Данный исследовательский проект посвящен комплексному анализу ключевых аспектов функционирования популярного российского маркетплейса "Ozon". В рамках исследования будет проведен детальный обзор пользовательского интерфейса, логистической инфраструктуры, системы обработки заказов и механизмов взаимодействия с поставщиками. Особое внимание будет уделено изучению существующих алгоритмов персонализации и рекомендаций, применяемых платформой для повышения вовлеченности пользователей и увеличения объема продаж. По итогам анализа планируется разработка предложения по оптимизации и усовершенствованию рекомендательной системы с целью повышения ее эффективности и релевантности для конечного потребителя. Работа предполагает применение методов сбора и анализа данных, а также теоретических подходов из области машинного обучения и интернет-маркетинга. Результаты исследования могут быть использованы для дальнейшего развития платформы Ozon и других онлайн-торговых площадок.
Проект направлен на глубокое изучение бизнес-процессов и пользовательского опыта на маркетплейсе Ozon. Основная идея заключается в разработке и тестировании усовершенствованной рекомендательной системы, способной повысить удовлетворенность клиентов и увеличить конверсию.
Конечным продуктом проекта станет детальный отчет об исследовании маркетплейса Ozon, включающий в себя оценку его текущего состояния и практические рекомендации по улучшению. Также будет предложен прототип или концепция обновленной рекомендательной системы, основанной на современных подходах.
Низкая персонализация рекомендаций на маркетплейсах часто приводит к тому, что пользователи не находят интересующие их товары, что снижает их лояльность и объем покупок. Отсутствие своевременного и точного предложения релевантных товаров является барьером для эффективного шопинга.
В условиях высокой конкуренции на рынке электронной коммерции, способность маркетплейса предоставлять персонализированный покупательский опыт становится критически важной. Оптимизация рекомендательных сервисов напрямую влияет на удержание клиентов и росте прибыли.
Целью данного проекта является повышение эффективности маркетплейса Ozon путем анализа и улучшения его рекомендательной системы. Мы стремимся разработать подход, который сделает процесс выбора товаров для каждого пользователя максимально удобным и продуктивным.
Целевая аудитория проекта – это, прежде всего, руководство и менеджмент маркетплейса Ozon, заинтересованные в оптимизации бизнес-процессов и повышении конкурентоспособности. Также проект будет интересен студентам и специалистам в области электронной коммерции, анализа данных и машинного обучения.
Для успешной реализации проекта потребуются доступ к данным маркетплейса (при возможности), программное обеспечение для анализа данных (Python с библиотеками Pandas, Scikit-learn), научная литература и доступ к исследовательским базам данных.
Осуществляет общее управление проектом, координацию действий команды, контроль сроков и качества выполнения задач, а также финальное утверждение результатов исследования и предоставление отчетности.
Отвечает за сбор, очистку и предварительный анализ данных, выявление закономерностей в поведении пользователей и оценку эффективности текущих алгоритмов маркетплейса.
Занимается проектированием, разработкой и тестированием новых алгоритмов рекомендаций, используя методы машинного обучения и статистического анализа данных для повышения их точности.
Проводит исследования пользовательского опыта, анализирует интерфейс платформы с точки зрения удобства и эффективности, предлагает улучшения для повышения вовлеченности и удовлетворенности пользователей.
Выполнил: ФИО
Руководитель: ФИО
