Дослідження зв’язку показників геолокації цільової аудиторії закладів вищої освіти з результатами вступної кампанії Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Scientific journal

PHYSICAL AND MATHEMATICAL EDUCATION

Has been issued since 2013.

Науковий журнал

Ф1ЗИКО-МАТЕМАТИЧНА ОСВ1ТА

Видаеться з 2013.

http://fmo-journal.fizmatsspu.sumy.ua/

rapiHa С.М., Тверезовська Н.Т. Досл'дження зв'язку показник'в геолокацп цшьово)' аудитор^ заклад'в вищоï oceimu з результатами вступноÏкампанп. Ф'зико-математична oceima. 2019. Випуск 2(20). С. 23-28.

Harina S., Tverezovska N. Study Of The Connection Of The Geolocation Of Target Audience Of Higher Education Institutions With The Results Of The Admission Campaign. Physical and Mathematical Education. 2019. Issue 2(20). Р. 23-28.

DOI 10.31110/2413-1571-2019-020-2-004 УДК 378-057.87: 004.9

С.М. rapiHa

ДНУ «Центр iннoвaцiйних медичних mехнoлoгiй НАН Украни», Украна

[email protected], [email protected] ORCID: 0000-0001-8086-4180

Н.Т. Тверезовська

На^ональний унверситет бюресурав i природокористування Украни, Украна

tverezo vskaya @nubip.edu.ua ORCID: 0000-0002-0672-9308

ДОСЛ1ДЖЕННЯ ЗВ'ЯЗКУ ПОКАЗНИК1В ГЕОЛОКАЦП ЦШЬОВОТ АУДИТОРП ЗАКЛАД1В ВИЩО1 ОСВ1ТИ

З РЕЗУЛЬТАТАМИ ВСТУПНО1 КАМПАНП

АНОТАЦ1Я

Формулювання проблеми. Для здобуття конкурентних переваг на ринку oceimHix послуг заклади вищоï oceimu розробляють та впроваджують lнmернеm-маркеmuнгoвi стратеги, нев'д'емною складовою яких е пошуковий маркетинг, заснований на вивченн характеристик ц'льово)' on-line аудитора. Стаття присвячена досл'дженню групи показниюв ц'льово)' аудиторй'заклад'ю вищо)'освти, а саме - параметр'ю геолокацИ, та ïx зв'язку з результатами вступноïкампанИ'.

Матер/'али i методи. 1нтернет-сервс Google Trends - для визначення частоти пошукових запит'ю цльовоï аудиторй' заклад'ю вищо)' освти. Методи теорИ' ймов'рност'! та математично)' статистики, програмний додаток MS Excel для визначення статистичних пoказнuкiв географЫних розпод'ю'ю пошукових запит'ю. Показники вступно)' кампанп 2018 року.

Результати. Одержано розподли частот пошукових запит'ю ц'тьово)' аудитора' заклад'ю вищо)' освти по областях Укра)'ни за рiчнuй пер'юд. Визначено показники центральних м'р, м'р м'тливост'! i форми розпод'л'ю та кoефiцiенmu парно)'лiнiйнoï кореляцИ' з такими показниками вступно)' кампанп як «Максимальна кiлькicmь бюджетних мсць», «Всього мсць», «Кiлькicmь заяв абimурiенmiв» та «Ктьюсть поданих oрuгiналiв документ'ю». Перев'рено статистичну значущсть одержаних кoефiцiенmiв кореляцИ. Проведено ранжування статистичних показниюв географ'чних розпод'л'ю та показниюв вступно)' кампанп за значенням сумарного кoефiцiенmу кореляцИ'.

Висновки. У бiльшocmi випадк'ю, м 'ж статистичними показниками географ 'мних розпод'л'ю частоти пошукових запит'ю ц'тьово)' аудитора' заклад'т вищо)' освти та показниками вступно)' кампанп снуе достатньо високий прямий лiнiйнuй кореля^йний зв'язок. Одержанi пдходи та результати рекомендовано до використання в нтернет-маркетингових та прoфoрiенmацiйнux стратег'яхзаклад'ю вищо)'освти. Напрямами подальших досл'джень е проведення аналог'мних обчислень за результатами вступно)' кампанп 2019 року та пор'юняння одержаних результат'ю з попередн'ти з метою виявлення ст/'йких законом 'рностей.

