CC BY
18APPLICATION OF COMPUTER ALGORITHMS WEB 4.0 CONCEPTS FOR BUSINESS MANAGEMENT
Abstract. The article is devoted to the study of the development of digital interaction, both in industry and in the service sector, and in business management in General. The quality of system integration in this paradigm is determined by the level of algorithms embedded in the control computers of servers located in the cloud nodes of the Web 4.0 structure, studied in the work.
Key words. Economics, commerce, chain, consumer, model. УДК 517.954
АЛГОРИТМЫ ИНТЕРАКТИВНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ТОРГОВО-ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
Сергеев Сергей Михайлович, к.т.н., доцент Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
В данной работе предложено решение проблемы перехода к интерактивному взаимодействию в режиме реального времени путем анализа откликов потребительского пула на продвижение торговых брендов. Предусматривается участие всех возможных каналов влияния на потенциальных и действующих клиентов. Определены формализмы, разработана математическая модель.
Ключевые слова: коммерция, сеть, экономика, менеджмент, промо-утинг.
Развитие концепции CRM, а также широкое внедрение средств интерактивного обмена информацией между потребителями и поставщиками товаров и услуг привело к возможности замкнуть контур управления потоками товаров и услуг. Основой является анализ результатов омниканаль-ного взаимодействия [1-6], а также оптимизации присутствия в глобальной сети. При разработке программного обеспечения стандартом являются масштабируемость и мультиплатформенность, а приложения для мобильных систем и работа через облачные сервисы. Цифровая экономика ставит практические задачи, решение которых требует широкого спектра существующего математического аппарата, методов интерактивного взаимодействия, учета сведений о потребителях, их персонификации, товарах и услугах. в основу программных алгоритмов надо заложить подробные математические модели [7-12] с решениями на базе методов оптимизации.
Сегодня в бизнесе торговли товарами и услугами, преобладает основная тенденция увеличения онлайн продаж и объединение в сетевые структуры [13-18]. На маркетинговые коммуникации затрачивается большая часть бюджета продвижения бренда, соответственно необходим расчет оптимального баланса при составлении медиапланов. Необходимо использовать систему измеримых показателей деятельности торгово-производственных сетевых предприятий [19-24].
Как предпочтения потребителей, так и рыночный спрос имеют стохастический характер, поэтому при описании используем теорию случайных процессов. Основные характеристики, используемые в маркетинге соответствуют терминам теории вероятностей. Функция плотности распределения употребляется как Frequency, а кумулятивное распределение как Reach f+.
При формализации задачи, задействованы суммарный рейтинг GPR (gross rating points), TRP (target rating points) целевой аудитории, покрытие Coverage, Index, Target / Universe (T/U) соответствие. При оптимизации используем показатели: Cost Per Thousand (СРТ), cost per point (СРР) цен.
Количественные данные необходимые для расчетов по математической модели формируются из обратной связи, используя встроенные в сайты и интернет-порталы инструменты, с уровня концепции web 3.0. Необходимо сочетать две системы. Детализация трафика получена обработкой логов, содержащих информацию, для оценки и анализа сайта, статистику посещений. В потоках Feed генерируется набор сведений от роботов, интегрирован обмен по уже совершенным приобретениям. Соответственно нужна только соответствующая их обработка, по сведению показателей. Из данных ресурсов можно проводить целевые срезы по интересам, геотаргетин-гу, гендерным и возрастным признакам, уровню достатка. Так как в access log протоколах сохраняются сведения о посетителях ресурса, то можно построить статистику потребительских предпочтений, соотнося трафик со шкалой времени. Используется также Google Analytics (GA) или аналогичная метрика. Это сервис синхронизирован с Google AdWords, а информация о длительности посещения, географии, конверсии сайта используется как основа оптимизации омниканального и мультиканального взаимодействия.
Введем ряд необходимых математических формализмов [25-30] и ограничений. Рассмотрим коммерческую сеть. Кроме традиционного набора предприятий - узлов, учтем проникновение в социальные сети, а также взаимодействие с программными клиентами мобильного взаимодействия, поисковыми порталами. Это позволяет связать показатели экономической деятельности предприятия с потребностями рынка в режиме близком к реальному времени. Определим набор оценок рыночного состояния размерности M. Это может быть, как абсолютные количественно измеримые показатели в виде объема спроса или продаж, так и относительные в сравнении с предыдущими периодами или с общими параметрами в данном сегменте коммерческой деятельности.
P о _ i p о ) . . _ i M
Введем вероятностную матрицу перехода * 1]>, ^j _ ^ по данным маркетологов без учета затрат на продвижение. Индексы отражают вероятность перехода из состояния . в j равное . Матрица P0 стохастическая справа. Из показателей работы сети рассчитывается матрица
прибыли ,] ^, ^3 =М . Значение К - число видов взаимодейст-
вия с потребителями (маркетинг, реклама, продвижения бренда, привлечения лидов, медиа планирование, экспозиции, посадочные страницы, и др.).
