Про деякі аспекти використання штучних нейронних мереж у аналітичній підтримці маркетингових стратегій

DOI: 10.31673/2518-7678.2023.021010

Анотація

У статті, в рамках формування маркетингової стратегії на основі результатів аналізу промо-активності, розглядається можливість використання штучних нейронних мереж. Для цього розглянуто інформаційні процеси, які лежать в основі аналітичної підтримки підприємств на основі аналізу промо-активностей. Обґрунтовано методи проектування інформаційної системи, аналіз та специфікація вимог, розроблено алгоритм аналізу промо-активностей, інформаційну модель задачі та здійснено моделювання штучної нейронної мережі.

Ключові слова: система аналітичної підтримки, аналіз промо-активності, інформаційні технології, штучні нейронні мережі, стратегія.

Список використаної літератури:
1. Mabert V.A. Enterprise resource planning: Managing the implementation process / V. A. Mabert, A. Soni, M. A. Venkataramanan // European Journal of Operational Research. – V. 146, Issue 2. – USA, 2003. – Pages 302–314.
2. Kumar V. Customer Relationship Management / V. Kumar, W. Reinartz. – Germany: Springer, 2018. – 411 pages.
3. Freund Y., Schapire R. E. Large margin classification using the perceptron algorithm / Y. Freund, R. E. Schapire // Machine Learning. – 37 (3). – 1999. – PP 277–296. – DOI: 10.1023/A:1007662407062. S2CID 5885617.
4. Сидоренко С. В. Корпоративні інформаційні системи та їх роль у маркетингу / С. В. Сидоренко // Науковий вісник Національного університету біоресурсів і природокористування України. Сер. : Економіка, аграрний менеджмент, бізнес. – К., 2013. – Вип. 181(4). – С. 286–294. – Режим доступу до ресурсу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/nvnau_econ_2013_181(4)__48.
5. Заневська Л. Г. Комп’ютерні та інформаційні технології: лекційні матеріали [Електронний ресурс] // ЛДУФК. – Львів, 2018 – 65 с. – Режим доступу до ресурсу: http://repository.ldufk.edu.ua/bitstream/34606048/17684/1/Сутність%20та%20характеристика%20інформаційних.pdf.
6. Чернишук В. В. Автоматизація обліку продажу товарів та бізнес процесів / В. В. Чернишук , А. А. Єфіменко // Комп’ютерні технології: інновації, проблеми, рішення: тези доповідей II Міжнародної науково-технічної конференції, 17.10.2017. – Житомир, 2017. – С. 82. – Режим доступу до ресурсу: https://conf.ztu.edu.ua/wp-content/uploads/2017/11/82.pdf.
7. Mannila H. Data mining: machine learning, statistics, and databases / H. Mannila // Proceedings of 8th International Conference on Scientific and Statistical Data Base Management, 18-20 June 1996. – Stockholm, Sweden, 2002. – DOI: 10.1109/SSDM.1996.505910.
8. Березовська Ю.В. Технологічні аспекти побудови систем підтримки прийняття рішень при функціонуванні складних систем на базі нейронних мереж / Ю. В. Березовська, І.В. Пампуха // Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка. – К., 2013. – № 41. – С. 68–76.
9. Березовська Ю.В. Обґрунтування використання нейронних мереж в системах підтримки прийняття рішень при функціонуванні складних систем / Ю. В. Березовська, І. В. Пампуха // Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка. – К., 2013. – № 42. – С. 85–90.