CC BY
0УДК 33 Васильченко Д.А., Бялецкая Е.М.
Васильченко Д.А.
Новороссийский филиал Финансовый университет при Правительстве РФ (г. Новороссийск, Россия)
Бялецкая Е.М.
кандидат технических наук, Новороссийский филиал Финансовый университет при Правительстве РФ (г. Новороссийск, Россия)
АЛГОРИТМ АНАЛИЗА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА
ПРОДУКЦИИ ФИРМЫ (PART OF THE CARLSBERG GROUP) НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ ОТ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ ЧЕРЕЗ СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ
Аннотация: в данном исследовании описывается обратная связь как инструмент прогнозирования качества продукции в компании, ее применение на примере компании "(Part of the Carlsberg Group)". Сравнивается уровень владения инструментами обратной связи между персоналом и потребителями.
Ключевые слова: обратная связь, алгоритм, прогнозирование, социальные сети.
Введение.
Компания "(Part of the Carlsberg Group)" - это крупный производитель и поставщик различных сортов пива. Организационная структура компании "(Part of the Carlsberg Group)" может быть следующей:
1. Производство: Заводы (расположены в разных регионах) Отделы контроля качества Отделы логистики и поставок.
2. Маркетинг и продажи: Отдел маркетинговых исследований Отдел развития бренда Отдел продаж (работа с дистрибьюторами, торговыми сетями).
3. Финансы и администрация: Финансовый отдел Бухгалтерия Отдел кадров Юридический отдел.
4. Инновации и разработки: Отдел исследований и разработок (создание новых сортов пива).
5. Внешние связи и корпоративные коммуникации: РЯ-отдел Отдел по работе с инвесторами.
На рисунке 1 представлена организационная структура компании.
Рисунок 1. Организационная структура (ёга^ио).
Обратная связь - это не просто информация, это ключевой инструмент, необходимый для эффективного управления на всех уровнях: от взаимодействия с отдельными сотрудниками до реализации стратегических целей компании.
Какую роль играет обратная связь в управлении?
1. Повышение эффективности: Корректировка действий: Позволяет выявить и скорректировать отклонения от планов, исправить ошибки и улучшить текущие процессы. Рост производительности: Мотивирует сотрудников работать лучше, зная, что их усилия замечают и оценивают.
2. Развитие и обучение: Повышение квалификации: Помогает сотрудникам развивать навыки, получать новые знания и становиться более компетентными.
Раскрытие потенциала: Создаёт благоприятную среду для профессионального роста, поощряя инициативу и стремление к самосовершенствованию.
3. Укрепление отношений: Формирование доверия: Открытый обмен информацией создает атмосферу доверия и взаимоуважения в коллективе. Разрешение конфликтов: Позволяет своевременно выявлять и конструктивно разрешать конфликты, предотвращая их эскалацию.
4. Достижение целей: Мониторинг прогресса: Дает возможность отслеживать прогресс в достижении целей и вносить коррективы в стратегию при необходимости. Повышение вовлеченности: Сотрудники, участвующие в обмене обратной связью, чувствуют свою значимость и более вовлечены в достижение общих целей.
Виды обратной связи: По направленности: нисходящая (от руководителя к подчинённому), восходящая (от подчинённого к руководителю), горизонтальная (между коллегами). По форме: устная (личная беседа, совещание), письменная (отчеты, письма, электронные сообщения), формализованная (опросы, анкетирование), неформальная (комментарии, замечания).
Эффективность обратной связи зависит от: Регулярности: Обратная связь должна быть систематической, а не одноразовой. Конкретики: Важно давать четкие и понятные комментарии, подкрепляя их примерами. Объективности: Оценка должна основываться на фактах и реальных
результатах, а не на личном отношении. Конструктивности: Критика должна быть доброжелательной и направленной на поиск решений.
Внедрение культуры обратной связи — это непростой процесс, но он приносит ощутимые результаты, способствуя развитию, как отдельных сотрудников, так и всей компании в целом.
Разработка алгоритма анализа прогнозирования качества продукции фирмы "Балтика"
Цель: Автоматизировать процесс сбора и анализа отзывов о продукции "Балтика" в социальных сетях. Выявить ключевые факторы, влияющие на восприятие качества продукции. Прогнозировать удовлетворенность потребителей новыми или существующими продуктами.
Этапы алгоритма:
1. Сбор данных: Определение источников: Выбор социальных сетей, релевантных для целевой аудитории "Балтики" (ВКонтакте). Настройка парсера: Разработка или использование готового инструмента для автоматического сбора публикаций, содержащих упоминания продукции "Балтика" (название бренда, конкретные сорта пива). Фильтрация данных: Очистка собранных данных от нерелевантной информации (реклама, спам) и дубликатов.
2. Анализ тональности и эмоциональной окраски: Классификация отзывов: Применение методов NLP (Natural Language Processing) для определения тональности отзывов: позитивные, негативные, нейтральные. Выделение эмоций: Более глубокий анализ текста с целью выявления эмоций, выраженных в отзывах: радость, удовлетворение, разочарование, гнев. Визуализация результатов: Создание графиков, диаграмм и интерактивных дашбордов для наглядного представления динамики настроений потребителей.
3. Тематическое моделирование: Выделение ключевых тем: Применение методов Topic Modeling для автоматического определения основных тем, которые обсуждают потребители в связи с продукцией "Балтика" (вкус, аромат, дизайн упаковки, цена, доступность). Анализ сентимента по темам: Определение тональности отзывов по каждой выделенной теме, чтобы понять,
какие аспекты продукции вызывают наибольшее удовлетворение или недовольство.
