Journal of Economics, Entrepreneurship and Law Journal of Economics, Entrepreneurship and Law Экономика, предпринимательство и право 2222-534X BIBLIO-GLOBUS Publishing House 122199 10.18334/epp.14.12.122199 KCVGUO Articles Статьи Research Article Offer personalization and sales management in the data economy Персонализация предложений и управление продажами в экономике данных Gordeev Vladimir Vladimirovich Гордеев Владимир Владимирович

аспирант

 gordeevvv@my.msu.ru Stolyarov Aleksandr Dmitrievich Столяров Александр Дмитриевич

Научный сотрудник

 mr.alexst@gmail.com Abramov Viktor Ivanovich Абрамов Виктор Иванович

Профессор кафедры «Управления бизнес-проектами» факультета бизнес-информатики и управления комплексными системами, доктор экономических наук, доцент

 viabramov@mephi.ru National Research Nuclear University MEPhI Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ Institute of Applied Information Technologies НУ Институт прикладных информационных технологий 25 12 2024 14 12 VOL 14, NO12 (2024) ТОМ 14, №12 (2024) 8205 8224 26 11 2024 27 11 2024 Copyright ©; 2024, Gordeev V. V., Stolyarov A. D., Abramov V. I. Copyright ©; 2024, Гордеев В. В., Столяров А. Д., Абрамов В. И. 2024 Gordeev V. V., Stolyarov A. D., Abramov V. I. Гордеев В. В., Столяров А. Д., Абрамов В. И. https://1economic.ru/lib/122199

The article presents a comprehensive analysis of the role of personalization and sales management based on customer data. Based on a review of existing research and practical cases, the key factors that influence the effectiveness of personalized marketing campaigns are identified. Special attention to the role of big data, artificial intelligence, and machine learning in the development of personalization is given. The authors highlight the theoretical foundations of personalization and sales management based on customer data, emphasize the importance of customer data as a key tool, and offer practical tools and techniques for creating personalized offers that increase sales efficiency and strengthen customer loyalty. Based on the analysis of real cases, the authors discuss how personalization can be successfully integrated into various business processes. The article will be useful to marketers, sales managers, and business executives who want to improve the efficiency of their activities.

В статье представлен комплексный анализ роли персонализации и управлении продажами на основе клиентских данных. На основе обзора существующих исследований и практических кейсов выявляются ключевые факторы, влияющие на эффективность персонализированных маркетинговых кампаний. Особое внимание уделяется роли больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения в развитии персонализации. Авторы освещают теоретическую основу персонализации и управления продажами на основе клиентских данных, подчеркивая важность использования клиентских данных как ключевого инструмента, предлагают практические инструменты и методы для создания персонализированных предложений, которые повышают эффективность продаж и укрепляют лояльность клиентов. На основе анализа реальных кейсов демонстрируется, как персонализация может быть успешно интегрирована в различные бизнес-процессы. Статья будет полезна маркетологам, менеджерам по продажам и руководителям компаний, стремящимся повысить эффективность своей деятельности

