Details

Цель работы: исследование возможностей Big Data для оптимизации маркетинговых процессов и повышения конкурентоспособности компаний в условиях цифровизации на примере «Яндекс Маркет». Основные задачи: 1. Анализ характеристик Big Data (объем, скорость, разнообразие) и инструментов обработки (Hadoop, Spark); 2. Исследование российского рынка e–commerce: динамика, ключевые игроки (Wildberries, Ozon), факторы замедления роста; 3. SWOT–анализ ООО «Яндекс.Маркет» и выявление проблем в стратегии продвижения; 4. Разработка модели миграции на отечественную BI–платформу (Yandex DataLens) с интеграцией Apache Spar; 5. Оценка экономической эффективности внедрения (ROI, ROMI). В работе использовался метод кейс–стади (Walmart, Nike+, CMCC), сравнительный анализ (сравнение технологий Hadoop и Spark), метод A/B–тестирования гипотез, интервьюирование, визуализация данных (визуализация данных через BI–дашборды), а также общенаучные методы (анализ, синтез). Внедрение Yandex DataLens в ООО «Яндекс.Маркет» сократило время обработки данных на 40 %, повысило ROMI на 18 % за счет точного таргетирования. Разработаны рекомендации: динамическое ценообразование, персонализация рекомендаций, сквозная аналитика рекламы. Практическая значимость: В результате исследования создана адаптивная модель миграции BI–систем для российских компаний, включая алгоритм приоритезации дашбордов (MAU, LTV). Результаты внедрены в ООО «Яндекс.Маркет», подтвердив снижение затрат на лицензии в 2.3 раза и рост клиентской лояльности. Работа демонстрирует роль Big Data как ключевого инструмента для импортозамещения IT–решений и оптимизации бизнес–процессов.

Objective: to explore the potential of Big Data for optimizing marketing processes and enhancing company competitiveness in the digitalization era, using «Yandex.Market» as a case study. Main tasks: 1. Analyze the characteristics of Big Data (volume, velocity, variety) and processing tools (Hadoop, Spark); 2. Study the Russian e–commerce market: dynamics, key players (Wildberries, Ozon), and factors slowing down growth; 3. Conduct a SWOT analysis of LLC «Yandex.Market» and identify issues in its promotion strategy; 4. Develop a migration model to a domestic BI platform (Yandex DataLens) with Apache Spark integration; 5. Assess the economic efficiency of implementation (ROI, ROMI). Methods used in the research: case–study method (examples: Walmart, Nike+, CMCC), comparative analysis (comparing Hadoop and Spark technologies), A/B testing of hypotheses, interviews, data visualization (via BI dashboards), as well as general scientific methods (analysis, synthesis). Key results: implementing Yandex DataLens at LLC “Yandex.Market” reduced data processing time by 40 % and increased ROMI by 18 % through precise targeting. Developed recommendations: dynamic pricing, personalized recommendations, end–to–end advertising analytics. Practical significance: as a result of the research, an adaptive BI system migration model was created for Russian companies, including a dashboard prioritization algorithm (based on MAU, LTV). The results were implemented at LLC “Yandex.Market,” confirming a 2.3–fold reduction in license costs and an increase in customer loyalty. The work demonstrates the role of Big Data as a key tool for import substitution of IT solutions and business process optimization.