Бакарєва, АнастасіяАнастасіяБакарєваБакарєва, А.А.Бакарєва2020-05-132020-05-132019http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/155304Економічна ефективність: очікується позитивною завдяки наданим рекомендаціям, які дозволили б збільшити об’єм покупок додаткових ресурсів для проходження рівнів у грі та зменшити витрати на залучення нових гравців. В інформаційно-аналітичному розділі була розглянута детальна структура компанії «Murka», наведені методи вирішення поставлених задач: регресійний метод прогнозування, розрахунок коефіцієнту окупності інвестицій, основні поняття класифікації та кластеризації, алгоритм clope. У спеціальному розділі було розроблено алгоритм кластеризації за характеристиками користувачів та охарактеризовано кожний з кластерів. Надані рекомендації щодо втримання існуючих гравців. Практична цінність роботи полягає у розробці програмного забезпечення для розподілення гравців на кластери та подальшого їх аналізу.Мета дослідження: утримання існуючих гравців і залучення нових, на основі цільових маркетингових рекомендацій для груп, що отримані в результаті процедури кластеризації множини вихідних даних з інформацією про користувачів free-to-play гриПредмет дослідження: алгоритм кластеризації, прогнозування та аналіз накопичувального доходу після проведення рекламної кампаніїМетоди дослідження та апаратура: статистичний аналіз бази даних гравців, регресійний аналіз, язик математичного моделювання MatLabОб’єкт дослідження маркетингова діяльність фірми з виробництва ігор «Murka»ukкластеризаціякоефіцієнт окупності інвестиційПРОГНОЗУВАННЯрекомендаціяLearning Object