Система аналізу і прогнозування продажу товарів для малих підприємств роздрібної торгівлі
Автор: Тюска Богдан Юрійович
Кваліфікаційний рівень: магістр (ОНП)
Спеціальність: Системний аналіз (освітньо-наукова програма)
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2023-2024 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Система аналізу і прогнозування продажу товарів для малих підприємств роздрібної торгівлі допомагає власникам і менеджерам краще зрозуміти, що купують їхні клієнти. Використовуючи дані про минулі продажі, система може передбачити майбутній попит на товари. Це допомагає уникнути ситуацій, коли на складі занадто багато або занадто мало товару. Використання точних методів прогнозування може значно зменшити ризик зростання запасів та втрати ефективності управління ланцюгом постачання [1]. Прогнозування це процес передбачення величини продажу на перспективу [2]. Такі системи використовують сучасні технології, наприклад, штучний інтелект, для реалізації саме прогнозування. Вони аналізують попередні продажі, враховують зміни і дають прогнози. Це дозволяє підприємцям краще планувати закупівлі, знижки та інші важливі бізнес-процеси. Впровадження таких систем не вимагає дуже великих витрат, що робить їх доступними навіть для невеликих магазинів. Це дозволяє малим бізнесам швидко почати користуватися новими інструментами. Загалом, система аналізу і прогнозування продажів є корисним інструментом для малих магазинів. Вона допомагає підвищити ефективність роботи, зменшити витрати і покращити обслуговування клієнтів. Використання таких систем дозволяє підприємцям зосередитися на розвитку свого бізнесу і стати більш конкурентоспроможними. Об’єкт дослідження: процес продажу товарів малими підприємствами роздрібної торгівлі. Предмет дослідження: методи та засоби, які можуть використовуватись у процесі аналізу та прогнозування продажу товарів для малих підприємств роздрібної торгівлі. Мета дослідження: покращення процесу продажу у малих підприємств роздрібної торгівлі після впровадження системи аналізу та прогнозування продажу товарів. Це, зокрема, може призвести до збільшення прибутків та підвищення ефективності таких підприємств. Під час виконання дослідження було розглянуто різні методи та засоби, що використовуються для аналізу та прогнозування продажів товарів у малих роздрібних підприємствах. Одним з досягнень стала розробка програмного продукту, який можна впровадити в роботу таких підприємств для підвищення їх ефективності. Розроблена система здатна аналізувати введені користувачем дані про продажі, візуалізуючи їх у вигляді різноманітних графіків. Крім аналізу даних, система також прогнозує продажі на визначені періоди, за умови наявності достатньої кількості попередніх даних. Це допомагає підприємствам приймати обгрунтовані рішення. Система доступна для використання на різних пристроях та підтримує роботу з різними користувачами, зберігаючи інформацію. Система стає все більш актуальною в сучасних умовах швидко змінюваного ринку. В умовах високої конкуренції та постійно зростаючих очікувань споживачів, можливість точно прогнозувати попит і ефективно управляти запасами є ключовим фактором успіху. Крім того, доступ до актуальної інформації в режимі реального часу дозволяє оперативно реагувати на зміни ринку, що є критично важливим для підтримання конкурентоспроможності та задоволення потреб клієнтів. Впровадження систем такого типу не тільки допомагає оптимізувати внутрішні процеси, але й надає можливість для зростання та розвитку бізнесу. Зокрема, такі системи можуть виявляти нові можливості, що дозволяє підприємствам залишатися інноваційними та конкурентоспроможними. Визначено високу актуальність системи, яка може суттєво допомогти малим підприємствам за умови правильного використання наданої інформації. Аналіз конкурентів та їхніх рішень дозволяє виявити слабкі місця та можливості для вдосконалення. Це сприяє створенню продукту, який відповідає сучасним вимогам та очікуванням користувачів. Постійний моніторинг ринку та інновацій допомагає зберігати конкурентну перевагу. Системний аналіз є важливим етапом у розробці програмного забезпечення, оскільки він забезпечує глибоке розуміння вимог, функціональності та архітектури системи. Це сприяє створенню ефективного, надійного та масштабованого продукту. Завдяки правильно розрахованому прогнозу можна з більшою ефективністю вести бізнес [3]. Сучасні технології, такі як штучний інтелект, відкривають нові можливості для прогнозування продажів. Вони допомагають створювати точні моделі прогнозування, враховуючи різні фактори. Візуалізація демонструє вже кінцевий результат аналізу баз даних [4]. Це дозволяє підприємствам краще планувати свою діяльність та досягати кращих фінансових результатів. Описано вибір інструментів та порівняння з аналогічними, наведено аргументи на користь обраних інструментів. Це важливо для реалізації працездатного варіанту системи, адже кожен засіб та метод має свої особливості. Одним із важливих аспектів використання аналітичних систем є можливість швидкого реагування на зміни ринку. Завдяки аналізу даних у реальному часі підприємства можуть оперативно коригувати свої стратегії, проводити маркетингові кампанії та акції, що дозволяє залишатися конкурентоспроможними. Економічний аналіз є важливою складовою проекту. Виконано економічне обгрунтування доцільності проекту та відповідні розрахунки, що підтверджують економічну вигоду від впровадження системи. Ключові слова: прогнозування продажу товарів, аналіз продажу товарів, система аналізу і прогнозування, малі підприємства, веб-застосунок. Перелік використаних літературних джерел. 1. Публікація "The impact of forecasting methods on the bullwhip effect" [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925527303001282 2. Дячун, О. Д. (2016). Прогнозування продажу та його методи в системі управління підприємством. Сучасні соціально-економічні проблеми теорії та практики розвитку економічних систем: колективна монографія, 129-150. 3. Островська, К. Ю., & Подольхов, М. М. Прогнозування обсягів продажів для інтернет-магазину за допомогою методів машинного навчання. Комп’ютерне моделювання та оптимізація складних систем, 103. 4. Тютюнник, А. В. (2020). Технології візуалізації у світових дослідженнях. Електронне наукове фахове видання “ВІДКРИТЕ ОСВІТНЄ Е-СЕРЕДОВИЩЕ СУЧАСНОГО УНІВЕРСИТЕТУ”, (9), 161-168.