ВКР: Управление эффективностью продажами

СОДЕРЖАНИЕ

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ ПРОДАЖ.. 7

1.1. Сущность и показатели эффективности продаж.. 7

1.2. Современные подходы и инструменты управления продажами. 10

1.3. AI-ассистенты как инструмент цифровой трансформации продаж.. 13

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОДАЖАМИ ИП БОРИСОВ Е. С. 19

2.1. Организационно-экономическая характеристика предприятия. 19

2.2. Анализ системы продаж и бизнес-процессов. 23

2.3. Выявление и количественная оценка проблем системы продаж.. 28

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ ПРОДАЖ НА ОСНОВЕ AI-АССИСТЕНТА.. 34

3.1. Концепция и архитектура AI-ассистента. 34

3.2. Дорожная карта внедрения и анализ рисков. 40

3.3. Оценка экономической эффективности проекта. 45

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 52

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ.. 56

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Российский рынок кухонной мебели в 2024–2025 годах устойчиво растет. Совокупный объем производства мебели в России в 2024 году достиг 522 млрд руб. – на 17,3 % больше уровня 2023 года. Кухонная мебель показала еще больший прирост: 89,7 млрд руб., плюс 23,8 % к 2023 году. Лидер по доле производства в стоимостном выражении – Приволжский федеральный округ с 43,6 %. Параллельно ужесточается конкуренция и растет ценовая чувствительность покупателя. Меняется и структура клиентского пути: все больше обращений идет в онлайн-каналы – мессенджеры, классифайды, веб-чаты. Клиенты ждут быстрой реакции в режиме 24/7. Традиционные модели управления продажами – личная экспертиза владельца и ручная обработка обращений – в таких условиях работают плохо даже на устойчивых микропредприятиях.

В 2022–2025 годах произошел технологический прорыв в области больших языковых моделей (Large Language Models, LLM). Появилась новая категория инструментов цифровой трансформации продаж – интеллектуальные AI-ассистенты. Они общаются с клиентом в режиме реального времени, выполняют отдельные функции менеджера и интегрируются с CRM-системами. На российском рынке сложились зрелые отечественные LLM-платформы (GigaChat, YandexGPT). Они обрабатывают персональные данные в соответствии с требованиями Федерального закона от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных». Параллельно развиваются облачные CRM-системы (Битрикс24, amoCRM) со встроенными возможностями интеграции AI-инструментов. Для микропредприятий это значит, что узкие места воронки продаж теперь можно устранять системно и с минимальными капитальными затратами. Сочетание рыночных и технологических трендов и определяет актуальность исследования.

Степень изученности темы. Теоретическую базу управления продажами заложили И. В. Руденко (процессный подход), Е. В. Васильева и В. В. Лосева (воронка продаж как аналитический инструмент), А. В. Кучумов и Я. С. Тестина (классификация CRM-систем), Е. А. Нигай (пожизненная ценность клиента). Цифровизацию малого бизнеса и применение AI-технологий изучают Д. Р. Игошина, А. В. Батищев и И. В. Соловьев, Н. Н. Масюк с соавторами, А. В. Фроликов с соавторами. Архитектуру AI-ассистентов на основе LLM и технологию Retrieval-Augmented Generation описывает А. О. Науменко. Стратегический анализ малых предприятий, оценку инвестиционных проектов и управление рисками раскрывают О. С. Майсак, Л. Ю. Филобокова, авторский коллектив под руководством В. В. Коссова, В. Н. Лившица и А. Г. Шахназарова. Однако комплексных исследований по разработке систем управления продажами на основе AI-ассистентов для микропредприятий сегмента кухонной мебели на заказ в опубликованной литературе пока нет. Эту нишу и заполняет настоящая работа.

