Analiza tipa, strukture i učinkovitosti marketinških poruka poslanih metodom elektroničke pošte

diplomski rad

• Naslov (engleski): Analysis of the type, structure, and effectiveness of e-mail marketing messages
• Autor: Martina Galić
• Mentor: Damir Pintar (mentor)
• Član povjerenstva: Damir Pintar (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Mihaela Vranić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Luka Humski (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-07-01, Hrvatska

Sažetak

U sklopu ovog rada istražena je uloga elektroničke pošte kao ključnog alata u marketinškim strategijama suvremenih korporacija. Analizirane su različite vrste marketinških poruka, povijest email marketinga i popularni softveri za email marketing, čime su prikazane brojne mogućnosti koje email marketing nudi. Detaljno je opisana metodologija prikupljanja i obrade podataka, uključujući automatiziranu registraciju uz pomoć Selenium-a te prikupljanje podataka korištenjem IMAP-a i Amazon Web Services (S3). Poseban naglasak stavljen je na kreiranje skupova za treniranje i testiranje, što je omogućilo razvoj preciznog sustava klasifikacije poruka. Analizirani su sustavi temeljeni na pravilima i strojnom učenju, s fokusom na Naive Bayes i BERT modele. Na temelju tih analiza izrađen je alat koji olakšava klasifikaciju i upravljanje marketinškim porukama.

Sažetak (engleski)

This study explores the role of email as a key tool in the marketing strategies of modern corporations. Various types of marketing messages, the history of email marketing, and popular email marketing software are analyzed, highlighting the numerous possibilities offered by email marketing. The methodology for data collection and processing is detailed, including automated registration using Selenium and data collection using IMAP and Amazon Web Services (S3). Special emphasis is placed on creating training and testing datasets, which enabled the development of an accurate message classification system. Classification systems based on rules and machine learning, with a focus on Naive Bayes and BERT models, are analyzed. Based on these analyses, a tool was developed to facilitate the classification and management of marketing messages.

• Ključne riječi: email marketing; marketinške strategije; automatizacija; strojno učenje; BERT; Naive Bayes
• Ključne riječi (engleski): email marketing; marketing strategies; automation; machine learning; BERT; Naive Bayes
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:650404
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2024-10-12 20:36:35