правило, Интернет-представительства служат эффективным инструментом организации деятельности с клиентами и партнерами компании, минимизации затрат в ключевых направлениях ее деятельности, а также своего рода площадкой для Интернет-коммерции и расширения присутствия организации на рынке. Таким образом, тема работы, связанная с анализом статистики посещаемости Интернет-представительства коммерческой организации и внедрением нового метода вероятностной оценки поведения его посетителей является актуальной.
Целью работы является повышение эффективности функционирования Интернет-представительства коммерческой организации, в части конверсионных показателей посетителей ее страниц в сети, за счет разработки и внедрения в аналитическое обеспечение портала методики вероятностной оценки поведения его посетителей.
Исходя из поставленной цели, можно выделить следующие задачи:
− систематизировать понятия и показатели посещаемости интернет-представительств коммерческих организаций;
− провести анализ механизмов сбора данных и инструментов подсчета посещаемости;
− провести анализ принципов функционирования и функциональные возможности сервисов аналитики посещаемости Интернет-представительств;
− проанализировать психосоциологические основы поведения посетителей Интернет-представительств коммерческих организаций на примере ПАО АКБ «АВАНГАРД»;
− выявить основные статистические методы и подходы, применимые к анализу поведенческих процессов посетителей Интернет-представительств банка;
− на основе проведенного анализа перечисленных аспектов предметной области разработать и апробировать методику вероятностной оценки поведения посетителей интернет-представительства банка.
Объектом исследования в настоящей работе является программно-методические средства статистического анализа посещаемости Интернет-представительства финансовой организации.
Предметом исследования – процессы и закономерности информационно-аналитическое обеспечение деятельности Интернет-представительства финансовой организации.
Структурно работа представлена введением, тремя главами, заключением и списком литературы. Во введении ставится ключевая цель и задачи работы. В первой главе рассматриваются методические и технические основы информационной поддержки интернет-представительств коммерческих организаций. Во второй главе осуществляется анализ поведения посетителей интернет-представительств коммерческих организаций на примере ПАО АКБ «АВАНГАРД». В третьей главе разрабатывается и апробируется на примере методика вероятностной оценки поведения посетителей интернет-представительства. В заключении делаются основные выводы по итогам работы.
Читать дальше
1.1. Основные понятия и показатели посещаемости интернет-представительств коммерческих организаций
Постоянное увеличение числа интернет-пользователей, новые технологии (коммуникация с целевой аудиторией с помощью сайта, системы оплаты через интернет, возможность заказа онлайн и т.д.) и многие другие факторы превратили Интернет в мощнейший маркетинговый и PR-инструменты и в место для продаж одновременно. Интернет-продвижение может быть эффективно для всех компаний, потенциальная аудитория которых ищет подобные товары или услуги, в том числе финансовые, в Интернете.
Для устойчивого развития компании любого профиля, необходимо грамотное привлечение клиентов. Сегодня наиболее эффективным инструментом, обеспечивающим достижение этой цели, является веб-представительство. Этот инструмент актуален в связи с тем, что почти любая отрасль деятельности, с одной стороны связана с производством товаров, выполнением работ или оказанием услуг, с другой - нуждается в продвижении, которое основывается на информировании [1].
Современному клиенту услуг, в том числе банковских, в поисках той или иной информации стоит просто обратиться к сети Интернет, где он сможет получить ответ на любой вопрос. Именно поэтому сегодня многие финансовые организации внимательно контролируют свое присутствие в сети Интернет, чтобы иметь возможность быстро и доступно донести до людей информацию и своей организации и услугах. В XXI веке у фирмы, не имеющей сайта, скорее всего не будет финансового роста. Интернет уже на протяжении долгого времени связывает покупателей с продавцами, а заказчиками с исполнителями. Более того, сайт не только приносит финансовый доход, но и постоянно привлекает новых клиентов, выстраивает доброжелательные отношения с ними. Наличие у финансовой организации Интернет-представительства не только способствует развитию целевой деятельности, но и помогает частично нивелировать риски бизнеса.
