title: In-Depth Analysis of Publishers in Travel Affiliate Marketing Based on Aviasales Data
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Рау Владислава
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Rau Vladislava
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Макаркина Ирина Данииловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Makarkina Irina Daniilovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Страхович Эльвира Витаутасовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Strahovic Elvira Vitautasovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-07-31T18:39:30Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-07-31T18:39:30Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 079308
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/31055
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная ВКР представляет углубленный анализ партнеров-аффилиатов компании Aviasales. Основные задачи включают анализ веб-контента и категорий сайтов-аффилиатов с применением методов машинного обучения и обработки естественного языка, а также исследование современных особенностей аффилиатного маркетинга в сфере путешествий. С теоретической точки зрения работа вносит вклад в ограниченный набор исследований, посвященных теме аффилиатного маркетинга. С точки зрения бизнеса работа позволяет ответить на стратегические запросы компании Aviasales и предлагает модель классификации аффилиатов и практические рекомендации для менеджмента.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The paper provides an in-depth analysis of the affiliate partners of the Aviasales company. Main tasks include the analysis of the web content and categories of the affiliates with the application of Machine Learning and Natural Language processing tools as well as the investigation of the peculiarities of the modern affiliate marketing. From the academic point of view, the paper contributes to the limited number of research devoted to the sphere of affiliate marketing. From the business perspective the thesis allows to respond to strategic questions of Aviasales company as well as offers affiliates classification model and practical managerial recommendations.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Аффилиатный маркетинг
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: большие данные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка естественного языка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Aviasales
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сфера путешествий
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: affiliate marketing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Big Data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine Learning (ML)
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Natural Language processing (NLP)
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Aviasales
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: travel industry
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: In-Depth Analysis of Publishers in Travel Affiliate Marketing Based on Aviasales Data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Глубинный анализ аффилиатов в сфере путешествий на основе данных компании «Авиасейлс»
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Master_Thesis_Makarkina.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31055/1/Master_Thesis_Makarkina.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,55 MB
resources.filename: reviewSV_Scientific_advisor_reference_2021_Makarkina_Moiseeva_Soldaeva.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31055/2/reviewSV_Scientific_advisor_reference_2021_Makarkina_Moiseeva_Soldaeva.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewSV
resources.size: 57,5 kB