| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Intelektuālas robotizētas sistēmas |
| Nosaukums |
Prognozējošo modeļu izpēte reklāmas efektivitātes un peļņas pieauguma uzlabošanai e-komercijā |
| Nosaukums angļu valodā |
Research on Predictive Models for the Enhancement of Advertising Effectiveness and Profit Growth in e-Commerce |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Sintija Petroviča-Kļaviņa |
| Recenzents |
Gints Jēkabsons |
| Anotācija |
Bakalaura darbā tiek analizēta prognozējošās analītikas pielietošana digitālā
mārketinga kampaņu optimizācijā e-komercijas vidē. Darba mērķis ir izstrādāt un
praktiski pārbaudīt prognozējošo modeli reklāmas budžeta sadalei META reklāmas
platformā, salīdzinot tā efektivitāti ar tradicionālu fiksēta budžeta sadales pieeju un platformas automatizēto optimizācijas risinājumu Advantage+. Darbā aplūkoti prognozējošās analītikas teorētiskie aspekti, izstrādātā modeļa metodoloģija un veikta tā testēšana reālā reklāmas vidē, analizējot galvenos reklāmas veiktspējas rādītājus. Iegūtie rezultāti parāda, ka adaptīvas budžeta sadales metodes spēj uzlabot mārketinga kampaņu vadību un sniedz praktisku pielietojumu e-komercijas uzņēmumiem. |
| Atslēgas vārdi |
PROGNOZĒJOŠĀ ANALĪTIKA, E-KOMERCIJA, REKLĀMAS OPTIMIZĀCIJA, META, MULTI-ARMED BANDIT, UCB ALGORITMS, REKLĀMAS EFEKTIVITĀTE, DIGITĀLAIS MĀRKETINGS |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
PREDICTIVE ANALYTICS, E-COMMERCE, ADVERTISING OPTIMIZATION, META, MULTI-ARMED BANDIT, UCB ALGORITHM, ADVERTISING EFFECTIVENESS, DIGITAL MARKETING |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
06.01.2026 01:16:51 |
