кандидат физико-математических наук;
candidate of physical and mathematical sciences;
В статье рассматривается разработанное авторами мобильное приложение «Car Dealership» для операционной системы Android, позиционируемое как инструмент повышения операционной эффективности автомобильных дилерских центров. Актуальность исследования обусловлена фундаментальной трансформацией автомобильной индустрии в условиях цифровизации и изменением потребительского поведения. В работе на основе анализа научной литературы и экспертных оценок выявлены системные проблемы взаимодействия дилерских центров с клиентами: фрагментарность коммуникаций, отсутствие прозрачной информации о наличии автомобилей, ручная обработка заявок, потеря каналов связи на этапе послепродажного обслуживания, что приводит к экономическим потерям до 25-30% потенциальной выручки. Представлена модульная архитектура приложения, включающая каталог автомобилей, запись на тест-драйв, сервисное обслуживание, личный кабинет и модуль коммуникаций с аналитикой. Особое внимание уделено реализованной системе сбора и анализа данных о поведении пользователей: событийная аналитика, построение воронок конверсии, когортный анализ, RFM-сегментация и прогнозное моделирование на основе методов машинного обучения. На основе имитационного моделирования и экспертных оценок получены количественные показатели потенциальной эффективности внедрения приложения: рост операционной прибыли на 29-46% (при расчете на трехлетнем горизонте с учетом инвестиционных затрат), снижение стоимости привлечения клиента на 23-29%, увеличение его пожизненной ценности на 23-37%. Проведен сравнительный анализ с существующими на рынке решениями, выявлены конкурентные преимущества разработанного приложения. Сделан вывод, что разработанное приложение представляет собой комплексное организационно-управленческое решение, создающее аналитическую базу для оптимизации ассортиментной и ценовой политики, прогнозирования спроса и управления лояльностью клиентов
The article discusses the Car Dealership mobile application developed by the authors for the Android operating system, positioned as a tool to increase the operational efficiency of car dealerships. The relevance of the study is due to the fundamental transformation of the automotive industry in the context of digitalization and changing consumer behavior. Based on the analysis of scientific literature and expert assessments, the paper identifies systemic problems of interaction between dealerships and customers: fragmentation of communications, lack of transparent information about car availability, manual processing of requests, loss of communication channels at the after-sales service stage, which leads to economic losses of up to 25-30% of potential revenue. The modular architecture of the application is presented, which includes a car catalog, test drive registration, after-sales service, a personal account and an analytics communication module. Special attention is paid to the implemented system for collecting and analyzing data on user behavior: event analytics, building conversion funnels, cohort analysis, RFM segmentation, and predictive modeling based on machine learning methods. Based on simulation modeling and expert assessments, quantitative indicators of the potential effectiveness of the application implementation were obtained: an increase in operating profit by 29-46% (calculated on a three-year horizon taking into account investment costs), a decrease in the cost of attracting a client by 23-29%, and an increase in its lifetime value by 23-37%. A comparative analysis with existing solutions on the market was carried out, and the competitive advantages of the developed application were identified. It is concluded that the developed application is a comprehensive organizational and management solution that creates an analytical base for optimizing assortment and pricing policy, forecasting demand and managing customer loyalty