АНАЛІЗ СПОЖИВЧИХ ТЕНДЕНЦІЙ В РЕСТОРАННОМУ БІЗНЕСІ ПІД ЧАС СОЦІАЛЬНО-ПОЛІТИЧНИХ ВИКЛИКІВ ЗА ДОПОМОГОЮ ПРОГНОЗОВАНОЇ АНАЛІТИКИ

Будзін Д.В. та Конарівська О.Б. (2024) АНАЛІЗ СПОЖИВЧИХ ТЕНДЕНЦІЙ В РЕСТОРАННОМУ БІЗНЕСІ ПІД ЧАС СОЦІАЛЬНО-ПОЛІТИЧНИХ ВИКЛИКІВ ЗА ДОПОМОГОЮ ПРОГНОЗОВАНОЇ АНАЛІТИКИ. Via Economica, 2024: Вип. 6. с. 7-13. ISSN ISSN (PRINT): 2786-8559 ISSN (ONLINE): 2786-8567

Перегляд

Текст Будзін Д.В., Конарівська О.Б..pdf Завантажити (3MB) | Перегляд

Анотація

Стаття є дослідженням впливу соціально-політичних викликів на ресторанний бізнес з акцентом на використання прогнозованої аналітики для адаптації до нових умов. Досліджено вплив війни на фізичну інфраструктуру ресторанного бізнесу в Україні, зокрема руйнування будівель, транспортних магістралей та логістичних центрів, що ускладнило доступ до сировини та постачання. Обґрунтовано, як міграція населення змінила локальні ринки, викликавши скорочення клієнтської бази в одних регіонах і перенасичення в інших, що створило додаткові виклики для ресторанів. Досліджено економічну нестабільність, яка призвела до зменшення споживчих витрат і зміни пріоритетів. Відзначено, що споживачі стали більше орієнтуватися на базові потреби та економію, зростає популярність фаст-фуду та недорогих закладів, а також попит на здорове харчування. Зазначено, що ресторани адаптуються до нових умов, впроваджуючи акції, знижки та програми лояльності. У роботі розглянуто важливість прогнозованої аналітики для адаптації до змін у споживчих тенденціях під час соціально-політичних викликів, зокрема війни. Обґрунтовано використання сучасних технологій, таких як машинне навчання та аналіз великих даних, для ефективного реагування ресторанів на динамічні умови ринку. Досліджено значення різноманітних даних, включаючи дані про продажі, поведінку клієнтів, макроекономічні показники та соціально-демографічні характеристики. Проаналізовано алгоритми прогнозування змін у поведінці споживачів, включаючи класифікаційні алгоритми, регресійні моделі, кластеризацію, аналіз часових рядів і статистичні моделі. Визначено, що застосування цих технологій допомагає ресторанам адаптувати свої маркетингові стратегії, прогнозувати продажі та підвищувати якість обслуговування клієнтів у складних умовах. Досліджено, як результати прогнозованої аналітики використовуються для прийняття рішень у ресторанах, включаючи планування меню, управління запасами, маркетингові кампанії та оптимізацію операцій. Розглянуто адаптацію до змін, спричинених війною, зокрема впровадження нових бізнес-моделей (хмарні кухні, мобільні ресторани), зміну маркетингових стратегій та оптимізацію операційних процесів.
The article is a study on the impact of socio-political challenges on the restaurant business, with an emphasis on the use of predictive analytics to adapt to new conditions. The impact of the war on the physical infrastructure of the restaurant business in Ukraine has been examined, specifically the destruction of buildings, transport highways, and logistics centers, which have complicated access to raw materials and supplies. It is substantiated how population migration has changed local markets, causing a reduction in the customer base in some regions and oversaturation in others, creating additional challenges for restaurants. The economic instability leading to reduced consumer spending and changing priorities has been studied. It is noted that consumers have become more focused on basic needs and saving money, with an increasing popularity of fast food and inexpensive establishments, as well as a demand for healthy food. It is mentioned that restaurants are adapting to new conditions by implementing promotions, discounts, and loyalty programs. The importance of predictive analytics for adapting to changes in consumer trends during sociopolitical challenges, particularly the war, is discussed. The use of modern technologies such as machine learning and big data analysis for effectively responding to dynamic market conditions by restaurants is substantiated. The significance of various data, including sales data, customer behavior, macroeconomic indicators, and socio-demographic characteristics, has been studied. Algorithms for predicting changes in consumer behavior, including classification algorithms, regression models, clustering, time series analysis, and statistical models, have been analyzed. It is determined that the application of these technologies helps restaurants adapt their marketing strategies, forecast sales, and improve the quality of customer service under difficult conditions. The study also examines how the results of predictive analytics are used for decision-making in restaurants, including menu planning, inventory management, marketing campaigns, and process optimization. Adaptation to changes caused by the war, including the implementation of new business models (cloud kitchens, mobile restaurants), changing marketing strategies, and optimizing operational processes, is considered.

Необхідні дії (обов’язкова авторизація)

Перегляд елементу