ECONOMIC AND MATHEMATICAL MODELING IN SALES MANAGEMENT ON THE RUSSIAN MARKET

Full Text

Динамичное развитие российской электронной коммерции, продемонстрировавшее прирост в 30% и достигнувшее оборота в 10,2 трлн рублей по итогам 2024 года, обуславливает объективную потребность в имплементации высокоточных инструментов прогнозирования потребительского спроса и оптимизации стратегий ценообразования в торговых организациях различного масштаба. В рамках каждой отрасли формируются специфические алгоритмы прогнозирования спроса, предусматривающие оценку вклада каждого маркетингового инструмента, что способствует оптимизации маркетингового бюджета [1]. Нейросетевые технологии, в том числе генеративные нейросети, получают все более широкое распространение в маркетинговой деятельности, применяясь для персонализации обслуживания на основе оценки эмоционального состояния клиентов банка, определения оптимальных локаций для новых отделений, мониторинга эффективности рекламных кампаний и управления персоналом [2]. Наблюдается интенсификация развития национального сегмента аналитических решений для бизнеса, продемонстрировавшего увеличение объема более чем на 30% в течение 2024 года с преодолением порогового значения в 63 млрд рублей, что свидетельствует о возрастающей потребности коммерческих структур в применении количественных методов анализа хозяйственной деятельности. Одновременно интеграция технологий на основе искусственного интеллекта в системы управления взаимоотношениями с клиентами открывает принципиально новые горизонты для реализации предиктивных подходов в аналитике и индивидуализации коммуникационных стратегий с потребителями.

Обзор научной литературы выявляет устойчивую тенденцию к исследованию применения количественных методов в управлении коммерческой деятельностью, что находит отражение как в российских, так и в зарубежных научных трудах. В частности, работы Плотниковой и ее коллег посвящены вопросам имплементации экономико-математичес-ких подходов в систему координации торговых процессов [3]. Миргородская с соавторами акцентируют внимание на особенностях функционирования систем управления продажами в организациях с выраженной маркетинговой направленностью [4]. Gustriansyah и его соавторы представили методологические подходы к конструированию прогнозных моделей объемов реализации [5]. Ahearne M. и его группа исследуют трансформационное воздействие информационной революции на традиционные парадигмы организации торговых процессов [6]. В условиях цифровизации отраслей и расширения доступности больших данных, формируются предпосылки для принятия управленческих решений в сфере продаж, основанных на эмпирических данных [7].

Целью исследования – изучить практику применения экономико-математического моделирования в сфере управления продажами российских компаний с последующим анализом актуальных тенденций.

Материалы и методы. С целью систематизации и классификации инструментов экономико-математического моделирования в продажах проводился анализ российской научной литературы. Использовались методы систематизации и классификации с последующим обобщением.

Результаты.

Изучение эволюции экономико-математи-ческого моделирования в управлении продажами за 2018-2024 годы демонстрирует ряд фундаментальных сдвигов в методологии и технологиях. Ключевым моментом является переход от преобладания статистических методов к повсеместному использованию машинного обучения. В 2018 году отечественные розничные сети находились на ранних стадиях экспериментов с ML для персонализации предложений, однако к 2024 году эти инструменты стали отраслевым стандартом аналитической работы.

Российский рынок бизнес-аналитики пережил значительную трансформацию. За трехлетний период доля отечественных решений в общем объеме внедрений подскочила с 9% до 68% [8], что говорит о создании собственной технологической платформы для количественного коммерческого анализа. Одновременно аналитические системы стали доступны гораздо большему числу компаний: из инструментария крупных корпораций они превратились в стандартное средство управления для 82% российских предприятий к концу 2024 года, что означает широкое распространение комплексных количественных методов анализа. Наконец, произошел переход от использования отдельных аналитических инструментов к созданию интегрированных систем, объединяющих прогнозирование, динамическое ценообразование и оптимизацию запасов для комплексной поддержки принятия управленческих решений.

Результаты систематизации современных инструментов и подходов экономико-матема-тического моделирования в управлении продажами представлены в таблице 1.