КЛЮЧОВ1 СЛОВА: пошуковi запити, геолока^я, заклад вищо)'осв':ти, цльова аудитор 'я.

ВСТУП

Постановка проблеми. Зростаюча конкуренция на ринку освп>лх послуг i с^мкий розвиток шформацшних технологш обумовлюють потребу та надають можливкть розробки i впровадження штернет-маркетингових стратепй закладiв вищо' освiти з метою досягнення ними конкурентних переваг. Початковим етапом розробки маркетингових стратепй вважають деталiзоване вивчення характеристик цтьово' аудиторп. У випадку Ытернет-маркетингу загальний перелт характеристик доповнюеться «on-line» складовими, такими як можливкть та частота користування 1нтернетом; показники вщвщуваносп сай^в, сощальних мереж та шших штернет-ресурав; особливост пошуку шформацп в мережi 1нтернет; контент та частота пошукових запи^в; поведiнковi фактори; геолокащя тощо.

В ситуацп, що склалася, а саме: наявысть конкуренцп на ринку освiтнiх послуг, Ытенсивний розвиток Ытернет-маркетингових технолопй, початкова стадiя '¡х впровадження в освiтню дiяльнiсть, поява нових iнтернет-сервiсiв, засобiв

ISSN 2413-158X (online) ISSN 2413-1571 (print)

та методiв для on-line дослщження цтьово''' аудиторп, актуальним е виявлення перелiку значущих характеристик цтьово''' аудиторп та оцiнки ступеня '¡х впливу на успiшнiсть закладу вищо''' освiти.

Попереднiми дослiдженнями (Гарша&Тверезовська, 2019) встановлено, що до перелiку таких показнимв може бути вiднесений географiчний розподiл цiльовоí аудиторп закладiв вищо''' освiти, що потребуе уточнення характеристик розподту та пiдтвердження ¡х зв'язку з результатами вступно''' кампанп.

Аналiз актуальних дослiджень. Питання освiтнього маркетингу дослiджували науковцi: 1лляшенко Н., 1ваненко Л., Жалба I., Григорович В., Терещенко В., Линник Ю., ГарЫа С., Сорока М., Рудий М., Тверезовська Н., Белз О., Забарна Е., Соловьева Е., Мельникова О., Тршшна Н. та iншi. Питання геолокацп цiльовоí аудиторй закладiв вищо''' освiти знайшли свое вiдображення в роботах Гар^но' С. та Тверезовсько''' Н.

В роботi (ГарЫа&Тверезовська, 2018) дослщжувався зв'язок мiж частотою пошукових запитiв цiльовоí аудиторй' закладiв вищо''' освiти, що мiстили узагальнюючий термш «спе^альысть», та кiлькiстю заяв абiтурiентiв по областях Укра'ни. В ходi дослiджень установлено, що значна ктьккть цiльовоí аудиторй закладiв вищо''' освти звертаеться за пошуком iнформацií про спе^альносп закладiв до 1нтернету, використовуючи як складову пошукового запиту узагальнюючий термЫ «спещальысть». Вперше з позитивним результатом здшснена спроба кiлькiсноí оцЫки тако'' залежностi. Отримано математичну модель, яка дозволяе прогнозувати ймовiрну кшьмсть заяв абiтурiентiв за значенням частоти пошукових запитiв з термiном «спещальысть». Також встановлено, що для Киева, Харювсько', Львiвськоí, Днiпропетровськоí, Одесько''', ВЫницько' та Запорiзькоí областей мiж частотою пошукових запи^в з термiном «спе^альшсть» та кiлькiстю заяв абiтурiентiв коефщент лiнiйноí кореляцп виявився статистично незначущим, а значення частот пошукового запиту з термшом «спецiальнiсть» для вказаних репоыв - анормальними по вщношенню до загально''' вибiрки.

