Имитационная модель потока клиентов в мобильном приложении для управления малыми фермерскими хозяйствами

Автор: М. П. Дьяков, аспирант кафедры менеджмента и права

Научный руководитель: к.э.н., доцент кафедры менеджмента и права Д.В. Кондратьев

ФГБОУ ВО Удмуртский ГАУ.

Аннотация. В статье представлена разработка имитационной модели потока клиентов в мобильном приложении, предназначенном для малых фермерских хозяйств, реализующих продукцию растениеводства и животноводства. Цель исследования — создать модель, позволяющую анализировать и оптимизировать клиентский поток для повышения эффективности взаимодействия между фермерскими хозяйствами и потребителями. Модель учитывает ключевые факторы, влияющие на поведение клиентов, а также предлагаются инновации, такие как сезонные изменения и погодные условия, что позволяет получить более точные прогнозы нагрузки на приложение. Представленная математическая модель показывает, как изменения параметров клиентского потока отражаются на количестве пользователей, а также приводятся рекомендации по ее внедрению.

Ключевые слова: имитационная модель, поток клиентов, мобильное приложение, сельское хозяйство, малые фермерские хозяйства, оптимизация, сезонность, погодные условия, прогнозирование спроса.

Управление клиентскими потоками в сельском хозяйстве стало важным аспектом, который активно исследуется как на международном, так и на российском уровнях. Эти исследования акцентируют внимание на важности установления эффективных отношений с клиентами и внедрении современных технологий для улучшения обслуживания и предсказания потребительского спроса.

Одним из ключевых направлений является применение систем управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в агробизнесе. Исследование, проведенное J. S. Campbell показывает, что внедрение CRM-систем в агробизнесе способствует улучшению качества обслуживания клиентов и повышению их лояльности, что критически важно для успешного функционирования компаний в условиях высокой конкурентной среды [2]. Авторы утверждают, что такие системы помогают не только в управлении клиентскими данными, но и в адаптации услуг под потребности клиентов, что, в свою очередь, увеличивает эффективность бизнес-процессов.

На российском уровне важное исследование провели Ерлыгина Е. Г и Шувалова и ее коллеги, которые изучали внедрение CRM-систем в агробизнесе. Они отмечают, что успешное применение таких систем позволяет улучшить взаимодействие между производителями и конечными потребителями, что особенно актуально в условиях изменения спроса на сельскохозяйственную продукцию [1]. Это исследование также выявило проблемы, с которыми сталкиваются компании при внедрении CRM, включая недостаток квалифицированного персонала и необходимость интеграции новых технологий в уже существующие бизнес-процессы.

Кроме того, Kohl, Baumer и Schmid в своем исследовании рассматривают эффективность обслуживания клиентов в агробизнесе с точки зрения управления клиентскими отношениями. Они отмечают, что интеграция клиентского сервиса с процессами продаж и маркетинга позволяет значительно повысить удовлетворенность клиентов и уменьшить время отклика на их запросы [3]. Это также позволяет более точно предсказывать спрос и оптимизировать запасы.

Целью данного исследования является разработка и анализ имитационной модели, которая поможет улучшить управление потоком клиентов в малых фермерских хозяйствах. Модель должна не только учитывать текущие потребности фермеров, но и способствовать оптимизации управления фермерским хозяйством и взаимодействия с клиентами, что приведет к повышению общей эффективности хозяйственной деятельности.

Применение имитационных моделей в управлении сельскохозяйственными процессами на сайтах и мобильных приложений

Имитационные модели находят широкое применение в сельском хозяйстве, помогая оптимизировать производственные процессы и улучшать управление ресурсами, что особенно актуально в условиях изменяющегося климата. Одним из примеров использования имитационного моделирования для прогнозирования урожайности и оценки климатических рисков является работа С. Янссена и Иттерсума, которые провели анализ биолого-экономических моделей для оценки воздействия различных политик и инноваций на хозяйства. Исследование демонстрирует, как эти модели помогают аграриям адаптироваться к изменяющимся условиям и оптимизировать производственные процессы, принимая во внимание экономические и экологические факторы [4].

