Курсовая по маркетингу в СПбГУ: как работать с клиентскими данными, каналами и исследованием рынка без выдуманной программы

Запрос «курсовая по маркетингу в СПбГУ» шире официального названия одной программы. В актуальном списке бакалаврских программ СПбГУ на 2026 год отдельное направление с названием «Маркетинг» не выделено, но маркетинг реально входит в учебный контекст бизнес- и управленческих программ. Например, в текущем учебном плане бизнес-информатики есть отдельная дисциплина «Маркетинг».

Официальные страницы:
https://cabinet.spbu.ru/Lists/ForeignersLists/bak/index_comp_groups.html
https://courses.spbu.ru/PUFilter/Semester/ff54743d-be85-4e4a-9f84-c3fe9070954c

Поэтому в самой курсовой важно указывать настоящую программу и дисциплину, а маркетинг рассматривать как предмет исследования.

Начните с поведения клиента

Плохо:

«Продвижение компании X».

Сильнее:

«Какие каналы приводят клиентов с более высокой повторной покупкой?»

Или:

«Как различается конверсия между сегментами пользователей продукта X?»

Так появляется измеримый вопрос.

Сегмент

Выберите критерий:

• поведение;
• частота;
• ценность;
• потребность;
• канал;
• продукт.

Не делите аудиторию только по полу и возрасту, если эти признаки не объясняют решение.

Customer journey

Разложите путь:

1. awareness;
2. interest;
3. consideration;
4. purchase;
5. use;
6. repeat.

Для каждого этапа можно выбрать отдельную метрику.

Не смешивайте весь путь в одну «эффективность».

Воронка

Например:

impression -> click -> lead -> purchase.

Посчитайте conversion между этапами.

Так видно место потери.

Не оценивайте кампанию только по CTR.

CAC

Определите состав затрат:

• media;
• agency;
• creative;
• team;
• tools.

Если каналы считаются по-разному, сравнение нечестное.

LTV

Покажите модель:

• margin;
• frequency;
• retention;
• lifetime.

Не используйте одну универсальную формулу для разных бизнес-моделей.

Retention

Обязательно задайте окно.

Например:

30 дней
90 дней
12 месяцев.

Retention без периода не имеет смысла.

Cohort

Сравнивайте клиентов по дате первой покупки.

Это помогает отделить:

• сезон;
• изменение канала;
• изменение продукта.

Общее среднее может скрывать деградацию новых cohorts.

Churn

Для подписки определите, что считается уходом.

Например:

не продлил в течение X дней.

Не меняйте определение между месяцами.

RFM

Для клиентской базы можно использовать:

• Recency;
• Frequency;
• Monetary.

Но сегменты должны быть интерпретируемы.

Не создавайте 27 ячеек, которые потом никак не используются.

Опрос

Если исследуется потребность, вопросы должны отвечать гипотезе.

Не делайте анкету «обо всём».

Для каждого вопроса спросите:

какой вывод я смогу сделать?

Выборка

Опишите:

• кто;
• как набраны;
• число;
• ограничения.

Опрос подписчиков бренда не описывает весь рынок.

Interview

Глубинное интервью полезно для:

• motive;
• barrier;
• context;
• decision process.

Но оно не показывает долю рынка.

Не превращайте 12 интервью в проценты по всей аудитории.

Контент-анализ

Для социальных сетей создайте категории заранее.

Например:

• educational;
• product;
• entertainment;
• reputation.

После этого сравните engagement или conversion.

Не выбирайте категории после результата.

Engagement rate

Зафиксируйте формулу.

Возможны варианты от:

• followers;
• reach;
• impressions.

Не сравнивайте разные знаменатели.

Social media

Лайк не равен покупке.

Просмотр не равен намерению.

Показывайте путь к конечному KPI, если данные доступны.

Attribution

Клиент может видеть несколько каналов.

Last click является только одной моделью.

Если используете её, так и пишите.

Не называйте канал единственной причиной покупки.

UTM

Если анализ строится на web analytics, проверьте:

• naming;
• source;
• medium;
• campaign.

Несогласованные UTM делают отчёт бесполезным.

A/B test

Задайте:

• hypothesis;
• primary metric;
• variants;
• duration;
• sample.

Не заканчивайте тест, когда один вариант случайно вышел вперёд.

Statistical significance

Даже если курс не требует сложной статистики, учитывайте размер выборки.

Разница 11% против 10% на десяти пользователях ничего не доказывает.

Practical significance

Статистически значимый uplift может быть слишком мал для бизнеса.

Считайте абсолютный эффект.

Например:

+0,2 п.п. conversion на миллионе визитов и на ста визитах имеют разный смысл.

Цена

Если тема pricing, можно анализировать:

• competitors;
• willingness to pay;
• elasticity;
• margin.

Не называйте цену высокой без критерия.

Competitor analysis

Сравнивайте по одинаковым параметрам:

• segment;
• price;
• feature;
• channel;
• positioning.

Не делайте вывод только по подписчикам.

Positioning

Оно должно быть проверяемо через восприятие аудитории.

Можно анализировать:

• reviews;
• associations;
• messages;
• survey.

Слоган компании не равен восприятию клиента.

Brand awareness

Уточните:

• aided;
• unaided;
• top of mind.

Это разные показатели.

Не объединяйте их в одну «узнаваемость».

Reviews

Можно кодировать:

• service;
• price;
• quality;
• delivery;
• usability.

Сохраняйте период и платформу.

Не выбирайте только негативные отзывы.

NLP для отзывов

Автоматическая sentiment-модель может ошибаться на иронии.

Проверьте часть корпуса вручную.

Не выдавайте score модели за объективную эмоцию клиента.

Маркетинговая рекомендация

Сильная рекомендация содержит:

• segment;
• problem;
• action;
• KPI.

Например:

«Для cohort X изменить onboarding Y, потому что основной drop возникает между шагами 2 и 3».

Budget allocation

Если перераспределяете бюджет, учитывайте не только CAC, но и downstream quality.

Канал с дорогим лидом может иметь высокий LTV.

Экономический эффект

Можно оценить:

additional conversions × contribution margin.

Но все предпосылки должны быть видны.

Не обещайте точную прибыль по одному тесту.

Теоретическая глава

Она должна привести к:

• consumer behavior;
• segmentation;
• funnel;
• metric;
• hypothesis.

Не пишите полный учебник маркетинга.

Практическая глава

Схема:

1. customer problem;
2. data;
3. segmentation;
4. funnel;
5. analysis;
6. test;
7. recommendation;
8. KPI;
9. limitations.

Контекст СПбГУ

Поисковая фраза «маркетинг в СПбГУ» не должна заставлять вас придумывать отдельную бакалаврскую программу, если ваша реальная программа называется иначе.

В 2026 году маркетинг подтверждается как актуальная дисциплина в бизнес-информатике и естественно встречается в управленческой подготовке.

Защита

Будьте готовы объяснить сегмент, denominator метрики, выборку, attribution и бизнес-смысл рекомендации.

Сильная маркетинговая курсовая в СПбГУ показывает поведение клиента через данные и измеримые решения, а не перечисляет каналы продвижения.