Р1 Р2 Рк РК I Ч I
Определим переходные матрицы ' Л , где Рк = < рк1} >, где
к = 1,'''.>К, индексы принимают: ^3 = 1,''',М . Затраты на каждый из видов
промоутинга равны к = 1,''', К .
Связь между рыночной активностью и показателям экономической деятельности [31-37] осуществляется расчетом матриц прибыли
¡1,К2,..,Кк,..,¡К где Кк = Ш, причем: к = и.К ; ^ 3 = !>.">М . Зна-
Як
чения элементов матриц получены решением уравнения Нерлофа-
Эрроу ^ ^^) = &у (?) - к А ^), У ()- активность, )- заинтересованность dt
потребителей, $ - качество мероприятий. Элементы матриц прибыли
являются функциями: (Уt). В расчетах важен учет времени, так как планирование производится на достаточно протяженный горизонт, но быстро меняется рыночная ситуация. Как допущение принято, что расчет
показателей проводится периодически, с шагом А'' на горизонте из N периодов.
Оптимизацию, согласно Беллману, начнем с N -го периода. В уравнении
оптимизации прибыли (), где п - номер текущего этапа, доход рассчитаем суммированием произведений вероятностей перехода на соответст-
т □ о
вующие элементы матриц прибыли V рк^гк^ и произведений вероятно-
з=1
т □
сти перехода в уже известное оптимальное решение V рк^Оп+х(]). Вырази =1
жение для оптимального значения выглядит следующим образом:
т □
Оп (,) = тах ¡V Ркч
I з =1
Отметим, что данная формула дает возможность построить рекуррентный алгоритм, удобный для программирования на компьютере. Для этого достаточно ввести на текущем этапе п горизонта планирования не только
ГкИ + 0п+1(3 )
величину оптимальной прибыли G (i), но и выражение для переменной
m □ О
суммы по соответствующим 1 -м строкам матриц: Äki = ^ pkij rkij.
j=i
Связав полученные из представленной модели данные с набором экономических показателей деятельности предприятия, получим эффективный финансовый инструмент определения ROI, что позволяет проводить в режиме, близком к реальному времени планирование текущей и перспективной деятельности на основе обратной связи с потребителем. При этом переходе на опережающие показатели, достигается оптимизация, такой важной для экономии бюджета, статьи расходов на коммерческое продвижение товаров и услуг. Именно при такой степени интеграции сетевого взаимодействия, на базе цифровых технологий, потребителя, поставщика и производителя можно раскрыть весь потенциал научных методов, применяемых менеджерами в процессе планирования и управления.
Список литературы
1. Сергеев С.М. Моделирование J.I.T. менеджмента кластера пищевой промышленности // Экономика и менеджмент систем управления. 2013. Т.8. №2. с. 62-68.
2. Капустина И.В., Почивалина Е.А. Перспективы развития универмагов в России //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2008. №20 (120). С. 89-93.
3. Крымов С.М., Дудакова И. А. Концептуальные основы территориального маркетинга в сфере розничной торговли //Актуальные проблемы организации производства, менеджмента и маркетинга: коллективная монография. Ростов-на-Дону: Издательский центр ДГТУ, 2011.166 с., С.108-119.
4. Месхи Б.Ч., Крымов С.М., Дудакова И.А. Методы привлечения инвестиций в организацию производственных процессов предприятия машиностроения //Современные проблемы организации производства, маркетинга и рынка недвижимости: коллективная монография /Донской государственный технический университет. Ростов-на-Дону, 2010. С. 87-114.
5. Красюк И.А., Медведева Ю.Ю., Магомедов М.Г. Собственные торговые марки как инструмент маркетингового развития торговых розничных сетей: монография. Ростов н/Д: ДГТУ, 2013. 165 с.
6. Дудакова И.А. Маркетинговые решения сетевых технологий в розничной торговле: монография. М.: Дашков и К, 2007. 164 с.
7. Сергеев С.М. Теоретический подход к управлению обеспеченностью коммерческой сети // Экономика и менеджмент систем управления. 2015. Т. 17. №3.1. с. 175183.
8. Дудаков Г.С. Влияние ассортимента на организацию торгово-технологического процесса в магазине // В сборнике «Фундаментальные и прикладные исследования в области управления, экономики и торговли; сборник трудов конференции. Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. СПб, 2018. С. 80-83.
9. Крымов С.М. Организация в системе менеджмента. Томск: Издательство ТГПУ, 2002. 88 с.
10. Shkurkin D.V., Krasyuk I.A., Krymov S.M., Kazantseva I.G., Zakharenko G.N. Sales Policy and Sales Marketing System // International Journal of Applied Business and Economic Research. 2017. vol. 15. № 12. Pp. 203-213.
11. Красюк И. А., Медведева Ю.Ю. Роль СТМ в снижении потребительских рисков в условиях импортозамещения //Экономика и предпринимательство. 2015. № 6-2 (59-2). С. 692-696.
12. Федько В.П., Дудакова И.А., Диканов М.Ю. Потребительские предпочтения в торговом обслуживании малых городов: закономерности развития (региональный аспект) // Практический маркетинг. 2006. № 11. С. 29-37.
