На правах рукописи

ХАРИСОВ Мансур Нагимович

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

ПРИ УПРАВЛЕНИИ ВЗАИМООТНОШЕНИЯМИ С КЛИЕНТАМИ

В ИНДУСТРИИ ИНТЕРНЕТ-ТОРГОВЛИ

Специальность 05.13.10

Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Уфа – 2013 1

Работа выполнена на кафедре вычислительной математики и кибернетики ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет»

Научный руководитель д-р техн. наук, проф.

ЮСУПОВА Нафиса Исламовна

Официальные оппоненты д-р техн.наук, проф.

ЧЕРНЯХОВСКАЯ Лилия Рашитовна ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет», проф. кафедры технической кибернетики канд. техн. наук, доцент НИЗАМУТДИНОВ Марсель Малихович ФГБУН «Институт социально-экономических исследований Уфимского научного центра РАН», зав. сектором экономико-математического моделирования

Ведущая организация ГБОУ ВПО «Башкирская академия государственной службы и управления при Президенте Республики Башкортостан»

Защита диссертации состоится 24 апреля 2013 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д-212.288. при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, Уфа-центр, ул. К. Маркса,

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан «» 2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, проф. В. В. Миронов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ИССЛЕДОВАНИЯ

Актуальность темы исследования Для повышения эффективности финансово-хозяйственной деятельности компании в соответствии со структурой целевых сегментов потребителей на основе поощрения поведения, нацеленного на максимальное удовлетворение потребностей клиентов, применяется стратегия управления взаимоотношениями с клиентами (CRM – Customer Relationship Management), включающая в себя технологии для организации, автоматизации и синхронизации бизнес-процессов торговой деятельности, маркетинга, обслуживания клиентов и технической поддержки.

Всестороннее изучение стратегии управления взаимоотношениями с клиентами отражено в работах таких зарубежных ученых, как Ф. Баттл, В. Камар, А. Пейн, С. Кнокс, Л. Райалс, С. Маклан, Дж. Пеппард, П. Морин, Н. Вудкок, Дж. Киркби и др. Вопросу использования аналитических методов при реализации стратегии управления взаимоотношениями с клиентами компании посвящены научные работы таких зарубежных ученых, как Дж. Шривастава, М. Дж. Берри, Г. С. Лайноф, Ф. Баттл, К. Ригелски, Дж. Ч. Ванг, Е. В. Т. Нгаи и др.

Современные информационные технологии позволяют обеспечить поддержку принятия решений (ППР) при управлении взаимоотношениями с клиентами. Актуальные методы поддержки принятия решений с использованием интеллектуальных технологий берут начало в работах таких российских и зарубежных ученых, как Т. А. Гаврилова, Л. Заде, Ю. И. Нечаев, Т. П. Беляева, Д. А. Поспелов, Э. В. Попов, А. П. Еремеев, Э. А. Трахтенгерц и др.

Анализ проблем, отраженных в рассмотренных работах, позволил сделать вывод о недостаточной проработанности вопросов поддержки принятия решений при управлении взаимоотношениями с клиентами компании. В настоящее время, одной из таких проблем является повышение эффективности взаимодействия с клиентами в компаниях индустрии интернет-торговли за счет интеллектуальной поддержки принятия решений при оперативном управлении данным процессом.

Объектом исследования является оперативное управление процессом взаимодействия с клиентами в компаниях индустрии интернет-торговли.

Предметом исследования является поддержка принятия решений при оперативном управлении взаимоотношениями с клиентами в компаниях индустрии интернет-торговли.

Цели и задачи исследования Целью диссертационной работы является повышение эффективности принятия решений при оперативном управлении взаимоотношениями с клиентами в малых и средних компаниях индустрии интернет-торговли на основе исследования и разработки математических моделей и алгоритмов задачи интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении процессом взаимодействия с клиентами.

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

1. Провести системный анализ предметной области для обоснования функциональности разрабатываемой системы управления взаимоотношениями с клиентами. По результатам системного анализа разработать концепцию управления процессом взаимодействия с клиентами в индустрии интернет-торговли, направленную на повышение эффективности принятия решений в ходе данного процесса.

2. Разработать структуру системы управления взаимоотношениями с клиентами в индустрии интернет-торговли в соответствии с разработанной концепцией.

