Совершенствование маркетинговой деятельности на основе больших данных

Для совершенствования маркетинговой деятельности на основе больших данных АО «ТАНДЕР» предлагаем следующие мероприятия:
- прогнозирование спроса на основе передовой технологии машинного обучения. Ее суть состоит в обработке данных нейросетями;
- это система, основанная на машинном обучении, в том числе, алгоритмах Deep Learning, которая на основании данных о поведении и интересах пользователей, а также о свойствах товаров, подбирает для каждого пользователя товары, которые с наибольшей вероятностью актуальны для него в каждый момент работы с сайтом;
- бесперебойная работа сервисов и приложений;
- учет рекомендаций с прошлых продаж, с рекламных компаний;
- будет осуществляться анализ больших данных;
- методы позволят прогнозировать количество продуктов и услуг, которые будут приобретены потребителями в будущем в течение определенного промежутка времени [15].
Рисунок 8 - Технологии машинного обучения
Модель машинного обучения приведена на рисунке 9
Рисунок 9- Модель машинного обучения
Решение позволит:
- повысить эффективность рекламных акций и продаж;
- в результате будет обеспечен рост валового дохода и эффективности выполнения плана магазина, сокращение товарных запасов и списаний

. Собственные алгоритмы BigData позволят достичь высокой точности прогнозирования (более 70%);
- прозрачность данных за счет единого источника информации и правил управления ею, включая быстрый поиск по структурированным и слабоструктурированным данным;
- единое понимание терминологии, взаимосвязей между бизнес-терминами/показателями и источниками данных, методологии расчетов/трансформаций, а также происхождения данных (data  lineage);
- быстрый доступ полномочных пользователей к нужным данным и сервисам через единую точку доступа к глоссарию, каталогу данных, аналитической отчетности, порталу самообслуживания с помощью RBAC-модели;
- доверие к информации за счет средств контроля качества данных, а также инструментов управления инцидентами и проблемами;
- цифровизация бизнес-процессов с помощью внедрения соответствующих моделей данных;
- повышение аналитической ценности данных за счет инструментов самообслуживаемой бизнес-аналитики (self-service BI).
Кроме того, исследователи постепенно изучают, как наилучшим образом использовать большие данные и его технологические инструменты для содействия образованию. 
Таким образом, в результате исследования можно сделать вывод о том, в компании АО «ТАНДЕР» проводится эффективная маркетинговая деятельность, способствующая росту масштабов компании и ее продаж.
В то время компания имеет ряд слабых сторон, таких, как:
– усиление позиций конкурентов,
- появление новых конкурентов на рынке,
- ухудшение социально-экономического положения страны и населения,
- снижение платежеспособного спроса населения,
- инфляция,
- ослабление позиций страны на международной арене;
- снижение ликвидности;
- недостаточная ИТ и инновационная перестройка компании;
- недостаточное внедрение ИТ технологий при проведении маркетингового анализа;
- маркетинговые исследования носят фрагментарные, периодические направленности, не проводятся регулярно;
- неэффективная организационная структура управления и др.
Направления совершенствования маркетинговой деятельности компании АО «ТАНДЕР» на основе использования больших данных состоят в применении в практике работы компании передовой технологии машинного обучения, она рассчитывает выкладку товаров, прогнозирует нагрузку на магазин, повышает точность модели на основе сотен факторов, что в, конечном счете, положительно влияет на весь процесс товарооборота.