Вплив використання предиктивного штучного інтелекту на тривалість укладання угоди
dc.citation.epage | 148 | |
dc.citation.issue | 1 | |
dc.citation.journalTitle | Комп’ютерні системи проектування. Теорія і практика | |
dc.citation.spage | 140 | |
dc.contributor.affiliation | Національний університет “Львівська політехніка” | |
dc.contributor.affiliation | Lviv Polytechnic National University | |
dc.contributor.author | Станкевич, Олена | |
dc.contributor.author | Дикий, Назарій | |
dc.contributor.author | Stankevych, Olena | |
dc.contributor.author | Dykyi, Nazarii | |
dc.coverage.placename | Львів | |
dc.coverage.placename | Lviv | |
dc.date.accessioned | 2025-03-11T09:52:32Z | |
dc.date.created | 2024-02-27 | |
dc.date.issued | 2024-02-27 | |
dc.description.abstract | У бізнес-середовищі, яке постійно змінюється, інтеграція штучного інтелекту (ШІ) стає ключовим напрямком у досягненні мети підвищення доходів та збільшення обсягів продажів компаній. ШІ та його різноманітні застосування сприяють виявленню закономірностей під час вибору споживачів, що водночас сприяє ефективнішому формуванню маркетингових стратегій та стратегій продажів компаній. На сьогодні широкого розвитку набув предиктивний ШІ (ПШІ), який використовує алгоритми та аналітику даних для прогнозування майбутніх тенденцій та поведінки, що дає змогу компаніям приймати обґрунтовані рішення та долати виклики конкуренції. Точність та надійність прогнозів залежать від якості даних, які надходять до системи. Таким чином, розуміння важливості якості даних життєво необхідне для організацій, які прагнуть використовувати широкі можливості ПШІ. Аналіз літературних джерел дає змогу зробити висновок, що впровадження алгоритмів ШІ у роботу маркетингових відділів компаній набуває широкого розвитку. Водночас більшість із відомих досліджень зосереджені на маркетингових даних. Важливим показником під час укладання угоди між компанією та клієнтом є тривалість періоду від кваліфікації потенційного покупця до першого реального замовлення. Таких даних у відкритих джерелах недостатньо. Метою виконаних досліджень є аналіз впливу використання ПШІ на тривалість періоду переходу від кваліфікації потенційного клієнта до його конвертації тобто на тривалість укладення угоди. Дослідження впливу ПШІ на тривалість укладення угод показало зменшення часу для успішних угод на 59,5%, та зменшення часу на опрацювання програшних угод на 62,3%. Правильна імплементація та використання прогнозів і ПШІ ефективно впливає на різні показники комерційних відділів, серед яких і тривалість періоду переходу від кваліфікації потенційного клієнта до його конвертації. Завдяки використанню ПШІ комерційний відділ набагато швидше опрацьовує нові запити та укладає угоди, відповідно має більше часу для роботи з потенційними, новими та існуючими клієнтами. Результати аналізу можливостей ПШІ та його ролі у формуванні майбутнього бізнесу корисні для забезпечення його стабільного зростання та успіху. | |
dc.description.abstract | In a constantly changingbusiness environment, the integration of artificial intelligence (AI) is becoming a fundamental direction in achieving increased revenues and sales volumes for companies. AI and its various applications contribute to identifying patterns in consumer choices, which at the same time contributes to the more effective formation of marketing and sales strategies of companies. Predictive AI (AI), which uses algorithms and data analytics to predict future trends and behavior, is now widely developed, enabling companies to make informed decisions, and overcome competitive challenges.The accuracy and reliability of forecasts depend on the quality of the data that enters the system.Thus, understanding the importance of data quality is vital for organizations seeking to take advantage of the broad capabilities of PAI. The analysis of literary sources makes it possible to conclude that the implementation of AI algorithms in the work of marketing departments of companies is developing widely.At the same time, most of the known studies focus on marketing data. An important indicator when agreeing with a company and a client is the length of the period from the qualification of a potential buyer to the first real order.Such data in open sources is not enough. This research aims to analyze the impact of the use of PAI on the duration of the period of transition from the qualification of a potential client to his conversion, that is, on the duration of the conclusion of the agreement. A study of the impact of PAI on the duration of deals showed an increase in the time for successful deals by 59.5% and an increase in the time to process losing deals by 62.3%.The correct implementation and use of forecasts and PAI effectively affect various indicators of commercial departments, including the length of the transition period from the qualification of a potential client to his conversion.Thanks to the use of PAI, the commercial department processes new inquiries and contracts much faster, and accordingly has more time to work with potential, new, and existing customers. The results of the analysis of PAI opportunities and its role in shaping the future of business are useful for ensuring its stable growth and success. | |
dc.format.extent | 140-148 | |
dc.format.pages | 9 | |
