ВИКОРИСТАННЯ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ЦІЛЬОВОЇ АУДИТОРІЇ ВЕБ-ДОДАТКІВ - Піх, І. В.; Меренич, Ю. Ю. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2025)
У дослідженні використано метод машинного навчання для кластеризації даних щодо цільової аудиторії веб-додатків електронної комерції. Машинне навчання є потужним інструментом аналізу, що дає змогу автоматично виокремлювати закономірності у великих вибірках, підвищуючи точність прогнозування поведінки користувачів. Вибрано основі показники взаємодії з веб-додатками: коефіцієнт відмов, тривалість сесії та коефіцієнт конверсії. Виконано нормалізацію вхідних даних. Для нормалізації та коректної роботи алгоритмів машинного навчання використано метод, що забезпечує масштабування значень у діапазоні від нуля до одиниці. Оптимальна чисельність кластерів отримана за методом «ліктя», який аналізує залежність між кількістю кластерів та внутрішньокластерною сумою квадратів відстаней. Застосовано метод k-середніх для аналізу поведінкових параметрів, що мінімізує суму квадратів відстаней між точками та центроїдами кластерів, використовуючи евклідову метрику. Візуалізацію результатів здійснено за допомогою тривимірного графіка. Представлено розподіл кластерів за аналізованими параметрами. Результати кластеризації дозволили виділити чотири групи користувачів з різними характеристиками взаємодії з веб-ресурсами. Користувачі першого кластера мають низьку залученість, коротку тривалість сесії та високий коефіцієнт відмов, що вказує на недостатню релевантність контенту. Другий кластер демонструє тривалу взаємодію. Однак високий рівень відмов може свідчити про складність навігації. Третій характеризується високою конверсією за помірної тривалості сесії, що вказує на ефективний користувацький досвід. Останній має найнижчий коефіцієнт відмов і максимальну конверсію, що відображає високу відповідність контенту потребам користувачів. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості застосування методів кластерного аналізу для адаптації UX/UI-рішень, оптимізації контенту та підвищення рівня конверсії. Запропонований підхід може бути використаний у сфері електронної комерції, цифрового маркетингу та вебаналітики для вдосконалення стратегії взаємодії з користувачами.