ОПТИМИЗАЦИЯ СТРАТЕГИИ АССОРТИМЕНТА ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ МАРКЕТИНГОВОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДИСТРИБЬЮТОРОВ В ЦИФРОВУЮ ЭРУ
DOI:
https://doi.org/10.60078/3060-4842-2025-vol2-iss6-pp716-723Аннотация
В данной статье рассматривается, как стратегическая оптимизация ассортимента продукции повышает маркетинговую эффективность дистрибьюторских компаний. Подчеркивается переход от традиционного, интуитивного выбора к управлению портфелем на основе данных с поддержкой ИИ, данных POS и предиктивной аналитики. Исследование описывает влияние релевантности ассортимента на прибыльность, удовлетворенность розничных партнеров и конкурентоспособность на рынке, с конкретными выводами для развивающихся рынков, таких как Узбекистан. Предлагается поэтапная модель внедрения, которая помогает дистрибьюторам применять цифровые стратегии управления ассортиментом для устойчивого коммерческого роста
Ключевые слова:
оптимизация ассортимента дистрибьюторы маркетинговая эффективность аналитика на базе ИИ данные POS управление портфелем цифровая трансформацияБиблиографические ссылки
Accenture. (2021). Inventory Optimization in Consumer Goods: Moving from Guesswork to Insights. Accenture Strategy Report.
Agrawal, R., Srikant, R. (1994). Fast Algorithms for Mining Association Rules. Proceedings of the 20th VLDB Conference, 487–499.
Ailawadi, K. L., Farris, P. W. (2017). Managing Multi-Channel and Omni-Channel Distribution: Metrics and Research Directions. Journal of Retailing, 93(1), 120–135.
BCG (Boston Consulting Group). (2024). AI-Driven Portfolio Optimization in Consumer Goods. BCG Insights Report.
Deloitte. (2023). Digital Transformation in Supply Chain: Unlocking the Value of Data-Driven Operations. Deloitte Insights.
EBRD. (2023). Consumer and Retail Market Trends in Central Asia. European Bank for Reconstruction and Development.
GS1. (2022). The Value of POS Data Sharing in Modern Retail Ecosystems. GS1 Global Report.
Hübner, A., Kuhn, H., Wollenburg, J. (2016). Retail Category Management: State of the Art Review. International Journal of Retail & Distribution Management, 44(6), 576–598.
IBM. (2022). AI-Powered Demand Forecasting and Demand Sensing. IBM Supply Chain Intelligence Report.
JDA Software (Blue Yonder). (2023). Assortment & Space Optimization Solutions. JDA Technical Overview.
Kotler, P., Keller, K. L. (2022). Marketing Management (16th ed.). Pearson.
Levy, M., Weitz, B. (2020). Retailing Management (10th ed.). McGraw-Hill.
McKinsey & Company. (2023). SKU Rationalization and Intelligent Product Clustering for Modern Trade. McKinsey Retail Analytics Practice.
NielsenIQ. (2022). POS Data Integration and the Future of Data Collaboration. NielsenIQ Category Solutions.
NielsenIQ. (2023). Winning with Retailer Collaboration and Category Leadership. NielsenIQ White Paper.
Payne, A., Frow, P. (2021). Strategic Customer Management and CRM Systems. Journal of Marketing, 85(5), 1–26.
Shankar, V., et al. (2021). Innovation and Marketing Strategy in the Digital Era. Journal of the Academy of Marketing Science, 49(6), 1145–1172.
World Bank. (2022). Uzbekistan Retail and Distribution Sector Diagnostic. Washington, DC: World Bank Group.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
