<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">upravlenie</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Государственное и муниципальное управление. Ученые записки</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>State and municipal management. Scholar notes</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2079-1690</issn><issn pub-type="epub">2687-0290</issn><publisher><publisher-name>Южно-Российский институт управления</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id custom-type="edn" pub-id-type="custom">TXJRBS</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">upravlenie-123</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ПРОБЛЕМЫ ЭКОНОМИКИ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>PROBLEMS OF ECONOMICS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Веб-аналитика как инструмент повышения эффективности цифрового маркетинга в России</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Web analytics as a tool for improving the effectiveness of digital marketing in Russia</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0001-9222-6386</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Шепелова</surname><given-names>Н. С.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Shepelova</surname><given-names>N. S.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Шепелова Наталья Сергеевна – кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры информационных технологий ЮРИУ РАНХиГС.</p><p>Ростов-на-Дону</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Natalia S. Shepelova – Cand. Sci. (Econ.), Associate Professor of the Department of Information Technology, South-Russian Institute of Management of Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration.</p><p>Rostov-on-Don</p></bio><email xlink:type="simple">shepelova-ns@ranepa.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Шепелов</surname><given-names>Н. Н.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Shepelov</surname><given-names>N. N.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Шепелов Николай Николаевич – аспирант кафедры экономической теории и предпринимательства ЮРИУ РАНХиГС.</p><p>Ростов-на-Дону</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Nikolai N. Shepelov – Postgraduate student of the Department of Economic Theory and Entrepreneurship, South-Russian Institute of Management of Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration.</p><p>Rostov-on-Don</p></bio><email xlink:type="simple">nshepelov@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru">Южно-Российский институт управления – филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации<country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en">South-Russian Institute of Management of Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration<country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2025</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>19</day><month>11</month><year>2025</year></pub-date><volume>0</volume><issue>2</issue><fpage>153</fpage><lpage>162</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Шепелова Н.С., Шепелов Н.Н., 2025</copyright-statement><copyright-year>2025</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Шепелова Н.С., Шепелов Н.Н.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Shepelova N.S., Shepelov N.N.</copyright-holder><license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://upravlenie-uriu.ranepa.ru/jour/article/view/123">https://upravlenie-uriu.ranepa.ru/jour/article/view/123</self-uri><abstract><sec><title>Введение</title><p>Введение. Статья посвящена анализу вызовов, стоящих перед современным цифровым маркетингом, и роли веб-аналитики в обеспечении принятия обоснованных управленческих решений на российских предприятиях малого и среднего бизнеса. В работе исследуются этапы развития веб-аналитики, с акцентом на переходе от базового мониторинга позиций в поисковых системах к прогнозированию продаж, основанному на методах искусственного интеллекта. Особое внимание уделяется применению российских интеллектуальных системы бизнес-аналитики (BI-систем) для решения задач автоматизации и оптимизации маркетинговых усилий с целью достижения максимальной эффективности в области планирования и развития организации.</p></sec><sec><title>Цель</title><p>Цель. Исследование роли веб-аналитики как ключевого инструмента повышения эффективности цифрового маркетинга, анализ ее развития и возможностей применения для автоматизации маркетинговых процессов. Актуальность темы обусловлена динамичным развитием цифрового маркетинга в России и ростом конкуренции в онлайн-среде, что требует от бизнеса оперативного и обоснованного принятия решений. В условиях быстроменяющихся пользовательских предпочтений, усиления регулирования интернет-рекламы и необходимости повышения эффективности рекламных бюджетов традиционные методы веб-аналитики становятся недостаточными.</p></sec><sec><title>Материалы и методы</title><p>Материалы и методы. Анализ научной и специализированной литературы по веб-аналитике, цифровому маркетингу и технологиям искусственного интеллекта (ИИ), обзор эффективных интегрированных маркетинговых инструментов, а также изучение аналитических платформ (Яндекс.