emjumeЭкономика и управлениеEconomics and Management1998-16273033-7984СПбУТУиЭ10.35854/1998-1627-2022-6-595-605emjume-1375Research ArticleМЕНЕДЖМЕНТ ОРГАНИЗАЦИИBUSINESS MANAGEMENTИнновационный подход к прогнозированию влияния факторов интернет-продвижения на ключевые показатели конкурентоспособности хозяйствующих субъектовAn innovative approach to forecasting the impact of online promotion factors on key competitiveness indicators of economic entitiesКунинВ. А.KuninV. A.

Владимир Александрович Кунин, доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры экономики и управления социально-экономическими системами

190103, Санкт-Петербург, Лермонтовский пр., д. 44а

Vladimir A. Kunin, DSci, PhD in Economics, Associate Professor, Professor of the Department of Economics and Management of Socio-Economic Systems

44A Lermontovskiy Ave., St. Petersburg 190103

v.kunin@spbacu.ruЛугертН. Е.LugertN. E.

Нэлли Евгеньевна Лугерт, аспирант кафедры экономики и управления социально-экономическими системами

190103, Санкт-Петербург, Лермонтовский пр., д. 44а

Nelli E. Lugert, postgraduate student of the Department of Economics and Management of Socio-Economic Systems

44A Lermontovskiy Ave., St. Petersburg 190103

nallly@mail.ruСанкт-Петербургский университет технологий управления и экономикиSt. Petersburg University of Management Technologies and Economics202223072022286595605Copyright © Кунин В.А., Лугерт Н.Е., 20222022Кунин В.А., Лугерт Н.Е.Kunin V.A., Lugert N.E.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://emjume.elpub.ru/jour/article/view/1375

Цель. Выявление факторов интернет-продвижения, влияющих на продажи компании, установление степени взаимосвязи между ними, а также исследование их воздействия на выручку; формирование алгоритма прогнозирования влияния этих факторов на ключевые показатели конкурентоспособности хозяйствующего субъекта.Задачи. Повышение эффективности процесса интернет-продвижения на основе цифровизации процесса прогнозирования влияния факторов интернет-продвижения на ключевые показатели конкурентоспособности хозяйствующего субъекта.Методология. Авторами использованы системный и логический подходы, а также методы корреляционно-регрессионного, факторного и дисперсионного анализа.Результаты. Построено пятифакторное уравнение регрессии, что позволяет количественно оценить эффективность инновационной политики интернет-развития хозяйствующего субъекта и дать прогноз влияния факторов интернет-продвижения на его конкурентоспособность. Предложен алгоритм прогнозирования такого влияния на ключевые показатели конкурентоспособности хозяйствующих субъектов. Полученные результаты могут быть применены в концепции развития и реализации инновационной политики предприятия.

Aim. The presented study aims to identify online promotion factors that affect company sales, to determine the degree of correlation between them, and to investigate their impact on revenue; to develop an algorithm for forecasting the impact of these factors on key competitiveness indicators of economic entities.Tasks. The objective of this study is to improve the efficiency of online promotion by digitalizing the process of forecasting the impact of online promotion factors on key competitiveness indicators of economic entities.Methods. The authors use the systems and logical approaches, as well as correlation and regression, factor and variance analysis.Results. A five-factor regression equation is developed to quantify the effectiveness of the innovation policy of online development of economic entities and to forecast the impact of online promotion factors on its competitiveness. An algorithm for forecasting this impact on key competitiveness indicators of economic entities is proposed. The obtained results can be used in the enterprise’s concept of innovation policy development and implementation.

