Краткий отчет 3 сем. Доклад по теме исследования 12 Выводы иили рекомендации по итогам прохождения практики 20
Скачать 1.63 Mb.
|
ЗаключениеВ процессе написания работы определена экономическая сущность воронок продаж, в которой определены ее особенности. Все стадии воронки легко сочетаются с бизнес-процессами компании; отдельную воронку продаж можно построить под каждый продукт и каждое направление деятельности предприятия. Также выявлено, что построение воронки продаж является обязательным действием для учета экономики предприятия, с помощью которой возможно развиваться в условиях очень сильной конкуренции на рынке. Описана структура воронки продаж, разобрана методология построения этапов на основании карты пути клиента или иначе Customer Journey Map. Изучены мировые практики по учету и анализу воронок продаж. Так проанализированы фавориты средств аналитики – Google Analytics, Яндекс.Метрика и др. Определено, что для каждого канала привлечения клиентов необходимо выстраивать свою карту пути клиента и строить воронку индивидуально. При реализации модели описана и раскрыта экономико-информационная сущность, с помощью диаграмм IDEF0 и информационное обеспечение, с помощью UML диаграмм – вариантов использования, классов и деятельности. В свою очередь, вариант использования (use case) служит для описания сервисов, которые система предоставляет пользователю. Другими словами, каждый вариант использования определяет некоторый набор действий, совершаемый пользователем в созданном отчете с использованием Power BI. Разработан многостраничный отчет со всеми ключевыми показателями методики интеллектуальной оценки воронки продаж, а также общими показателями эффективности деятельности компании. Каждая страница отчета предлагает решение конкретной аналитической задачи. Добавлены возможности аналитики по времени, городам, сотрудникам организации. Отчет полностью удовлетворяет потребности МФПУ «Синергия». Таким образом, все поставленные задачи выполнены. Цель работы достигнута. Тема выпускной квалификационной работы раскрыта полностью. Список литературыАлхасова И.В., Илюхина А.С. Обзор и сравнение облачных CRM-Систем. / Актуальные проблемы преподавания информационных и естественно-научных дисциплин материалы ХII Всероссийской научно-методической конференции. Министерство образования и науки Российской Федерации; Костромской государственный университет. – М.: 2018. С. 108-112. Ахматова Л.С. Проблема повышения конверсии интернет-продаж и менеджмент. / Электронный мультидисциплинарный научный журнал с порталом международных научно-практических конференций Интернетнаука. – М.: 2016. № 12. С. 55-61. Брюс П., Брюс Э. Разведочный анализ данных: практическая статистика для специалистов Data Science. – СПб: БХВ-Петербург, 2018. – 304 с. Григорьев, А. А. Методы и алгоритмы обработки данных: учебное пособие / А. А. Григорьев, Е. А. Исаев. – 2-е изд., перераб. и доп. – Москва: ИНФРА-М, 2020. – 383 с. Дадян, Э. Г. Данные: хранение и обработка: учебник / Э. Г. Дадян. – Москва: ИНФРА-М, 2020. – 205 с. Ерохин В.В., Каталов Д.Н. Автоматизация управления продажами с анализом поведения клиентов. / Вестник современных исследований. – М.: 2019. № 3.13 (30). С. 68-77. Коваленко, В. В. Проектирование информационных систем: учебное пособие / В.В. Коваленко. – 2-е изд., перераб. и доп. – Москва: ИНФРА-М, 2021. – 357 с. Наумов, В. Н. Рынки информационно-коммуникационных технологий и организация продаж: учебник / В.Н. Наумов. – Москва: ИНФРА-М, 2021. – 404 с. Пак Е.Д. Использование технологий веб-аналитики в маркетингивой стратегии // StudNet. 2020. №9. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-tehnologiy-veb-analitiki-v-marketingivoy-strategii (дата обращения: 08.08.2020). Тарасова Н.В., Дорошкин С.Е. Влияние информационных технологий на экономическую безопасность // Экономика и бизнес: теория и практика. 2020. №2-2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-informatsionnyh-tehnologiy-na-ekonomicheskuyu-bezopasnost (дата обращения: 09.08.2020). Трофимов И.Е. Повышение эффективности сайта, используя данные инструментов Яндекс.Метрики / И.Е. Трофимов, Я.А. Берёза // Информационно-телекоммуникационные системы и технологии (ИТСИТ-2017): материалы Всероссийской научно-практической конференции. – Кемерово: Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева, 2017. – С. 8-11. Чернозуб С. П. Идеология открытой науки и перспективы блокчейна / С. П. Чернозуб // Обществ. науки и современность. – 2018. – № 6. – С. 87-97. Шегай Д.Р., Искакова А.М. Производная и ее применение в экономике. / Информационное общество: современное состояние и перспективы развития Сборник материалов VI международного форума. Редакционная коллегия: Попова Е.В., Замотайлова Д.А., Курносов С.А., Рахметова Р.У., Рогачев А.Ф., Тинякова В.И., Темирбулатов П.И., Тамбиева Д.А., Топсахалова Ф.Н-Г., Улезько А.В.. 2016. С. 166-170. Шаповалова В.В. Выбор метода прогнозирования продаж для малых и средних предприятий. / Материалы I Открытого российского статистического конгресса. – М.: 2015. С. 365-366. Stepanov P.N. Advanced analytics modeling for modern organization sales department needs. / International Scientific Review. 2017. № 8 (39). С. 21-24. Myshchyshyn O., Bodnar V. Forecasting and its methods. use of factor analysis in forecasting. / Міжнародний науковий журнал Інтернаука. 2018. Т. 2. № 9 (49). С. 11-17. ПРИЛОЖЕНИЕ 1Выводы по созданному отчету.
2 Разработано в период практики 3 Разработано в период практики 4 Разработано в период практики 5 Разработано в период практики 6 Разработано в период практики 7 Разработано в период практики 8 Разработано в период практики 9 Разработано в период практики 10 Разработано в период практики |