Климатические условия играют решающую роль в сельскохозяйственном производстве, и учёные стремятся создавать имитационные модели, которые позволят улучшить устойчивость сельского хозяйства к изменениям климата. Д. Сото, Л. Элизондо и М. Херреро разработали модель, оценивающую потенциал «умного» сельского хозяйства, адаптированного к климатическим изменениям, для малых фермерских хозяйств. Модель позволяет фермерам учитывать погодные условия и климатические риски при планировании урожая и управлении хозяйством [5].

Внедрение имитационных моделей в мобильные приложения также является перспективным направлением для сельского хозяйства. Исследование З. Рабиновича и его коллег анализирует применение мобильных платформ для управления водными ресурсами в условиях дефицита воды. Эти платформы позволяют фермерам управлять орошением на основе данных о почвенной влажности и метеорологических условиях, что повышает устойчивость сельского хозяйства в засушливых регионах [6].

Также заслуживает внимания исследование Г. Росси и коллег, которые создали веб-платформу для фермеров, включающую в себя модели прогнозирования урожайности и рекомендации по оптимизации производства. Этот инструмент позволяет учитывать региональные условия и помогает малым хозяйствам адаптировать свои стратегии к специфике местности [7].

Имитационные модели, интегрированные в современные технологии, позволяют фермерам получать доступ к важной информации и управлять сельскохозяйственными процессами, что способствует повышению производительности и устойчивости сельского хозяйства.

Примеры использования мобильных приложений для управления процессами в аграрном секторе в АПК

Мобильные приложения играют ключевую роль в управлении процессами в аграрном секторе, так как существует обширная проблема с доступностью широкополосного интернета, тогда как с мобильным интернетом дела обстоят гораздо лучше. Например, приложение «FieldScout» позволяет фермерам отслеживать состояние посевов, управлять ресурсами и получать рекомендации по удобрению и поливу. Оно основано на данных, полученных с помощью сенсоров и спутниковых изображений, что позволяет оптимизировать затраты и повысить урожайность.

Другой пример — приложение «AgriData», которое предоставляет фермерам инструменты для анализа данных о производительности и состояния почвы. Оно помогает улучшить принятие решений и управление ресурсами.

Мобильные приложения активно используются в малых фермерских хозяйствах для различных целей, включая управление запасами, планирование посевов и взаимодействие с клиентами. Например, приложение «AgriSync» помогает фермерам управлять своими задачами и улучшать коммуникацию с клиентами и поставщиками.

В России приложение «АгроПро» предлагает фермерам инструменты для учета сельскохозяйственной продукции и мониторинга состояния полей с помощью GPS и других технологий. Эти приложения не только упрощают процессы, но и позволяют фермерам более эффективно управлять своим бизнесом.

Однако для отечественного сектора АПК в данный момент, существует ограниченное количество мобильных приложений решающих широкий спектр задач малых фермерских хозяйств. В этом смысле следует сказать о мобильных приложениях, которые бы помогали фермерам вести учет хозяйства и одновременно продавать произведенную продукцию посредством одной мобильной платформы. Такие приложения не были найдены в процессе данного исследования.

В связи с выявлением потребности разработки мобильного приложения для малых фермерских хозяйств, предлагается провести имитационное моделирование такого приложения. 

1. Описание мобильного приложения

Мобильное приложение для малого фермерского хозяйства представляет собой удобный инструмент для фермеров, позволяющий эффективно управлять своим хозяйством и взаимодействовать с клиентами. Это решение создается с учетом потребностей небольших хозяйств, которым важно эффективно управлять ресурсами, продажами и коммуникацией с потребителями.

