Search

Issue

Title

Authors

No 2 (2025)

К вопросу о применении Python и больших данных в задачах оптимизации инфлюенс-маркетинга компании: разработка индекса полезности инфлюенсера Аннотация: целью исследования является разработка авторского подхода к оптимизации инфлюенс-маркетинга на основе авторского индекса полезности блогера (BVI) и современных технологий анализа больших данных (Python, LLM). Методы: в исследовании используются методы сбора и обработки больших объёмов данных из социальных сетей посредством Python (Pandas, API-запросы), алгоритмы многопоточного и асинхронного анализа данных, а также функции больших языковых моделей (LLM) для структурирования и интерпретации полученных результатов. Кроме них применялись общенаучные методы, сравнительный, описательный и обобщающий анализ. Результаты (Findings): предложен индекс полезности блогера (BVI), который позволяет выявлять наиболее релевантных инфлюенсеров с учётом пересечения их аудиторий и целевой аудитории компании. Разработан программный код на Python, который автоматически рассчитывает BVI, формирует базу потенциально эффективных каналов и позволяет оценивать варианты сотрудничества. Показано, что использование больших данных, LLM и современных цифровых технологий для аналитики в инфлюенс-маркетинге обеспечивают расширение возможностей в поддержке принятия решений. Выводы: полученные данные подтверждают эффективность разработанного индекса BVI и подходов к его вычислению, т.к. позволяет улучшить процесс для выбора блогеров, существенно сократить время- и трудо- затраты в инфлюенс-маркетинге. Предложенный подход с применением больших данных, Python и LLM расширяет возможности маркетинговых исследований, поскольку служит базисом для принятия экономически обоснованных решений с последующим ростом эффективности маркетинговых кампаний. Ключевые слова: инфлюенс-маркетинг, индекс полезности блогера (BVI), аналитика, нейросети, большие данные, большие языковые модели (LLM), Python, оптимизация маркетинга, аудитория Для цитирования: Коновалик Е.А. К вопросу о применении больших данных в задачах оптимизации инфлюенс-маркетинга компании: разработка индекса полезности инфлюенсера // Modern Economy Success. 2025. № 2. С. 360 – 377. 1 Yauheni Kanavalik, 1 EPAM Systems On the application of big data in optimizing a company’s influencer marketing: development of an influencer utility index

Yauheni K.A.

(Rus)
()
()
()

Search tips:

• Search terms are case-insensitive
• Common words are ignored
• By default only articles containing all terms in the query are returned (i.e., AND is implied)
• Combine multiple words with OR to find articles containing either term; e.g., education OR research
• Use parentheses to create more complex queries; e.g., archive ((journal OR conference) NOT theses)
• Search for an exact phrase by putting it in quotes; e.g., "open access publishing"
• Exclude a word by prefixing it with - or NOT; e.g. online -politics or online NOT politics
• Use * in a term as a wildcard to match any sequence of characters; e.g., soci* morality would match documents containing "sociological" or "societal"