Data science в маркетинговой деятельности вуза: перспективы, технологии и барьеры внедрения 
Старостин В.С.

1
Введение. Развитие технологий анализа пользовательских данных

2
Особенность маркетинговой деятельности в вузе
Перспективы рекомендательных сервисов в университете

3
Рис. 1. Сферы компетенций маркетинговой деятельности вуза

6
Барьеры для внедрения маркетинговой аналитики в университете

7
Общие принципы сбора и обработки пользовательских данных в вузе

9
Рис. 2. Группы поведенческих показателей студентов

10
Архитектура виртуальной информационной среды

11
Рис. 3. Архитектура виртуальной информационно-образовательной системы

13
Результаты маркетингового исследования студентов и преподавателей
Выводы

14
Рис. 4. Предпочтения студентов при использовании персональных устройств, %

15
Рис. 5. Готовность студентов к внедрению рекомендательных систем, %

16
Источники

Ключевые слова: маркетинговая аналитика, Big Data, Data Science, персонализация, рекомендательные сервисы

Аннотация

Использование информационных технологий и цифровых устройств позволяет собирать и анализировать огромное количество сведений о поведении потребителей и пользователей. В данной статье рассматриваются перспективы использования инструментов анализа маркетинговых данных в вузе с целью улучшения учебного процесса и персонализации образования при помощи рекомендательных сервисов и прогнозной аналитики.

Журнал: «Интернет-маркетинг» — №5, 2015 (© Издательский дом Гребенников)
Объем в страницах: 16
Кол-во знаков: около 34,996
* Деятельность Meta (соцсети Facebook и Instagram) запрещена в России как экстремистская.

1. Себрант А. Работа с данными и алгоритмами в маркетинге // Интернет-маркетинг. — 2013. — №3. — С. 142–150.

2. Старостин В., Сумарокова Е. Актуальные вопросы внутрифирменного маркетинга в сфере образования // Инициативы XXI века. — 2015. — №1–2. — С. 28–31.

3. Briggs S. Big Data in Education: Big Potential or Big Mistake? — Подробнее .

4. Dumon O. Big Data and Education: the Power of Transformation. — Подробнее

5. IMS Global. Learning Measurement for Analytics Whitepaper. — Подробнее .

6. Ken-Zen C. (2014). «Review of the development of learning analytics applied in college-level institutes». Journal of Educational Media & Library Sciences, Summer, Vol. 51, pp. 597–636.

Старостин Василий Сергеевич

Старостин Василий Сергеевич
к. э. н.
доцент

Зав кафедрой рекламы и связей с общественностью ГУУ.

г. Москва

Другие статьи автора 2