Читать дальше
2.1. Типы посетителей интернет-представительства
Цель типизации и анализа поведения пользователей – лучше понять, как пользователи взаимодействуют с Интернет-представительством или цифровым банковским продуктом, и выявить возможности для улучшения пользовательского опыта. Используя поведенческий анализ для оптимизации дизайна и контента веб-сайта, банки могут повысить вовлеченность пользователей, повысить показатели конверсии и стимулировать рост доходов. Поведение посетителей Интернет-представительств коммерческих организаций анализируется на примере публичного акционерного общества (ПАО) Акционерный Коммерческий банк (АКБ) «АВАНГАРД», который, как и большинство других кредитных организаций массового сегмента в условиях стремительного перехода к цифровой экономике активно развивает для своих клиентов как интернет-портал, так и сервисы удаленного банковского обслуживания.
ПАО «АКБ «Авангард» – это крупный по размеру активов финансовый институт с генеральной банковской лицензией. Банк функционирует с 1994 года и обладает широкой сетью присутствия в 75 городах России. В корпоративном сегменте основными направлениями его деятельности являются расчетно-кассовое обслуживание и кредитование коммерческих предприятий. В розничном блоке основными сегментами специализации банка являются выпуск и обслуживание кредитных карт, а также привлечение средств населения во вклады. Доступ в интернет-банк возможен из любой точки мира с любого компьютера, планшета или мобильного устройства, имеющего выход в Интернет. Чтобы воспользоваться сервисом «Авангард Интернет-банк» клиент банка должен иметь уникальный логин и пароль.
Читать дальше
3.1. Пространство параметров оценки статистических характеристик поведенческих процессов
Для оценки статистических характеристик поведенческих процессов определено пространство событийных - вероятностных параметров отдельного кластеризованного в группу посетителя Интернет-представительства ПАО АКБ «АВАНГАРД» в составе следующего перечня:
1) вход на главную страницу сайта;
2) переход к элементам управления «Поиск»;
3) смена источника вызова городской агломерации посредством активации элемента управления формы «Мой город»;
4) активация элемента формы главного экрана «Открыть счет Онлайн»;
5) переход на любую другие страницы сайта с главной страницы;
6) переход на страницу «Узнать больше» с главной страницы;
7) переход на страницу «Офисы и банкоматы» с главной страницы;
8) переход на сайт «Авангард-Агро» с главной страницы;
9) переход в раздел для бизнеса «Все услуги» с главной страницы;
переход на страницу «Корпоративные карты» с главной страницы;
переход на страницу «Мобильный банк для бизнеса» с главной страницы;
переход на страницу «Эквайринг нового поколения» с главной страницы;
переход на страницу «Овердрафт» с главной страницы;
10) переход в раздел для частных клиентов «Все услуги» с главной страницы;
Читать дальше
Интернет-представительство обеспечивает не только возможность повышения эффективности экономической деятельности предприятий, но и базу многопланового развития любой коммерческой организации через обратную связь с пользователями разнообразных сетевых сервисов.
В настоящей работе проведен анализ основных механизмов информационной поддержки интернет-представительств коммерческих организаций, систематизированы показатели посещаемости во взаимосвязи с основными психосоциологическими группами посетителей сайтов на примере ПАО АКБ «АВАНГАРД». Установлено, что для реализации обратной связи с клиентами и проведения специальных мероприятий по изучению рынков страницы Интернет-представительства должны иметь интерактивный характер, т.е. должны быть не только источником, но и приемником информации от пользователей, что обеспечивается, созданными в последние десятилетие сервисами аналитики, предлагающими широкий спектр инструментария анализа поведенческой реакции пользователей на те или иные изменения в системе сайтов Интернет-представительств организаций самого широкого профиля. Дальнейшее повышение эффективности и достоверности распознавания и прогнозирования текущих действий и целеполагания посетителей Интернет-представительства – как потенциальных клиентов банков требует применения специализированных методик вероятностной оценки поведения посетителей интернет-представительства вероятностной оценки поведения посетителей интернет-представительства. Одна из таких методик разработана и исследована в настоящей работе и позволяет для заданного уровня показателя эффективности каких-либо действий посетителей Интернет-представительства банка оценить (в статистическом смысле) диапазон изменения вероятностных характеристик элементов процесса посещения сайта (или его структурных характеристик), который обеспечивает итоговый показатель вероятности обращения за банковскими услугами не ниже требуемого.
