Дипломна робота: 87 с., 11 рис., 9 табл., 17 посилань, додаток.
Об’єкт дослідження – процеси взаємодії клієнтів з платформою електронної комерції, зокрема їх транзакційна активність. Предметом дослідження – методи кластеризації та класифікації для поведінкових даних з метою автоматизованої сегментації та прогнозування профілю для нових користувачів в сфері електронної комерції. Метою роботи – розробка моделі, що поєднує кластеризацію існуючих клієнтів та класифікацію нових користувачів, для побудови інструменту персоналізованого аналізу клієнтської бази. Результати – проведено дослідження ефективності різних методів кластеризації та класифікації для сегментації клієнтів у сфері електронної комерції. Побудовано комбіновану модель, яка дозволяє автоматично визначати сегменти клієнтів на основі транзакційних даних, а також класифікувати нових користувачів до відповідних груп. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – інтеграція демографічних, поведінкових і інформаційних даних з інших каналів, використання більш складних алгоритмів глибинного навчання для покращення точності класифікації, а також розширення моделі для прогнозування життєвої цінності клієнта і ймовірності відтоку.