3. Разработать математическую модель ранжирования клиентов – юридических лиц – по критерию предпочтительности финансового состояния в прогнозном периоде.

4. Разработать алгоритмы реализации веб-таргетированного маркетинга, применения методов поощрения и определения предпочтительных клиентов – юридических лиц – с целью заключения бизнес-договоров.

5. Разработать программное обеспечение для реализации интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении процессом взаимодействия с клиентами – физическими и юридическими лицами – в малых и средних компаниях индустрии интернет-торговли на основе разработанных математических моделей и алгоритмов. Исследовать эффективность разработанного решения на реальных примерах.

Методы исследования При проведении диссертационного исследования были использованы методы общей теории систем и системного анализа, методы факторного анализа, методы теории управления и теории принятия решений, методы системного моделирования, методы инженерии знаний, методы моделирования информационных систем и технологии искусственного интеллекта.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Концепция управления процессом взаимодействия с клиентами – физическими и юридическими лицами – в индустрии интернет-торговли.

2. Структура системы управления взаимоотношениями с клиентами в индустрии интернет-торговли.

3. Математическая модель ранжирования клиентов – юридических лиц – по критерию предпочтительности финансового состояния в прогнозном периоде.

4. Алгоритмы реализации веб-таргетированного маркетинга, применения методов поощрения и определения предпочтительных клиентов – юридических лиц – с целью заключения бизнес-договоров.

5. Веб-интегрированное программное обеспечение для реализации интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении процессом взаимодействия с клиентами – физическими и юридическими лицами – в малых и средних компаниях индустрии интернет-торговли.

Научная новизна результатов исследования Научная новизна результатов диссертационного исследования:

1. Концепция управления процессом взаимодействия с клиентами в индустрии интернет-торговли основана, в отличие от известных, на комплексе моделей и алгоритмов ППР при управлении взаимодействиями с клиентами как физическими, так и юридическими лицами, программно реализованном с применением технологии комплексной веб-интеграции.

2. Разработанная структура веб-интегрированной CRM-системы, в отличие от известных, осуществляет интеллектуальное обеспечение:

• поддержки принятия решений при управлении взаимоотношениями с клиентами – физическими лицами – на основе анализа психографических и демографических параметров клиентов, кластеризации потребителей с учетом данных параметров, определения совокупности пользующихся наибольшим спросом в каждом кластере товаров и услуг, а также ранжирования клиентов по критерию доходности в перспективном периоде;

• поддержки принятия решений при управлении взаимоотношениями с клиентами – юридическими лицами – на основе прогнозирования и анализа коэффициентов финансово-хозяйственной деятельности компаний и ранжирования корпоративных клиентов с использованием векторного критерия платежеспособности в перспективном периоде.

3. Математическая модель ранжирования клиентов – юридических лиц – по критерию предпочтительности финансового состояния в прогнозном периоде, в отличие от известных, представляет собой адаптированную к предметной области комбинированную модель прогнозирования временных рядов, имитационного моделирования, прогнозирования процентом от продаж и многокритериальной оптимизации, и позволяет осуществить оперативное ранжирование корпоративных клиентов по сформированным векторным критериям предпочтительности их финансового состояния в перспективном периоде, обладающим высокой достоверностью значений и опирающимся на спрогнозированные экономические параметры компаний.

4. Научная новизна алгоритмического обеспечения состоит в следующем:

• алгоритм определения предпочтительных клиентов – юридических лиц – с целью заключения бизнес-договоров, в отличие от известных, основан на ранжировании клиентов – юридических лиц по критерию предпочтительности финансового состояния в перспективном периоде и позволяет эффективно учесть распределение рассчитанных коэффициентов финансового состояния в рамках списка рассматриваемых компаний, обеспечивая высокую достоверность их значений;

• алгоритм реализации веб-таргетированного маркетинга, в отличие от известных, основан на адаптированном к предметной области нечетком логическом выводе, и позволяет осуществить оперативное предложение товара, отвечающего потребностям и индивидуальным характеристикам клиентов, на веб-сайте компании;

• алгоритм применения методов поощрения, в отличие от известных, основан на адаптированном к предметной области нейросетевом прогнозировании доходов с клиентов – физических лиц, и позволяет повысить точность и оперативность принятия решений о применении эксклюзивных услуг, специальных ценовых предложений и общих программ лояльности.