Приложение включает в себя ряд ключевых функций, специально разработанных для нужд малых фермерских хозяйств:

1. Управление запасами и производством
2. Продажа продукции и заказ
3. Консультирование клиентов 
4. Аналитика и отчеты
5. Мониторинг фермы
6. Финансовая отчетность
7. Информационные уведомления 

Описание интерфейсов для взаимодействия с клиентами

Одной из ключевых особенностей приложения является возможность фермеров легко и эффективно взаимодействовать с клиентами. Для этого предусмотрены удобные интерфейсы:

• Заказ продукции. Клиенты могут выбирать интересующую их продукцию из каталога, просматривать описания и цены, добавлять товары в корзину и оформлять заказы. Процесс заказа интуитивно понятен и удобен.
• Обратная связь и консультации. Через приложение клиенты могут задать вопросы или получить консультацию по продукции, условиям доставки или другим аспектам. Это можно сделать через встроенный чат или специальную форму для обратной связи.
• Оповещения и уведомления. Приложение может автоматически отправлять клиентам уведомления о новых поступлениях продукции, статусе заказа или специальных предложениях, что позволяет держать покупателей в курсе важных событий.
• Информация о ферме. Через приложение клиенты могут узнавать новости хозяйства, изменения в ассортименте продукции и даже следить за экологическими стандартами и методами работы фермера, что повышает доверие к продуктам.

Мобильное приложение играет ключевую роль в повышении уровня сервиса и укреплении связи между фермером и его клиентами. Благодаря возможности оформлять заказы в онлайн-режиме, клиенты получают доступ к свежей продукции быстрее и удобнее. Приложение устраняет возможные бюрократические задержки.

 2. Методология

Имитационная модель потока клиентов через мобильное приложение для малых фермерских хозяйств создается с целью оптимизации и анализа взаимодействий пользователей с будущим приложением. Главная цель — прогнозирование и оценка эффективности работы приложения в различных сценариях, таких как изменение функциональности, маркетинговых кампаний и других факторов, влияющих на приток и удержание клиентов. Модель поможет выявить узкие места в пользовательских сценариях и улучшить клиентский опыт. 

Цели моделирования:

• Создание имитационной модели для анализа и прогнозирования поведения клиентов (фермеров и покупателей) при использовании мобильного приложения.
• Оптимизация бизнес-процессов в приложении, таких как регистрация новых пользователей, обработка заказов, доставка и обратная связь с клиентами.
• Оценка эффективности различных сценариев взаимодействия клиентов с приложением и его интерфейсом.

Задачи моделирования:

• Оценка потока клиентов в зависимости от различных факторов: сезонности, рекламных кампаний, новых функциональностей приложения и других внешних влияний.
• Анализ узких мест в процессе использования приложения, где пользователи могут сталкиваться с трудностями или покидать приложение.
• Предложение рекомендаций по улучшению клиентского опыта и поддержке роста числа пользователей.

Для придания уникальности классической имитационной модели потока клиентов в мобильном приложении для малых фермерских хозяйств, предлагается интеграция модели с динамическими данными о погоде и состоянием урожая, что напрямую влияет на активность пользователей и спрос на определенные товары. Это позволит сделать модель более адаптивной к реальным условиям, в которых работают фермеры, и усилить ее прогностические возможности.

Преимущества инновации:

1. Более точное прогнозирование поведения пользователей. Модель будет учитывать не только маркетинговые или сезонные факторы, но и реальные условия, в которых работают фермеры.
2. Улучшение клиентского опыта. Приложение сможет предлагать актуальные рекомендации и предупреждения на основе погодных условий, что сделает его более полезным для пользователей.
3. Снижение рисков в логистике. Прогнозирование задержек доставки и динамическое изменение планов на основе погодных данных позволит улучшить логистику и удовлетворенность клиентов.

Это позволит не только прогнозировать поведение пользователей, но и динамически реагировать на изменения в аграрной среде, что является особенно важным для малых фермерских хозяйств. Инновация по интеграции погодных условий и аграрных циклов в модель мобильного приложения делает ее адаптивной и динамичной, улучшая как клиентский опыт, так и эффективность работы фермеров. Система учитывает сезонность, погодные аномалии и предпочтения клиентов, что позволяет точно прогнозировать спрос, оптимизировать логистику и предлагать персонализированные рекомендации.

3. Математическая основа модели

В этой имитационной модели переменная Wt​ (которая отвечает за погодные условия) мы будем использовать абсолютное значение показателя |Wt|, так как в формуле присутствует коэффициент влияния погодных условий на поток клиентов. 

