Інтелектуальна система прогнозування споживчого попиту за даними Instagram для малого ритейлу

Abstract

Об’єкт дослідження – процеси формування та управління асортиментом товарів у суб’єктах малого бізнесу роздрібної торгівлі в умовах динамічного ринкового середовища та обмеженості даних. Предмет дослідження – методи й інструменти інтелектуального аналізу даних, мультимодального аналізу та прогнозування споживчого попиту на основі даних соціальних мереж. Метою роботи є розробка теоретичних і методичних основ та прототипу інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень для підвищення ефективності управління асортиментом малого бізнесу шляхом прогнозування споживчого попиту на основі аналізу даних Instagram. Методами дослідження є методи штучного інтелекту – NLP, комп’ютерний зір, мультимодальний аналіз даних, кластеризація, ансамблеві методи машинного навчання для прогнозування попиту та гібридне вилучення цифрових даних. У роботі досліджено особливості використання соціальних мереж малим бізнесом, проаналізовано проблему обмеженості даних та інтуїтивного прийняття рішень, а також обґрунтовано доцільність розробки інтелектуальної системи прогнозування споживчого попиту на основі даних Instagram для виявлення споживчих трендів і підтримки асортиментних рішень.