Метрика, Roistat) и BI-систем визуализации данных.</p></sec><sec><title>Результаты</title><p>Результаты. Результаты исследования свидетельствуют о том, что веб-аналитика играет значительную роль в цифровом маркетинге, требуя не только применения различных инструментов и сервисов, но и способности структурировать данные, формулировать гипотезы и прогнозировать поведение пользователей на сайте. Эффективная интеграция веб-аналитики в систему цифрового маркетинга предприятия может существенно повысить качество и производительность его интернет-стратегий, а также оптимизировать работу маркетинговой системы в целом, предоставляя своевременную информацию о потребительском поведении и восприятии бренда.</p></sec><sec><title>Выводы</title><p>Выводы. Применение систем сквозной аналитики и BI-систем играет важную роль в развитии цифрового маркетинга, способствуя углубленному анализу данных, автоматизации процессов и персонализированному взаимодействию с клиентами. Дальнейшие исследования следует направить на разработку методик оценки влияния ИИ, оптимизацию интеграции аналитических систем и совершенствование образовательных программ для подготовки специалистов в данной области.</p></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><sec><title>Introduction</title><p>Introduction. The article analyzes the challenges facing modern digital marketing and the role of web analytics in ensuring informed management decisions at Russian small and medium-sized businesses. The paper examines the stages of web analytics development, with an emphasis on the transition from basic monitoring of positions in search engines to sales forecasting based on artificial intelligence methods. Special attention is paid to the use of Russian business intelligence systems to solve automation problems and optimize marketing efforts in order to achieve maximum efficiency in the field of planning and development of the company.</p></sec><sec><title>Purpose</title><p>Purpose. Research of the role of web analytics as a key tool for improving the effectiveness of digital marketing, analysis of its development and application possibilities for automating marketing processes. The relevance of the topic is due to the dynamic development of digital marketing in Russia and the growing competition in the online environment, which requires business to make prompt and informed decisions. In the context of rapidly changing user preferences, increased regulation of online advertising, and the need to increase the effectiveness of advertising budgets, traditional web analytics methods are becoming insufficient.</p></sec><sec><title>Results</title><p>Results. The results of the study indicate that web analytics plays a significant role in digital marketing, requiring not only the use of various tools and services, but also the ability to structure data, formulate hypotheses and predict user behavior on the site. Effective integration of web analytics into an enterprise's digital marketing system can significantly improve the quality and productivity of its Internet strategies, as well as optimize the overall operation of the marketing system by providing timely information about consumer behavior and brand perception.</p></sec><sec><title>Conclusions</title><p>Conclusions. The use of end-to-end analytics and BI systems plays an important role in the development of digital marketing, contributing to in-depth data analysis, process automation, and personalized customer interaction. Further research should be focused on developing methods for assessing the impact of AI, optimizing the integration of analytical systems, and improving educational programs for training specialists in this field.</p></sec></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>цифровой маркетинг</kwd><kwd>инструменты веб-аналитики</kwd><kwd>аналитические системы</kwd><kwd>BI-системы</kwd><kwd>платформы веб-аналитики</kwd><kwd>ключевые показатели эффективности</kwd><kwd>машинное обучение</kwd><kwd>искусственный интеллект</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>digital marketing</kwd><kwd>web analytics tools</kwd><kwd>analytical systems</kwd><kwd>BI-systems</kwd><kwd>web analytics platforms</kwd><kwd>key performance indicators</kwd><kwd>machine learning</kwd><kwd>artificial intelligence</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Якубова И. И. Веб-аналитика в системе цифрового маркетинга: сбор информации и измерение результатов // Журнал прикладных исследований. 2021. № 6-6. С. 523-527. – DOI 10.47576/2712-7516_2021_6_6_523. – EDN HEHEPY.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Yakubova I. I. Web analytics in the digital marketing system: collection, information and measurement of results. Journal of Applied Research. 2021;(6-6):523–526. DOI 10.47576/2712-7516_2021_6_6_523. EDN HEHEPY. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Алексеева Н. В., Казакова Н. В., Сазонова М. В. Методы повышения эффективности продаж на основе аналитических компонентов интернет-маркетинга // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Экономика. 