Оцінка, аналіз і прогнозування споживчих уподобань у системі управління асортиментом

Abstract

Розроблено комплекс моделей оцінки, аналізу та прогнозування споживчих уподобань виробничо-торговельного підприємства, який містить чотири основні блоки. Задачею першого блоку є формування вихідної системи показників, що відображають ключові характеристики попиту, поведінки споживачів та ефективності асортименту. Задачами другого блоку є класифікація та ранжування поточної множини товарів на однорідні групи, класифікація та ранжування клієнтів, аналіз еластичності попиту, аналіз залежності попиту від множини факторів, що на нього впливають, виявлення ключових чинників, що впливають на вибір товару, вимір важливості характеристик товару для покупця. Основною моделлю третього блоку є ймовірнісна модель прогнозування споживчих вподобань, яка розглядає процес зміни станів системи як випадковий процес із дискретними станами та дискретним часом. Четвертий блок складається зі статичної та динамічної моделей прийняття рішень. Остання дозволяє для відомого початкового стану системи знайти умовно оптимальну послідовність дій (однокрокових стратегій) для наперед заданого горизонту планування. Представлено практичну реалізацію моделі прогнозування споживчих уподобань на прикладі індексу споживчих настроїв. Модель дозволяє отримувати прогнозні ймовірності станів споживчих уподобань, які виступають кількісним підґрунтям для формування аргументованих управлінських рішень у сфері оптимізації товарного асортименту. Використання запропонованого комплексу моделей створює передумови для підвищення ефективності планування, зниження рівня невизначеності та посилення гнучкості управління в умовах динамічних ринкових змін.

A set of models for assessing, analyzing, and forecasting consumer preferences of a production-trade enterprise has been developed, consisting of four main blocks. The task of the first block is to create an initial system of indicators reflecting key characteristics of demand, consumer behavior, and assortment efficiency. The tasks of the second block include classification and ranking of the current product set into homogeneous groups, classification and ranking of clients, analysis of demand elasticity, analysis of demand dependence on a set of influencing factors, identification of key factors affecting product choice, and measurement of the importance of product characteristics for the buyer. The main model of the third block is a probabilistic model for forecasting consumer preferences, which treats the process of changes in system states as a random process with discrete states and discrete time. The fourth module consists of static and dynamic decision-making models. The latter allows, given a known initial state of the system, finding a conditionally optimal sequence of actions (single-step strategies) for a predefined planning horizon. A practical implementation of the consumer preference forecasting model is presented using the consumer sentiment index as an example. The model enables obtaining forecast probabilities of consumer preference states, which serve as a quantitative basis for making well-founded managerial decisions in the field of product assortment optimization. Using the proposed set of models creates the conditions for improving planning efficiency, reducing uncertainty, and enhancing management flexibility under dynamic market changes.