Зависимость интенсивности потока клиентов от сезонности и текущих погодных условий может выглядеть следующим образом:

λt = λo * (1 + α * |θt| + β * |Wt|)

где:

— Wt — погодные условия в момент времени t (температура, осадки, заморозки и т.д.);
— λo — базовая интенсивность потока клиентов (например, 100 клиентов в день);
— α — коэффициент сезонного изменения интенсивности (например, 0.3 для сезона урожая, 0.1 для низкого сезона);
— β — коэффициент влияния погодных условий (например, -0.2 при неблагоприятных погодных условиях, таких как дожди);
— θt — сезонный фактор в момент времени t, отражающий агротехнические циклы (например, если в летние месяцы урожай выше на 20%, θt будет увеличиваться на 0.2 в этот период).

Данная имитационная модель позволяет моделировать изменения интенсивности потока клиентов спрос. Она помогает предсказать поведение клиентов и корректировать бизнес-процессы в реальном времени, что делает систему более адаптивной и эффективной.

4. Техническая реализация моделей

Техническая реализация моделей, которые интегрируют погодные условия и агротехнические циклы для продажи продукции растениеводства и животноводства через мобильное приложение, будет состоять из нескольких ключевых компонентов. Эти компоненты должны взаимодействовать друг с другом для точной и своевременной адаптации предложения и логистики в зависимости от изменяющихся погодных условий и сезонных факторов. Основные этапы реализации:

1. Подключение к погодным API и сбор исторических данных для обучения моделей.
2. Разработка модели машинного обучения для прогнозирования спроса в зависимости от погодных условий.
3. Интеграция с базой данных фермеров, управление продуктами и учет сезонности.
4. Мобильное приложение и пользовательский интерфейс для отображения динамических рекомендаций, предложения сезонных товаров и уведомлений.

Технические инструменты и технологии

• Языки программирования: Python (для анализа данных и машинного обучения), JavaScript (Node.js для бэкенда, React Native или Flutter для фронтенда).
• Инструменты машинного обучения: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch для создания моделей прогнозирования спроса.
• Базы данных: PostgreSQL, MongoDB или Cassandra для хранения данных о погоде, клиентах и продуктах.
• Платформы для облачных вычислений: Яндекс Облако, VK Cloud Solutions, Selectel Cloud для управления инфраструктурой, масштабирования и обеспечения надежности системы.

Техническая реализация модели требует интеграции множества компонентов, включая внешние данные, алгоритмы прогнозирования и оптимизации, а также продвинутые механизмы управления предложением и логистикой. Это позволяет создавать гибкую, динамичную и адаптированную систему, которая будет учитывать погодные условия и агротехнические циклы для эффективных продаж продукции фермеров клиентам.

Список литературы

1. Ерлыгина Е. Г., Шувалова В. О. АВТОМАТИЗАЦИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА // Бюллетень науки и практики. 2021. №12.
2. Campbell, J. S., & C. G. C. D. A. Customer relationship management and customer service in agribusiness: A systematic review. Journal of Agribusiness in Developing and Emerging Economies, 2020, Vol. 10, No. 2, pp. 159-176.
3. Kohl, M., Baumer, A., & Schmid, H. Efficiency of customer service in agribusiness: an analysis based on customer relationship management. Agricultural Economics, 2020, Vol. 51, No. 2, pp. 197-206.
4. Janssen S., van Ittersum M.K. Assessing farm innovations and responses to policies: A review of bio-economic farm models // Agricultural Systems. — 2007. — Vol. 94(3). — P. 622–636.
5. Soto D., Elizondo L., Herrero M. Simulating the potential of climate-smart agriculture in small-scale farming systems // Agricultural Systems. — 2018. — Vol. 165. — P. 196–209.
6. Rabinovich Z., Feng X., Meron M. Irrigation management based on soil water potential and water salinity for sustainable agriculture in arid regions // Agricultural Water Management. — 2020. — Vol. 238.
7. Rossi G., Bocci C., Mugnai G. Web-based platform for predicting crop yield and supporting farm management in smallholder agriculture // Computers and Electronics in Agriculture. — 2021. — Vol. 184.