Практическая ценность результатов исследования Практическую ценность представляют разработанные в процессе исследования:

1. Концепция управления процессом взаимодействия с клиентами – физическими и юридическими лицами – в индустрии интернет-торговли.

2. Комбинированная математическая модель ранжирования клиентов – юридических лиц – по критерию предпочтительности финансового состояния в перспективном периоде, позволяющая произвести прогнозирование экономических параметров, а также коэффициентов платежеспособности и потребности во внешнем финансировании с целью формирования векторного критерия платежеспособности корпоративных клиентов на момент наступления периода надлежащего исполнения обязательств по погашению кредиторской задолженности.

3. Алгоритмическое обеспечение поддержки принятия оперативного решения о подписании договоров на поставку товаров и оказание услуг с клиентами – юридическими лицами; поддержки принятия оперативного решения о применении методов поощрения к клиентам – физическим лицам; реализации вебтаргетированного маркетинга.

4. Прототип веб-интегрированной системы управления взаимоотношениями с клиентами, разработанный на основе предложенной концепции, математического и алгоритмического обеспечения, и позволяющий обеспечить интеллектуальную поддержку принятия решений в процессе оперативного управления взаимоотношениями с клиентами – физическими и юридическими лицами – в индустрии интернет-торговли;

5. Результаты анализа эффективности разработанной веб-интегрированной системы управления взаимоотношениями с клиентами на примере реальной компании российской индустрии интернет-торговли – «Современные Технологии Торговли».

Внедрение результатов и связь темы исследования с научными программами Основные результаты диссертационной работы в виде математического, алгоритмического и программного обеспечения прототипа веб-интегрированной системы управления взаимоотношениями с клиентами – физическими и юридическими лицами – были использованы в российской компании индустрии интернет-торговли – «Современные Технологии Торговли», а также в учебном процессе.

Исследования поддержаны грантом РФФИ № 09-07-00408-а «Распределенная интеллектуальная система поддержки принятия решений при выполнении проектов фундаментальных исследований сложных систем», грантом Президента Российской Федерации для государственной поддержки ведущих научных школ Российской Федерации № НШ-65497.2010.9 «Теоретические и методические основы разработки информационных систем, а также их применения в промышленности и в социально-экономической среде с учетом тенденции развития информационных технологий», грантом MULTIC Erasmus Mundus Action 2, грантом РФФИ № 12-07-00377 «Алгоритмическое и программное обеспечение поддержки принятия решений в задачах управления сложными социально-экономическими системами при наличии слабо структурированных данных», а также связаны с научной программой «Исследование интеллектуальных технологий поддержки принятия решений и управления для сложных социально-экономических объектов»

в 2009-2011 гг.

Апробация работы Основные научные и практические результаты диссертационной работы докладывались на следующих конференциях и семинарах:

XII и XIV Международные конференции «Компьютерные науки и информационные технологии» (Москва – Санкт-Петербург, 2010; Гамбург, Германия, 2012);

6-я и 7-я Всероссийские зимние школы-семинары для аспирантов и молодых ученых (Уфа, 2011; Уфа, 2012);

4-я Международная российско-немецкая конференция «Инновационные информационные технологии: теория и практика», Уфа, 2011.

6-я Всероссийская молодежная конференция «Мавлютовские чтения», Уфа, 2012.

Международная научная школа для аспирантов и молодых ученых, Шпиндлеров Млин, Чехия, 2012.

Заседание Башкирского отделения Научного Совета РАН по методологии искусственного интеллекта, Уфа, 2012.

Публикации Основные результаты исследований по теме диссертации опубликованы и непосредственно отражены в двенадцати статьях, в том числе две – в рецензируемых журналах из списка ВАК. Разработанное программное обеспечение защищено свидетельством Роспатента № 2012661173 об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Объем и структура работы Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Объем диссертации составляет 180 страниц, в том числе приложения на 15 страницах.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цели и задачи исследования, методологический аппарат диссертационной работы, определены научная новизна и практическая ценность выносимых на защиту результатов. Приведены сведения о внедрении результатов, апробации работы и публикациях.

