Маркетинг і менеджмент інновацій (Marketing and Management of Innovations)
Permanent URI for this collectionhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/186
Browse
2 results
Search Results
Item The Development of The E-Commerce Market in Poland in the Conditions of Intensification of Migration Processes(Sumy State University, 2024) Zatonatska, T.; Fareniuk, Y.; Juscius, V.; Martinkiene, Ju.; Maksymchuk, O.Наслідки війни в Україні та міграція вплинули на ринок електронної комерції країн-реципієнтів, спричинивши як можливості у вигляді збільшення частки споживачів, так і виклики у вигляді відсутності чіткого бачення розвитку. Метою роботи є дослідження впливу міграційних процесів на розвиток електронної торгівлі в Польщі та вивчення можливості використання методів прогнозування компаніями електронної торгівлі в умовах впливу міграційних процесів для подальшого планування діяльності. Відповідно до мети дослідження вирішувалися наступні завдання: дослідити сучасний стан розвитку електронної комерції під впливом міграційних процесів; дослідити сучасні міграційні процеси та їх вплив на світову економіку; оцінити вплив міграційних процесів з України на польський ринок; дослідити кейс польського інтернет-магазину та розробити модель прогнозування даних та планування його діяльності під впливом міграційних процесів. Для досягнення мети було побудовано 3 моделі: множинної регресії – для оцінки рівня впливу міграційних процесів на електронну комерцію; нейронна мережа для прогнозування продажів магазину електронної комерції в Польщі; кластерний аналіз – для виявлення кластерів товарів, які найбільше постраждали від міграційних процесів. Проаналізовано особливості сучасних міграційних процесів, а також оцінено зворотний вплив міграції як драйвера розвитку електронної комерції. Міграція стимулює електронну комерцію через зміну поведінки споживачів і шляхів логістики, підвищення рівня експорту та імпорту та поширення цифрового підприємництва. На основі даних польського інтернетмагазину було проведено моделювання на основі макроекономічних та міграційних показників, щоб дослідити вплив змін ринкової ситуації на діяльність компанії та визначити чинники, які мали на неї найбільший вплив. Таким чином, за результатами аналізу за допомогою побудованих моделей було досліджено вплив міграції на електронний бізнес у Польщі. Регресійний аналіз встановив, що міграційні процеси сприяли розвитку продажів польського інтернет-магазину через збільшення споживачів-мігрантів та підвищення рівня цін. За допомогою машинного навчання була побудована нейронна мережа, типологія якої враховує вплив макроекономічних і демографічних чинників під час прогнозування. За допомогою кластерного аналізу досліджено асортимент інтернет-магазину та виділено кластери за обсягом продажів та впливом мігрантів. Встановлено, що після початку міграційного руху найбільше зросли категорії, які характеризуються галопуючим попитом з боку біженців, зокрема на продукти дитячого харчування, побутову техніку та телефони, меблі, засоби зв’язку.Item Churn Rate Modeling for Telecommunication Operators Using Data Science Methods(Sumy State University, 2023) Zatonatska, T.; Fareniuk, Y.; Shpyrko, V.Телекомунікаційні компанії функціонують на ринку з надзвичайно високою конкуренцією. Залучення нового клієнта в 5-10 разів дорожче, ніж утримання існуючого. Таким чином, ефективне управління відтоком абонентів і розуміння його причин стали досить актуальними завданнями для операторів мобільного зв'язку. У зв'язку з цим прогнозування відтоку абонентів через активність конкурентів стає дуже важливим. Data Science і машинне навчання створюють широкі можливості для вирішення цього завдання, щоб оцінити рівень задоволеності клієнтів послугами компанії, виявити фактори, що викликають незадоволення, і передбачити, які клієнти мають більший ризик відмовитися від послуг і змінити постачальника. Компанія, яка впроваджує аналіз даних і моделювання для розробки моделей прогнозування відтоку клієнтів, має можливість покращити управління відтоком клієнтів і підвищити результати бізнесу. Метою дослідження є застосування моделей машинного навчання для телекомунікаційної компанії, зокрема побудова моделей для прогнозування відтоку користувачів і доведення того, що моделі Data Science і машинне навчання є якісними та ефективними інструментами для вирішення завдань прогнозування ключових маркетингових показників телекомунікаційної компанії. На прикладі Telco у статті представлено результати різних моделей класифікації, таких як логістична регресія, Random Forest, SVM та XGBoost з використанням мови програмування Python. Всі моделі мають високий рівень якості (загальна точність більше 80%). Таким чином, дослідження доводить можливість та доцільність використання моделей у подальшій класифікації клієнтів для прогнозування відтоку абонентів (тих клієнтів, які можуть відмовитися від послуг компанії) та мінімізації відтоку споживачів на основі цього. Виявлено ключові фактори, що впливають на відтік клієнтів, і вони створюють основу для майбутнього прогнозу відтоку. Впровадження моделей прогнозування відтоку абонентів допоможе зменшити його і зберегти їх лояльність. Результати дослідження можуть бути використані для оптимізації маркетингової діяльності з управління відтоком споживачів компаній ринку телекомунікацій шляхом прийняття ефективних рішень на основі даних та для вдосконалення математичної методології прогнозування відтоку клієнтів. Таким чином, основні теоретичні та практичні наслідки дослідження полягають у розробці ефективного інструменту прогнозування для менеджерів для контролю ризиків відтоку та збагаченні літератури з аналізу даних і моделей Data Science для визначення критичних факторів, які визначають схильність клієнтів до відтоку.