Улучшение взаимосвязи маркетинговых и логистических исследований в ООО «ТрансПарк»

Для совершенствования системы взаимосвязи маркетинговых и логистических исследований в деятельности компании ООО «ТрансПарк», целесообразно проведение следующих мероприятий: внедрение вакансии специалист «Data Scientist», совершенствование структуры отдела маркетинга, внедрение чат -бота для опросов с целью проведения маркетинговых и логистических исследований, таблица 3.1.

Таблица 3.1-Мероприятия, направленные на совершенствование системы взаимосвязи маркетинговых и логистических исследований в деятельности компании ООО «ТрансПарк»

Рассмотрим подробнее мероприятия, представленные в таблице 3.1.
1)Внедрение вакансии специалист Data Scientist. Для данной вакансии целесообразно одного из сотрудников отдела маркетинга направить на курсы повышения квалификации, специалиста Data Scientist. В настоящее время существует множество организаций предлагают курсы по данной теме, одной из таких компаний является организация «Нетология», рисунок 3.1.
Анализ данных – неотъемлемая часть маркетинга. Data Scientist собирает и обрабатывает большие объемы данных из различных источников. Данные анализируются для выявления скрытых закономерностей, трендов и взаимосвязей, оптимизации процессов и построения прогнозов.
Дата сайнс – «наука о данных» или «наука работы с данными». Если обобщить, то все естественные науки основаны на сборе, хранении и анализе информации с дальнейшей систематизацией и выводами. На основании которых уже делаются гипотезы и строятся прогнозы. Именно прогнозная модель и есть результат работы специалиста по дата сайнс.
Data Science стоит на стыке нескольких классических и новых наук: математики, статистики, анализа и предсказательной аналитики, машинного обучения, Big Data и пр. Такое междисциплинарное поле позволяет достигать нужных результатов – структурировать данные, составлять на их основе математические алгоритмы и представлять прогнозные модели для принятия информированных и взвешенных решений.
Data Scientist – это специалист, который работает с данными компании: анализирует, ищет в них зависимости и на основе этой информации делает выводы.
Data Scientist создает алгоритмы, которые решают разные бизнес-задачи и улучшают процессы: показывают пользователям интересный контент и повышают их вовлеченность, предсказывают пики и падения продаж, повышают качество производства. Например, с помощью таких алгоритмов Data Scientist может:
А)Предсказывать продажи, поведение покупателей и спрос на отдельные группы товаров и услуг для того, чтобы бизнес мог скорректировать стратегию или эффективнее управлять запасами.
Б)Анализировать поведение посетителей на сайте, чтобы улучшать маркетинговые кампании и делать ставку на наиболее интересный потребителю контент.
В)Анализировать текстовые данные, чтобы выявлять тренды в соцсетях.
Г)Анализировать большие данные, чтобы выявлять закономерности и на их основе делать научные прогнозы или целые открытия[15].
На курсе повышения квалификации, специалист сможет научиться: работать с базами данных, использовать Python и библиотеки, строить модели машинного обучения, применять математику и статистику, обучать многослойные нейронные сети, лидировать Data-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком, таблица 3.2[4].
Таким образом, функциями специалиста Data Scientist в компании ООО «ТрансПарк» будет являться, в том числе и проведение различных маркетинговых и логистических исследований, с помощью нейросетей. Так как проведением маркетинговых и логистических исследований будет заниматься один и тот же специалист с привлечением помощи ИИ, то согласованность этих исследований будет максимальная. В связи с изложенным выше мероприятием, возникает необходимость в изменении структуры отдела маркетинга.

Таблица 3.2-Возможности курсов повышения квалификации на специалиста Data Scientist

2) Совершенствование структуры отдела маркетинга ООО «ТрансПарк». Для совершенствования структуры отдела маркетинга предлагается сократить вакансию специалиста по интернет ресурсам, данные функции возложить на менеджера по рекламе. Маркетолога по ценообразованию и стимулированию сбыта направить на курсы повышения квалификации на вакансию специалист «Data Scientist». Усовершенствованная структура отдела маркетинга будет выглядеть следующим образом, рисунок 3.2.
Функции специалиста Data Scientist были описаны выше. Помощь данному специалисту также могут оказать чат-боты для проведения опросов.
3) Внедрение чат бота для опросов. В настоящее время множество компаний предлагают решения по производству чат-ботов, одной из них является компания «Bot-marketing», рисунок 3.3.
Компания «Bot-marketing» представляет чат-бот на базе GPT-модели с функцией опроса. Чат-бот интегрируется с Google-таблицами. Названия столбцов в таблице – это те параметры, которые чат-бот будет уточнять у пользователя. После опроса бот сохраняет ответы в эту же таблицу. Этот чат-бот умеет понимать естественную речь, что делает опрос более удобным и быстрым для пользователей. Функционалом чат бота является: основан на GPT-модели; простой и понятный интерфейс; уведомления; адаптивность; интеграция с Google-таблицами, таблица 3.3.

Таблица 3.3-Функционал чат-бота[22]

Наиболее популярными решениями применения чат –бота являются: чат бот на авито, чат –бот в телеграмм, чат-бот в контакте, рисунок 3.4.
Таким образом, чат-бот проводя опросы будет собирать необходимую информацию для специалиста, который будет заниматься проведением маркетинговых и логистических исследований.
Итак, выше были рассмотрены мероприятия, которые будут способствовать улучшению взаимосвязи маркетинговых и логистических исследований в компании ООО «ТрансПарк». Это произойдет благодаря тому, что исследованиями будет заниматься один специалист, а помощниками будет искусственный интеллект. Для того, чтобы оценить эффективность предложенных мероприятий, перейдем к следующему параграфу работы.