Предиктивная Аналитика Взаимоотношений С Клиентами Как Метод Адаптации Компании К Изменениям И Повышения Ценности Предложения

Abramov, Viktor I.; Чуркин, Д.А.

doi:10.18334/epp.12.6.114842

Cited by 4 publications

(1 citation statement)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Второй уровень использования данных о клиентах -автоматизация взаимодействия, когда CRM-система реализует сценарии взаимодействия [7]. В новом, быстро развивающемся мире предпочтения и вкусы клиентов быстро эволюционируют, создавая огромные проблемы для предприятий.…”

unclassified

Methodology for Forecasting the Needs of Business Ecosystem Clients Based on Cluster Analysis

Abramov¹,

Gordeev²,

Stolyarov³

2023

СНТ (MHT)

View full text Add to dashboard Cite

В статье представлены результаты научно-исследовательской работы, направленной на разработку нового подхода к прогнозированию потребностей клиентов любых бизнес-экосистем с использованием кластерного анализа. Развивающийся информационный рынок предоставляет предприятиям возможность беспрецедентного доступа к данным о потребителях. Эта информация может быть ценной по многим причинам, в частности потому, что она может предоставить сведения о потребительских предпочтениях и готовности платить, поэтому растущая доступность потребительских данных порождает новые требования к их использованию и регулированию. Обсуждаются предпосылки и актуальность разработанного решения, типы данных, использовавшихся при создании программы, и общее содержание самого метода прогнозирования потребностей, включая применяемые приемы кластерного анализа, использование данных об активности клиентов -воронки продаж, и расчет сходства клиентов для проективных расчетов потребностей. На основе описываемых подходов была разработана методика прогнозирования потребностей клиентов, прозрачная для пользователя и позволяющая гибко выполнять настройку, работающая как с качественными, так и с количественными данными. Отличительной особенностью представленного здесь метода является его прозрачность, что важно для повышения доверия со стороны пользователей, а также то, что для выполнения расчетов, связанных с прогнозированием спроса, требуется небольшая инфраструктура.

show abstract

unclassified

Methodology for Forecasting the Needs of Business Ecosystem Clients Based on Cluster Analysis

Abramov¹,

Gordeev²,

Stolyarov³

2023

СНТ (MHT)

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Assessment of the maturity level of the customer relationship management system

Abramov

Чуркин

2023

Vestnik universiteta

View full text Add to dashboard Cite

The article proposes the authors’ method for assessing the maturity of the customer relationship management system of a company. The purpose of the article is a theoretical refinement of the concept of customer relationship management in terms of expanding the conceptual apparatus and defining the stages of the customer-centric transformation process. The achieve the indicated purpose, the following methods were used: systematisation of existing scientific views on the research topic; analysis and refinement of models for quantitative interpretation of customer and expert survey data; identifying trends in competitive market conditions in terms of customer centricity. The topic is relevant due to several factors: competition based on the aggregate value provided is one of the main ways to compete in the market in current circumstances; the conceptual apparatus used today to analyze customer centricity is neither uniform nor sufficient; established scientific vision of customer-centric transformation does not include the understanding of this process’ levels and stages. The authors of the article created a new thesaurus by proposing to introduce certain concepts of customer-centric transformation and maturity of the customer relationship management system. Maturity factors and levels were analyzed. For practical purposes, existing methods of measuring the maturity of a customer relationship management system are studied, practical recommendations aimed at increasing the level of maturity are prepared, and potential risks are identified. It is demonstrated that the maturity of the customer relationship management system is the level of systemic understanding and practical implementation of the principles of customer-centric transformation.

show abstract

The role of effective communication and collective intelligence in digital transformation of a company

Abramov,

Churkin

2024

Vestnik universiteta

View full text Add to dashboard Cite

The subject of the study is the role of effective communications and the mechanism of meaning emergence in the collective mind of a complex commercial social and technical system. We have synthesized the provisions of traditionally studied separately spheres of knowledge such as the communication theory, collective intelligence, corporate culture management, and motivation theory in the context of digital transformation of companies. The analysis of these concepts together provides a deeper understanding of the knowledge acquisition processes necessary to improve digital transformation effectiveness. The paper formulates the effective communication management principles that contribute to tacit knowledge identification and its successful formalization. We have proposed a distinction of related terms such as data, information, knowledge, understanding, wisdom, and vision. The applied nature of the study is to deepen the understanding of the mechanism of innovative ideas emergence and to propose measures to minimize the risks of managing the communication system in organizations. The following approaches have been considered: values management, emotional intelligence development, decision-making routes and motivation mechanisms personalization, communication formats specification. The article may be useful for researchers whose interests include innovative trends in management, entrepreneurial activity development and enterprises digitalization effectiveness. The study results may be useful for managerial practitioners who develop and implement strategies for enterprises innovative development.

show abstract

Предиктивная Аналитика Взаимоотношений С Клиентами Как Метод Адаптации Компании К Изменениям И Повышения Ценности Предложения

Cited by 4 publications

References 0 publications

Methodology for Forecasting the Needs of Business Ecosystem Clients Based on Cluster Analysis

Methodology for Forecasting the Needs of Business Ecosystem Clients Based on Cluster Analysis

Assessment of the maturity level of the customer relationship management system

The role of effective communication and collective intelligence in digital transformation of a company

Contact Info

Product

Resources

About