Целью работы является разработка методики специализации маркетинговых материалов в социальных сетях с учетом региональной специфики. Апробация методики происходит на примере франчайзинговой сети «Додо пицца». Работа состоит из 4 логично следующих друг за другом глав. В первой главе в полном объеме разбираются теоретические аспекты франчайзинговой деятельности. В завершении приводится список типичных проблем франчайзинга в отрасли общественного питания. В качестве исследуемой выбирается проблема учета региональных особенностей при развитии франшизы бизнес-формата. В следующей главе проводится вспомогательный эконометрический анализ, статистически доказывающий наличие связи между реакцией потребителей в социальной сети и средней выручкой заведений рассматриваемой франшизы в разрезе регионов. Для анализа было собрано 23 социально-экономических и культурно-демографических фактора по 27 регионам России за период с 2018 по 2023 гг. Для сбора данных из отечественной социальной сети Vkontakte использовались инструменты парсинга с использованием API, автоматизированные инструментами языка программирования Python 3. Всего было собрано более 130 тысяч записей содержащих: текст поста, количество лайков, комментариев, просмотров. Следующим этапом с применением стандартных процедур обработки и квантификации естественного языка разрабатывается методика, включающая каскад моделей машинного обучения, направленная на специализацию маркетингового материала в социальной сети посредством учёта реакций потребителей. В завершении приводится алгоритм использования разработанной методики на конкретных примерах.

The purpose of the research is to develop a methodology for the specialization of marketing materials in social networks, considering regional specifics. Approbation of the offered method is carried out on the example of the Dodo Pizza franchise network. The work consists of 4 logically consecutive chapters. The first chapter fully examines the theoretical aspects of franchising activities. In conclusion, a list of typical franchising problems in the catering industry is provided. The problem of considering regional peculiarities in the development of a business format franchise is chosen as the investigated one. In the next chapter, an auxiliary econometric analysis is carried out, statistically proving the existence of a link between the reaction of consumers on the social network and the average revenue of establishments of the franchise in question by region. For the analysis, 23 socio-economic, cultural, and demographic factors were collected in 27 regions of Russia for the period from 2018 to 2023. To collect data from the domestic social network - Vkontakte, parsing tools using APIs automated by Python 3 programming language tools were used. In total, more than 130 thousand records were collected containing: the text of the post, the number of likes, comments, and views. The next stage, using standard procedures for processing and quantifying natural language, is developing a methodology that includes a cascade of machine learning models aimed at specializing marketing material on a social network by considering consumer reactions. In conclusion, the algorithm for using the developed methodology is given using specific examples.