13. Сергеев С.М. Формирование структуры управления сложными коммерческими сетями // В сборнике «Современные методы прикладной математики, теории управления и компьютерных технологий» (ПМТУКТ-2015); Сборник трудов VIII Международной конференции. 2015. с. 324-326.
14. Крымов С.М. Актуальные проблемы организации производства, маркетинга и менеджмента: монография; Донской государственный технический университет. Ростов-на-Дону, 2012. 176 с.
15. Месхи Б.Ч., Крымов С.М., Чернецова О.А. Модели развития предприятия как процесса взаимодействия производства и природной среды //Вестник Донского государственного технического университета. 2010. Т.10. №6 (49). С. 926-936.
16. Крымов С.М., Дудакова И. А., Резванов А. А. Маркетинговые аспекты управления продукцией и организации гармоничного производства ООО «Отражение» //Современные проблемы организации производства, маркетинга и рынка недвижимости: коллективная монография. Ростов-на-Дону: Издательский центр ДГТУ, 2010. 196 с. С. 53-71.
17. Дудакова И.А. Изучение рынка как фактор развития розничной торговли //Российский внешнеэкономический вестник. 2009. № 11. С. 51-59.
18. Крымов С.М. Развитие предприятий в кластерных образованиях //Экономика и предпринимательство. 2015. № 10-2 (63-2). С.832-835.
19. Сергеев С.М. Математическое моделирование потоков через POS-терминалы // Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки. 2013. т. 18. №1. с.227-229.
20. Крымов С. М. Методологические основы менеджмента. Томск: Издательство ТГПУ, 2001. 110 с.
21. Кольган М.В., Крымов С.М. Организация и управление маркетингом в промышленности и других отраслях. Ростов-на-Дону: Донской государственный технический университет, 2014. 94 с.
22. Красюк И. А., Оплеснина Е.Е. Особенности маркетингового управления российскими розничными торговыми сетями //Практический маркетинг. 2013. №11 (201). С. 20 -26.
23. Крымов С.М., Кириллова Т.В. Методика оценки эффективности системы мер-чандайзинга предприятия розничной торговли //Экономика и предпринимательство. 2016. № 10-2 (75-2). С. 621-627.
24. 5Сергеев С.М. Математические модели в задачах управления ритейлерскими сетями // Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки. 2012. т.17. №2. с. 666-668.
25. Дудакова И.А., Федько В.П. Развитие инфраструктуры розничной торговли //Маркетинг. 2010. № 2 (111). С. 97-106.
26. Крымов С.М., Дудакова И.А. Научно-практические и методические основы организации розничной торговой сети в регионах //Актуальные проблемы организации производства, экономики и маркетинга: коллективная монография. Ростов н/Д: Издательский центр ДГТУ, 2011. 140с., С.72-82.
27. Красюк И.А. Конкурентные отношения в розничной торговле // Экономика и предпринимательство. 2015. № 9-2. С. 879-883.
28. Левенцов В. А. Технологии интегрированного управления. СПб.: Изд-во Политехи. ун-та, 2012. 155 с.
29. Левенцов В.А., Левенцов А.Н. Крюков И.Н. Финансы и инжиниринг: теория и практика. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2014. 334 с.
30. Дзюбенко И.Б., Левенцов В.А. Финансовое управление развитием экономических систем: монография. Новосибирск: ООО «Центр развития научного сотрудничества», 2015. 242 с.
31. Сергеев С.М. Моделирование клиентских потоков в узле ритейлера // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2012. №3 (149). с. 129-133.
32. Левенцов В. А., Левенцов А.Н. Определение влияния снижения размера дебиторской задолженности на финансовые результаты предприятия // Научно-технические ведомости СПбПУ. Экономические науки. 2013. № 6-2 (185). С. 67-73.
33. Крымов С.М., Рогачева Ж.С. Модернизация предприятий на основе реализации стратегических изменений //Экономика и предпринимательство. 2014. №5-1 (46-1). С. 356-360.
34. Кобзев В.В., Левенцов В.А. Бизнес-логистика. 2-е изд. СПб., 2012. 300 с.
35. Сулоева С.Б., Муханова Н.В. Контроллинг: учеб. пособие. СПб.: Изд-во Политехн. Ун-та, 2002. 96 с.
36. Дудакова И.А. Маркетинговая парадигма формирования инфраструктуры розничной торговли в регионах (монография). М.: Дашков и К, 2008. 184 с.
37. Красюк И. А., Ногина О. Р. Развитие электронной розничной торговли в России //Практический маркетинг. 2015. № 7 (221). С. 3-8.
Sergeev Sergey, üssociate Professor, Candidate of Technical Sciences (e-mail: sergeev2@yandex.ru)
Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University. St. Petersburg
APPLICATION OF ALGORITHMS OF INTERACTIVE INTERACTION IN FIELD OF TRADE AND PRODUCTION
Abstract. In this paper, we propose a solution to the problem of transition to interactive interaction in real time by analyzing the responses of the consumer pool to the promotion of trade brands. All possible channels of influence on potential and existing customers are envisaged. Formalisms are defined, the mathematical model is developed. Key words. Commerce, network, economy, management, promotion.
