title: Advanced Analytics for Prediction of Customers' Preferences: L’Oréal Case
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Хазанов Александр Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Hazanov Aleksandr Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Бручкус Сергей Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Bruckus Sergej Igorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Яблонский Сергей Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ablonskij Sergej Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-07-31T18:00:20Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-07-31T18:00:20Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 047219
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/30005
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Целью исследования является анализ поведения потребителей продукции бренда Kiehl’s, принадлежащего компании  L’Oréal, для персонализации клиентского опыта за счет выявления схожих паттернов в поведении, построения рекомендательной системы и алгоритма предсказания  совершения заказа в будущем. 
  Задачами проекта являются: 
  Изучить проблему анализа потребительского поведения и проанализировать актуальные теоретические и практические подходы к проблеме;
  Осуществить обзор литературы об использовании продвинутых аналитических инструментов для персонализации клиентского опыта на примере кластеризации и построения рекомендательной системы;
  Определить методы и способы осуществления кластеризации потребителей на основе схожести их поведения, построения рекомендательной системы и прогнозного алгоритма;
  Провести разведочный анализ данных, осуществить кластеризацию с помощью выбранного метода, создать рекомендательную систему и прогнозный алгоритм;
  Оценить экономическую эффективность внедрения полученных решений компанией, описать первые этапы внедрения систем;
  
  В результате работы была проведена кластеризация клиентов компании, построена рекомендательная система для товаров бренда, а также был разработан алгоритм, прогнозирующий совершение покупки клиентов в краткосрочной перспективе. Полученные результаты были оценены с точки зрения экономической эффективности, разработанные решения были переданы компании.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The goal of the project is to analyze consumer behavior of Kiehl’s brand products, owned by L’Oréal, to personalize customer experience by identifying similar patterns in behavior, building a recommendation system and an algorithm for predicting future ordering.
  Objectives of the project are: 
  Study the problem of analyzing consumer behavior and analyze current theoretical and practical approaches to the problem;
  Review the literature on the use of advanced analytical tools to personalize customer experience using the example of clustering and building a recommendation system;
  Determine methods and ways of clustering consumers based on the similarity of their behavior, building a recommendation system and a purchase prediction algorithm;
  Conduct exploratory data analysis, carry out clustering using the selected method, create a recommendation system and a predictive algorithm;
  Assess the economic efficiency of the implementation of the solutions obtained by the company, describe the first stages of the implementation of systems. 
  As a result of the work, the clustering of the company's clients was carried out, a recommendation system for brand goods was built, and an algorithm was developed that predicts the completion of a customer's purchase in the short term. The results obtained were evaluated in terms of economic efficiency, the developed solutions were transferred to the company
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Поведение потребителей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: онлайн-ритейл
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рекомендательная система
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование заказа
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Consumer behavior
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: online retail
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: clustering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recommendation system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: order prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Advanced Analytics for Prediction of Customers' Preferences: L’Oréal Case
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Продвинутая аналитика для прогноза потребительских предпочтений на примере кейса L’Oréal
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Masters_Thesis_Bruchkus_Vlasova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/30005/1/Masters_Thesis_Bruchkus_Vlasova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 5,93 MB
resources.filename: reviewSV_Scientific_advisor_reference_2020_Buchkus.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/30005/2/reviewSV_Scientific_advisor_reference_2020_Buchkus.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 138,92 kB