Vliv datové analýzy a AI nástrojů na úspěšnost reklamních kampaní
Název práce: | Vliv datové analýzy a AI nástrojů na úspěšnost reklamních kampaní |
---|---|
Autor(ka) práce: | Douša, Marek |
Typ práce: | Diplomová práce |
Vedoucí práce: | Švecová, Lenka |
Oponenti práce: | Štěpánek, Petr |
Jazyk práce: | Česky |
Abstrakt: | Tato práce se věnuje problematice cílení reklamních kampaní na zákazníky a jaký může mít tento faktor vliv na malé podniky. Cílení reklamních kampaní je nastavováno dle tří různých přístupů: Expertní odhad, Analýza dat a Umělá inteligence. V rámci práce jsou data sbírána ze soukromé firmy, zabývající se prodejem fotovoltaických elektráren. Práce obsahuje teoretické zázemí pro pochopení a možnost reprodukce daných postupů, samotnou implementaci jednotlivých postupů, analýzu jejich výsledků a závěrečnou diskuzi. V rámci této práce byl analyzován a identifikován nejúspěšnější přístup, přičemž výsledky potvrzují, že navzdory existujícím výzvám, jako je potřeba kvalitních dat, převažují přínosy ve formě přesnějšího cílení a zvýšené návratnosti investic. |
Klíčová slova: | malý podnik; reklama; analýza dat; expertní odhad; umělá inteligence |
Název práce: | The impact of data analysis and AI tools on the success of advertising campaigns |
---|---|
Autor(ka) práce: | Douša, Marek |
Typ práce: | Diploma thesis |
Vedoucí práce: | Švecová, Lenka |
Oponenti práce: | Štěpánek, Petr |
Jazyk práce: | Česky |
Abstrakt: | This thesis addresses the issue of customer targeting in advertising campaigns and examines how this factor can impact small businesses. The targeting of advertising campaigns is based on three different approaches: Expert Estimation, Data Analysis, and Artificial Intelligence. Data for the study are collected from a private company engaged in the sale of photovoltaic power plants. The thesis includes theoretical background for understanding and reproducing the applied methods, the implementation of each approach, an analysis of their outcomes, and a concluding discussion. The study identifies and analyzes the most successful approach, with results confirming that, despite existing challenges such as the need for high-quality data, the benefits such as more precise targeting and higher return on investment are significant. |
Klíčová slova: | data analysis; expert estimation; artificial intelligence; advertisement; small business |
Informace o studiu
Studijní program / obor: | Podniková informatika |
---|---|
Typ studijního programu: | Magisterský studijní program |
Přidělovaná hodnost: | Ing. |
Instituce přidělující hodnost: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
Fakulta: | Fakulta informatiky a statistiky |
Katedra: | Katedra systémové analýzy |
Informace o odevzdání a obhajobě
Datum zadání práce: | 16. 4. 2024 |
---|---|
Datum podání práce: | 30. 11. 2024 |
Datum obhajoby: | 24. 1. 2025 |
Identifikátor v systému InSIS: | https://insis.vse.cz/zp/88255/podrobnosti |