dc.identifier.citation | Станкевич О. Вплив використання предиктивного штучного інтелекту на тривалість укладання угоди / Олена Станкевич, Назарій Дикий // Комп’ютерні системи проектування. Теорія і практика. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2024. — Том 6. — № 1. — С. 140–148. | |
dc.identifier.citationen | Stankevych O. Impact of using predictive artificial intelligence on contract duration / Olena Stankevych, Nazarii Dykyi // Computer Systems of Design. Theory and Practice. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2024. — Vol 6. — No 1. — P. 140–148. | |
dc.identifier.doi | doi.org/10.23939/cds2024.01.140 | |
dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/64105 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.publisher | Видавництво Львівської політехніки | |
dc.publisher | Lviv Politechnic Publishing House | |
dc.relation.ispartof | Комп’ютерні системи проектування. Теорія і практика, 1 (6), 2024 | |
dc.relation.ispartof | Computer Systems of Design. Theory and Practice, 1 (6), 2024 | |
dc.relation.references | [1] O. Artun, D. Levin, “Predictive Marketing: Easy Ways Every Marketer Can Use Customer Analytics and Big Data”, John Wiley & Sons, 2015, 272 p. https://doi.org/10.1002/9781119175803 | |
dc.relation.references | [2] M. A. Mediavilla, F. Dietrich, D. Palm, “Review and analysis of artificial intelligence methods for demand forecasting in supply chain management”, Procedia CIRP, 2022, 107, pp. 1126–1131. https://doi.org/10.1016/j.procir.2022.05.119 | |
dc.relation.references | [3] G. Muruganantham, R .S. Bhakat,“A review of impulse buying behavior”, International Journal of Marketing Studies, 2013, 5(3), pp. 149–160. https://doi.org/10.5539/ijms.v5n3p149 | |
dc.relation.references | [4] R. Dash, M. McMurtrey, C. Rebman, U.K. Kar,“Application of artificial intelligence in automation of supply chain management”, Journal of Strategic Innovation and Sustainability, 2019, 14(3), pp. 43–53. https://doi.org/10.33423/jsis.v14i3.2105 | |
dc.relation.references | [5] M. H. Huang, R. T. Rust, “A strategic framework for artificial intelligence in marketing”, Journal of the Academy of Marketing Science, 2021, 49, pp. 30–50. https://doi.org/10.1007/s11747-020-00749-9 | |
dc.relation.references | [6] P. Fang, Z. Gao, R. S. Tsay, “Supervised kernel principal component analysis for forecasting”, Finance research letters, 2023, 58(A), 104292. https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.104292 | |
dc.relation.references | [7] G. E. P. Box, G. M. Jenkins, G. C. Reinsel, G. M. Ljung, “Time Series Analysis: Forecasting and Control”, Wiley, 2015, 720 p. | |
dc.relation.references | [8] G. P. Zhang, M. Qi, “Neural network forecasting for seasonal and trend time series”, European Journal of Operational Research, 2005, 160(2), pp. 501–514. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2003.08.037 | |
dc.relation.references | [9] M. Danilevsky, K. Qian, R. Aharonov, Ya. Katsis, B. Kawas, P. Sen, “A survey of the state of explainable AI for natural language processing”, Proceedings of the 1st Conference of the Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics and the 10th International Joint Conference on Natural Language Processing 2020, https://doi.org/10.48550/arXiv.2010.00711 | |
dc.relation.references | [10] N. Patel, S. Trivedi, “Leveraging predictive modeling, machine learning personalization, NLP customer support, and AI chatbots to increase customer loyalty”, Empirical Quests for Management Essences, 2020, 3(3), pp. 1–24. | |
dc.relation.references | [11] J. Kazmaier, J. H. Van Vuuren, “Sentiment analysis of unstructured customer feedback for a retail bank”, ORiON, 2020, 36(1), pp. 35–71, https://orion.journals.ac.za/pub/article/view/668/594 . https://doi.org/10.5784/36-1-668 | |
dc.relation.references | [12] A. Aljohani, “Predictive analytics and machine learning for real-time supply chain risk mitigation and agility”, Sustainability, 2023, 15, 15088. https://doi.org/10.3390/su152015088 | |
dc.relation.references | [13] V. Sohrabpour, P. Oghazi, R. Toorajipour, A. Nazarpour, “Export sales forecasting using artificial intelligence”, Technological Forecasting and Social Change, 2021, 163, 120480. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120480 | |
dc.relation.references | [14] S. Chen, S. Ke, S. Han, S. Gupta, U. Sivarajah, “Which product description phrases affect sales forecasting? An explainable AI framework by integrating WaveNet neural network models with multiple regression”, Decision Support Systems, 2024, 176, 114065. https://doi.org/10.1016/j.dss.2023.114065 | |
dc.relation.references | [15] I. Vallés-Pérez, E. Soria-Olivas, M. Martínez-Sober, A. J. Serrano-López, J. Gómez-Sanchís, F. Mateo, “Approaching sales forecasting using recurrent neural networks and transformers”, Expert Systems with Applications, 2022, 201, 116993 https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.116993. | |
dc.relation.referencesen | [1] O. Artun, D. Levin, "Predictive Marketing: Easy Ways Every Marketer Can Use Customer Analytics and Big Data", John Wiley & Sons, 2015, 272 p. https://doi.org/10.1002/9781119175803 | |
dc.relation.referencesen | [2] M. A. Mediavilla, F. Dietrich, D. Palm, "Review and analysis of artificial intelligence methods for demand forecasting in supply chain management", Procedia CIRP, 2022, 107, pp. 1126–1131. https://doi.org/10.1016/j.procir.2022.05.119 | |
