АНАЛИЗ И ОПТИМИЗАЦИЯ ON-LINE ПРОДАЖ ТОРГОВОЙ ОРГАНИЗАЦИИ

Аннотация

В условиях стремительного развития цифровых технологий и электронной коммерции интернет-магазины становятся одними из ключевых участников глобальной экономики. Однако для обеспечения устойчивого роста и конкурентоспособности в условиях высокой конкуренции, необходима не только интуитивная бизнес-стратегия, но и научно обоснованное управление данными. Важную роль в этом процессе играют методы анализа данных и искусственного интеллекта, которые позволяют на основе эмпирических данных принимать обоснованные решения, направленные на повышение операционной эффективности и увеличение доходов. Современные методы машинного обучения дают возможность глубже понять поведение клиентов, оптимизировать маркетинговые кампании и прогнозировать изменения спроса на товары. Настоящая работа направлена на исследование и применение методов анализа данных для решения задач повышения эффективности деятельности интернет-магазинов. В основе анализа лежит сегментация клиентов, выполненная с использованием количественных показателей, таких как частота покупок и общий объем затрат на товары. Сегментация позволила выделить три группы: клиенты высокой, средней и низкой ценности. Для каждой группы разработаны рекомендации по повышению уровня вовлеченности и стимулированию повторных покупок, что особенно важно в контексте долгосрочной рентабельности бизнеса. Одним из важных аспектов исследования является анализ эффективности маркетинговых каналов через расчет таких ключевых метрик, как стоимость привлечения клиента (CAC) и пожизненная ценность клиента (LTV). Эти показатели являются основополагающими для оценки рентабельности маркетинговых инвестиций и позволяют объективно определить, какие каналы трафика привлекают наиболее ценных клиентов, что способствует более рациональному распределению ресурсов. Использование такого подхода позволяет обоснованно предложить изменения, направленные на улучшение пользовательского опыта, что, в свою очередь, ведет к росту конверсий и повышению эффективности взаимодействия с клиентами. Кроме того, в работе представлен анализ временных рядов, который позволил выявить сезонные тренды в продажах и разработать модели для прогноза спроса. Это дает возможность более точно планировать объемы продаж, что особенно важно в условиях динамически изменяющегося спроса и значительных сезонных колебаний. В целом, данное исследование демонстрирует высокую применимость методов анализа данных и искусственного интеллекта для решения задач оптимизации маркетинговых стратегий, улучшения клиентского опыта и повышения прибыльности интернет-магазинов.