Для виявлення чинниюв зазначеного дослiджувався зв'язок мiж пошуковими запитами, що стосуються закладiв вищо''' освiти в цiлому, та пошуковим запитом з термiном «спе^альысть» за часовим (протягом року) та географiчним (по областях) розподiлами (ГарЫа&Тверезовська, 2019). Пiдтверджена наявнiсть лiнiйного кореляцмного зв'язку мiж дослiджуваними показниками за часовим розподтом, що ще раз пщтвердило доцiльнiсть використання термiну «спе^альшсть» в множинi ключових слiв Ытернет-ресурав закладiв вищо''' освiти в якост високочастотного ключового слова. Виявлено вщсутысть такого зв'язку за географiчним розподтом. Висунуто припущення, що чинником його вщсутносп може бути нерiвномiрнiсть географiчного розподiлу цiльовоí аудиторй' окремих закладiв вищо''' освiти.

Мета CTaTTi. Визначення перелту значущих показникiв географiчних розподЫв частоти пошукових запитiв цiльовоí аудиторй закладiв вищо''' освiти та оцшка тiсноти 'х кореляцiйного зв'язку з результатами вступно''' кампанй'.

МЕТОДИ ДОСЛ1ДЖЕННЯ

Iнтернет-сервiс Google Trends - для визначення частоти пошукових запитiв цiльовоí аудиторй закладу вищо''' освiти. Методи теорп ймовiрностi та математично' статистики для ктьккних оцiнок, програмний додаток MS Excel.

РЕЗУЛЬТАТИ ДОСЛ1ДЖЕННЯ

Основою для дослщжень слугували розподiли частот пошукових запи^в по регiонах Укра'ни, що мiстили назву закладу вищо''' освiти, за перiод 01.09.2017 - 31.08.2018 р., одержан за допомогою iнтернет-сервiсу Google Trends (Google Trends, 2019). У параметрах пошуку назва закладу вищо''' освти фiгурувала в якост навчального закладу (тема), а не пошукового запиту, що дае можлив^ь вщобразити усi запити, ям стосуються певного закладу в цтому, а не його назви. Приклад формування такого запиту наведено на рис.1. В якост дослщжуваних закладiв вищо''' освiти було вiдiбрано ТОП 10 закладiв з максимальною ктькктю заяв абiтурiентiв (ТОП-10 спецiальностей та ВНЗ, як обрали вступники цього р^ч, 2018), якi були використан в попереднiх дослiдженнях (Гарша&Тверезовська, 2018), (Гарша&Тверезовська, 2019).

• Киевский национальный университет им. Тараса Шевченка Украина, 01.09.2017 - 31.08.201 В

Вуз в Киеве, Украина .

Популярность по субрегионам Субрегион т * < > <,

Субрегионы: 1 -5 из 27 >

Рис. 1. Приклад формування запиту, що стосуеться закладу вищоТ освiти в цтому

В результатах, одержаних за допомогою 1нтернет-сервку Google Trends, максимальне значення частоти пошукових запи^в для кожного закладу освти приймаеться за 100 балiв, а решта значень вщображаються у вщсотках до 100. Слiд зазначити, що там дан носять вiдносний характер. Значення 100 вщображають максимальнi значення частот пошукових запи^в для кожного закладу вищо''' освiти, якi у своему фiзичному вимiрi для рiзних закладiв можуть суттево вiдрiзнятися.

В якост статистичних показникiв вибiрок було прийнято максимально можливу 'х кшьмсть, в тому числi i взаемозалежн (дисперсiя, середне квадратичне вiдхилення) з метою виявлення найбтьш впливових iз них.

nepeBipKa коефiцieнтiв парно! кореляцй /^ж кiлькiстю заяв a6iTypieHTiB та статистичними показниками розподiлiв частот пошукових запи^в за критерieм Ст'юдента показала, що з piBHeM надiйностi а=0,05 статистично значущих парних коeфiцieнтiв кореляцй не виявлено. Мiж статистичними показниками розподЫв частот виявлено високу лiнiйну кореляцшну залeжнiсть, що в подальшому дозволить скоротити 'х пepeлiк.

Як ппотеза, вiдсутнiсть зв'язку може бути обумовлена двома факторами. Одним iз них може бути недостатый обсяг вибipки, що використовувався для дослiджeння. Другим - вщносний характер одержаних даних - максимальне значення частоти пошукових запи^в для кожного закладу вищо' освти приймалося за 100 балiв.

