УДК 338.46:004.6:004.056
DOI: 10.36871/u.i.k.2026.02.03.011

Авторы

Надежда Олеговна Сергеева,
Анастасия Альбертовна Хайруллина,
Наталья Анатольевна Юдина,
Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия

Аннотация

В статье рассматривается проблема повышения устойчивости стратегического развития коммерческих организаций в условиях турбулентности внешней среды через призму цифровизации процессов управления качеством и клиентским опытом. Авторами обоснована необходимость перехода от фрагментарного учёта операционных сбоев к созданию целостной системы, обеспечивающей непрерывный цикл «фиксация — анализ — преобразование данных — управленческое воздействие». В качестве концептуального решения предложена архитектура корпоративного информационно-аналитического контура, интегрирующего облачные сервисы сбора данных (Google Sheets), каналы оперативной коммуникации (Telegram-бот), инструменты предиктивной аналитики (Loginom) и систему управления взаимоотношениями (Bitrix24). Практическая ценность исследования заключается в разработке пошаговой методологии внедрения подобной платформы на примере конкретной компании, с детализацией процессов интеграции, аналитических сценариев и ожидаемых стратегических эффектов. Результатом работы является модель, трансформирующая поток операционных инцидентов в структурированные знания для принятия стратегических решений, повышения клиентской лояльности и укрепления конкурентных позиций.

Ключевые слова

стратегическое управление, информационно-аналитическая платформа, операционные инциденты, управление качеством, клиентский опыт, предиктивная аналитика, интеграция данных, data-driven менеджмент.

Список литературы

  1. Агаметов И. Э. Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в практике цифрового маркетинга / И. Э.Агаметов, Е.А.Вечкинзова // Креативная экономика. — 2023. — Т. 17, № 8. — С. 2745–2760.
  2. БорисовскийС.А. Использование инструментов искусственного интеллекта для продвижения товаров народного потребления, перспективы для российского рынка / С.А.Борисовский. // Международный научный журнал. — 2023. — № 6(63). –С. 80–89.
  3. ДолженкоИ.Б.Искусственный интеллект и маркетинговая деятельность ТНК потребительского сектора / И.Б. Долженко. // Экономика и бизнес: теория и практика. — 2023. — № 3–1(97). — С. 150–155.
  4. Савич А.А.Машинное обучение как инструмент автоматизации бизнеспроцессов / А.А.Савич, А.С.Кравчук. // The Scientific Heritage. — 2021. — № 75–4(75). — С. 29–33.
  5. Сергеев Н. А. Применение искусственного интеллекта в маркетинге для улучшения эффективности работы на предприятии / Н. А. Сергеева, А.А.Ахметгареева, А.В.Семенников. // Экономика и управление: проблемы, решения. — 2024. — № 8. — Т 3. — С. 110–118
  6. Старостин В. С. Трансформация маркетинговых технологий в эпоху машинного интеллекта / В.С.Старостин. // Вестник университета. — 2018. — № 1. — С. 28–34.
  7. Тюрина, А. Г.Большие данные в малом бизнесе / А. Г.Тюрина. // Наука ХХ века: актуальные направления развития. — 2022. — № 1–2. — С. 173–176.
  8. Шальнева М. С. Внедрение технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессы торговых корпораций = Introduction of Artificial Intelligence Technology into the Business Processes of Trading Corporations / М.С.Шальнева, Н.В.Шпильман // Страховое дело. — 2022. — № 4. — С. 54–62.
  9. Щепакин М.Б. Рекламно-маркетинговое манипулирование поведением субъектов при управлении экономическим ростом бизнеса в условиях диджитализации рыночных отношений / М.Б.Щепакин // Экономика, предпринимательство и право. — 2022. — № 1. — С. 81–102.
  10. Яхнеева И. В. Интеллектуальная автоматизация маркетинга: угроза или возможность? / И.В. Яхнеева, А.В. Павлова // Вопросы инновационной экономики. — 2022. — № 1. — С. 155–166.