ІНТЕГРОВАНА ІНФОРМАЦІЙНА ПЛАТФОРМА РЕВЕНЮ МЕНЕДЖМЕНТУ ПІДПРИЄМСТВ
Анотація
Ця стаття підкреслює важливість формування інтегрованої інформаційної платформи при впровадженні ревеню менеджменту на підприємствах. Імплементація ревеню менеджменту в управлінські процеси дозволяє впорядкувати процеси ціноутворення, вибору каналів дистрибуції, інтегрувати інформаційно-комунікаційну систему прийняття рішень. Обґрунтовано, що інтегрована інформаційна платформа ревеню менеджменту – це консолідована інформаційно-комунікаційна система, що дозволяє реалізувати механізми взаємодії підприємств в економіко-інформаційному просторі та здійснювати акумулювання, обробку, розподіл, використання консолідованої інформації з метою інформаційної підтримки прийняття управлінських рішень в операційному та стратегічному менеджменті. Встановлено, що архітектура зазначеної платформи забезпечується 4-ри рівневою системою формування інформаційного простору: сенсорною (база зовнішньої інформації); реалізаційною (розподільча інформаційна система, яка забезпечує інформаційну, економічну чи комерційну взаємодію підприємств); когнітивною (розподільча база знань, яка дозволяє акумулювати інформаційні потоки та передавати підприємствам для прийняття управлінських рішень); персоніфікованою або локальною (індивідуальна база інформації підприємства, персональна інформаційна система). Інноваційна модель інтегрованої інформаційної платформи ревеню менеджменту дозволить підвищувати результативність збору та аналізу даних, сегментування ринку, прогнозування попиту, формування та реалізації виробничих, збутових, цінових стратегій, управління операційною діяльністю, оцінювання ефективності функціонування бізнесу.
Посилання
Ammirato, S., Felicetti, A. M., Linzalone, R., Volpentesta, A. P., & Schiuma, G. (2020). A systematic literature review of revenue management in passenger transportation. Measuring Business Excellence, no. 24(2), pp. 223–242.
Klein, R., Koch, S., Steinhardt, C., & Strauss, A. K. (2020) A review of revenue management: Recent generalizations and advances in industry applications. European journal of operational research, no. 284(2), pp. 397–412.
Zhu, W., & Topaloglu, H. (2024) Performance guarantees for network revenue management with flexible products. Manufacturing & Service Operations Management, no. 26(1), pp. 252–270.
Khorshidvand, B., Soleimani, H., Sibdari, S., & Esfahani, M. M. S. (2021) Revenue management in a multi-level multi-channel supply chain considering pricing, greening, and advertising decisions. Journal of Retailing and Consumer Services, no. 59.
Rane, N. L., Mallick, S. K., Kaya, O., & Rane, J. (2024) Applications of machine learning in healthcare, finance, agriculture, retail, manufacturing, energy, and transportation: A review. Applied Machine Learning and Deep Learning: Architectures and Techniques, pp. 112–131.
Boada-Collado, P., & Martínez-de-Albéniz, V. (2020) Estimating and optimizing the impact of inventory on consumer choices in a fashion retail setting. Manufacturing & service operations management, no. 22(3), pp. 582–597.
He, T., & Tawarmalani, M. (2024) Discrete nonlinear functions: formulations and applications in retail revenue management. arXiv preprint arXiv:2408.04562.
Boiko, M., Bosovska, M., Vedmid, N., Melnychenko, S., & Stopchenko, Y. (2022) Digitalization: Implementation in the tourism business of Ukraine. Problems and Perspectives in Management, no. 20 (4), pp. 24–41.
Mazaraki A., Boiko M., Bosovska M. and Kulyk M.,(2022) Revenue Management Data Digital Transformation. 2022 IEEE 4th International Conference on Modern Electrical and Energy System (MEES), Kremenchuk, Ukraine, pp. 1–5. DOI: https://doi.org/10.1109/MEES58014.2022.10005639