З метою пepeвipки висунуто' ппотези, що стосуеться першого фактору, обсяг вибipки було збiльшeно з 10 закладiв вищо' освiти до 29. Були вобран заклади вищо' освiти по peгiонах, якi, в бтьшост випадкiв мали максимальну кiлькiсть заяв абiтуpiентiв (Вступна кампанiя 2018). Додатково, о^м кiлькостi заяв абiтуpiентiв, в якост показникiв вступно' кампанй були використан данi, що малися в базг «Максимальна кiлькiсть бюджетних мкць», «Всього мкць», «Кшьшсть поданих оpигiналiв докумeнтiв» (Вступна кампанiя 2018).

Вщносно другого фактору було використано наступний пiдхiд. lнтepнeт-сepвiс Google Trends дозволяе визначити середне значення частоти пошукових запи^в протягом року. Максимальну piчну середню частоту пошукових запитiв 40 балiв було виявлено для Нацюнального тeхнiчного унiвepситeту Укра'ни «Ки'вський полтехычний iнститут iмeнi 1горя Сiкоpського». Наприклад, для Чepнiвeцького нацiонального унiвepситeту ize^ Юpiя Федьковича такий показник склав 12 балiв (рис.2). Визначаемо коефщент k=12/40 = 0,3. Всi значення частот пошукових запи^в по областях Укра'ни для Чepнiвeцького нацiонального уыверситету iмeнi Юpiя Федьковича було помножено на одержаний коефщент. Аналогiчно були визначен i застосованi коeфiцiенти для Ыших закладiв вищо' освiти (у стввщношены до Нацiонального тeхнiчного уыверситету Укра'ни «Ки'вський полiтeхнiчний iнститут iмeнi 1горя Сiкоpського»). Таким чином, одержан за допомогою lнтepнeт-сepвiсу Google Trends даы, були звeдeнi до одше' основи i можуть бути поpiвняними мiж собою. Показники вступно' кампанй та статистичнi показники перетворених розподЫв наведено в табл. 1, значення парних коефщенпв кореляцй' - в табл.2.

Рис. 2. Середня pi4Ha частота пошукових запилв, що стосуються закладiв вищоТ освiти

Навeдeнi дан свiдчать про наявнiсть достатньо високих коефщенпв парно' кореляцй майже для вах дослiджуваних показникiв. Статистично значущими з piвнeм надiйностi а=05 е коефщенти парно' кореляцй' r>|0,35|.

Серед центральних мip pозподiлу максимальний сумарний коефщент парно' кореляцй (сума уах коeфiцiентiв кореляцй' по абсолютнш вeличинi) виявився у середнього значення, серед мip мiнливостi - у вибipкового середнього квадратичного вiдхилeння, для мip форми зазначeнi показники знаходяться на одному piвнi. Вiдсоpтованi за значеннями сумарних коефщенпв кореляцй' показники наведено в табл.3. Серед показнимв вступно' кампанй найбiльший сумарний коеф^ент парно' кореляцй з дослiджуваними показниками спостер^ався для показникiв: «Ктьмсть заяв абп^енпв», «Максимальна кiлькiсть бюджетних мкць», «Кшьшсть поданих оpигiналiв докумeнтiв». Причому, виявлено достатньо високий лЫшний кореляцшний зв'язок мiж кiлькiстю заяв, ктьмстю бюджетних мiсць та кiлькiстю поданих оpигiналiв докумeнтiв. Виявилися статистично незначущими коeфiцiенти парно' кореляцй' для показника «Всього мкць».

ОБГОВОРЕННЯ

Пpовeдeнi дослщження напpавлeнi на усунення пpотиpiччя мiж достатньо високим станом розвитку 1нтернет-маркетингових тeхнологiй в сфepi бiзнeсу та початковим етапом 'х впровадження в освтню сферу. Здiйснeна спроба використання вiдкpитих даних вступно' кампанй' 2018 року, 1нтернет-сервку Google Trends для аналiзу геолокацй цiльово' аудиторп закладiв вищо' освiти для одержання зовшшшх оцiнок успiшностi закладiв. Як правило, заклади вищо' освти мають гeолокацiю цiльово' of-line аудиторп, з якою проводиться пpофоpiентацiйна робота. Фактична геолока^я on-line цiльово' аудиторп, о^м on-line пpофоpiентацiйних заходiв, дозволить скорегувати програму of-line професшно' оpiентацi', впроваджувати методи бтьш таргетовано' взаемодп з цтьовою аудитоpiею, i, на кшець, впливати на показники геолокацй', що мають бтьш висом показники кореляцй' з результатами вступно' кампанй. Цтавим i таким, що потребуе подальшого дослщження, виявився факт вiдсутностi лшмного коpeляцiйного зв'язку мiж показниками геолокацй цтьово' аудиторп та показником «Всього мкць».

