Інформаційно-аналітичне забезпечення стратегічного управління онлайн-ритейлера
Ескіз недоступний
Дата
2025
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
У статті досліджено сутність та значення інформаційно-аналітичного забезпечення стра тегічного управління онлайн-ритейлерами, яке є ключовим фактором їхньої ефективності та конкурентоспроможності. Визначено основні етапи роботи з інформацією: первинна обробка, аналіз, зберігання та безпека, а також прогнозування. Розглянуто сучасні методи аналітики, серед яких найбільш відомими є SWOT-аналіз, PESTEL-аналіз, RFM-аналіз, аналіз воронки продажів та перехресного впливу. Використання цих методів дозволяє оптимізувати ухвалення стратегічних рішень. В статі висвітлено роль автоматизованих систем управ- ління даними, таких як BI, CRM та ERP, які відіграють критичну роль у підвищенні ефектив- ності бізнес-процесів онлайн-ритейлерів. Окрему увагу приділено питанням безпеки інфор- мації та відповідності міжнародним стандартам захисту даних (GDPR, ISO 27001, PCI DSS). Доведено, що використання штучного інтелекту та методів машинного навчання сприяє більш точному прогнозуванню ринкових змін, аналізу поведінки та смаків споживачів, сприяє розробці ефективних бізнес-стратегій. Практична значущість дослідження полягає у розробці рекомендацій щодо впровадження аналітичних технологій у діяльність онлайн-ритейлерів з метою підвищення їхньої адаптивності до змін ринкового середовища та покращення процесів ухвалення управлінських рішень.
The article examines the concept of information and analytical support for strategic management of online retailers, which plays a crucial role in ensuring their efficiency and competitiveness. The relevance of the study is determined by the increasing digitalization of commerce and the growing need for data-driven decision-making processes. The purpose of this research is to explore modern analytical tools and methods that enhance strategic management efficiency in on- line retail. The study employs various research methods, including systematic analysis, compara tive analysis, and forecasting techniques, to identify key trends and technological solutions for optimizing business operations. The research highlights four essential stages of strategic information processing: primary data processing, analysis, storage and security, and forecasting. Special attention is given to modern analytical methodologies such as SWOT analysis, PESTEL analysis, RFM segmentation, sales funnel analysis, and cross-impact analysis, which allow online retail- ers to improve decision-making efficiency and market adaptation. The role of automated data management systems, including Business Intelligence (BI), Customer Relationship Management (CRM), and Enterprise Resource Planning (ERP) systems, is analyzed in the context of optimizing operational processes and enhancing customer insights. Furthermore, the study addresses critical aspects of data security, emphasizing compliance with international cybersecurity standards such as GDPR, ISO 27001, and PCI DSS. The findings confirm that the implementation of artificial intelligence and machine learning techniques significantly improves market trend forecasting, consumer behavior analysis, and the development of effective business strategies. The practical significance of the study lies in the development of recommendations for the implementation of advanced analytical technologies in online retail operations. These findings provide a framework for enhancing the adaptability of retail businesses to market fluctuations and improving strategic decision-making processes in a highly competitive and rapidly evolving digital environment.
The article examines the concept of information and analytical support for strategic management of online retailers, which plays a crucial role in ensuring their efficiency and competitiveness. The relevance of the study is determined by the increasing digitalization of commerce and the growing need for data-driven decision-making processes. The purpose of this research is to explore modern analytical tools and methods that enhance strategic management efficiency in on- line retail. The study employs various research methods, including systematic analysis, compara tive analysis, and forecasting techniques, to identify key trends and technological solutions for optimizing business operations. The research highlights four essential stages of strategic information processing: primary data processing, analysis, storage and security, and forecasting. Special attention is given to modern analytical methodologies such as SWOT analysis, PESTEL analysis, RFM segmentation, sales funnel analysis, and cross-impact analysis, which allow online retail- ers to improve decision-making efficiency and market adaptation. The role of automated data management systems, including Business Intelligence (BI), Customer Relationship Management (CRM), and Enterprise Resource Planning (ERP) systems, is analyzed in the context of optimizing operational processes and enhancing customer insights. Furthermore, the study addresses critical aspects of data security, emphasizing compliance with international cybersecurity standards such as GDPR, ISO 27001, and PCI DSS. The findings confirm that the implementation of artificial intelligence and machine learning techniques significantly improves market trend forecasting, consumer behavior analysis, and the development of effective business strategies. The practical significance of the study lies in the development of recommendations for the implementation of advanced analytical technologies in online retail operations. These findings provide a framework for enhancing the adaptability of retail businesses to market fluctuations and improving strategic decision-making processes in a highly competitive and rapidly evolving digital environment.
Опис
Ключові слова
Інформаційно-аналітичне забезпечення, стратегічне управління, онлайн-ритейл, бізнес-аналітика, прогнозування, цифрові технології, кібербезпека, машинне навчання, іnformation and analytical support, strategic management, online retail, business intelligence, forecasting, digital technologies, cybersecurity, machine learning
Бібліографічний опис
Лубянський О. Інформаційно-аналітичне забезпечення стратегічного управління онлайн-ритейлера [Текст] / О. Кудріна // Цифрова економіка та економічна безпека : науково-практичний журнал / Причорноморський науково-дослідний інститут економіки та інновацій, Сумський державний педагогічний університет імені А. С. Макаренка ; [гол. ред. О. Ю. Кудріна, редкол.: В. В. Божкова, В. І. Борщ, Н. М. Вдовенко та ін.]. – 2025. – № 1 (16). – С. 65–71. – DOI: https://doi.org/10.32782/dees.16-10