Academic Journal
Προβολή σε EDS

Использование предиктивной аналитики для повышения эффективности бизнеса

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
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
FullText Text:
  Availability: 0
Header DbId: edsair
DbLabel: OpenAIRE
An: edsair.doi...........cac7e6050aead0bfd26f42a93b6a647d
RelevancyScore: 906
AccessLevel: 3
PubType: Academic Journal
PubTypeId: academicJournal
PreciseRelevancyScore: 905.556396484375
IllustrationInfo
Items – Name: Title
  Label: Title
  Group: Ti
  Data: Использование предиктивной аналитики для повышения эффективности бизнеса
– Name: Publisher
  Label: Publisher Information
  Group: PubInfo
  Data: APNI, 2023.
– Name: DatePubCY
  Label: Publication Year
  Group: Date
  Data: 2023
– Name: Subject
  Label: Subject Terms
  Group: Su
  Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22прогнозная+аналитика%22">прогнозная аналитика</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22отток+клиентов%22">отток клиентов</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22сегментация+ABC-XYZ%22">сегментация ABC-XYZ</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%229%2E+Industry+and+infrastructure%22">9. Industry and infrastructure</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22анализ+«что%2C+если»%22">анализ «что, если»</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22библиотеки+Python%22">библиотеки Python</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22управление+запасами%22">управление запасами</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22персонализированные+предложения%22">персонализированные предложения</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Qlik+Sense%22">Qlik Sense</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22розничная+торговля%22">розничная торговля</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Azure+Machine+Learning+Studio%22">Azure Machine Learning Studio</searchLink>
– Name: Abstract
  Label: Description
  Group: Ab
  Data: 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.<br />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.
– Name: TypeDocument
  Label: Document Type
  Group: TypDoc
  Data: Article
– Name: Language
  Label: Language
  Group: Lang
  Data: Russian
– Name: DOI
  Label: DOI
  Group: ID
  Data: 10.5281/zenodo.10373541
– Name: Copyright
  Label: Rights
  Group: Cpyrght
  Data: CC BY
– Name: AN
  Label: Accession Number
  Group: ID
  Data: edsair.doi...........cac7e6050aead0bfd26f42a93b6a647d
PLink https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.doi...........cac7e6050aead0bfd26f42a93b6a647d
RecordInfo BibRecord:
  BibEntity:
    Identifiers:
      – Type: doi
        Value: 10.5281/zenodo.10373541
    Languages:
      – Text: Russian
    Subjects:
      – SubjectFull: прогнозная аналитика
        Type: general
      – SubjectFull: отток клиентов
        Type: general
      – SubjectFull: сегментация ABC-XYZ
        Type: general
      – SubjectFull: 9. Industry and infrastructure
        Type: general
      – SubjectFull: анализ «что, если»
        Type: general
      – SubjectFull: библиотеки Python
        Type: general
      – SubjectFull: управление запасами
        Type: general
      – SubjectFull: персонализированные предложения
        Type: general
      – SubjectFull: Qlik Sense
        Type: general
      – SubjectFull: розничная торговля
        Type: general
      – SubjectFull: Azure Machine Learning Studio
        Type: general
    Titles:
      – TitleFull: Использование предиктивной аналитики для повышения эффективности бизнеса
        Type: main
  BibRelationships:
    IsPartOfRelationships:
      – BibEntity:
          Dates:
            – D: 14
              M: 12
              Type: published
              Y: 2023
          Identifiers:
            – Type: issn-locals
              Value: edsair
ResultId 1