Таблиця 1

Показники вступноТ кампани 2018 року та географiчних розподiлiв пошукових запитiв щльовоТ аудитори закладiв

вищоТ освiти

Назви показникiв

Показники вступноТ кампани 2018 року Центральш мiри розподту Мiри мшливосп Мiри форми

* £ ja g 1 i <-> s p VO -Q ZS о 's о о -Q U CO CQ К CQ та '¡Z m EE _Q ф m ! it £ 10 ■J ™ m .£9 ■¡£.11 ° =t Середне значення а д о а н со е а я ¡■R .In ю ^ со с! Виб1ркове середне квадратичне ят .а 'в- п: 0) п: о m ^ с е ZS и к LU СС 'd Sü s и с <

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

5119 19132 50238 7752 17,78 14,95 14,95 137,73 11,74 66,00 3,59 1,50

3993 17854 44774 6878 4,56 1 2 84,62 9,20 201,92 23,40 4,71

4634 17677 42210 8107 20,26 5 14 414,27 20,35 100,47 8,17 2,58

2912 34242 40987 8999 5,20 0,775 1,55 206,65 14,38 276,70 25,39 4,98

1692 15950 32604 5555 12,37 8,075 8,07 150,94 12,29 99,30 1,12 1,46

3255 30105 29413 4649 10,22 6 6 80,69 8,98 87,88 3,77 1,92

2439 1921 24044 4275 2,44 0,65 0,97 35,81 5,98 244,88 25,23 4,95

1247 9981 20431 4099 7,15 1,7 3,82 94,22 9,71 135,83 8,37 2,90

2832 22294 22720 5103 1,89 0,325 0,32 36,80 6,07 320,99 25,76 5,03

2079 15789 22941 4099 9,82 10,72 6,17 72,58 8,52 86,74 1,94 1,57

3346 12504 19847 5846 7,72 1,125 4,12 86,79 9,32 120,64 3,92 2,00

1123 10075 13608 1407 10,75 12 10,4 29,00 5,39 50,10 -0,80 -0,13

930 6815 16760 2446 5,54 2,1 3,6 44,00 6,63 119,64 7,42 2,65

1352 15539 12364 2687 5,71 1,3 3,25 58,16 7,63 133,66 5,08 2,23

926 2180 12098 1442 5,00 5 4,4 14,86 3,85 77,10 8,08 2,44

2542 8509 19137 3301 1,20 0,525 0,52 10,43 3,23 269,37 25,78 5,03

2218 10645 14072 3245 0,78 0,175 0,17 10,76 3,28 418,18 26,95 5,19

1164 13066 12391 3851 0,96 0 0 17,88 4,23 441,21 26,90 5,18

851 9619 10751 3560 0,41 0 0 3,54 1,88 453,70 26,86 5,18

1543 15652 19296 4584 1,61 0,325 0,32 36,86 6,07 376,38 26,73 5,16

55 1625 6207 809 1,75 0,25 0,5 21,42 4,63 264,48 25,24 4,96

1344 7471 11897 2141 0,74 0 0,3 3,44 1,85 250,39 24,54 4,86

1329 60191 10710 2008 0,62 0 0 3,72 1,93 310,02 21,79 4,54

1810 11506 8970 2575 0,93 0 0 17,93 4,23 457,72 26,92 5,19

1773 10014 9844 2940 0,13 0 0 0,22 0,47 359,26 25,04 4,95

1927 22609 12340 4083 0,85 0,175 0,17 10,69 3,27 385,13 26,83 5,17

2791 20760 19582 4212 1,22 0 0,2 13,87 3,72 304,72 25,67 5,01

1976 17295 14574 2972 1,82 1,2 1 13,29 3,65 200,06 24,42 4,85