 

Таблица 1. Систематизация инструментов экономико-математического моделирования в управлении продажами

	Направление применения	Традиционные методы	Современные методы на основе ИИ/ML	Практические результаты	Источник
1	Прогнозирование спроса	Регрессионный анализ, анализ временных рядов, метод наименьших квадратов	Случайный лес, градиентный бустинг, Prophet	Повышение точности прогнозов на 40%, сокращение списаний на 20%	[9]
2	Управление взаимоотношениями с клиентами	CRM-системы с базовой аналитикой	Предиктивная аналитика в CRM, персонализация предложений на основе ML	Идентификация перспективных клиентов, оптимизация распределения ресурсов	[10][11]
3	Ценообразование	Статические модели на основе эластичности спроса	Динамическое ценообразование с учетом множественных факторов в реальном времени	Максимизация прибыли при сохранении конкурентоспособности	[12]
4	Управление запасами	Модель Newsvendor, ABC-анализ	Автоматизированное прогнозирование спроса с использованием ML	Переход к цикличным поставкам, снижение иммобилизации средств	[13]
5	Бизнес-аналитика	Статические отчеты, базовая визуализация	BI-платформы со встроенной предиктивной аналитикой и ML	Мониторинг KPI в реальном времени, доступность сложных моделей для нетехнических специалистов	[14]

 

Применение экономико-математических моделей и аналитических инструментов в торговле формализует бизнес-процессы, что является ключевым фактором для оптимизации управления. Благодаря количественным методам, компании могут точно прогнозировать, как потребители будут себя вести, формировать наиболее выгодные цены, эффективно сегментировать свою клиентскую базу и планировать торговые операции. Опора на объективные числовые данные значительно повышает качество принимаемых решений и снижает неопределенность в управлении.

Прогнозирование объемов продаж является одним из наиболее важных направлений использования экономико-математических моделей в сфере управления торговлей. Исторически сложилось так, что для решения подобных задач применяются методы анализа временных рядов. Эти методы позволяют выявить основные тенденции в продажах (тренд), а также обнаружить повторяющиеся сезонные закономерности и более долгосрочные циклические колебания [7]. Помимо этого, регрессионный анализ дает возможность установить количественные связи между объемами продаж и различными влияющими факторами. К таким факторам относятся, например, ценовая политика организации, интенсивность проводимых маркетинговых кампаний, а также общие макроэкономические показатели страны. Метод наименьших квадратов, выступая в роли основного инструмента для построения регрессионных моделей, позволяет получить наиболее точные и неискаженные оценки параметров модели, при условии выполнения ряда классических предпосылок относительно характера случайных ошибок и взаимосвязей между переменными [11].

Современный этап развития количественных методов анализа характеризуется повсеместным внедрением алгоритмов машинного обучения для прогнозирования торговых показателей. Это стало возможным благодаря значительному увеличению вычислительных мощностей и способности обрабатывать огромные массивы данных, выявляя при этом сложные нелинейные зависимости. Российский рынок электронной коммерции демонстрирует впечатляющий рост, достигнув 10,2 трлн рублей по итогам 2024 года, что на 30% превышает показатели предыдущего периода. Такая динамика рынка ставит перед бизнесом задачу разработки высокоточных прогнозных инструментов, способных учитывать многообразие факторов, влияющих на потребительский спрос. В ответ на эту потребность, российские коммерческие организации активно осваивают передовые алгоритмы, включая случайный лес, градиентный бустинг, линей

В условиях цифровой экономики CRM-системы, оснащенные предиктивной аналитикой, становятся мощным инструментом для координации торговых процессов. Одним из ключевых направлений применения количественных методов является оптимизация ценовой политики. Динамическое ценообразование, основанное на постоянном мониторинге спроса, конкурентного окружения и внутренних данных, позволяет оперативно корректировать цены для достижения максимальной прибыли или увеличения объемов продаж. Математические модели, учитывающие ценовую эластичность спроса, взаимозаменяемость товаров и их кросс-эластичность, открывают возможности для разработки оптимальных ценовых стратегий, адаптированных к различным сегментам рынка и товарным группам.

Внедрение экономико-математических моделей в управление торговыми процессами опирается на системы бизнес-аналитики (BI), которые обеспечивают сбор, обработку и наглядное представление данных из различных источников. Российский рынок BI-решений демонстрирует стремительный рост: по итогам 2024 года его объем превысил 63 млрд рублей. Особо стоит отметить тенденцию к импортозамещению: доля российских BI-систем в общем объеме используемых решений выросла с 9% до 68% за последние три года. Темп роста рынка аналитических решений в России в 2024 году составил 30%. К концу 2024 года 82% российских предприятий уже используют отечественные BI-платформы, что свидетельствует о высоком уровне их зрелости. Современные BI-платформы не только интегрируют данные из разнообразных источников и обрабатывают их, но и визуализируют в виде интерактивных дашбордов, позволяя мониторить ключевые показатели продаж в режиме реального времени. Благодаря встроенным возможностям предиктивной аналитики и машинного обучения, пользователи с любым уровнем технических знаний могут применять сложные экономико-математические модели для анализа торговой деятельности.