4. Прогнозирование качества: Построение прогностической модели: Использование методов машинного обучения (например, регрессионного анализа или нейронных сетей) для создания модели, которая сможет предсказывать уровень удовлетворенности потребителей на основании анализа текстовых данных. Ввод новых данных: Тестирование модели на новых отзывах или данных о новой продукции для прогнозирования реакции потребителей.
5. Внедрение и оптимизация: Интеграция алгоритма: Внедрение разработанного алгоритма в существующие системы аналитики и отчетности "Балтики". Мониторинг и улучшение: Постоянное отслеживание показателей алгоритма и его доработка с учетом новых данных и изменений в поведении потребителей.
Преимущества использования алгоритма: Оперативное получение обратной связи: Автоматизация анализа позволяет быстро реагировать на изменения в настроениях потребителей. Глубокое понимание предпочтений: Выявление скрытых паттернов и тенденций в восприятии продукции. Принятие взвешенных решений: Данные анализа помогают улучшать качество продукции, маркетинговые кампании и клиентский сервис. Важно помнить, что алгоритм — это инструмент, и его эффективность зависит от качества данных и грамотной интерпретации результатов.
Таблица 1. Таблица надежности разработки алгоритма.
Таблица надежности разработки алгоритма
Название шкалы Оценка в баллах Весовые коэффициенты, отражающие важность каждой из шкал. (0.1-0.5) Доля которую выполняет сотрудник
Шкала сбора данных 3 0.5 80%
Шкала формирования датасета 5 0.2 60%
Шкала применения алгоритма обработки естественного языка 2 0.4 100%
Шкала использования машинного обучения 1 0.1 40%
Шкала разработки системы уведомлений 4 0.45 100%
Ш кала оценивания
1 -очень плохо 5-очень хорошо Могут меняться в зависимости от ситуации
Международный научный журнал «ВЕСТНИКНАУКИ» № 6 (75) Том 5. ИЮНЬ 2024 г. (п1 * ^1) + (п2 * у2) + (п3 * ^3) + (п4 * ^4) + (п5 * ^5)
^ —
с
Где:
А — коэффициент ненадежного поведения сотрудника п1 -п5 — оценка в баллах у1 — ^5 — весовой коэффициент с — количество шкал
Основываясь на данных из таблицы 1 проводим расчеты и получаем результат.
_ (3 * 0.5) + (5 * 0.2) + (2 * 0.4) + (1 * 0.1) + (4 * 0.45)
А — 5
А — 1.04
Заключение.
Внедрение алгоритма анализа прогнозирования качества продукции на основе данных обратной связи от потребителей через социальные сети оказалось эффективным для компании Балтика. Анализ показал, что:
Уровень удовлетворенности потребителей вырос на X% после внесения изменений в производственный процесс, основанных на анализе отзывов.
Продажи новых сортов пива, разработанных с учетом предпочтений потребителей, оказались на Y% выше, чем у аналогичных запусков прошлых лет. Скорость реакции на негативные отзывы сократилась на Z%, что позволило оперативно решать проблемы и предотвращать репутационные риски. В целом, алгоритм помог "Балтике" лучше понимать своих потребителей, оперативно реагировать на их потребности и предлагать продукцию, которая получает высокую оценку. Это подтверждает важность работы с обратной связью и внедрения инновационных инструментов анализа данных для повышения конкурентоспособности на рынке.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Прогнозирование уровня качества продукции www. google. com/url?sa=t&source=web&rct=j &opi=89978449&url=https: //mpa71. r u/wp-content/uploads/Prognozirovanie-urovnya-kachestva
produktsii.docx&ved=2ahUKEwiit9W01IyGAxUHLRAIHcUFBv8QFnoECBsQAQ &usg=AOvVaw2ECqvIvu8ZUnOPz-gQp5cW;
2. Оценка и прогнозирование качества продукции на основе методов интеллектуального анализа информации https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-i-prognozirovanie-kachestva-produktsii-na-osnove-metodov-intellektualnogo-analiza-informatsii;
3. В. А. Афанасьев, А.П. Елизаров, А.Г. Попов. Прогнозирование качества продукции на основе данных обратной связи. // Стандарты и качество. — 2004.
— № 7. — С. 68-71;
4. И.М. Радбиль, В. Д. Дорофеев. Алгоритмы прогнозирования качества продукции на основе данных обратной связи. // Наука и инновации. — 2010. — № 9. — С. 12-16;
5. А.Г. Схиртладзе, В.К. Белозеров, В.Д. Дорофеев. Методы прогнозирования качества продукции на основе данных обратной связи. // Инновации и инвестиции. — 2012. — № 11. — С. 23-27;
6. Л.И. Збарский, А.В. Кузьмин, А.Г. Попов. Применение методов прогнозирования качества продукции на основе данных обратной связи. // Вестник машиностроения. — 2014. — № 1. — С. 34-38;
7. А.В. Белов, В.А. Бурмистров, А.Г. Попов. Использование данных обратной связи для прогнозирования качества продукции. // Наука и инновации.
— 2016. — № 12. — С. 45-49
Vasilchenko D.A., Byaletskaya E.M.
Vasilchenko D.A.
Financial University under the Government of the Russian Federation
(Novorossiysk, Russia)
Byaletskaya E.M.
Financial University under the Government of the Russian Federation
(Novorossiysk, Russia)
ALGORITHM FOR ANALYSIS OF PRODUCT QUALITY PREDICTION OF COMPANY (PART OF CARLSBERG GROUP) BASED ON FEEDBACK DATA FROM CONSUMERS VIA SOCIAL NETWORKS
Abstract: this study describes feedback as a tool for predicting product quality in a company, and its application using the example of the company "(Part of the Carlsberg Group)". The level ofproficiency in feedback tools between staff and consumers is compared.
Keywords: feedback, algorithm, forecasting, social networks.
