Details

Title Использование нейросетевых технологий для оптимизации рекламных кампаний в социальных сетях: выпускная квалификационная работа магистра: направление 38.04.02 «Менеджмент» ; образовательная программа 38.04.02_26 «Маркетинговые коммуникации и рыночная аналитика» = Use of neural network technologies for optimizing advertising campaigns in social media
Creators Яценко Антон Алексеевич
Scientific adviser Тихонов Дмитрий Владимирович
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Imprint Санкт-Петербург, 2026
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects рекламная аналитика ; бизнес-аналитика ; DataLens ; нейросетевые технологии ; ИИ-рекомендации ; advertising analytics ; business intelligence ; neural network technologies ; AI recommendations
Document type Master graduation qualification work
Language Russian
Level of education Master
Speciality code (FGOS) 38.04.02
Speciality group (FGOS) 380000 - Экономика и управление
DOI 10.18720/SPBPU/3/2026/vr/vr26-5675
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Additionally New arrival
Record key ru\spstu\vkr\44368
Record create date 9/3/2026

Allowed Actions

–

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Данная работа посвящена исследованию возможностей нейросетевых технологий в рекламной аналитике и разработке аналитического контура ООО «Вкус», связывающего разрозненные рекламные данные в проверяемую управленческую цепочку. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Исследование теоретических основ рекламной аналитики, BI-систем и нейросетевых технологий в маркетинге; систематизирование подходов к применению ИИ для оптимизации рекламных кампаний; 2. Анализ рынков общественного питания, доставки и digital-рекламы, характеристика ООО «Вкус» как франчайзи сети «Додо Пицца» и оценка текущей рекламной деятельности предприятия; 3. Выявление проблемы текущей рекламной аналитики ООО «Вкус» и формулирование требований к аналитическому контуру; 4. Разработка подхода к построению аналитического контура, включающего модель данных, BI-дашборд и ИИ-слой формирования и верификации рекомендаций; 5. Разработка порядка пилотного внедрения и выполнение расчетной оценки экономической целесообразности аналитического контура. Работа выполнена на базе ООО «Вкус» — франчайзи сети «Додо Пицца». Использованы внутренние материалы о рекламных активностях, расходах, заказах, выручке, отзывах и план-факте. В результате разработан аналитический контур, связывающий разрозненные рекламные данные в проверяемую цепочку: отклонение — ИИгипотеза — рекомендация — действие — KPI-проверка. Контур включает модель данных, BI-дашборд в DataLens и ИИ-журнал рекомендаций. Для достижения результатов использовались Yandex DataLens, табличные редакторы, GigaChat API и внутренние материалы ООО «Вкус».

The given work is devoted to studying the possibilities of neural network technologies in advertising analytics and developing an analytical framework for Vkus LLC that links advertising data, BI indicators, AI recommendations and management actions. The tasks addressed in the research were: 1. To study the theoretical foundations of advertising analytics, BI systems and neural network technologies in marketing, and to systematize approaches to the use of AI for optimizing advertising campaigns; 2. To analyze the public catering, delivery and digital advertising markets, characterize Vkus LLC as a franchisee of the Dodo Pizza chain and assess the current advertising activities of the company; 3. To identify the problems of the current advertising analytics system of Vkus LLC and formulate requirements for the analytical framework 4. To develop an approach to building the analytical framework, including a data model, BI dashboard and AI layer for generating and verifying recommendations; 5. To develop a pilot implementation procedure and perform a calculated assessment of the economic feasibility of the analytical framework. The work was fulfilled on the basis of Vkus LLC, a franchisee of the Dodo Pizza chain. Internal materials on advertising activities, expenses, orders, revenue, reviews and plan-fact indicators were used. As a result, an analytical framework was developed that links scattered advertising data into a verifiable chain: deviation — AI hypothesis — recommendation — action — KPI check. The framework includes a data model, a BI dashboard in DataLens and an AI recommendation log. The following tools were used to achieve the results: Yandex DataLens, spreadsheet editors, GigaChat API and internal materials of Vkus LLC.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read
Internet Authorized users SPbPU
Read
Internet Anonymous
...