987 4941 4364 1292 0,10 0 0 0,22 0,47 489,62 26,98 5,19

5119 19132 50238 7752 17,78 14,95 14,95 137,73 11,74 66,00 3,59 1,50

3993 17854 44774 6878 4,56 1 2 84,62 9,20 201,92 23,40 4,71

4634 17677 42210 8107 20,26 5 14 414,27 20,35 100,47 8,17 2,58

Пiдтверджено доцтьысть та наведено варiанти використання 1нтернет-сервку Google Trends для визначення розподЫв цiльовоí аудитори закладiв виш,о'( освти по областях УкраУни.

Одержанi тдходи рекомендовано до використання в штернет-маркетингових та профорieнтацiйних стратегiях закладiв вищоУ освiти.

м

СП о о (га_ л>

Ю 01 —1

О О! •

^ и'

оо -2 I

о

00

о о

т

С 73

(га о о (га_ л> о о 3

(га л> о и

С >

тз

I

о

(Л

о ш

о

В о

1М

® _I =1

§ и ¥

3 "2 =°

£ о о

= К »

О О-

п ^ С

« » 31

&

о о

Ё'

36

о о

о Ь

(Л

>-' 2

ш д

СП Ё'

1 *

3 5

а а 3 ии

П> го

о (га

а: а о

п 01 2 о

3' 3

м 5 =1

00 о ||

Ч о

к

ш го ^ §

О Е о

о 03

N1 =!. го

ш -Е л Ь

00 =1 М

о тз

Ю 01

& -Г

ш Ъ

= I

ю о

° г!

^ I

— X

13 За

ш -С

а I

ш "С

ГО (0

л> ь тз

I

л>

I I

о

(Л

О ш

1-» -< N1

ш За о

Ш тз ■

о о

(Л

в

о

тз

о <

0 ■а го'

1

я

I I

я

0 ь 0) тз 36 ш

1 ^

X

тз 0) ш

0"

о т: ш

Ш X

а\ ш

2. п

и Ш

I тз о ш г ><

0) -?с ТЗ

3 =■ X

4 ТЗ х

0 о ^

5 го ^ § £ Й

1 го

го ь 0) I I

я о

-±

г £ I

■й I

о

N1

о

■Б ^

ш

=1 Го

ТЗ -1 Я Л>

11 § I

ш ь

(Г

Е

ь'

(Г

о го X о

1.1 г а

го т;

0 л>

~ тз " л>

ь

1 ГО

I т: ^ го

ш тз

ш ш

=1 ш

тз

о ^

-е- о

о ^ ш

тз ш

т" I

I

н

ш ш

I -1

ш ш

__ о

I -1

ч тз

л> ш

тз ■е-

I л> н I

о

3 -1

ш о

тз тз

^ о

ш ш

н ^

X о

I -1 ь

о ь'

го <

ш

о ч тз о Е

ш -<

н

л> о

-1 го

^

ш X

ш ш

^ 01

ь п

ш X

н

го" го"

го 3=

^ ь'

в (Г

о. о

го

о о.

о

го ш

н' §

^

^ н

о о

го тз

^

I

I

ш

сл

^

I

ш

^

тз

ш

5 л>

I

ш

I

ш

ш

сл

ь'

(Г

Е

л>

I

I

^

■Ч. 5

0) л>

о ■©■

и)

2 |. < Ь

I §

О 2:

го

о

сп оо

3 §

о 5!

I "О

ш П

5

Ь' 5

тз о

ш ^

о ь

ь'

-<

^ 36

п о

ъ

«Г

Е о

3

]Э

о

п ь ]Э

36

ш 2

I 3

Ш =1

а

"2. °

П) о

н. ь

о

3 73

т П)

5 Ь

ОТ 3=

5

36

СП о (Г о -1 о 3 2 ш т: о т: ъ ь' (Г о" н (Г ь' (Г о" ч (Г X 01 и | Асиметр1 | Мода | Ексцес 0 л> ■е- П)" 1 СП ^ сл тз' ^ о го СП ^ сл тз' ^ о го 2 ш ш' I 01 0 ш тз л> ь 1 0) X

о" (Г ^ ш а я ш ш ш 01

3= (Г ^ сл 5 ь 0 ь ш 1 ^ ш я го ш сл 01 □ 0 X 01 го ш ■д ш" ь о ^ ш о л> тз ш ь X ш X ш I X и а 01 о г!