Первая глава посвящена к о м п л е к с н о м у исследованию процесса управления взаимодействиями с клиентами в компаниях индустрии интернетторговли. Рассмотрены основные функций и задачи стратегии управления взаимоотношениями с клиентами, приведен анализ известных теоретических (Ф. Баттл, В. Камар, А. Пейн, С. Кнокс) и практических подходов (Дж. Шривастава, М. Дж. Берри, Г. С. Лайноф, Ф. Баттл), применяемых при решении проблем управления процессом взаимодействия с клиентами. Проведен анализ присутствующих на российском рынке CRM-систем решений, предназначенных для оптимизации финансово-хозяйственной деятельности компаний в соответствии со структурой целевых сегментов потребителей на основе поощрения поведения, нацеленного на максимальное удовлетворение потребностей клиентов и программно реализующих CRM-стратегию организаций. В ходе исследования выявлено, что на текущем этапе развития российского рынка CRM-систем присутствующие на нем программные средства не способны удовлетворить потребности и ответить индивидуальным характеристикам всех компаний индустрии интернет-торговли, из чего следуют цели и задачи исследования, а также актуальность темы диссертационной работы.

Во второй главе разработана концепция оперативного управления процессом взаимодействия с клиентами – физическими и юридическими лицами – в индустрии интернет-торговли, использующая комбинированную математическую модель ранжирования клиентов – юридических лиц – по критерию предпочтительности финансового состояния в перспективном периоде, комбинированную математическую модель нечеткой классификации клиентов – физических лиц, а также адаптированную к предметной области математическую модель нейросетевого прогнозирования доходов с клиентов – физических лиц – в качестве математического обеспечения; алгоритмы реализации веб-таргетированного маркетинга, применения методов поощрения и определения предпочтительных клиентов – юридических лиц – с целью заключения бизнес-договоров – в качестве алгоритмического обеспечения; нечеткую базу знаний – в качестве информационного обеспечения; прототип веб-интегрированной системы управления взаимоотношениями с клиентами – физическими и юридическими лицами – в индустрии интернетторговли в качестве программного обеспечения. Предлагаемая концепция должна обеспечить обоснованную интеллектуальную поддержку лицу, принимающему решения (ЛПР), при управлении процессом взаимодействия с потребителями посредством сбора, обработки и комплексного анализа данных клиентов – физических и юридических лиц.

В соответствии с назначением разрабатываемой CRM-системы, сформулированы основные принципы разработки ее структуры, на основе которых предложена веб-интегрированная система управления взаимоотношениями с клиентами для малых и средних компаний индустрии интернет-торговли, структурный вид которой представлен на рисунке 1.

Фронтальный сегмент разрабатываемой CRM-системы представляет собой веб-формы ввода данных клиентов – физических лиц – при первичной регистрации на веб-сайте компании, либо при формировании заказа на товар, и состоит из блока сбора информации о клиентах – физических лицах.

Рисунок 1. Веб-интегрированная система управления взаимоотношениями с клиентами в индустрии интернет-торговли Операционный сегмент программного обеспечения представляет собой вебформы ввода данных авторизованными пользователями системы о результатах процесса взаимодействия с клиентами по всем точкам соприкосновения, данных финансовой отчетности и экономических параметров клиентов – юридических лиц, а также данных управленческих решений, принятых по результатам анализа.

Данный сегмент состоит из блоков сбора информации о клиентах – юридических лицах – и сбора информации о результатах взаимодействия с клиентами.

Сегмент хранения данных представляет собой сосредоточенную реляционную базу данных под управлением клиент-серверной системы управления базами данных МySQL.

Сегмент системы бизнес анализа и поддержки принятия управленческих решений представляет собой совокупность веб-интегрированных скриптов, автоматизирующих процесс интеллектуального анализа клиентских данных и выработки на его основе рекомендаций для принятия решений по управлению процессом взаимодействия с клиентами. В состав данного сегмента входят блоки поддержки принятия решений (БППР) по управлению взаимоотношениями с клиентами – физическими лицами – и клиентами – юридическими лицами.

