Система аналізу та прогнозу продажів в управлінні взаємовідносинами з клієнтами (CRM системах)
Автор: Глова Павло Андрійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Аналіз даних (Data Science)
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2023-2024 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Система управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM - Customer Relationship Management) - це програмне забезпечення, спрямоване на автоматизацію взаємодії організацій з їх замовниками або клієнтами [1]. CRM-система використовується для управління продажами, маркетингом, а також роботою відділів підтримки клієнтів. Головна мета впровадження CRM-системи [3] полягає в упорядкуванні процесів продажу, стандартизації бази даних контактів, спрощенні робочих операцій та зручності, а також в зрозумінні того, які процеси в компанії вже працюють і де є місце для покращень. В залежності від потреб, система управління взаємодією з клієнтами (CRM) [5] може бути встановлена на комп’ютер або використовувати хмарний сервіс. Більшість сучасних CRM-систем також мають мобільний додаток, що дозволяє працювати з базою клієнтів з будь-якого місця. Вибір правильної платформи продажів і CRM [6] є основою успіху будь-якого бізнесу. Для аналізу вибрано п’ять найпопулярніших CRM платформ — HubSpot, Salesforce, Pipedrive, SalesDrive та NetHunt. HubSpot [7] — це хмарна платформа управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM), яка допомагає масштабувати бізнес краще за допомогою програмного забезпечення для продажів, обслуговування, маркетингу та керування вмістом. HubSpot створено власними силами на основі єдиного коду, що означає, що ви отримуєте уніфікований досвід, який вашій команді легше адаптувати та використовувати. Salesforce [8] — це хмарна платформа управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM) із програмами для продажів, обслуговування, маркетингу тощо, які допомагають об’єднати клієнтів і компанії. Salesforce було створено разом шляхом придбання, що означає, що досвід і зв’язки можуть відрізнятися залежно від продуктів, які ви використовуєте. SalesDrive [13] - українська CRM-система, спрямована на інтернет-магазини, яка була створена у 2012 році. Вона автоматизує процеси обробки замовлень, ведення обліку товарів на складі і відстеження статусів доставки. NetHunt [15] - це українська CRM-система, яка базується на платформі Gmail і Google Workspace (колишній G Suite). Ця CRM-система створена для полегшення і автоматизації управління взаємовідносинами з клієнтами та іншими видами контактів безпосередньо в електронній пошті та інших інструментах Google. Pipedrive [14] - це інноваційна CRM-система (Customer Relationship Management), спеціально призначена для управління продажами та оптимізації взаємодії з клієнтами. В даній роботі було розглянуто і проаналізовано бізнес-процеси, пов’язані з продажами в CRM-системах. Описано вимоги за схемою – бізнес-вимоги, користувацькі вимоги, функціональні вимоги, нефункціональні вимоги. Було обрано і обґрунтовано засоби для розроблення проекту, були побудовані різні моделі для прогнозу продажів у CRM-системах за допомогою Azure ML [17]. У результаті аналізу засобів розробки, було обрано основний функціонал. Модель системи прогнозу продажів була протестована різними способами та відображена у відповідних метриках та на діаграмах. Об’єктом дослідження є CRM-системи на підприємстві в умовах реального бізнес середовища з використанням інноваційних рішень. Предметом дослідження є сукупність процесів щодо прогнозування продажів CRM системи як чинника підвищення конкурентоспроможності підприємства. Мета дослідження полягає в тому, щоб розробити систему прогнозу продажів та показати, що розроблена модель прогнозування продажів є ефективною і забезпечує високу точність, що дозволяє підприємствам раціонально використовувати свої ресурси для майбутнього зростання та відстежувати грошові потоки. Інноваційніть роботи полягає в автоматизованому підході щодо прогнозування продажів систем CRM, що базується на використанні великих обсягів даних та алгоритмів машинного навчання. Основні результати та висновки, які можна зробити на основі проведеної роботи, наведені нижче: • поставлена мета досягнута: метою роботи було створення системи, яка допомагає аналізувати та прогнозувати продажі в CRM-системах. Ця мета була досягнута завдяки розробці алгоритмів обробки та аналізу даних, що дозволило отримувати цінну інформацію для прийняття рішень у сфері продажів; • покращення ефективності управління продажами: система надає можливість керувати процесами продажів більш ефективно. Вона допомагає ідентифікувати потенційних клієнтів, передбачати їхні потреби та реагувати на них заздалегідь; • зменшення ризиків та витрат: аналіз та прогноз продажів допомагає зменшити ризики недоліків товарів, перебоїв у постачанні та витрати на нерентабельні пропозиції; • покращення зв’язку з клієнтами: за допомогою системи можливо створювати більш персоналізовані та спрямовані на потреби клієнтів пропозиції, що покращує взаємодію з ними; Ключові слова: CRM системи, замовник, клієнт, лід, клієнтська база, штучний інтелект, машинне навчання, UML діаграма. Перелік використаних літературних джерел. 1. Можливості використання CRM-систем [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.terrasoft.ua 3. Customer relationship management information system development in pt.citra van titipan kilat [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.academia.edu/4835439/CUSTOMER_RELATIONSHIP_MANAGEMENT_INFORMATION_SYSTEM_DEVELOPMENT_IN_PT_CITRA_VAN_TITIPAN_KILAT 5. Ed Peelen, Rob Beltman Customer Relationship Management 2nd Edition - Pearson Education, 2013 c. 55-77 6. Max Fatouretchi The Art of CRM: Proven strategies for modern customer relationship management - Packt Publishing, 2019 с. 110-117 7. Hubspot [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.hubspot.com 8. Salesforce [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.salesforce.com 13. Про нас - CRM SalesDrive [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://salesdrive.ua/about-us/ 14. Sales CRM & Pipeline Management Software | Pipedrive [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.pipedrive.com/en 15. Надійна CRM для всієї команди | NetHunt CRM [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://nethunt.ua/?c=a91nethunt-ua&gclid=CjwKCAjwkNOpBhBEEiwAb3MvvYwUZXNEf_CuUhGrdZfBOWGAmjfnZ5vbnjUaF54MWh0lLzNF8aCVGBoCDtkQAvD_BwE 17. Data Concepts in Azure Machine Learning [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://tutorialsdojo.com/data-concepts-in-azure-machine-learning/