Matematické metody v ekonomii

Abstract

Bakalářské práce se zabývá zkoumáním nákupního chování zákazníků e-shopu specializovaného na cyklistické vybavení s cílem analyzovat současnou situaci podniku pomocí statistických metod, přičemž výsledky budou využity k predikci chování zákazníků a návrhu optimalizovaných marketingových strategií zaměřených na cílenou reklamu. Během výzkumu byly provedeny analýzy nákupních košíků, shlukovací analýza a sledování dalších nákupů pomocí SQL dotazů a jazyka Python. S pomocí shlukové analýzy bylo určeno pět hlavních skupin zákazníků. Na tyto výsledky navazuje návrh marketingových strategií pro cílení na různé skupiny včetně křížového prodeje (cross-selling), nabídnutí lepších produktů (up-selling) a osobním přístupem ke komunikaci. Práce dále obsahuje implementační plán se čtyřmi fázemi realizace marketingových strategií. Výsledky poskytují základ pro rozvoj datově řízených marketingových procesů s cílem zvýšit retenci zákazníků, hodnotu průměrného nákupu a celkový obrat e-shopu.

This bachelor's thesis examines customer purchasing behavior in an e-commerce store specializing in cycling equipment. The research aims to analyze the company's current situation using statistical methods, with results being utilized to predict customer behavior and design optimized marketing strategies focused on targeted advertising. The research included shopping cart analysis, cluster analysis, and tracking of subsequent purchases using SQL queries and Python. Through cluster analysis, five main customer segments were identified. Based on these results, marketing strategies were developed for targeting different groups, including cross-selling, up-selling, and personalized communication approaches. The thesis also includes an implementation plan with four phases for executing marketing strategies. The findings provide a foundation for developing data-driven marketing processes aimed at increasing customer retention, average purchase value, and overall e-commerce turnover.