Цель выпускной квалификационной работы – разработать систему управления эффективностью продаж на основе AI-ассистента для индивидуального предпринимателя Борисова Е. С. (Чебоксары, сегмент кухонной мебели на заказ). Система должна устранить количественно оцененные узкие места воронки и принести положительный экономический эффект в краткосрочной перспективе.

Для реализации цели следует решить шесть задач:

– исследовать теоретические основы управления эффективностью продаж – систему показателей, современные подходы и инструменты управления, роль AI-ассистентов в цифровой трансформации;

– описать объект исследования и его действующую систему продаж в нотации BPMN 2.0;

– выявить и количественно оценить проблемы системы продаж: SWOT-анализом, проблемной картой, расчетом недополученной прибыли;

– сформировать концепцию и архитектуру AI-ассистента под выявленные проблемы – с выбором технологической платформы и описанием сценариев применения;

– разработать дорожную карту внедрения системы AI-ассистента с идентификацией и оценкой рисков проекта;

– оценить экономическую эффективность проекта – рассчитать NPV, IRR, PP, ROI и провести анализ чувствительности.

Объект исследования – система управления продажами индивидуального предпринимателя Борисова Е. С. (г. Чебоксары, ОКВЭД 47.59, 31.02, 95.24). Предприятие занимается розничной торговлей и изготовлением кухонной мебели на заказ.

Предмет исследования – процессы управления эффективностью продаж и возможности их совершенствования через внедрение интеллектуального ассистента на базе больших языковых моделей и технологии Retrieval-Augmented Generation.

Методологическая основа исследования. Использованы общенаучные методы анализа и синтеза, индукции и дедукции. Из специальных методов экономического анализа применяются: процессный подход к управлению продажами, моделирование бизнес-процессов в нотации BPMN 2.0 (ISO/IEC 19510:2013), SWOT-анализ, юнит-экономика и расчет конверсии воронки, методология оценки эффективности инвестиционных проектов (NPV, IRR, PP, DPP, ROI), сценарный анализ чувствительности.

Информационная база исследования состоит из четырех групп источников. Первая – научные публикации российских исследователей в рецензируемых журналах, включая Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. Вторая – нормативно-правовые акты Российской Федерации, регулирующие персональные данные и развитие малого предпринимательства. Третья – отраслевая статистика Ассоциации предприятий мебельной и деревообрабатывающей промышленности России (АМДПР) и аналитических компаний. Четвертая – первичные учетные данные ИП Борисов Е. С. за период наблюдения автора за деятельностью предприятия (январь 2025 г. – апрель 2026 г.).

Научная новизна работы состоит в комплексной концепции системы управления эффективностью продаж на основе AI-ассистента, адаптированной к условиям российского микропредприятия сегмента кухонной мебели на заказ. Концепция обосновывает выбор отечественных LLM-платформ с учетом 152-ФЗ, применяет архитектуру Retrieval-Augmented Generation для снижения стоимости владения и риска «галлюцинаций» модели, а также количественно привязывает функциональные требования к конкретным узким местам воронки продаж объекта исследования.

Практическая значимость работы. Разработанная система готова к внедрению в ИП Борисов Е. С. по предложенной дорожной карте. При расчетных параметрах проект окупается за 2,5 месяца операционной эксплуатации (около 7,5 месяцев от старта проекта). NPV за три года – около 7,6 млн руб. Методологический подход обладает признаками типичности и применим к широкому кругу российских микропредприятий сегмента индивидуального производства мебели.

Структура работы. Выпускная квалификационная работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованных источников. Первая глава раскрывает теоретические основы управления эффективностью продаж и место AI-ассистентов в ее цифровой трансформации. Вторая глава анализирует действующую систему продаж ИП Борисов Е. С. с количественной оценкой проблем. Третья глава разрабатывает концепцию и архитектуру AI-ассистента, дорожную карту его внедрения и экономическое обоснование проекта. Общий объем работы – 62 страницы, включая 13 таблиц и 8 рисунков. Список использованных источников содержит 18 наименований.