Оптимизация товарных запасов и закупочных процессов является значимой областью применения экономико-математического моделирования в управлении коммерческой деятельностью. Модели управления запасами, такие как модель Newsvendor в сочетании с ABC-сегментацией товарного ассортимента, позволяют достичь минимизации издержек на хранение при одновременном обеспечении требуемого уровня обслуживания клиентов и доступности товаров. Российские маркетплейсы, в частности Ozon, активно используют алгоритмы машинного обучения для автоматизации прогнозирования спроса и оптимизации закупочной деятельности. Это способствовало переходу от формирования избыточных товарных запасов к организации цикличных поставок продукции [13], что приводит к снижению иммобилизации оборотных средств и рисков морального устаревания товаров. Сервисы прогнозирования спроса, основанные на алгоритмах машинного обучения и интегрированные с учетными системами предприятий, обеспечивают повышение качества прогнозирования на 40%, сокращение количества списаний и уценок товаров на 20% и снижение трудозатрат на формирование прогнозов в 4 раза [9, 10]. Эти результаты подтверждают высокую экономическую эффективность внедрения количественных методов в практику управления товарными запасами.

Эффективное использование экономико-математических моделей в торговых организациях требует выполнения ряда критически важных условий, которые напрямую влияют на качество прогнозов и обоснованность управленческих решений. Точность прогнозных оценок напрямую зависит от качества исходных данных: их полноты, точности и своевременности. Для обучения алгоритмов машинного обучения, способных улавливать сезонные и циклические колебания в продажах, необходимы исторические данные с глубиной не менее двух лет. Поскольку рыночная среда постоянно меняется, модели должны регулярно переобучаться, чтобы сохранять свою актуальность и прогностическую способность. Ключевым фактором успешного внедрения количественных методов является вовлечение конечных пользователей в процесс создания и использования моделей. Формирование доверия к автоматизированным прогнозам со стороны руководства возможно только при обеспечении прозрачности процесса моделирования и сохранении за менеджерами возможности контролировать исходные данные и корректировать прогнозы, опираясь на свой опыт и качественную рыночную информацию.

Перспективы развития экономико-матема-тического моделирования в управлении торговыми процессами лежат в плоскости более тесной интеграции искусственного интеллекта с BI-системами и CRM-платформами. Это позволит достичь нового уровня автоматизации аналитических процессов и принятия решений. Развитие технологий обработки естественного языка (NLP) открывает возможности для эффективного использования неструктурированных данных, таких как отзывы клиентов, переписка и контент из социальных медиа. Это критически важно для построения более точных прогнозных моделей, учитывающих качественные аспекты потребительского поведения. Фундаментом для успешной работы ИИ с корпоративными информационными ресурсами служат инструменты управления данными, обеспечивающие их качество, согласованность и доступность. На российском рынке электронной торговли в 2024 году наблюдается усиление тренда на омниканальность и персонализацию коммерческих предложений. Это ставит перед нами задачу разработки более сложных многофакторных моделей, способных учитывать комплексное взаимодействие клиентов с организацией через различные

Заключение

Проведенное исследование позволяет констатировать, что экономико-математическое моделирование выступает критически важным инструментом повышения результативности управления торговыми процессами в современных условиях цифровой трансформации экономики. Интеграция традиционных методов регрессионного анализа и моделирования временных рядов с инновационными технологиями машинного обучения, предиктивной аналитики и систем бизнес-интеллекта формирует мощную методологическую основу для принятия обоснованных управленческих решений в сфере коммерческой деятельности. Статистические данные по российскому рынку демонстрируют активное освоение данных технологий отечественными компаниями, что находит подтверждение в росте рынка BI-систем на 30%, увеличении доли российских решений до 68% в структуре используемых платформ и применении аналитических систем в 82% предприятий различного масштаба. Дальнейшая эволюция экономико-математического моделирования в управлении продажами будет определяться углублением интеграции искусственного интеллекта в корпоративные информационные системы, развитием омниканальных подходов к взаимодействию с клиентами и совершенствованием методологии обработки больших данных для извлечения скрытых закономерностей и формирования более точных прогнозных оценок.

About the authors

M. A. Sadriev

Financial University under the Government of the Russian Federation

Author for correspondence.
Email: zuenkova@bk.ru

Student

Russian Federation, Russia, Moscow

Yu. A. Zuyenkova

Financial University under the Government of the Russian Federation

Email: zuenkova@bk.ru

Candidate of Medical Sciences, Doctor of Business Administration

Russian Federation, Russia, Moscow

References

Supplementary files