Любовь Ивановна Донец - доктор экономических наук, профессор, академик Российской академии естествознания, профессор кафедры экономики предприятия и управления персоналом,
Донецк.
Lyubov I. Donets - Doctor of Economic Sciences, Professor, Academician of the Russian Academy of Natural History, Professor at the Department of Enterprise Economics and Human Resource Management,
Donetsk.
Современная парадигма потребительского спроса характеризуется переходом от индустриальной модели массового потребления к экономике индивидуальных решений. В этой связи перед розничными предприятиями встаёт задача не только прогнозировать спрос, но и обеспечивать оперативную доставку персонализированной ценности конечному потребителю в режиме реального времени. Этим обусловлена актуальность настоящей работы, направленной на преодоление разрыва между прогнозированием персонализированного спроса и его операционной реализацией. Цель исследования заключается в разработке модели адаптивного управления персонализированным спросом, синергетически объединяющей цифровые экосистемы ритейла в замкнутый цикл, в котором прогноз и реакция на него образуют единый непрерывный процесс. Для достижения поставленной цели решаются задачи выявления нерешённых проблем в области операционализации прогнозов персонализированного спроса, обоснование архитектуры адаптивного цифрового контура и включение фактора операционной жизнеспособности в систему оценки эффективности персонализации. Методологическую основу исследования составляют контент-анализ актуальных научных источников, методы имитационного моделирования поведения потребителей и нейросетевые методы обработки неструктурированных данных обратной связи. В ходе аналитического обзора выявлены две взаимосвязанные проблемы: «налог на задержку», влекущий за собой существенные финансовые потери для ритейлеров, и «парадокс гиперсегментации», при котором углубление кастомизации входит в противоречие с рентабельностью. Для преодоления данных проблем линейная модель прогнозирования, ранее разработанная автором, трансформирована в трёхмодульную адаптивную модель, объединяющую прогнозирование, интерактивное прототипирование ценности и автоматическую обратную связь. В систему оценки эффективности дополнительно включён фактор операционной жизнеспособности, дополняющий экономические и технологические критерии. Разработанная модель обеспечивает непрерывную верификацию прогнозов и встроенный механизм отслеживания порога экономически целесообразной кастомизации.
The contemporary paradigm of consumer demand is characterised by a transition from the industrial model of mass consumption to the economy of individualised solutions. In this context, retail enterprises face the challenge of not only forecasting demand but also ensuring the operational delivery of personalised value to the end consumer in real time. This determines the relevance of the present study, which is aimed at bridging the gap between the forecasting of personalised demand and its operational implementation. The aim of the research is to develop an adaptive management model for personalised demand that synergetically integrates retailers’ digital ecosystems into a closed loop, where the forecast and the response are combined into a single continuous process. To achieve this aim, the following tasks are addressed: identifying unresolved problems in the operationalisation of personalised demand forecasts, substantiating the architecture of an adaptive digital circuit, and incorporating the factor of operational resilience into the system for evaluating personalisation effectiveness. The methodological basis of the study comprises content analysis of current academic sources, simulation modelling of consumer behaviour, and neural network methods for processing unstructured feedback data. The analytical review identified two interrelated problems: the “delay tax”, which entails substantial financial losses for retailers, and the “hypersegmentation paradox”, in which the deepening customisation comes into conflict with profitability. To overcome these problems, the linear forecasting model previously developed by the author has been transformed into a three-module adaptive model that combines forecasting, interactive value prototyping, and automated feedback. The operational viability factor, which supplements economic and technological criteria, has additionally been introduced into the performance evaluation system. The developed model ensures continuous verification of forecasts and incorporates an embedded mechanism for tracking the threshold of economically viable customisation.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.