Блок поддержки принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами – физическими лицами – представлен на рисунке 2. В модуле ППР при реализации веб-таргетированного маркетинга производится фаззификация данных обслуживаемых на веб-сайте клиентов, нечеткий логический вывод на основе сформированной экспертом нечеткой базы знаний, а также выработка информации для целевого предложения товара. В модуле ППР при применении методов поощрения производится прогнозирование доходов с клиентов, а также выработка рекомендаций для принятия управленческих решений, а именно: разработки эксклюзивных услуг и специальных ценовых предложений для клиентов, входящих в 5% наиболее прибыльных клиентов компании; применения общих программ лояльности к клиентам, приносящим 80% прибыли компании;

Рисунок 2. БППР по управлению взаимоотношениями Блок поддержки принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами – юридическими лицами, предложенный в работе представлен на рисунке 3.

Рисунок 3. БППР по управлению взаимоотношениями В третьей главе разработано математическое, информационное и алгоритмическое обеспечение веб-интегрированной системы управления взаимоотношениями с клиентами в индустрии интернет-торговли.

Разработана комбинированная математическая модель задачи поддержки принятия управленческих решений при подписании договоров на поставку товаров и оказание услуг с клиентами – юридическими лицами, в которой производится ранжирование клиентов по критерию предпочтительности финансового состояния в перспективном периоде надлежащего исполнения обязательств по погашению кредиторской задолженности и, следовательно, минимизируются риски потерь компаниями иммобилизованных из хозяйственного оборота собственных оборотных средств.

Ранжирование клиентов – юридических лиц – с учетом рассчитанных на основе прогнозных значений статей бухгалтерского баланса и отчета о прибылях и убытках коэффициентов финансово-хозяйственной деятельности компаний, характеризующих платежеспособность в перспективном периоде, осуществляется с помощью аппаратов анализа временных рядов, имитационного моделирования, прогнозирования методом процента от продаж и многокритериальной оптимизации следующим образом:

1. Определение прогнозных значений экономических параметров ( п, и, с ) клиентов – юридических лиц – методом анализа временных рядов.

2. Вычисление прогнозных значений коэффициентов платежеспособности и потребности во внешнем финансировании клиентов – юридических лиц.

На основе прогнозных значений экономических параметров клиентов – юридических лиц – вычисляются следующие коэффициенты:

• кумулятивные темпы роста на прогнозный период: объемов товарооборота, п.к. = (1 + п ) ; инфляции, и.к. = (1 + и ) ; цен на товары, с.к. = (1 + с ) ;

• мультипликативные комбинированные множители на прогнозный период: объемов товарооборота и инфляции, объемов товарооборота и цен на товары, Прогнозные значения статей отчета о прибылях и убытках, а также статей бухгалтерского баланса клиентов – юридических лиц – вычисляются на основе аналогичных значений базового периода с использованием рассчитанных прогнозных значений кумулятивных темпов роста и мультипликативных комбинированных множителей с помощью аналитических моделей прогнозирования.

Прогнозные значения коэффициентов платежеспособности (коэффициента текущей ликвидности, КЛТпрог ; коэффициента обеспеченности собственными оборотными средствами, КОСпрог ; коэффициента восстановления платежеспособности, КУВпрог ), а также коэффициента потребности во внешнем финансировании (ПДВФ) вычисляются на основе рассчитанных прогнозных значений статей финансовой отчетности клиентов – юридических лиц.

3. Многокритериальная оптимизация списка клиентов – юридических лиц – методом справедливого компромисса.

Решением Хi будем называть i-го анализируемого клиента – компанию. k-й частный критерий оптимальности для i-й компании обозначается как ф, ф = (КЛТпрог, КОСпрог, КУВпрог, ПДВФ). Векторный критерий оптимальности для Абсолютное изменение значений частных критериев оптимальности при переходе от решения Х1 к решению Х2 вычисляется по формуле Относительное изменение качества решения по каждому из этих критериев определяется по формуле Максимальное снижение качества решения при переходе от решения Х1 к решению Х2 вычисляется по формуле Максимальное повышение качества решения при переходе от решения Х1 к решению Х2 вычисляется по формуле Будем говорить, что решение Х2 превосходит решение Х1, если Результатом решения задачи многокритериальной оптимизации является список клиентов – юридических лиц, ранжированный с учетом их оптимальности по заданному векторному критерию. Подписание договоров на поставку товаров и оказание услуг осуществляется с наиболее предпочтительным клиентом и далее по списку с учетом ограничения по максимально возможному объему товарооборота.