Читать дальше
1. Чугунова Н.Ю., Королева И.В. Официальный сайт как инструмент продвижения компании // Научный журнал КубГАУ. 2017. № 130. С. 1-12.
2. Поведенческий анализ и веб-аналитика. URL: https://dtf.ru/u/1112608-yauheni-malashuk/2047706-povedencheskii-analiz-i-veb-analitika?ysclid=ltnkl5rsq6844600543.
3. Киргизова Е.В. Web-технологии: от теории к практике: учеб. пособие / Е.В. Киргизова, А. В. Рубцов. – Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2018. 160 с.
4. Аналитика поведения пользователей. URL: https://sberlead.ru/blog/sales/tpost/zyuo881hj1-analitika-povedeniya-polzovatelei?ysclid=ltnkm8dicu479799225.
5. Анализ поведения пользователя: зачем нужен и как проводить. URL: https://www.adventum.ru/articles/web-analitiki/analiz-povedeniya-polzovatelya/?ysclid=ltnknwk01r950194749.
6. Абдикеев Н.М., Китова О.В., Лавлинский Н.Е., Бондаренко В.И, Евтеев Б.В. Интернет технологии в экономике знаний / Под ред. Н.М. Абдикеева. — М.: Инфра–М, 2010. 463 c.
7. Mikhail Ageev, Dmitry Lagun, Eugene Agichtein. The Answer is at your Fingertips: Improving Passage Retrieval for Web Question Answering with Search Behavior Data // EMNLP 2013.
8. Кириченко А.А, Максимова Т.Ю., Бовт В.В. Создание Web-представительства / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, М. 2003. 110 с.
9. Лавлинский Н.Е. Применение систем Веб-аналитики для исследования поведения пользователей сайта. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-sistem-veb-analitikidlya-issledovaniya-povedeniyapolzovateley-sayta?ysclid=lto5w9ygt789457235.
10. Introducing the new Google Analytics. URL: https://blog.google/products/marketingplatform/analytics/new_google_analytics.
11. Пять психологических типов посетителей сайтов URL: https://www.cossa.ru/155/8951/?ysclid=ltpuwoelab96201630.
12. Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов. М.: Московский психолого-социальный институт, 2003. 182 с.
13. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 2022. 436 с.
14. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. Санкт-Петербург, 1996. 234 с.
15. Харари Ф. Теория графов. М.: Мир, 1993. 301 с.
16. Райгородский А.М. Случайные графы // Математика в задачах, М.: МЦНМО, 2009. С. 312-315.
17. Bollob´as B. Riordan O. The diameter of a scale-free random graph // Combinatorica. 2022. V. 24, №1. P. 5-34.
18. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем – искусство и наука / Р. Шеннон. М.: Мир, 1978. 308 с.
19. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников / А.И. Кобзарь. М.: Физматлит, 2006. 816 с.
20. Ломоносов М. В. Схема Бернулли с замыканием, Проблемы передачи информации, 1994, том 10, выпуск 1, С. 91–101.
21. Иванов О. В. Статистика. Ч. 1. Описательная статистика. Теоретико-вероятностные основания статистического вывода – М.: 2005, 187с.
Читать дальше
65 страниц
65% уникальность
2024 год
23 просмотров
