УДК 339.187+004.04+004.89
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.06.02.011

Авторы

Елена Артуровна Кушникова,
Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы, Москва, Россия

Аннотация

В данной статье рассмотрены перспективы внедрения Data-driven подхода для последующего применения сквозных технологий Big Data и AI в B2B компании E-commerce, которая специализируется на продаже сельхозтехники и запасных частей. Актуальность нашего исследования обусловлена необходимостью работы с данными для успешной работы в сфере электронной торговли. При этом в сегменте малого и среднего бизнеса зачастую отсутствует культура работы с данными, что связано с низкой цифровизацией. В данной статье подчеркивается важность внедрения data-driven подхода. Так, используя методы работы с большими данными, анализируется закупочная деятельность компании, маркетинг, а также работа отдела продаж при помощи RFM-анализа на основе данных из 1С и CRM систем. В ходе исследования подтверждается гипотеза, что аналитика данных по количеству продаж, среднему чеку и жизненной стоимости поможет контролировать работу отдела продаж и максимизировать прибыль на Х%. При анализе данных в закупочной деятельности мы смогли выявить пик спроса на группу рассматриваемых товаров, определить минимальную стоимость и объемы закупок. В исследовании подчеркивается, что отдел маркетинга является основным драйвером инноваций в компанию, приводится перечень решений на основе технологии Big Data, которые применяются для оптимизации маркетинговых усилий рассматриваемой компании. В данной работе также рассматривается проблема низкой цифровизации как одно из значительных ограничений, препятствующие внедрению data-driven подхода в бизнес-процессы компании, что является первым этапом на пути к работе с технологией Big Data и разработки собственных решений на основе AI, преимущества которых описываются в исследовании. В работе обосновывается необходимость разработки собственной рекомендательной системы на основе данных входящих запросов и истории продаж.

Ключевые слова

E-commerce, Big Data, AI, ИИ, data-driven подход, RFM анализ, аналитика продаж, аналитика закупок.