Разработана комбинированная математическая модель задачи поддержки принятия решений при реализации веб-таргетированного маркетинга, в которой производятся кластеризация клиентов – физических лиц, определение структуры предпочитаемых товаров в каждом кластере, формирование на основе данной информации экспертом нечеткой базы знаний, фаззификация данных обслуживаемых на веб-сайте компании клиентов, нечеткий логический вывод с использованием сформированной базы знаний, а также дефаззификация данных об идентификаторе типа товара для целевого предложения и, следовательно, эффективно учитываются потребности и индивидуальные характеристики клиентов.

Кластеризация клиентов осуществляется на основе накопленных клиентских психографических и демографических данных с помощью метода GKA.

Входными являются следующие лингвистические переменные аппарата нечеткой логики: «Возрастная группа». Базовое терм-множество данной лингвистической переменной состоит из трех нечетких переменных: «Молодежь», «Средний возраст», «Зрелый возраст». Область рассуждения = 0; 80 единиц;

«Средняя нормированная стоимость покупок». Базовое терм-множество данной лингвистической переменной состоит из трех нечетких переменных: «Низкая», «Средняя», «Высокая». Область рассуждения = 0; 100 единиц.

Базовое терм-множество выходной лингвистической переменной «Класс товара» состоит из нечетких переменных «Баланс цена-качество», «Высокотехнологическое решение», «Продукт эконом-класса», «Инновационный продукт» и «Заурядный продукт». Область рассуждения = 0; 100 единиц. Функция принадлежности каждого лингвистического терма из базового терм-множества данной лингвистической переменной представлена на рисунке 4.

Рисунок 4. Функции принадлежности базового терм-множества Сформированная нечеткая база знаний включает в себя продукционные правила, состоящие из двух посылок и одного заключения (рисунок 5). Продукционное правило имеет вид где посылка и заключение являются нечеткими высказываниями.

Рисунок. 5. Пример продукционных правил нечеткой базы знаний Этапы нечеткого вывода реализуются с помощью алгоритма Мамдани следующим образом:

1. Фаззификация. Определяются степени истинности для предпосылок каждого правила:,,,.

2. Вывод. Определяются уровни отсечения для предпосылок каждого правила, где – операция логического минимума. Далее определяются усеченные функции принадлежности.

3. Композиция. Производится объединение найденных усеченных функций и получение итогового нечеткого подмножества для переменной выхода с функцией принадлежности где – операция логического максимума.

4. Дефаззификация методом центра тяжести.

Расчет дохода с клиентов – физических лиц – в перспективном периоде определяется на основе накопленных данных о полученном с клиента месячном доходе с помощью нейронной сети, которая представляет собой четырехслойный персептрон с варьируемым числом нейронов в скрытых слоях, имеющих переменное число дендритов. Обучение персептрона проводится методом обратного распространения ошибки, особенности входных данных учитываются при формировании структуры скрытых слоев нейронной сети.

Четвертая глава посвящена программной реализации предложенных алгоритмов и математических моделей, а также анализу их эффективности на реальных примерах.

Проведен анализ возможных средств реализации, обосновывающий выбор сосредоточенной реляционной базы данных в качестве сегмента хранения данных CRM-системы, выбор СУБД MySQL Server в качестве клиент-серверной системы управления базами данных и среды программирования PHP для создания интерфейсной части программного продукта.

Разработан прототип веб-интегрированной системы управления взаимоотношениями с клиентами, который показывает работоспособность предложенных алгоритмов и моделей и позволяет снизить риски потерь компаниями индустрии интернет-торговли иммобилизованных из хозяйственного оборота собственных оборотных средств, а также увеличить эффективность целевого маркетинга на веб-сайте компании и повысить лояльность наиболее прибыльных клиентов организации.

Проведен сравнительный анализ показателей эффективности ППР при управлении взаимоотношениями с клиентами – физическими лицами – на примере российской компании индустрии интернет-торговли с использованием разработанной системы управления взаимоотношениями с клиентами и других информационных средств автоматизации CRM-стратегии (рисунок 6).

Рисунок 6. Результаты анализа эффективности ППР при управлении взаимоотношениями с клиентами – физическими лицами Проведен сравнительный анализ показателей эффективности ППР при управлении взаимоотношениями с клиентами – юридическими лицами – на примере российской компании индустрии интернет-торговли с использованием разработанной системы управления взаимоотношениями с клиентами и других информационных средств автоматизации CRM-стратегии (рисунок 7).

