2022 рік

Permanent URI for this community

https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/37914

Browse

Browsing 2022 рік by Author "Harkavenko, Vladyslav"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Економіко-математична модель управління клієнтською базою підприємства
    (ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2022) Гаркавенко, Владислав Олександрович; Harkavenko, Vladyslav; Стець, Олена Вікторівна; Stets, Olena
    Незважаючи на досить широку лінійку розроблених моделей для управління клієнтською базою, практика впровадження повноцінних моделей управління такимибазами досить невелика. Це пов’язано, в першу чергу, з трудомісткістю і високими витратами на реалізацію комплексної моделі управління клієнтською базою компанії. Також проблема криється і в обмеженнях самих моделей. Як правило, потреба в управлінні своєю клієнтською базою компанії виникає у компаній з розміром клієнтської бази від декількох тисяч до мільйонів клієнтів. В цьому випадку впровадження методів і підходів, спрямованих на управління одним клієнтом, не раціональне, і потрібні моделі, адаптовані на роботу з групами клієнтів. Важливим обмеженням в існуючих дослідженнях виступають і параметри кластеризації клієнтської бази. Більшість авторів пропонує в якості критерію поділу на групи клієнтів розглядати кількість покупок і давність скоєння останньої покупки клієнтом. При цьому не враховуються такі параметри купівельної поведінки клієнтів, як сума здійснюваних покупок, цінність клієнта для компанії і час взаємодії клієнта і компанії. Ще одним важливим критерієм для компанії при виборі моделі управління кластерами клієнтів, є можливість динамічного управління клієнтськими кластерами. Останнім часом збільшилася кількість досліджень, спрямованих на спроби динамічного прогнозування чисельності клієнтської бази, але комплексного рішення, що враховує динаміку зміни всіх показників розрахунку довгострокової вартості клієнтської бази (доходи від клієнтських сегментів і чисельності клієнтської бази), так і не було представлено.Авторами досліджено теоретичні аспекти аналізу та управління клієнтською базою підприємства. Розроблено методичний підхід та інструменти для прогнозування поведінки клієнта для найбільш ефективного стимулювання попиту та клієнтоорієнтації підприємства на основі підходу оцінки CLV клієнта. За допомогою стохастичних моделей Pareto/NBD та Gamma-Gamma було зроблено прогноз майбутньої кількості та вартості покупок клієнтів компанії та визначено ймовірний відтік клієнтів. Despite a fairly wide range of developed models for customer base management, the practice of implementing full-fledged customer base management models of the company is quite small. This is primarily due to the complexity and high cost of implementing a comprehensive model of managing the company’s customer base. The problem also lies in the limitations of the models themselves. Typically, the need to manage their company’s customer base arises in companies with a customer base of several thousand to millions of customers. In this case, the implementation of methods and approaches aimed at managing one client is not rational, and you need models adapted to work with groups of clients. An important limitation in existing research are the parameters of clustering the client base. Most authors suggest that the number of purchases and the age of the last purchase by the customer be considered as a criterion for division into groups of customers. This does not take into account such parameters of customer purchasing behavior as the amount of purchases, the value of the customer to the company and the time of interaction between the customer and the company. Another important criterion for the company when choosing a model of customer cluster management is the ability to dynamically manage customer clusters. Recently, the number of studies aimed at dynamic forecasting of the customer base has increased, but a comprehensive solution that takes into account the dynamics of changes in all indicators of long-term customer base (revenue from customer segments and customer base) has not been presented. This paper investigates the theoretical aspects of analysis and management of the customer base of the enterprise. A methodological approach and tools for predicting customer behavior for the most effective stimulation of demand and customer orientation of the enterprise based on the approach of customer CLV assessment have been developed. With the help of stochastic models Pareto / NBD and Gamma-Gamma, a forecast was made of the future number and value of purchases of the company’s customers and the probable outflow of customers was determined.