ИНСТРУМЕНТАРИЙ ИНТЕРНЕТ-МАРКЕТИНГА В ЗАДАЧАХ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ: АНАЛИТИКА ТРАНЗАКЦИОННЫХ ДАННЫХ И ПРОГНОСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Авторы

Бахтыяр Кайратбекович Рахматтилаев кафедра «Информационные системы в экономике», Высшая школа экономики и бизнеса, Кыргызский государственный технический университет им. И. Раззакова
Асель Джумановна Картанова кафедра «Информационные системы в экономике», Высшая школа экономики и бизнеса, Кыргызский государственный технический университет им. И. Раззакова
Замира Абдыкеримовна Сыдыкова кафедра «Информационные системы в экономике», Высшая школа экономики и бизнеса, Кыргызский государственный технический университет им. И. Раззакова

Ключевые слова:

электронная коммерция, эффективность интернет-маркетинга, МСБ, инструменты, персонализация, машинное обучение, аналитика данных, прогнозирование, модель, набор данных

Аннотация

В данной статье рассматривается актуальная проблема повышения эффективности интернет-маркетинга малых и средних предприятий в эпоху цифровой трансформации экономики Кыргызстана. Выбор маркетинговых стратегий и поддержка управленческих решений в электронной коммерции напрямую зависит от инструментария интернет-маркетинга. Цифровые инструменты интернет-маркетинга позволяют проводить персонализацию во взаимодействии с клиентами путем сбора транзакционных данных. Бизнес-ориентированный анализ поведения клиентов интернет-магазина позволяет выявлять предпочтения клиентов, измеряя их покупательскую активность, и формировать будущие индивидуальные предложения. В работе предложена методология проведения бизнес-ориентированного анализа и получены результаты, позволяющие формулировать рекомендации и строить будущие маркетинговые стратегии для ведения эффективного бизнеса и получения максимальной прибыли объекту электронной коммерции.

Библиографические ссылки

1. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://economist.kg/ekonomika/2025/10/30/obiem-rynka-eliektronnoi-kommiertsii-kyrghyzstana-dostigh-525-mdollarov/?utm_source=chatgpt.com (дата обращения: 01.06.2026)

2. Матненко, Н.Н. Развитие рынка электронной коммерции в условиях цифровизации экономики [Текст] / Н.Н. Матненко, Т.С. Сальникова, Ю.А. Мезяков // Экономические системы. – 2024. – Том 17, – № 4. – С. 39–50. DOI 10.29030/2309-2076-2024-17-4-39-50.

3. 7 examples of digital transformation success in business [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.techtarget.com/searchcio/tip/4-examples-of-digital-transformation-success-in-business (дата обращения: 05.06.2026)

4. Рахматиллаев Б.К., Картанова А.Дж. Построение концептуальной модели бизнес-процессов интернет-маркетинга предприятия / Б.К. Рахматиллаев, А.Дж. Картанова // Известия Кыргызского государственного технического университета им. И. Раззакова. – 2026. – Т.2. № 1 (77). – С. 359-371.

5. Cadden T., Weerawardena J., Cao G., Duan Y., McIvor R. (2023) Examining the role of big data and marketing analytics in SMEs innovation and competitive advantage. Journal of Business Research, 168, 114225.

6. Байгазиев М.С., Раззаков М.И., Каныбеков К.К. Разработка веб-сайта электронной коммерции с системой онлайн-каталога / М.С. Байгазиев, М.И. Раззаков, К.К. Каныбеков // Проблемы автоматики и управления. – 2024. – № 1(49). – С. 41-51.

7. Катаев, А. В. Digital-маркетинг : учебное пособие / А. В. Катаев, Т. М. Катаева, И. А. Названова. - Ростов-на-Дону - Таганрог : издательство Южного федерального университета, 2020. - 161 с. - ISBN 978-5-9275-3437-1.

8. Котлер, Ф Маркетинг от А до Я. Основы маркетинга / Ф. Котлер // Альпина Паблишер. - 2024. - 707 с.

9. Амейзен Э. Создание приложений машинного обучения: от идеи к продукту. — СПб.: Питер, 2023. – 256 с.: ил. - (Серия «Библиотека программиста»). ISBN 978-5-4461-1773-4

10. E-Commerce Analytics: End-to-End Data Science [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.kaggle.com/code/hammadansari7/e-commerce-analytics-end-to-end-data-science/notebook#%F0%9F%A4%96-5.-Machine-Learning-Models (дата обращения: 01.06.2026)

11. Груздев А. В. Предварительная подготовка данных в Python: Том 1. Инструменты и валидация. – М.: ДМК Пресс, 2023. – 816 с.: ил.

12. RFM-анализ — что это такое и для чего нужен? [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.sberbank.ru/ru/s_m_business/pro_business/rfm-analyz-chto-takoe-i-dlya-chego-nuzhen (дата обращения: 01.06.2026)

13. Irmak T. (2025) Analysis of Order Cancellation Rates and Feature Weighting with Machine Learning: An E-Commerce Case Study. In Lecture Notes in Networks and Systems, Vol. 1531, pp. 763-770.