Рисунок 7. Результаты анализа эффективности ППР при управлении взаимоотношениями с клиентами – юридическими лицами Улучшение основных показателей ППР при управлении взаимоотношениями с клиентами – физическими и юридическими лицами – в индустрии интернетторговли при внедрении разработанной веб-интегрированной CRM-системы по сравнению с использованием базовых средств автоматизации стратегии управления взаимоотношениями с клиентами обосновывает эффективность предложенного программного обеспечения.

Проведена оценка экономической эффективности проекта разработки и внедрения предложенного программного обеспечения. Срок окупаемости проекта составляет 2,8 месяца, чистая приведенная стоимость годовых денежных потоков, инициируемых инвестициями в разработку и внедрение CRM-системы, составляет 301,8 тыс. руб., индекс прибыльности проекта составляет 4,25. Таким образом, показано, что затраты на разработку и внедрение предложенной вебинтегрированной системы управления взаимоотношениями с клиентами в индустрии интернет-торговли являются экономически целесообразными.

В заключении диссертации приводятся основные научные результаты, полученные автором в процессе выполнения работы.

В приложении приведены материалы справочного, иллюстративного характера, данные, собранные в ходе исследования.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Проведен анализ известных теоретических и практических подходов решения задачи управления взаимоотношениями с клиентами, рассмотрены присутствующие на российском рынке программные продукты, реализующие CRMстратегию компаний. На основе анализа обоснована необходимость разработки системы управления взаимоотношениями с клиентами, адаптированной к потребностям и индивидуальным характеристикам малых и средних компаний индустрии интернет-торговли. Предложена концепция управления процессом взаимодействия с клиентами, в отличие от известных, основанная на комплексе разработанных моделей и алгоритмов ППР при управлении взаимоотношениями с клиентами – физическими и юридическими лицами, программно реализованном с применением технологии комплексной веб-интеграции, и позволяющая повысить эффективность принятия решений при оперативном управлении взаимоотношениями с клиентами в индустрии интернет-торговли.

2. Разработана структура веб-интегрированной системы управления взаимоотношениями с клиентами в индустрии интернет-торговли, в отличие от известных, включающая блоки поддержки принятия решений при управлении взаимоотношениями с клиентами как физическими, так и юридическими лицами, и позволяющая повысить эффективность реализации CRM-стратегии малых и средних компаний индустрии интернет-торговли.

3. Разработана комбинированная математическая модель ранжирования клиентов – юридических лиц – по критерию предпочтительности финансового состояния в перспективном периоде, позволяющая осуществить оперативное ранжирование корпоративных клиентов по сформированным векторным критериям предпочтительности их финансового состояния в периоде надлежащего исполнения обязательств по погашению кредиторской задолженности, обладающим высокой достоверностью значений и опирающимся на спрогнозированные экономические параметры компаний.

4. Разработаны алгоритмы оперативного управления взаимоотношениями с клиентами – физическими лицами, в отличие от известных, основанные на нечеткой классификации клиентов, позволяющей учитывать их психографические и демографические данные при реализации целевого маркетинга на веб-сайте компании, а также адаптированном к предметной области нейросетевом прогнозировании, позволяющем учитывать перспективную доходность клиентов при применении методов поощрения; алгоритм оперативного управления взаимоотношениями с клиентами – юридическими лицами, в отличие от известных, основанный на ранжировании клиентов по критерию предпочтительности финансового состояния в перспективном периоде, и позволяющий снизить потери иммобилизованных из хозяйственного оборота собственных оборотных средств в виде дебиторской задолженности корпоративных клиентов.

5. Разработана программная реализация прототипа веб-интегрированной системы управления взаимоотношениями с клиентами – физическими и юридическими лицами, работоспособность которой подтверждена практическим применением в российской компании индустрии интернет-торговли – «Современные Технологии Торговли». Проведенная оценка экономической эффективности проекта разработки и внедрения предложенного программного обеспечения показала, что срок его окупаемости составляет 2,8 месяца, чистая приведенная стоимость годовых денежных потоков, инициируемых инвестициями в разработку и внедрение CRM-системы, составляет 301,8 тыс. руб., индекс прибыльности проекта составляет 4,25. Таким образом, доказано, что затраты на разработку и внедрение информационной системы являются экономически целесообразными.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ

1. Разработка архитектуры веб-интегрированной CRM-системы индустрии интернет-торговли / М. Н. Харисов // Научно-технические ведомости СПбГПУ, 2012. № 2. С. 57–60.