dc.relation.referencesen | [3] G. Muruganantham, R .S. Bhakat,"A review of impulse buying behavior", International Journal of Marketing Studies, 2013, 5(3), pp. 149–160. https://doi.org/10.5539/ijms.v5n3p149 | |
dc.relation.referencesen | [4] R. Dash, M. McMurtrey, C. Rebman, U.K. Kar,"Application of artificial intelligence in automation of supply chain management", Journal of Strategic Innovation and Sustainability, 2019, 14(3), pp. 43–53. https://doi.org/10.33423/jsis.v14i3.2105 | |
dc.relation.referencesen | [5] M. H. Huang, R. T. Rust, "A strategic framework for artificial intelligence in marketing", Journal of the Academy of Marketing Science, 2021, 49, pp. 30–50. https://doi.org/10.1007/s11747-020-00749-9 | |
dc.relation.referencesen | [6] P. Fang, Z. Gao, R. S. Tsay, "Supervised kernel principal component analysis for forecasting", Finance research letters, 2023, 58(A), 104292. https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.104292 | |
dc.relation.referencesen | [7] G. E. P. Box, G. M. Jenkins, G. C. Reinsel, G. M. Ljung, "Time Series Analysis: Forecasting and Control", Wiley, 2015, 720 p. | |
dc.relation.referencesen | [8] G. P. Zhang, M. Qi, "Neural network forecasting for seasonal and trend time series", European Journal of Operational Research, 2005, 160(2), pp. 501–514. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2003.08.037 | |
dc.relation.referencesen | [9] M. Danilevsky, K. Qian, R. Aharonov, Ya. Katsis, B. Kawas, P. Sen, "A survey of the state of explainable AI for natural language processing", Proceedings of the 1st Conference of the Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics and the 10th International Joint Conference on Natural Language Processing 2020, https://doi.org/10.48550/arXiv.2010.00711 | |
dc.relation.referencesen | [10] N. Patel, S. Trivedi, "Leveraging predictive modeling, machine learning personalization, NLP customer support, and AI chatbots to increase customer loyalty", Empirical Quests for Management Essences, 2020, 3(3), pp. 1–24. | |
dc.relation.referencesen | [11] J. Kazmaier, J. H. Van Vuuren, "Sentiment analysis of unstructured customer feedback for a retail bank", ORiON, 2020, 36(1), pp. 35–71, https://orion.journals.ac.za/pub/article/view/668/594 . https://doi.org/10.5784/36-1-668 | |
dc.relation.referencesen | [12] A. Aljohani, "Predictive analytics and machine learning for real-time supply chain risk mitigation and agility", Sustainability, 2023, 15, 15088. https://doi.org/10.3390/su152015088 | |
dc.relation.referencesen | [13] V. Sohrabpour, P. Oghazi, R. Toorajipour, A. Nazarpour, "Export sales forecasting using artificial intelligence", Technological Forecasting and Social Change, 2021, 163, 120480. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120480 | |
dc.relation.referencesen | [14] S. Chen, S. Ke, S. Han, S. Gupta, U. Sivarajah, "Which product description phrases affect sales forecasting? An explainable AI framework by integrating WaveNet neural network models with multiple regression", Decision Support Systems, 2024, 176, 114065. https://doi.org/10.1016/j.dss.2023.114065 | |
dc.relation.referencesen | [15] I. Vallés-Pérez, E. Soria-Olivas, M. Martínez-Sober, A. J. Serrano-López, J. Gómez-Sanchís, F. Mateo, "Approaching sales forecasting using recurrent neural networks and transformers", Expert Systems with Applications, 2022, 201, 116993 https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.116993. | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1002/9781119175803 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1016/j.procir.2022.05.119 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.5539/ijms.v5n3p149 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.33423/jsis.v14i3.2105 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1007/s11747-020-00749-9 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.104292 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1016/j.ejor.2003.08.037 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.48550/arXiv.2010.00711 | |
dc.relation.uri | https://orion.journals.ac.za/pub/article/view/668/594 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.5784/36-1-668 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.3390/su152015088 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120480 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1016/j.dss.2023.114065 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.116993 | |
dc.rights.holder | © Національний університет “Львівська політехніка”, 2024 | |
dc.rights.holder | © Станкевич О., Дикий Н., 2024 | |
dc.subject | предиктивний штучний інтелект | |
dc.subject | системи управління взаєминами з клієнтами | |
dc.subject | збір та аналіз результатів продажів | |
dc.subject | машинне навчання | |
dc.subject | прогнозування доходу | |
dc.subject | predictive artificial intelligence | |
dc.subject | CRM systems | |
dc.subject | sales intelligence | |
dc.subject | machine learning | |
dc.subject | income forecasting | |
dc.title | Вплив використання предиктивного штучного інтелекту на тривалість укладання угоди | |
dc.title.alternative | Impact of using predictive artificial intelligence on contract duration | |
dc.type | Article |
Files
License bundle
1 - 1 of 1