Совершенствование маркетинговой деятельности компании с применением методов машинного обучения

ВВЕДЕНИЕ 3
Глава 1. Теоретические аспекты машинного обучения 6
1.1 Принципы и теоретические понятия машинного обучения 6
1.2 Применение машинного обучения в маркетинге 17
1.3 Типы алгоритмов машинного обучения, используемых в маркетинге 22
Глава 2. Анализ бизнес ситуации ООО «Пакинг Про» 26
2.1 Технико-экономическая характеристика предприятия 26
2.2 Выявление недостающих бизнес процессов 35
2.3 Анализ клиентской базы организации 41
Глава 3. Разработка мероприятий по совершенствованию маркетинговой деятельности ООО «Пакинг Про» 48
3.1 Мероприятия по совершенствованию маркетинговой деятельности 48
3.2 Оценка эффективности предложенных мероприятий 63
Заключение 71
Список литературы 74

Весь текст будет доступен после покупки

Актуальность работы заключается в том, что применение машинного обучения в современном мире, играет все более важную роль в принятии бизнес-решений. Машинное обучение позволяет анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности, что помогает компаниям более точно определять потребности своих клиентов, прогнозировать их поведение, улучшать процессы продаж и увеличивать эффективность маркетинговых кампаний.
Цель исследования:предложение комплекса мероприятий по улучшению маркетинговой деятельности с применением методов машинного обучения для ООО «Пакинг Про».
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Изучить теоретические аспекты машинного обучения в маркетинге;
2. Проанализировать производственно-хозяйственную деятельность предприятия;
3. Провести анализ существующей базы клиентов ООО «Пакинг Про»;
4. Разработать мероприятия по совершенствованию маркетинговой стратегии ООО «Пакинг Про»;
5. Рассмотреть и выбрать наиболее эффективный метод прогнозирования продаж;
6. Оценить эффективность предложенных мероприятий.

Весь текст будет доступен после покупки

Глава 1. Теоретические аспекты машинного обучения
1.1 Принципы и теоретические понятия машинного обучения
Машинное обучение (machine learning, ML) — это совокупность методов искусственного интеллекта, с помощью которых можно создавать самообучающиеся компьютерные системы (в частности, нейросети). Для таких систем разработчики не прописывают конкретные алгоритмы решения задач, а предоставляют подготовленные данные и описывают критерии успешного решения, по которым учатся нейросети.
Для решения каждой задачи создается модель, теоретически способная приблизиться к человеческому уровню решения данной задачи при правильных значениях параметров. Обучение этой модели – это постоянное изменение ее параметров, чтобы модель выдавала все лучшие и лучшие результаты [38].
Как правило, модель не придумывается с нуля, а используются результаты многолетних исследований в этой области, поскольку создание новой модели, превосходящей существующие хотя бы на одном виде задач – это настоящее научное достижение. Методы задания целевой функции, определяющей, насколько хороши выдаваемые моделью результаты (функции потерь), также занимают целые тома исследований. То же самое относится к методам изменения параметров модели, ускорения обучения и многим другим. Даже начальная инициализация этих параметров может иметь большое значение.

Весь текст будет доступен после покупки

1. ОК 029-2014 (КДЕС Ред. 2). Общероссийский классификатор видов экономической деятельности (утв. Приказом Росстандарта от 31.01.2014 N 14-ст) (ред. От 22.12.2022). Прочие виды полиграфической деятельности (18.12) // Справочно-правовая система Консультант Плюс. – URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_163320/6e21266f65f1af85ffb8026e56b8b7a6bb980722/?ysclid=lga1xzfdrn517279154
2. ОК 029-2014 (КДЕС Ред. 2). Общероссийский классификатор видов экономической деятельности (утв. Приказом Росстандарта от 31.01.2014 N 14-ст) (ред. От 22.12.2022). Деятельность рекламных агентств (73.11) // Справочно-правовая система Консультант Плюс. – URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_163320/bf6c4c86ad799c6407ccba6d179cc26629e9e203/?ysclid=lg5hnenrcg389827878
3. Об обществах с ограниченной обветренностью: Федер. закон от 08.02.1998 N 14-ФЗ (ред. От 16.04.2022). Статья 12. Устав общества // Справочная система Консультант Плюс. – URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_17819/dd7be15e0bdc4a15af33cdc98ad82e3a2386970f/?ysclid=lg5l6quofx823165423
4. Об обществах с ограниченной обветренностью: Федер. закон от 08.02.1998 N 14-ФЗ (ред. От 16.04.2022). Статья 9. Обязанности участников общества // Справочная система Консультант Плюс. – URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_17819/6d394e21011d3ad066c3755bebcccdd118f4abf2/
5. Трудовой кодекс Российской Федерации от 30.12.2001 N 197-ФЗ (ред. От 19.12.2022, с изм. от 11.04.2023). ТК РФ Статья 15. Трудовые отношения // Справочная система Консультант Плюс. – URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_34683/823fdde09a529d3735916aa9fc1fe8d29ee04afb/
6. О бухгалтерском учете: Федер. закон от 06.12.2011 N 402-ФЗ (ред. от 05.12.2022). Статья 7. Организация ведения бухгалтерского учета // Справочная система Консультант Плюс. - URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_122855/56dc96d26dd9e8b6922341ab162acc7e10d57ddf/
7. Андриенко М.П. Понимание повторяющихся нейронных сетей: предпочтительная нейронная сеть для данных временных рядов / М.П. Андриенко, П.А. Юдин, Е.Ю. Вишневецкая // Актуальные вопросы современной науки и образования: сборник статей Международной научно- практической конференции : в 2 ч.. 2020. – Издательство: Наука и Просвещение (Пенза), 2020. – c. 96-98. – Текст : непосредственный.
8. Бизнес-модели в управлении устойчивым развитием предприятий: учебник / А.Д. Бобрышев, В.М. Тумин, К.М. Тарабин. – Москва : ИНФРА-М, 2023. – 289 с. – (Высшее образование: Бакалавриат).
9. Бизнес-планирование в предпринимательской? деятельности : [учеб. пособие] / В. Е. Шкурко, Н. Ю. Никитина ; [науч. ред. А. В. Гребенкин] ; М-во образования и науки рос. Федерации, урал. федер. ун-т. — Екатеринбург : изд-во Урал. ун-та, 2023. — 172 с.
10. Грант Р. Современный стратегический анализ. 7 - е изд. – СПб.: Питер, 2021. – 544 с.

Весь текст будет доступен после покупки