Optimisering av Datadriven Marknadsföring: CTRL DIGITAL - Data Hantering, Data Insamling och Maskininlärning för Google Analytics 4

dc.contributor.authorRask Thurin, Gabriel
dc.contributor.authorRootzén, Jonathan
dc.contributor.departmentChalmers tekniska högskola / Institutionen för data och informationstekniksv
dc.contributor.departmentChalmers University of Technology / Department of Computer Science and Engineeringen
dc.contributor.examinerSmallbone, Nicholas
dc.contributor.supervisorSistek, Sakib
dc.date.accessioned2025-09-25T08:27:11Z
dc.date.issued
dc.date.submitted
dc.description.abstractDetta examensarbete bedrevs i samarbete med CTRL DIGITAL och syftade till att utveckla en analyslösning för att segmentera kunder baserat på beteendedata från Google Analytics 4 (GA4). Arbetet inleddes med att skapa en pipeline för att hämta historisk data via GA4:s API och lagra den i Google BigQuery. Datan strukturerades och berikades med information från CRM-system och externa annonseringskällor, varefter relevanta nyckeltal (KPI:er) definierades i dialog med verksamheten. Med hjälp av en Recency, Frequency, Monetary (RFM) modell och KMeans-klustring genomfördes en prediktiv analys av kundbeteende, där tre kundsegment med varierande köpbeteende och affärsvärde identifierades. Segmenteringen baserades på parametrarna aktualitet, köpfrekvens och monetärt värde. Projektet resulterade i en strukturerad process för datahantering och kundanalys som kan återanvändas i liknande uppdrag. Insikterna har presenterats för kundens mediebyrå och kan fungera som underlag för framtida riktade marknadsföringsinsatser.
dc.identifier.coursecodeLMTX38
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12380/310528
dc.language.isoswe
dc.setspec.uppsokTechnology
dc.subjectbackfill
dc.subjectKPI
dc.subjectmaskininlärning
dc.subjectGoogle Analytics
dc.subjectBigQuery
dc.subjectmarknadsföring
dc.subjectdatadriven
dc.subjectAI
dc.subjectprediktiv analys
dc.subjectCRM
dc.titleOptimisering av Datadriven Marknadsföring: CTRL DIGITAL - Data Hantering, Data Insamling och Maskininlärning för Google Analytics 4
dc.type.degreeExamensarbete på kandidatnivåsv
dc.type.degreeBachelor Thesisen
dc.type.uppsokM2
local.programmeDatateknik 180 hp (högskoleingenjör)

Ladda ner

Original bundle

Visar 1 - 1 av 1
Hämtar...
Bild (thumbnail)
Namn:
CSE 25-19 GRT JR.pdf
Storlek:
3.53 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Visar 1 - 1 av 1
Hämtar...
Bild (thumbnail)
Namn:
license.txt
Storlek:
2.35 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Beskrivning: