Details

Данная работа посвящена разработке системы оценки маркетинговой деятельности на примере ПАО «Магнит». Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Анализ теоретических подходов к оценке эффективности маркетинговой деятельности; 2. Исследование текущего состояния маркетинга в ПАО «Магнит»; 3. Выявления недостатков действующей системы оценки; 4. Разработка комплексной системы оценки, включающей цифровые KPI и автоматизированный мониторинг; 5. Проведение апробации предложений системы и расчет экономического эффекта. Работа проведена на базе ПАО «Магнит», где собиралась основная часть фактического материала: были выявлены слабые стороны действующей системы, предложена модель оценки с учетом ROMI, NPS, конверсии и удержания. Система протестирована на реальных данных. В результате сокращено время отчетности, повысилась точность прогнозов, увеличена отдача от маркетинговых вложений.  Экономический эффект от внедренных мероприятий подтвержден соответствующими расчетами. Для достижения данных результатов в работе были использованы следующие информационные технологии: Power BI, Google Workspace, облачные аналитические панели и CRM.

This work is devoted to the development of a system for evaluating marketing activities using the example of PJSC Magnit. Tasks that were solved during the research: 1. Analysis of theoretical approaches to evaluating the effectiveness of marketing activities; 2. Investigation of the current state of marketing at PJSC Magnit; 3. Identifying the shortcomings of the current assessment system; 4. Development of a comprehensive assessment system, including digital KPIs and automated monitoring; 5. Testing the systems proposals and calculating the economic effect. The work was carried out on the basis of PJSC Magnit, where the bulk of the factual material was collected: The weaknesses of the current system were identified, and an evaluation model was proposed taking into account ROMI, NPS, conversion, and retention. The system has been tested on real data. As a result, reporting time has been shortened, forecast accuracy has improved, and the return on marketing investments has increased.  The economic effect of the implemented measures has been confirmed by appropriate calculations. To achieve these results, the following information technologies were used in the work: Power BI, Google Workspace, cloud analytical panels and CRM.