36 X о и X тз о I 0) я ч

3 о" тз ^ тз т" X X 01 ^ го ш о ч л X о -1 о

3= (Г Е' ш ь го" ч. го" а о □ ь тз ш ч ^

ь о ^ X □

о. I л> о X

с X го 01

3 л> 01 % ь' X и X X

I □ ^

ч. го" 01 X ь ш I I ^ 01

п

<

г

01

01

о\

о

о

ь

■а 5

1=1

N1 О! О! ^ СГ, СГ, СГ, 00 00 00 § 8 тз 0>

и) N1 и) СП 00 00 из о со о N1 VI

^ О! о и) ^ О! о ^ о и) о ь 2

ш 00 ш N1 N1 О! N1 ш О! ст> N1 а £

N1 ст> 1-* ^ о СП О! о 1-* о ст> ^ * =! X о го -е-в^ т X ч. а°

м | Столбец 12 Столбец 11 | Столбец 10 Столбец 9 | Столбец 8 | Столбец 7 Столбец 6 | Столбец 5 | Столбец 4 Столбец 3 | Столбец 2 Столбец 1

6,2686 -0,1774 -0,1871 -0,3083 0,6245 0,6095 0,5120 0,3311 0,5703 0,8254 0,8395 0,2834 - Столбец 1

2,3492 0,0187 0,0066 0,0013 0,1752 0,1798 0,0161 0,0088 0,0734 0,3194 0,2664 - 0,2834 Столбец 2

7,5324 -0,3235 -0,3389 -0,4873 0,8224 0,7423 0,6245 0,4814 0,7050 0,9011 - 0,2664 0,8395 Столбец 3

6,3091 -0,1196 -0,1503 -0,2335 0,7956 0,7501 0,4307 0,2344 0,5489 - 0,9011 0,3194 0,8254 Столбец 4

8,7026 -0,8063 -0,8097 -0,7709 0,8393 0,7979 0,9748 0,8060 - 0,5489 0,7050 0,0734 0,5703 Столбец 5

6,8665 -0,8355 -0,7802 -0,7046 0,4532 0,3566 0,8746 - 0,8060 0,2344 0,4814 0,0088 0,3311 Столбец 6

8,2360 -0,8296 -0,8062 -0,7563 0,7190 0,6922 - 0,8746 0,9748 0,4307 0,6245 0,0161 0,5120 Столбец 7

7,3161 -0,3788 -0,4148 -0,4523 0,9417 - 0,6922 0,3566 0,7979 0,7501 0,7423 0,1798 0,6095 Столбец 8

8,0074 -0,5026 -0,5433 -0,5906 - 0,9417 0,7190 0,4532 0,8393 0,7956 0,8224 0,1752 0,6245 Столбец 9

7,0490 0,8642 0,8797 - -0,5906 -0,4523 -0,7563 -0,7046 -0,7709 -0,2335 -0,4873 0,0013 -0,3083 Столбец 10

6,9026 0,9858 - 0,8797 -0,5433 -0,4148 -0,8062 -0,7802 -0,8097 -0,1503 -0,3389 0,0066 -0,1871 Столбец 11

6,8420 - 0,9858 0,8642 | -0,5026 -0,3788 | -0,8296 | -0,8355 -0,8063 | -0,1196 | -0,3235 0,0187 | -0,1774 Столбец 12

о

■с

го

ь

а

■Р

Е<

X

01

ч

01

о\

ь

■Р

Я

□

О

X

а

ш

X

£

5°

а

о

□

X

о.

X

01

3

□

01

ы

о

н»

оо

■а

о

<

ч

01

-1

го

о

-1

■а

а>

-в-

л

X

X

■а

о

и

□

о

Зэ

5°

□

о

Е

<

о

а

X

и

01

□

ч.

