Использование виртуального ассистента для управления сбытовой политикой на промышленном предприятии

Суслов Д.Н.1, Кашкарева Е.А.1
1 Сибирский федеральный университет, Россия, Красноярск

 Скачать PDF | Загрузок: 33 | Цитирований: 1

Статья в журнале

Креативная экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 13, Номер 12 (Декабрь 2019)

Цитировать эту статью:

Суслов, Д. Н. Использование виртуального ассистента для управления сбытовой политикой на промышленном предприятии / Д. Н. Суслов, Е. А. Кашкарева // Креативная экономика. – 2019. – Т. 13, № 12. – С. 2479-2488. – DOI 10.18334/ce.13.12.41371
Suslov, D. N., & Kashkareva, E. A. (2019). Использование виртуального ассистента для управления сбытовой политикой на промышленном предприятии. Creative Economy, 13(12), 2479-2488. https://doi.org/10.18334/ce.13.12.41371

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=42441868
Цитирований: 1 по состоянию на 05.09.2022

Аннотация:
В данной статье рассматривается способ получения информации о рынке производителем посредством информационных технологий. В работе представлен алгоритм сбора информации в сети интернет посредством виртуального сборщика (парсера), приведены рекомендации по дальнейшему использованию аккумулированных данных. Автором рассматриваются преимущества использования алгоритма, обозначаются сферы применения. Помимо этого, в статье рассматриваются особенности использования инструмента, а также случаи, оказывающие влияние на итоговую достоверность данных. Целью рассматриваемого алгоритма - повышение эффективности управления взаимоотношениями производителя с торговыми партнерами, товаром.

Ключевые слова: исследование рынка, производитель, сбор данных, дистрибьюторская цепь, анализ параметров

JEL-классификация: O31, M11, O33, O32, M21

Похожие статьи:

   Смартфон как ассистент менеджера (Бикметов Р.Ш.) // Креативная экономика. № 1 / 2022

   Типология инновационного потенциала предприятия (Устинова Л.Н., Абдуханова Н.Г. и др.) // Креативная экономика. № 12 / 2020

Источники:

1. Xie K., et al. Value co-creation between firms and customers: The role of big data-based cooperative assets // Information & Management. – 2016. – № 8. – С. 1034-1048. – doi: 10.1016/j.im.2016.06.003.
2. Bergamaschi S., Carlini E. Big Data Research in Italy: A Perspective // Engineering. – 2016. – С. 163-170.
3. Суркова А.С., Буденков С.С. Построение модели и алгоритма кластеризации в интеллектуальном анализе данных // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. – 2012. – № 2(1). – С. 198-202.
4. Трусов А.Н., Иванченко П.Ю., Кацуро Д.А. Разработка автоматизированной информационной системы для оптимизационного анализа экономических процессов // Современные наукоемкие технологии. – 2014. – № 11. – С. 38-40.
5. Hirsch D.D. Glass house effect: big data, the new oil, and the power ofanalogy // Maine Law Review. – 2013. – № 66. – С. 373.
6. Hashem I.A.T., Yaqoob I., Anuar N.B., Mokhtar S., Gani A., Khan S.U. The rise of big data on cloud computing: review and open research issues // Information Systems. – 2015. – № 47. – С. 98-115.
Tolk. A The next generation of modeling & simulation: integrating big data and deep learning // Summer Simulation Multiconference. 2015.
8. Iqbal R., et al. Big Data analytics: Computational intelligence techniques and application areas // International Journal of Information Management. – 2016. – doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2016.05.020 .
Grzywaczewski A., Iqbal R., Shah N., James A. E-marketing strategy for businesses // E-Business Engineering (ICEBE): IEEE 7th International Conference. М., 2010. – С. 428-434.
Chakrabarti S. Mining the Web: discovering knowledge from hypertext data. - М: Morgan Kaufmann, 2003. – 345 с.
Чиркин Е.С. Некоторые проблемы автоматизированного извлечения данных из веб-страниц // Интернет и современное общество: сборник научных статей XVI Всероссийской объединенной конференции. СПб., 2013. – С. 291-294.
12. Семёнов Д.А., Ошмарина О.Е., Шадрина Е.В. Автоматизация сбора и обработки спортивной статистики для последующего сетевого анализа // Вестник нгту им. р.е. алексеева. серия: управление в социальных системах. коммуникативные технологии. – 2014. – № 2. – С. 45-52.
13. Юсупова Н.И., Богданова Д.Р., Бойко М.В. Математическое обеспечение для поддержки принятия решений при управлении качеством продукции на основе анализа текстовой информации // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 3. – С. 18. – url: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=13024.
14. Трусов А.Н., Кацуро Д.А., Иванченко П.Ю. Извлечение и обработка информации с сайтов экономической статистики // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2013. – № 12. – С. 120-122.
ГОСТ Р 54732-2011/ISO/TS 10004:2010 Менеджмент качества. Удовлетворенность потребителей. Руководящие указания по мониторингу и измерению. - М.: Стандартинформ, 2012. – 28 с.

Смотрите также:

   Подходы к оценке эффективности деятельности энергосбытовых компаний (Тагирова А.М., Малкова Т.Б.) // Экономика, предпринимательство и право. № 5 / 2023

   Метод сценариев в адаптивном управлении развитием энергосбытовой компании в контексте глобальных трендов (Салова Л.В.) // Креативная экономика. № 8 / 2023

   Проблемы управления устойчивым функционированием и развитием энергосбытовых компаний (Тагирова А.М., Малкова Т.Б.) // Экономика, предпринимательство и право. № 8 / 2023

   Восходящая роль региональных производственно-сбытовых цепочек в условиях функционирования Африканской континентальной зоны свободной торговли в постпандемический период (Дробот Е.В.) // Экономические отношения. № 4 / 2022

   Сбытовая политика учреждений уголовно-исполнительной системы: результаты, ограничения, пути совершенствования (Чернышов И.Н., Соловкин О.Н.) // Экономическая безопасность. № 4 / 2024

Страница обновлена: 13.07.2025 в 13:35:22

 
 

 Download PDF | Downloads: 33 | Citations: 1

Использование виртуального ассистента для управления сбытовой политикой на промышленном предприятии

Suslov D.N., Kashkareva E.A.

Journal paper

Creative Economy (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Volume 13, Number 12 (December 2019)

Citation:

Suslov, D. N., & Kashkareva, E. A. (2019). Использование виртуального ассистента для управления сбытовой политикой на промышленном предприятии. Creative Economy, 13(12), 2479-2488. https://doi.org/10.18334/ce.13.12.41371

Abstract:
This article describes a way to obtain information on the market by the manufacturer through information technologies. This paper presents an algorithm of collecting information on the Internet through a virtual collector (parser) and provides recommendations for the further use of the accumulated data. The authors discuss the advantages of the algorithm. The implementation areas are indicated. In addition, the article describes the features of the tool, as well as cases that have an impact on the accuracy of the final data. The goal of the algorithm is to increase effectiveness of relationships between manufacturer and distribution partners.

Keywords: manufacturer, market research, data collection, distribution chain, analysis of parameters

JEL-classification: O31, M11, O33, O32, M21