2. Разработка математического обеспечения блока поддержки принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами компании – юридическими лицами / Н. И. Юсупова, М. Н. Харисов // Вестник УГАТУ: науч. журн. Уфимск.

гос. авиац. техн. ун-та., 2012. № 8. С. 61–66.

3. Аналитические методы в стратегии управления взаимоотношениями с клиентами / М. Н. Харисов // Компьютерные науки и информационные технологии:

труды XII Междунар. конф. Москва – Санкт-Петербург, 2010. Т. 3, 4. С. 216–218.

(Статья на англ. яз.).

4. Аналитическое прогнозирование финансового состояния компании – клиента основанное на имитационном моделировании / М. Н. Харисов // Инновационные информационные технологии – теория и практика: труды 4-й Российсконемецкой конференции. Уфа: УГАТУ, 2011. С. 161–162. (Статья на англ. яз.) 5. Источники данных клиентов и результаты их анализа в стратегии управления взаимоотношениями с клиентами / А. Хилберт, Д. Р. Богданова, М. Н. Харисов // Инновационные информационные технологии – теория и практика: труды 4-й Российско-немецкой конференции. Уфа: УГАТУ, 2011. С. 151–153. (Статья на англ. яз).

6. Анализ перспектив развития российского рынка CRM-систем / М. Н. Харисов // Актуальные проблемы науки и техники: матер. 6-й Всеросс. зимн. шк.-сем.

аспирантов и молодых ученых. Уфа: УГАТУ, 2011. С. 189–193.

7. Описание метамодели блока eCRM-системы управления взаимоотношениями с клиентами – компаниями в индустрии интернет-торговли / М. Н. Харисов // Актуальные проблемы науки и техники: матер. 7-й Всеросс. зимн. шк.-сем.

аспирантов и молодых ученых. Уфа: УГАТУ, 2012. С. 149–152.

8. Анализ требований к системе управления взаимоотношениями с клиентами в индустрии интернет-торговли / М. Н. Харисов // Актуальные проблемы науки и техники: матер. 7-й Всеросс. зимн. шк.-сем. аспирантов и молодых ученых. Уфа: УГАТУ, 2012. С. 145–149.

9. Поддержка принятия решений на основе прогнозирования и анализа финансового состояния клиентов – юридических лиц / Ю. А. Харисова, М. Н. Харисов // Наука глазами молодежи: сборник научных статей студентов вузов. Тольятти: Ас Гард, 2012. С. 553–556.

10. Разработка блока автоматизации управления взаимоотношениями с клиентами – юридическими лицами в индустрии интернет-торговли / М. Н. Харисов, Ю. А. Харисова // Мавлютовские чтения: матер. 6-й Всеросс. молодежн. конф.

Уфа: УГАТУ, 2012 С. 96–97.

11. Блок поддержки принятия решений по управлению взаимодействиями с клиентами – компаниями в индустрии интернет-торговли / А. Хилберт, М. Н. Харисов, Ю. А. Харисова // Компьютерные науки и информационные технологии:

труды XIV междунар. конф. Гамбург, Германия, 2012. Т. 1. С. 198–200. (Статья на англ. яз.).

12. Блок поддержки принятия решений по управлению взаимодействиями с клиентами – физическими лицами в индустрии интернет-торговли / Н. И. Юсупова, А. Хилберт, М. Н. Харисов // Компьютерные науки и информационные технологии: труды XIV междунар. конф. Гамбург, Германия, 2012. Т. 2. С. 30–32.

(Статья на англ. яз.).

13. Свид. об офиц. рег. программы для ЭВМ № 2012661173. Вебинтегрированная система управления взаимоотношениями с клиентами / М. Н.

Харисов. М.: Роспатент, 2012.

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

ПРИ УПРАВЛЕНИИ ВЗАИМООТНОШЕНИЯМИ С КЛИЕНТАМИ

В ИНДУСТРИИ ИНТЕРНЕТ-ТОРГОВЛИ

Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени Подписано к печати _ 2013. Формат 60х84 1/16.

Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Таймс.

ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный 450000, Уфа-центр, ул. К. Маркса,