Academic Journal
Использование предиктивной аналитики для повышения эффективности бизнеса
| Τίτλος: | Использование предиктивной аналитики для повышения эффективности бизнеса |
|---|---|
| Στοιχεία εκδότη: | APNI, 2023. |
| Έτος έκδοσης: | 2023 |
| Θεματικοί όροι: | прогнозная аналитика, отток клиентов, сегментация ABC-XYZ, 9. Industry and infrastructure, анализ «что, если», библиотеки Python, управление запасами, персонализированные предложения, Qlik Sense, розничная торговля, Azure Machine Learning Studio |
| Περιγραφή: | В развивающейся сфере розничной торговли стремление предвидеть поведение клиентов и оптимизировать стратегии продаж еще никогда не было таким важным. В этом исследовании представлена инновационная методология, которая объединяет современные технологии, инструменты и аналитические практики для формирования будущего предиктивной аналитики в розничной торговле. Основная цель состоит в том, чтобы переопределить прогностическое моделирование путем плавной интеграции языков программирования, таких как C# и Python, с платформами бизнес-аналитики, в частности Qlik Sense и Azure Machine Learning Studio. Такая интеграция позволяет получать более точную и динамичную информацию о поведении клиентов, прогнозах продаж и управлении запасами. В рамках этой методологии язык разработки Python с его надежными библиотеками используется для сложного кластерного анализа, особенно для оценки оттока клиентов и составления персонализированных предложений. Azure Machine Learning Studio становится важным инструментом, облегчающим доработку предварительных моделей, хотя большая часть работы по-прежнему приходится на ручное моделирование. Одной из ключевых особенностей методологии является аналитика "Что, если", которая в основном используется в розничной торговле из-за ее способности моделировать сценарии путем манипулирования различными параметрами. Это позволяет заинтересованным сторонам прогнозировать потенциальные результаты маркетинговых кампаний, рекламных акций и стратегий ценообразования. Ключевым сегментом методологии является инновационное использование ABC- и XYZ-анализов и их комбинированной формы. Анализ ABC-XYZ оказывается бесценным для сегментации продуктов и клиентов на основе их значимости для общего дохода и структуры потребления, соответственно. В заключение отметим, что данная методология представляет собой целостный подход к предиктивной аналитике в розничной торговле. В нем не только рассматривается интеграция инструментов и технологий, но и глубоко изучаются аналитические методы, позволяющие получить полезную информацию. Это уникальное сочетание гарантирует, что предприятия розничной торговли смогут оставаться гибкими, ориентированными на клиента и готовыми к успеху в условиях жесткой конкуренции. Поставленные цели были достигнуты, что обеспечивает основу, которая обещает значительно улучшить розничные операции и стратегию в будущем. In the evolving sphere of retail, the drive to anticipate customer behavior and optimize sales strategies has never been more crucial. This study presents an innovative methodology that amalgamates contemporary technologies, tools, and analytics practices to shape the future of predictive analytics in retail. The primary objective is to redefine predictive modeling by seamlessly integrating programming languages like C# and Python with Business Intelligence platforms, specifically Qlik Sense and Azure Machine Learning Studio. Such integration allows for more precise and dynamic insights into customer behavior, sales projections, and inventory management. Within the methodology, the development language Python, with its robust libraries, is leveraged for intricate cluster analyses, especially for gauging customer churn and tailoring personalized offers. Azure Machine Learning Studio emerges as a salient tool, facilitating the refinement of preliminary models, although the heavy-lifting still remains with manual modeling. One of the methodology's keystone features is the 'What-If' analytics, primarily utilized in retail for its capability to simulate scenarios by manipulating various parameters. This allows stakeholders to forecast potential outcomes of marketing campaigns, promotions, and pricing strategies. A core segment of the methodology is the innovative use of ABC and XYZ analyses and their combined form. The ABC-XYZ analysis proves invaluable for segmenting products and customers based on their significance to overall revenue and their consumption patterns, respectively. In conclusion, this methodology presents a holistic approach to predictive analytics in retail. It not only addresses the integration of tools and technologies but also delves deep into the analytical practices to offer actionable insights. This unique fusion ensures that retail businesses can remain agile, customer-centric, and primed for success in a competitive landscape. The objectives laid out have been achieved, offering a framework that promises to significantly enhance retail operations and strategy in the future. |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Γλώσσα: | Russian |
| DOI: | 10.5281/zenodo.10373541 |
| Rights: | CC BY |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........cac7e6050aead0bfd26f42a93b6a647d |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.5281/zenodo.10373541 |
|---|