2019. № 1. С. 8-15. – DOI 10.18384/2310-6646-2019-1-8-15. – EDN ZZKDKK.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Alekseeva N. V., Kazakova N. V., Sazonova M. V. Methods of increasing sales efficiency based on analytical components of Internet marketing. Bulletin of the Moscow Region State University. Series: Economics. 2019;(1):8–13. DOI 10.18384/2310-6646-2019-1-8-15. EDN ZZKDKK. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кошик, А. Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов / А. Кошик ; Авинаш Кошик ; [предисл. Джима Штерна] ; [пер. с англ. и ред. В. А. Коваленко]. Москва [и др.] : Диалектика, 2009. 462 с. ISBN 978-5-8459-1480-4. – EDN QMTLIX.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Koshik, A. Web analytics : analysis of information about website visitors / A. Koshik ; Avinash Koshik; [preface. Jim Stern] ; translated by from English and edited by V. A. Kovalenko. – Moscow [and others .] : Dialectics, 2009. 462 p. ISBN 978-5-8459-1480-4. – EDN QMTLIX. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Демкина О. В., Шаламова Н. Г. Исследование роли веб-аналитики в повышении эффективности деятельности организаций // Вестник университета. 2019. № 5. С. 56-61. – DOI 10.26425/1816-4277-2019-5-56-61. – EDN GVJMVQ.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Demkina O.V., Shalamova N.G. Investigation of the web analytics role in improving the efficiency of the organizathion’s performance. Vestnik Universiteta. 2019;(5):56–61. DOI 10.24411/2413-046X-2019-19085. – EDN GBHGZL. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Федькова Н. А., Исаев К. В. Яндекс метрика - система ВЕБ-аналитики // Инновационное развитие предпринимательской деятельности региона: Сборник статей международной научно-практической конференции, Брянск, 25 ноября 2021 года. – Брянск: Брянский институт управления и бизнеса, 2021. – С. 31-37. – EDN JSEYNI.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Fedkova, N. A. Yandex metricа - web analytics system. Innovative development of regional entrepreneurial activity. In: Collection of articles from the international scientific and practical conference, Bryansk, November 25, 2021. - Bryansk: Bryansk Institute of Management and Business, 2021; 31–37. – EDN JSEYNI. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Плотников В. А. Анализ экономической деятельности интернет-магазина с помощью средств веб-аналитики // Цифровые модели и решения. 2024. Т. 3. № 1. С. 20-30. – DOI 10.29141/2949-477X-2024-3-1-2. – EDN GROCKF.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Plotnikov, V. A. Analysis of the economic activity of an online store using web analytics tools. Digital models and solutions. 2024;(3-1):20–30. DOI 10.29141/2949-477X-2024-3-1-2. – EDN GROCKF. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Data Science и интеллектуальный анализ данных / Д. М. Назаров, С. В. Бегичева, Д. Б. Ковтун, А. Д. Назаров. – Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2023. – 306 с. – ISBN 978-5-4497-1931-7. – EDN VQKMUJ.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Data Science and intelligent data analysis / D. M. Nazarov, S. V. Begicheva, D. B. Kovtun, A. D. Nazarov. Moscow: IP Ar Media, 2023. 306 p. ISBN 978-5-4497-1931-7. EDN VQKMUJ. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Алексеев Д. В. Использование генеративного ИИ при анализе данных веб-аналитики // Universum: технические науки. 2024. № 2-1(119). С. 4-9. – DOI 10.32743/UniTech.2024.119.2.16815. – EDN SQSRHI.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Alekseev D. V. The use of generative AI in the analysis of web analytics data. Universum: technical sciences. 2024;2-1(119):4–9. DOI 10.32743/UniTech.2024.119.2.16815. – EDN SQSRHI. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Любимова В. И., Рамхминова Э. В., Орлова В. Г. Цифровые решения по автоматизации маркетинга в 2023 г. // Глобальная трансформация и устойчивость экономики современной России : Сборник статей международной научно-практической конференции, Сочи, 27–30 сентября 2023 г. Москва: Научно-исследовательский институт истории, экономики и права, 2023. С. 92-95. – EDN YPGDHW.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lyubimova V. I. Digital solutions for marketing automation in 2023. In: Global transformation and sustainability of the economy of modern Russia: Collection of articles from the international scientific and practical conference, Sochi, September 27-30, 2023. - Moscow: Research Institute of History, Economics and Law, 2023; 92-95. - EDN YPGDHW. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Старых С. А., Перепелкин И. Г. BI-системы для прогнозирования структуры и динамики рынка как основа информационных систем в управлении организациями // Вестник евразийской науки. 2023. Т. 15. № 4. С. 1-8. – EDN UGRLZI.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Starykh S. A., Chaplygina M. A., Manshin A. A. BI-systems for forecasting the structure and dynamics of the market as the basis of information systems in the management for organizations. The Eurasian Scientific Journal. 2023;(15-4):1–8. – EDN UGRLZI. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