 digital profile CRM CDP omnichannel communications big data data-based management recommendation system цифровой профиль CRM CDP омниканальные коммуникации большие данные управление на основе данных рекомендательные системы 1. Агеев А. И., Аверьянов М., Евтушенко С. Н., Кочетова Е. Ю. Цифровое общество: архитектура, принципы, видение // Экономические стратегии. – 2017. – № 1. – c. 114–125. 2. Абрамов В. И., Андреев В. Д. Совершенствование методики оценки индекса цифровой зрелости регионов России с учетом аспектов второго и третьего этапа цифровой трансформации ГМУ на основе зарубежного опыта // Управленческие науки. – 2023. – № 1. – c. 32-46. – doi: 10.26794/2304-022X-2023-13-1-32-46. 3. Абрамов В. И., Андреев В. Д. Первый год реализации программ цифровой трансформации в регионах России: проблемы и результаты // Вопросы государственного и муниципального управления. – 2024. – № 2. – c. 110-128. – doi: 10.17323/1999-5431-2024-0-2-110-128. 4. Fmcg 2025. Как изменятся покупатель, бренды и ритейл в будущем году? Ежегодная конференция Нильсен. ndash; 2024. [Электронный ресурс]. URL: https://vc.ru/u/1163899-konstantin-volkov/1645762-klyuchevye-trendy-fmcg-na-2025-god (дата обращения: 24.11.2024). 5. В России появится новый нацпроект — «Экономика данных». 13 июля 2023. [Электронный ресурс]. URL: https://digital.gov.ru/ru/events/45686/ (дата обращения: 11.11.2024). 6. Design your data architecture for modern business needs. [Электронный ресурс]. URL: https://www.gartner.com/en/data-analytics/topics/dataarchitecture.html?utm_ plan=Content+Marketingutm (дата обращения: 11.09.2024). 7. Dubey R., Gunasekaran A., Childe S. J., Bryde D. J., Giannakis M., Foropon C., Hazen B. T. Big data analytics and artificial intelligence pathway to operational performance under the effects of entrepreneurial orientation and environmental dynamism: A study of manufacturing organisations // International Journal of Production Economics. – 2020. – p. 107599. 8. Lee H. L. The triple-A supply chain // Harvard Business Review. – 2004. – № 82(10). – p. 102–113. 9. Samaranayake P., Ramanathan K., Laosirihongthong T. Implementing industry 4.0—A technological readiness perspective // In 2017 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM). 2017. – p. 529–533. 10. Gupta M., George J. F. Toward the development of a big data analytics capability // Information Management. – 2016. – № 53(8). – p. 1049–1064. 11. Parra X., Tort-Martorell X., Alvarez-Gomez F. Chronological Evolution of the Information-Driven Decision-Making Process (1950–2020). J Knowl Econ/ - 2022. [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.1007/s13132-022-00917-y (дата обращения: 24.11.2024). 12. Wang Y.Ch., David Pauleen W., Taskin N. Enterprise systems, emerging technologies, and the data-driven knowledge organisation // Knowledge Management Research Practice. – 2022. – № 20(1). – p. 1-13. 13. Tushar K. D., Mohan K. P. Big data analytics: A framework for unstructured data analysis // International Journal of Engineering Science. – 2013. – p. 153. 14. Абрамов В. И., Абрамов И. В., Поливанов К. В., Семенков К. Ю. Цифровая трансформация системы управления отношениями с клиентами // Вопросы инновационной экономики. – 2023. – № 1. – c. 289-306. – doi: 10.18334/vinec.13.1.117051. 15. Гордеев В. В., Столяров А. Д., Абрамов В. И. Технология кластеризации и генерации персонализированных торговых предложений для пассажирских авиаперевозок // Современные наукоемкие технологии. – 2023. – № 4. – c. 34-41. – doi: 10.17513/snt.39577. 16. Абрамов В. И., Гордеев В. В., Столяров А. Д. Методика прогнозирования потребностей клиентов бизнес-экосистем на основе кластерного анализа // Современные наукоемкие технологии. – 2023. – № 6. – c. 9-13. – doi: 10.17513/snt.39624. 17. Столяров А. Д., Абрамов А. В., Абрамов В. И. Генеративный искусственный интеллект для инноваций бизнес-моделей: возможности и ограничения // Beneficium. – 2024. – № 3(52). – c. 43-51. – doi: 10.34680/BENEFICIUM.2024.3(52).43-51. 18. Stone M., Aravopoulou E., Ekinci Yu., Evans G., Hobbs M., Labib A., Laughlin P., Machtynger J., Machtynger L. Artificial intelligence (AI) in strategic marketing decision-making: a research agenda // The Bottom Line. – 2020. – № 33(2). – p. 183-200. 19. Dwivedi Y. K., Ismagilova E., Hughes D. L., Carlson J., Filieri R. Setting the future of digital and social media marketing research: Perspectives and research propositions // International Journal of Information Management. – 2021. – p. 102168. 20. Gao W., Fan H., Li W., Wang H. Crafting the customer experience in omnichannel contexts: The role of channel integration // Journal of Business Research. – 2021. – p. 12-22. 21. Mishra R., Singh R. K., Koles B. Consumer decision-making in omnichannel retailing: Literature review and future research agenda // International Journal of Consumer Studies. – 2021. – № 2. – p. 147–174. 22. Rahman S. M., Carlson J., Gudergan S. P., Wetzels M., Grewal D. Perceived omnichannel customer experience (OCX): Concept, measurement, and impact // Journal of Retailing. – 2022. – № 4. – p. 611–632. 23. Barta S., Gurrea R., Flavian C. The double side of flow in regret and product ´ returns: Maximizers versus satisficers // International Journal of Information Management. – 2023. – p. 102648. 24. Столяров А. Д., Гордеев В. В., Абрамов В. И. Модель модуля динамической генерации персональных предложений дополнительных услуг для пассажиров авиакомпаний // Экономика и управление. – 2023. – № 3. – c. 335–344. 25. Столяров А. Д., Гордеев В. В., Абрамов В. И. Архитектура системы кластеризации пассажиров // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. – 2023. – № 1. – c. 136–148. – doi: 10.21685/2227-8486-2023-1-9. 26. Абрамов В.И., Абрамов О.В., Поливанов К.В., Семенков К.Ю. Особенности цифровизации предприятий для обеспечения динамического управления в холдинговых структурах // Экономика и управление инновациями. – 2024. – № 3(30). – c. 79-88. – doi: 10.26730/2587-5574-2024-3-79-88ю.