Badanie budowania profili użytkowników w arkuszach kalkulacyjnych oraz zastosowania targetowania marketingowego na platformach e-commerce i serwisach skupowych
2025-04-26
Wprowadzenie
Współczesne platformy e-commerce oraz serwisy skupowe generują ogromne ilości danych użytkowników. W artykule tym przedstawiamy metodykę integracji tych danych w środowisku arkuszy kalkulacyjnych (np. Google Sheets lub Excel) oraz ich zastosowanie w precyzyjnym targetowaniu marketingowym.
Integracja danych w Spreadsheets
Proces budowania profilu użytkownika obejmuje:
- Dane podstawowe: wiek, płeć, lokalizacja, dane kontaktowe
- Zachowania zakupowe: historia transakcji, częstotliwość zakupów, średnia wartość koszyka
- Preferencje i zainteresowania: przeglądane kategorie produktów, zapisane wyszukiwania
Integracja danych z różnych źródeł realizowana jest poprzez:
- API platform sprzedażowych (Allegro, Shopify)
- Eksport danych z serwisów skupowych
- Zewnętrzne narzędzia analityczne (Google Analytics)
Modelowanie profili użytkowników
W arkuszu kalkulacyjnym implementujemy następujące techniki:
- Klasteryzacja użytkowników (metoda k-średnich)
- <%=IFERROR(VLOOKUP(...),"Brak danych")% - formuły harmonizacji danych
- Wsparcie makr dla prostych algorytmów ML
Zastosowanie w marketingu precyzyjnym
Stworzone profile umożliwiają:
| Rodzaj akcji | Przykład zastosowania |
|---|---|
| Personalizowane rekomendacje | Propozycje produktów dla użytkowników o podobnych profilach |
| Targetowana reklama | Kampanie AdWords filtrowane według segmentów |
Analiza skuteczności
Monitoring wskaźników takich jak:
- CTR (Click-Through Rate)
- Współczynnik konwersji
- Wartość LTV (Lifetime Value)