Информационная модель продолжительности покупки товаров первой необходимости

Хлюпина Ю.М., Кузнецов Д.А., Лаптев А.А. Информационная модель продолжительности покупки товаров первой необходимости // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2023. Т. 23, № 2. С. 323–330 (на англ. яз.). doi: 10.17586/2226-1494-2023-23-2-323-330

Предмет исследования. Задача сокращения времени на покупку товаров первой необходимости особенно актуальна в случаях дефицита свободного времени покупателей. Для этого необходимо спрогнозировать и оценить время, которое требуется для покупки товаров. Традиционные подходы на основе картографических систем не дают оценки и прогноза, а лишь позволяют строить маршрут до нужного места на основе оценки дорожной ситуации. По этой причине актуальной является проблема разработки более современной модели с учетом таких факторов как инфраструктурное расположение и загруженность магазина, а также оценка пользователей. Метод. В работе предложена информационная модель, которая включает в себя такие временные затраты покупателя как поиск товара, маршрут до места реализации товара и покупка товара. Время, затрачиваемое на покупку товара, описано с помощью элементов теории массового обслуживания. Выделены статистические и прямые методы для оценки загруженности и очереди в магазине. Разработанная обобщенная модель содержит параметры, необходимые для оценки требуемого времени с помощью статистических методов, к которым относятся прогнозирование посещаемости на основе рейтингов и отзывов пользователей, анализ инфраструктурного расположения и общедоступных камер видеонаблюдения, общедоступные Application Programming Interface магазинов и интернет-сервисов. Введены поправочные коэффициенты, позволяющие скорректировать оценку параметров модели в зависимости от инфраструктурного расположения магазина и оценок пользователей. Основные результаты. Сформулирована новая информационная модель, позволяющая учитывать зависимость времени, необходимого на покупку товара экстренной необходимости, от загруженности магазина, его инфраструктурного расположения, рейтингов и отзывов пользователей. Имитационная модель разработана в среде AnyLogic. Продемонстрирован пример использования модели для оценки среднего времени, затрачиваемого на покупку товаров экстренной необходимости. Результаты моделирования согласуются с проведенным экспериментом, в котором были совершены покупки товаров экстренной необходимости в различных магазинах Санкт-Петербурга. Практическая значимость. Разработанная модель может быть использована при поиске оптимального маршрута к месту продажи товаров первой необходимости при планировании строительства магазинов, а также в сферах маркетинга и доставки товаров.

1. Буевич Д.И. Сравнительная характеристика картографических сервисов // Компьютерные системы и сети: материалы 54-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР. 2018. С. 53–54.

2. Хижняк Ю.Д. Обзор наиболее популярных картографических сервисов, предоставляющих API для разработчиков // NovaInfo. 2017. Т. 1. № 70. С. 38–46.

3. Barbosa-Filho H., Barthelemy M., Ghoshal G., James C.R., Lenormand M., Louail T., Menezes R., Ramasco J.J., Simini F., Tomasini M. Human mobility: Models and applications // Physics Reports. 2018. V. 734. P. 1–74. https://doi.org/10.1016/j.physrep.2018.01.001

4. Feng J., Li X., Mao B., Xu Q., Bai Y. Weighted complex network analysis of the Beijing subway system: Train and passenger flows // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2017. V.  474. P. 213–223.

5. Mihić M., Anić I.D., Milaković I.K. Time spent shopping and consumer clothing purchasing behaviour // Ekonomski Pregled. 2018. V. 69. N 2. P. 89–105. https://doi.org/10.32910/ep.69.2.1

6. Cachero-Martínez S., Vázquez R. Developing the marketing experience to increase shopping time: The moderating effect of visit frequency // Administrative Sciences. 2018. V. 8. N 4. P. 77. https://doi.org/10.3390/admsci8040077

7. Остапчук А.О., Капштык А.И. Современные аспекты и факторы, обусловливающие формирование качества торгового обслуживания покупателей // Региональные проблемы преобразования экономики. 2018. С. 160 – 163.

8. Van Malder A. The effect of ambient scent on time spent in retail stores. 2019 [Электронный ресурс]. URL: https://www.scriptiebank.be/sites/default/files/thesis/2019-10/Masters%20Thesis%20-%20Anke%20Van%20Malder%20.pdf (дата обращения: 22.10.2022).

9. Матвиенко О.И., Алёшина О.Г. Карта пути клиента (customer journey map) - инструмент изучения поведения потребителя от возникновения потребности до совершения покупки // Modern Economy Success. 2020. № 1. С. 91–98. 

10. Перцев П.М. Классификация Кендалла. Специальная связь и безопасность информации // Материалы 3-го Международного научного симпозиума. 2017. С. 112–113.

11. Романенко В.А. Оптимизация распределения технологических ресурсов авиатранспортной системы при наличии расписания и нечётких исходных данных // Вестник Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение. 2021. Т 20. № 3. С. 160–170 [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/optimizatsiya-raspredeleniya-tehnologicheskih-resursov-aviatransportnoy-sistemy-pri-nalichii-raspisaniya-i-nechyotkih-ishodnyh (дата обращения: 22.10.2022). https://doi.org/10.18287/2541-7533-2021-20-3-160-170

12. Нефедов В.В., Русских М.В., Меремкулов А.К., Кушнаренко И.В. Краткосрочное прогнозирование пассажиропотоков на основе статистических данных // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Серия: Технические науки. 2013. № 6(175). С. 95–99 [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kratkosrochnoe-prognozirovanie-passazhiropotokov-na-osnove-statisticheskih-dannyh (дата обращения: 22.10.2022).

13. Иванов В.В., Осетров Е.С. Прогнозирование суточных объемов пассажирских перевозок в московском метрополитене // Письма в журнал физика элементарных частиц и атомного ядра. 2018. Т. 15. № 1. С. 88–108.

14. Юданова В.В. Имитационное моделирование систем массового обслуживания // Отходы и ресурсы. 2019. Т. 6. № 4. С. 21 [Электронный ресурс]. URL: https://resources.today/PDF/23INOR419.pdf (дата обращения: 22.10.2023). https://doi.org/10.15862/23INOR419

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License