прогнозированиеинновационная политикаконкурентоспособностьфакторы интернет-продвижениякорреляционно-регрессионный анализforecastinginnovation policycompetitivenessonline promotion factorscorrelation and regression analysisReferencesПетрова Л. А., Кузнецова Т. Е. Цифровые технологии в экономике и бизнесе // ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. 2020. № 2. С. 74–89. DOI: 10.24411/2071-6435-2020-10014Petrova L.A., Kuznetsova T.E. Digital technologies in economy and business institutions of economic regulation. ETAP: ekonomicheskaya teoriya, analiz, praktika = ETAP: Economic Theory, Analysis, and Practice. 2020;(2):74-89. (In Russ.). DOI: 10.24411/2071-6435-2020-10014Межов С. И., Межов И. С. Прогнозирование операционных и инновационных процессов крупной промышленной корпорации // Проблемы прогнозирования. 2020. № 4 (181). С. 41–54.Mezhov S.I., Mezhov I.S. Prediction of operational and innovation processes in a large industrial corporation. Studies on Russian Economic Development. 2020;31(4):385-395. (In Russ.: Problemy prognozirovaniya. 2020;(4):41-54).Lugert N. E. Creating a Digital Twin to the Online Promotion Process for Small Businesses // Proceedings of the III International Scientific and Practical Conference “Digital Economy and Finances” (ISPC-DEF 2020). Atlantis Press. 2020. P. 17−21. (Advances in Economics, Business and Management Research. Vol. 137). DOI: 10.2991/aebmr.k.200423.004Lugert N.E. Creating a Digital Twin to the Online Promotion Process for Small Businesses. In: Proceedings of the III International Scientific and Practical Conference “Digital Economy and Finances” (ISPC-DEF 2020). Atlantis Press. 2020:17-21. (Advances in Economics, Business and Management Research. Vol. 137). DOI: 10.2991/aebmr.k.200423.004Циренщиков В. С. Цифровизация экономики Европы // Современная Европа. 2019. № 3 (88). С. 104–114. DOI: 10.15211/soveurope32019104113Tsirenshchikov V.S. Digitalization of European economy. Sovremennaya Evropa = Contemporary Europe. 2019;(3):104-114. (In Russ.). DOI: 10.15211/soveurope32019104113Лугерт Н. Е. Метод выбора стратегии онлайн-продвижения для малого бизнеса // Экономика и управление. 2021. Т. 27. № 1. С. 58–64. DOI: 10.35854/1998-1627-2021-1-58-64Lugert N.E. A method for selecting an online promotion strategy for small enterprises. Ekonomika i upravlenie = Economics and Management. 2021;27(1):58-64. (In Russ.). DOI: 10.35854/1998-1627-2021-1-58-64Трусова А. Ю. Многомерный статистический анализ в интернет-маркетинге // Вестник Самарского университета. Экономика и управление. 2018. Т. 9. № 1. С. 68–75.Trusova A.Yu. Multi-dimensional statistical analysis of Internet marketing. Vestnik Samarskogo universiteta. Ekonomika i upravlenie = Vestnik of Samara University. Economics and Management. 2018;9(1):68-75. (In Russ.).Назаров А. Д. Модель эффективности технологии Е-маркетинга на примере веб-студии IT-сферы // Вестник Академии знаний. 2019. № 4 (33). С. 184–187.Nazarov A.D. Model of the effectiveness of e-marketing technology on the example of the WEB studio “IT-Sphere”. Vestnik Akademii znanii = Bulletin of the Academy of Knowledge. 2019;(4):184-187. (In Russ.).Шевченко Д. А. Эффективность digital-маркетинга на виртуальных рынках: обзор существующих подходов и методик // Практический маркетинг. 2019. № 11 (273). С. 10–15.Shevchenko D.A. Effectiveness of digital marketing in virtual markets: Review of existing approaches and techniques. Prakticheskii marketing = Practical Marketing. 2019;(11):10-15. (In Russ.).Михалева Е. П., Федотов С. А. Оценка эффективности мероприятий интернет-марке тинга // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2015. № 3-1. С. 89–97.Mihaleva E.P., Fedotov S.A. Evaluation of the effectiveness of Internet marketing. Izvestiya Tul’skogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomicheskie i yuridicheskie nauki = News of the Tula State University. Economic and Legal Sciences. 2015;(3-1):89-97. (In Russ.).Савельева И. П., Никулин Д. Н. Оценка эффективности интернет-рекламы с использованием систем веб-аналитики // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2014. Т. 8. № 3. С. 99–105.Savelyeva I.P., Nikulin D.N. Assessment of online advertising efficiency with the help of WEB analytics systems. Vestnik Yuzhno-Ural’skogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Ekonomika i menedzhment = Bulletin of South Ural State University. Series “Economics and Management”. 2014;8(3):99-105. (In Russ.).Панарина А. С. Оценка эффективности инвестиций в интернет-рекламу // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2014. Т. 10. № 23 (260). С. 49–55.Panarina A.S. Evaluation of the effectiveness of investments in online advertising. Natsional’nye interesy: prioritety i bezopasnost’ = National Interests: Priorities and Security. 2014;10(23):49-55. (In Russ.).Чжунхуа Ли. Методика оценки эффективности продвижения интернет-проекта компании на рынки // Наука и инновации. 