Книга Л.Н. Логинова "Технологии Data mining в управлении ассортиментом коммерческих компаний" предоставляет практическое руководство по использованию технологий интеллектуального анализа (Data mining) для управления ассортиментом и увеличения продаж. Автор описывает методологию и инструменты анализа данных, а также показывает, как эти средства могут быть использованы для решения задач анализа торгового ассортимента и оптимизации продаж в компаниях.
Современные условия конкуренции требуют от коммерческих компаний надежного удовлетворения потребностей клиентов. Традиционная структура ассортимента торгового предприятия может привести к снижению прибыли и потерей конкурентных преимуществ на рынке. Поэтому разработка систем анализа данных для оптимизации ассортимента и адаптации его к требованиям рынка приобретает все большую актуальность.
В данной книге автор анализирует опыт компаний в использовании технологий Data mining для повышения эффективности их работы. В частности, рассматривается применение технологий интеллектуального анализа для улучшения взаимодействия с клиентами и увеличения товарооборота в торговых организациях. Автор также рассматривает внедрение технологии Data mining компанией Familia в целях разработки собственного ПО для анализа товарооборота магазинов и формирования оптимальной стратегии продаж.
Книга включает практические примеры, аналитические отчеты и прогнозы, которые иллюстрируют возможности использования технологий Data mining и их влияние на стратегии управления ассортиментом. Издание также содержит обзор международных практик в области Data mining, а также методов для построения моделей прогноза и выбора оптимальных стратегий в рамках управления ассортиментом коммерческих организаций.
Данная книга знакомит читателя со сферой Data Mining технологий в контексте управления товарным ассортиментом разнообразных торговых компаний. Работа была проделана популярным автором Логиновой Л.Н. Книга имеет прикладной характер и предоставляет конкретные практические инструменты. Ключевые слова: цифровая экономика, руководитель фирмы, автоматизация бизнеса, большие данные, аналитика для руководителей.
Электронная Книга «Технологии Data Mining в управлении ассортиментом торговых компаний» написана автором Л. Н. Логинова в 2021 году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Русский
Серии: Прикладная информатика. Научные статьи
Описание книги от Л. Н. Логинова
В условиях жесткой конкуренции удовлетворение всех потребностей клиентов обеспечивает торговому предприятию устойчивые конкурентные преимущества. При традиционной структуре ассортимента происходит снижение как потенциального, так и реального уровня прибыли, потеря конкурентных позиций на перспективных рынках, и, как следствие, наблюдается снижение экономической устойчивости предприятия. Разработка системы анализа для определения специфики товарного ассортимента, оптимизации ассортимента, его адаптации к условиям российского рынка является, несомненно, актуальной задачей. В данной статье приведен обзор торговых и IT-компаний, которые используют технологии интеллектуального анализа данных (ИАД). Обзор показал, что многие компании используют технологию ИАД для улучшения работы с клиентами, повышения товарооборота и продаж в магазинах. В связи с этим руководством компании Familia было принято решение о разработке собственного программного обеспечения, которое объединит анализ товарооборота и продаж в магазинах компании с целью повышения продаж и улучшения размещения товаров в магазинах таким образом, чтобы клиент покупал необходимые вещи, увеличивая прибыль компании. В работе показаны возможности объединения нескольких методов ИАД в одной системе; приведены результаты работы системы анализа и показана эффективность разработанной системы анализа в компании Familia. Уникальностью разработанного программного обеспечения является объединение алгоритмов интеллектуального анализа данных в один программный продукт. Разработанная система анализа, основанная на совместной работе двух алгоритмов ИАД – K-means и Apriori, позволяет управлять ассортиментом торговых предприятий, уменьшая убытки компаний.
