Алгоритм технического анализа релевантности товаров легкой промышленности каналам сбыта
DOI:
https://doi.org/10.25806/ma-1671Ключевые слова:
релевантность товара, каналы продаж, прогнозирование спроса, управление ассортиментом, риски выбора канала продаж, обработка данных, метрики релевантностиАннотация
Статья посвящена обоснованию алгоритма, предназначенного для оценки релевантности товаров каналам продаж. В условиях стремительного развития электронной коммерции обеспечение поставок товаров, соответствующих каналам продаж и удовлетворяющих запросы потребителей, становится важным фактором долгосрочной доходности предприятий. Существующие методы оценки зачастую характеризуются недостаточной гибкостью и ограниченной универсальностью, что препятствует их эффективному применению на международных и локальных платформах. Алгоритм предлагает подход, основанный на современных технологиях машинного обучения и искусственного интеллекта, позволяющий прогнозировать соответствие товаров специфике канала продаж и адаптироваться к изменениям рыночной среды. В работе описаны основные компоненты алгоритма, включая ввод и обработку данных, построение модели и расчет релевантности товара среди различных каналов продаж. Применение алгоритма позволит оптимизировать процесс подбора товаров для канала продаж и повысить точность прогнозирования спроса.
Статья поступила в редакцию: 20.05.2025
Статья опубликована: 30.10.2025
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Маркетинг в России и за рубежом». Все права защищены. Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: ООО "Финпресс".
Условия использования. Полные тексты статей, опубликованных в журнале, распространяются по подписке. Все права защищены. Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU: https://elibrary.ru/contents.asp?titleid=8819
Библиографические ссылки
2. Финкельзон Э.М., Нефедова Л.В., Пришляк Е.А., Шальмиева Д.Б. Оценка эффективности маркетплейсов как фактора обеспечения развития предприятий легкой промышленности // Дизайн и технологии. – М., 2024. – № 104 (146). – С. 97–105. – 140 с.
3. Казакова М. Показатель упущенной выручки на маркетплейсе / М. Казакова [Электронный ресурс] // Mpstats Journal: [сайт]. – URL: mpstats.io/media/business/novichkam/upushchennaya-vyruchka-marketplejsy (дата обращения: 27.10.2024).
4. Модель Н. Как выбрать товар для продажи на маркетплейсах: 6 советов аналитика Ozon / Н. Модель [Электронный ресурс] // Т–Ж [сайт]. – URL: t-j.ru/list/choose-your-tovar/ (дата обращения: 27.10.2024).
5. Как продавать на маркетплейсах? [Электронный ресурс] // Digital Must: [сайт]. – URL: digitalmust.ru/blog/kak-prodavat-na-marketplejsah/(дата обращения: 27.10.2024).
6. Как крупным розничным компаниям анализировать продажи на маркетплейсах? Проблемы интеграции данных в ритейле и их решения [Электронный ресурс] // Retail.ru: [сайт]. – URL: retail.ru/rbc/pressreleases/kak-krupnym-roznichnym-kompaniyam-analizirovat-prodazhi-na-marketpleysakh-problemy-integratsii-danny/ (дата обращения: 27.10.2024).
7. Швец К.И. Научный и прикладной аспект трендвотчинга как отрасли маркетинговых исследований: история, проблемы и перспективы / К.И. Швец // Прогрессивная экономика. – 2024. – № 5. – С. 96–110. – URL: cyberleninka.ru/article/n/nauchnyy-i-prikladnoy-aspekt-trendvotchinga-kak-otrasli-marketingovyh-issledovaniy-istoriya-problemy-perspektivy (дата обращения: 23.10.2024).
8. Зинина О.В. Разработка алгоритма работы с маркетплейсами / О.В. Зинина, Ю.А. Оленцова // Социально-экономический и гуманитарный журнал Красноярского ГАУ. – 2024. – № 2 (32). – С. 49–59. – URL: cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-algoritma-raboty-s-marketpleysami (дата обращения: 24.10.2024).
9. Хлебович Д.И. Решение продавца об участии в маркетплейсе: факторы влияния / Д.И. Хлебович, И.В. Кордина // Исследование, систематизация кооперация, развитие, анализ социально-экономических систем в области экономики и управления (ИСКРА-2021): сб. тр. IV Всерос. школы-симпозиума молодых ученых, Симферополь, 14–15 окт. 2021 г. – Симферополь: ООО «Издательство Типография «Ариал», 2021. – С. 118–122. – EDN DYOGSD. – URL: cyberleninka.ru/article/n/reshenie-prodavtsa-ob-uchastii-v-spetsializirovannom-marketpleyse-opyt-kachestvennogo-issledovaniya-faktorov-vliyaniya (дата обращения: 24.10.2024).
10. Челнокова О.Ю. Инструменты выбора товарной ниши для продажи товара на маркетплейсах (практический аспект) [Текст] / О.Ю. Челнокова // Гуманитар. науч. журнал. – 2023. – № 4-1. – С. 37–43. – URL: cyberleninka.ru/article/n/instrumenty-vybora-tovarnoy-nishi-dlya-prodazhi-tovara-na-marketpleysah-prakticheskiy-aspekt (дата обращения: 09.10.2024).
11. Цитульский А.М. NLP – Обработка естественных языков / А.М. Цитульский, А.В. Иванников, И.С. Рогов // StudNet. – 2020. – Т. 3. – № 6. – С. 467–475. – URL: cyberleninka.ru/article/n/nlp-obrabotka-estestvennyh-yazykov (дата обращения: 24.10.2024).
12. Marketplace Items Condition Guidelines [Электронный ресурс] // Amazon [сайт]. – URL: amazon.com/gp/help/customer/display.html?nodeId=201889720 (дата обращения: 21.10.2024).
13. Жигалов И.Е., Шевченко Д.В., Озерова М.И., Овдина А.С. Математические методы и алгоритмы сравнения изображений при автоматической оценке графических данных в телекоммуникационной системе // Известия Самар. науч. центра РАН. – 2013. – № 4-2. – URL: cyberleninka.ru/article/n/matematicheskie-metody-i-algoritmy-sravneniya-izobrazheniy-pri-avtomaticheskoy-otsenke-graficheskih-dannyh-v-telekommunikatsionnoy (дата обращения: 28.10.2024).
14. Что такое оборачиваемость товара [Электронный ресурс] // inSales: [сайт]. – URL: insales.ru/blogs/university/chto-takoe-oborachivaemost-tovara (дата обращения: 24.10.2024).
15. Малышева Е. 8 показателей товарной аналитики на маркетплейсах: следите за ними, чтобы расти / Е. Малышева [Электронный ресурс] // Блог Яндекс Маркета [сайт]. – URL: partner.market.yandex.ru/blog/finance-on-marketplaces/pokazatel_analitiki/(дата обращения: 24.10.2024).
16. Петрова А.В. Управление товарным ассортиментом на маркетплейсах / А.В. Петрова // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2023. – № 7 (101). – С. 161–166. – URL:
cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-tovarnym-assortimentom-na-marketpleysah (дата обращения: 09.10.2024).
