Створення динамічного цифрового двійника клієнта для симуляції бізнес-процесів

Abstract

Об’єкт дослідження – процеси взаємодії підприємства з клієнтами в цифровому та фізичному середовищах. Предмет дослідження – методи побудови та он-лайн актуалізації динамічного цифрового двійника клієнта (DTOC), що моделює поведінку на основі потоків подій. Мета роботи – розробити науково-обґрунтовану методику створення й використання DTOC для прогнозування реакції на управлінські впливи та підвищення ефективності бізнес-процесів. Методи дослідження – математичне моделювання, глибинне навчання (рекурентні та трансформерні мережі), подієво-орієнтовані симуляції, статистичний аналіз; програмна реалізація у Python / PyTorch. Сформульовано формальну модель DTOC як композицію статичних і динамічних компонентів; запропоновано нейромережеву архітектуру, що інкрементно оновлює стан двійника; уперше поєднано персоніфіковане подієве моделювання з он-лайн оновленням hidden-state. Експерименти на відкритих транзакційних даних показали приріст точності прогнозу наступної покупки на 30% порівняно з базовими підходами, а бізнес симуляція дисконтних кампаній спричинила потенційне зростання виручки до 50% без погіршення утримання клієнтів. DTOC може використовуватися в системам підтримки прийняття рішень, персоналізований маркетинг, прогнозування поведінки споживачів.