5°

.Р 3

5"

<7 ь

о с

а .с

о. Л

14)

§

ш X т; О

>

О

п

Е £

в О

га 5

т: ы

14) 2 14)

о

5. ТОП-10 специальностей та ВНЗ, ям обрали вступники цього pi4. URL: https://pedpresa.ua/193617-top-10-spetsialnostej-ta-vnz-yaki-obyraly-vstupnyky-tsogorich.html (дата звернення: 22.05.2019).

References

1. Vstupna kampaniia 2018. (n.d.). abit-poisk.org.ua/rate2018. Retrieved from https://abit-poisk.org.ua/rate2018/ [in Ukrainian].

2. Harina S.M., Tverezovska N.T. (2019). Doslidzhennia rozpodiliv poshukovykh zapytiv tsilovoi audytorii zakladiv vyshchoi osvity [Research of the distribution of search queries from the target audience of the higher educational institutions]. Fizyko-matematychna osvita - Physical and Mathematical Education. 1(19), 29-34. DOI 10.31110/2413-1571-2019-019-1-005 [in Ukrainian].

3. Harina S.M. & Tverezovska N.T. (2018) Doslidzhennia zviazku mizh chastotoiu poshukovykh zapytiv tsilovoi audytorii ta kilkistiu abituriientiv zakladiv vyshchoi osvity [Study of relationship between frequency of search query of the target audience in higher education institutions and total number of prospective students]. Fizyko-matematychna osvita - Physical and Mathematical Education. 4(18), 31-36. DOI 10.31110/2413-1571-2018-018-4-005 [in Ukrainian].

4. Google Trends. Retrieved from (n.d.). trends.google.com.ua/trends/?geo=UA. Retrieved from https://trends.google.com.ua/trends/?geo=UA [in Ukrainian].

5. T0P-10 spetsialnostei ta VNZ, yaki obraly vstupnyky tsoho rich [Top 10 specialties and universities that have chosen the entrants of this thing]. (n.d.). pedpresa.ua/193617-top-10-spetsialnostej-ta-vnz-yaki-obyraly-vstupnyky-tsogorich.html. Retrieved from https://pedpresa.ua/193617-top-10-spetsialnostej-ta-vnz-yaki-obyraly-vstupnyky-tsogorich.html [in Ukrainian].

STUDY OF THE CONNECTION OF THE GEOLOCATION OF TARGET AUDIENCE OF HIGHER EDUCATION INSTITUTIONS WITH THE RESULTS OF THE ADMISSION CAMPAIGN Svitlana M. Harina

State Scientific Institution «Center for Innovative Medical Technologies of the National Academy of Sciences of Ukraine», Ukraine

Nina T. Tverezovska National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, Ukraine

Abstract.

Formulation of the problem. In order to gain competitive advantage in the market of educational services, higher education institutions develop and implement Internet marketing strategies, an integral part of which is search marketing based on the study of characteristics of the target on-line audience. The article is devoted to the study of the group of indicators of characteristics of the target audience of higher education institutions, namely, the geolocation parameters, and their connection with the results of the admission campaign.

Materials and methods. Google Trends Online Service is intended to determine the frequency of searches of a target audience of higher education institutions. Methods of probability theory and mathematical statistics, MS Excel software application for determining the statistical indicators of geographic distributions of search queries are used. Indicators for the 2018 admission campaign.

Results. The frequency distribution of search queries for the target audience of higher education institutions in the regions of Ukraine for the annual period is obtained. The indicators of the central measures, measures of variability and the form of the received distributions and coefficients of the pair linear correlation with the indicators of the admission campaign as the maximum number of budget places, the total number of places, the number of candidates' applications and the number of submitted original documents were determined. The statistical significance of the obtained correlation coefficients is checked. Ranking of statistical indices of geographical distributions and indicators of the admission campaign by the value of the total correlation coefficient was carried out.

Conclusions. In most cases, there is rather high direct linear correlation relationship between the statistical indicators of the geographical distribution of the frequency of search queries of the target audience of higher education institutions and the indicators of the admission campaign. The approaches and results obtained are recommended for use in Internet marketing and vocational guidance strategies of higher education institutions. Directions of further researches are carrying out similar calculations on the results of the admission campaign of 2019 and comparison of the received results with the previous ones.

Key words: Search queries, geolocation, higher education institution, target audience.