2016. № 10 (164). С. 52–56.Zhonghua Li. The effectiveness assessing method of the market research Internet project promotion. Nauka i innovatsii = The Science and Innovations. 2016;(10):52-56. (In Russ.).Николаев В. В., Белых Т. И. Подходы к оценке эффективности рекламы // Экономический вектор. 2019. № 2 (17). С. 24–26.Nikolaev V.V., Belykh T.I. Approaches to evaluating the effectiveness of advertising. Ekonomicheskii vektor = Economic Vector. 2019;(2):24-26. (In Russ.).Раскин Л., Сира О., Иванчихин Ю. Модели и методы регрессионного анализа в условиях нечетких исходных данных // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. 2017. Т. 4. № 4 (88). С. 12–19. DOI: 10.15587/1729-4061.2017.107536Raskin L., Sira O., Ivanchykhin Yu. Models and methods of regression analysis under conditions of fuzzy initial data. Vostochno-Evropeiskii zhurnal peredovykh tekhnologii = Eastern- European Journal of Enterprise Technologies. 2017;4(4):12-19. DOI: 10.15587/1729-4061.2017.107536Баврина А. П., Борисов И. Б. Современные правила применения корреляционного анализа // Медицинский альманах. 2021. № 3 (68). С. 70–79.Bavrina A.P., Borisov I.B. Modern rules of the application of correlation analysis. Meditsinskii al’manakh = Medical Almanac. 2021;(3):70-79. (In Russ.).Скворцова М. А., Карякина Л. А., Каргин Ю. И. Методические аспекты определения влияния экономических факторов на инвестиции в основной капитал предприятий // Инновации и инвестиции. 2019. № 5. С. 12–15.Skvortsova M.A., Karyakina L.A., Kargin Yu.I. Methodological aspects of determining the influence of economic factors on investments in fixed assets of enterprises. Innovatsii i investitsii = Innovation & Investment. 2019;(5):12-15. (In Russ.).Первадчук В. П., Масенко И. Б. Математическая модель прогнозирования финансового состояния предприятия // Вестник Оренбургского государственного университета. 2007. № 11 (77). С. 181–190.Pervadchuk V.P., Masenko I.B. Mathematical model of enterprise financial condition forecasting. Vestnik Orenburgskogo gosudarstvennogo universiteta = Orenburg State University Vestnik. 2007;(11):181-190. (In Russ.).Андреева Н. В., Червякова М. Ю. Разработка методов прогнозирования с использованием корреляционно-регрессионного анализа // Экономический анализ: теория и практика. 2013. № 37 (340). С. 38–45.Andreeva N.V., Chervyakova M.Yu. Development of forecasting methods using correlationregression analysis. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika = Economic Analysis: Theory and Practice. 2013;(37):38-45. (In Russ.).Харитонова Д. Е. Корреляционно-регрессионный анализ в экономике // Контентус. 2016. № 8 (49). С. 176–179.Kharitonova D.E. Correlation-regression analysis in economics. Kontentus. 2016;(8):176-179. (In Russ.).Мухтасаров А. Ф. Классификация и продвижение различных видов информационных продуктов методами интернет-маркетинга в малом и среднем бизнесе // Вестник Московского финансово-юридического университета. 2017. № 2. С. 112–127.Mukhtasarov A.F. Classification and promotion of various types of information products by Internet marketing methods in small and medium-sized businesses. Vestnik Moskovskogo finansovo-yuridicheskogo universiteta = Herald of the Mosсow University of Finances and Law. 2017;(2):112-127. (In Russ.).Дингилевский С. Д. Методика использования MS Excel для расчета уравнений регрессии полного факторного эксперимента при исследовании свойств жидкостекольных смесей // Литье и металлургия. 2012. № 3 (66). С. 267–269.Dingilevskii S.D. The method of using MS Excel to calculate the regression equations of full factorial experiment while investigating properties of water-glass mixtures. Lit’e i metallurgiya = Foundry Production and Metallurgy. 2012;(3):267-269. (In Russ.).Полунин Ю. А., Юданов А. Ю. Темпы роста компаний и заполнение рыночной ниши // Проблемы прогнозирования. 2020. № 2 (179). С. 101–112.Polunin Yu.A., Yudanov A.Yu. Growth rates of companies and filling of a market niche. Studies on Russian Economic Development. 2020;31(2):202-211. (In Russ.: Problemy prognozirovaniya. 2020;(2):101-112).Кунин В. А. Кластеризация предпринимательских решений в условиях неопределенности // Проблемы современной экономики. 2016. № 2. С. 117–120.Kunin V.A. Clasterization of entrepreneurial decisions in the context of indeterminacy. Problemy sovremennoi ekonomiki = Problems of Modern Economics. 2016;(2):117-120. (In Russ.).Воронов Д. С. Динамический подход к оценке конкурентоспособности предприятий // Маркетинг в России и за рубежом. 2014. № 5. С. 92–102.Voronov D.S. Dynamic approach for evaluating the competitiveness of enterprises. Marketing v Rossii i za rubezhom = Journal of Marketing in Russia and Abroad. 2014;(5):92-102. (In Russ.).Кунин В. А., Тарутько О. А. Система показателей конкурентоспособности предпринимательских структур // Проблемы современной экономики. 2018. № 1 (65). С. 65–68.Kunin V.A., Tarut’ko O.A. The system of competitiveness indices of entrepreneurial structures. Problemy sovremennoi ekonomiki = Problems of Modern Economics. 2018;(1):65-68. (In Russ.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.