Програмне забезпечення прогнозування продажів у системі електронної комерції

Ольга Ткаченко; Андрій Зацепін

doi:10.31866/2617-796X.8.2.2025.347887

Автор(и)

Ольга Ткаченко Навчально-науковий інститут управління, технологій та правових наук, Національний транспортний університет, Україна https://orcid.org/0000-0003-1800-618X
Андрій Зацепін Навчально-науковий інститут управління, технологій та правових наук, Національний транспортний університет, Україна https://orcid.org/0009-0003-5983-9003

DOI:

https://doi.org/10.31866/2617-796X.8.2.2025.347887

Ключові слова:

електронна комерція, система електронної комерції, програмний засіб, підтримка електронної комерції, прогнозування продажів

Анотація

На сьогодні розширюється сфера застосування електронної комерції (e-commerce). Усе це актуалізує проблему оснащення її відповідним програмним забезпеченням, яке підтримує як процес функціонування підприємств e-commerce, так і застосування сучасних методів і підходів щодо регулювання ринку товарів (товарних послуг). Зокрема, до цих методів можна зарахувати методи прогнозування продажів. Аналіз стану сучасного ринку програмного забезпечення для прогнозування продажів у системі електронної комерції свідчить про недостатню кількість потрібних програмних рішень, що ускладнює вибір найбільш ефективної програмної платформи для обчислення відповідних прогнозних оцінок.

Метою статті є дослідження та аналіз сучасних програмних засобів (систем, платформ), призначених для виконання процесів електронної комерції на основі врахування результатів прогнозування продажів товарів чи товарних послуг, здійсненого за допомогою відповідного програмного забезпечення Forecast.

Методами дослідження є системний підхід і порівняльний аналіз основних програмних рішень цієї предметної області (система електронної комерції). У статті розглянуто підходи до розробки та функціонування програмного рішення для визначення прогнозу продажів товарів і товарних послуг, які використовують статистичні дані й експертні знання.

Новизною проведеного дослідження є аналіз сучасних методів і програмних рішень (систем, платформ) прогнозування продажів товарів та товарних послуг, порівняльний аналіз новітніх платформ прогнозування продажів для українського та світового ринку, видача рекомендацій щодо вибору відповідного програмного рішення для підприємств e-commerce.

Висновки. Проведене дослідження спрямоване на підвищення ефективності функціонування підприємства e-commerce через аналіз програмних рішень, що було покладено в основу розробки відповідного програмного забезпечення для прогнозування продажів товарів / товарних послуг. У роботі визначено основні проблеми наявного програмного забезпечення системи електронної комерції; проаналізовано основні методи визначення прогнозних значень продажів товарів / товарних послуг; проведено аналіз наявних програмних засобів, призначених для Forecast (прогнозування продажів товарів чи товарних послуг); визначено рекомендації щодо вибору оптимальних програмних рішень, які забезпечують прогнозування продажів товарів чи товарних послуг.

Біографії авторів

Ольга Ткаченко, Навчально-науковий інститут управління, технологій та правових наук, Національний транспортний університет

Кандидат фізико-математичних наук, доцент, доцент кафедри інформаційних технологій

Андрій Зацепін, Навчально-науковий інститут управління, технологій та правових наук, Національний транспортний університет

Магістрант кафедри інформаційних технологій

Посилання

Automate expenses with complete control, n.d. Rippling. [online] Available at: <https://surl.li/eqeaxg> [Accessed 22 September 2025].

BI and FP&A together for smarter decisions, n.d. Phocas. [online] Available at: <https://www.phocassoftware.com> [Accessed 28 September 2025].

Bonsai Agency Software, n.d. FindPM. [online] Available at: <https://findpmsoftware.com/products/bonsai-agency-software> [Accessed 28 September 2025].

Bradley, C., 2025. 29 Best Forecasting Software Options for 2025 – Let Data Decide. The CFO Club, [online] October 12. Available at: <https://thecfoclub.com/tools/best-forecasting-software> [Accessed 22 September 2025].

CRM dlia prodazhu tovariv, dlia internet-mahazynu []CRM for selling goods, for an online store, n.d. SalesDrive. [online] Available at: <https://salesdrive.ua/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=crm&gad_source=1&gad_campaignid=1042140871&gclid=EAIaIQobChMImOfhxJuDkAMV7sl5BB3tHjuWEAAYAiAAEgIbZPD_BwE> [Accessed 23 September 2025].

Employees get more done with Rippling, n.d. Rippling. [online] Available at: <https://www.rippling.com> [Accessed 27 September 2025].

Fuchs, J., 2023. What is Sales Analytics? Unlocking the Power of Data-Driven Insights. HubSpot, [online] October 30. Available at: <https://blog.hubspot.com/sales/sales-analytics-rules-to-live-by> [Accessed 23 September 2025].

Fuel faster data, insights, and action with Tableau Next, n.d. Tableau. [online] Available at: <https://www.tableau.com> [Accessed 26 September 2025].

Gould, B., 2024. Einstein Analytics Guide: Features, Setup, Alternatives (2024), 2024. Scratchpad, [online] April 24. Available at: <https://www.scratchpad.com/blog/einstein-analytics> [Accessed 23 September 2025].

Koshulko, O., 2025. Naikrashche prohramne zabezpechennia dlia prohnozuvannia prodazhiv na osnovi shtuchnoho intelektu dlia suchasnykh komand lantsiuhiv postavok u 2026 rotsi [The Best AI-Based Sales Forecasting Software for Modern Supply Chain Teams in 2026]. GMDH, [online] September 08. Available at: <https://gmdhsoftware.com/ua/sales-forecasting-software> [Accessed 22 September 2025].

Metod zghladzhuvannia i sezonne prohnozuvannia [Smoothing method and seasonal forecasting], n.d. [online] Available at: <https://elib.lntu.edu.ua/sites/default/files/elib_upload/Elektronnyi%20posibnyk%20FINANSOVE%20PROHNOZUVANNIa/page8.html> [Accessed 26 September 2025].

Money talks. Now it thinks, n.d. Ramp. [online] Available at: <https://ramp.com> [Accessed 28 September 2025].

Pidtrymka BAS [BAS Support], n.d. SOFTKOM. [online] Available at: <https://surl.li/clnfav> [Accessed 26 September 2025].

Pipedrive CRM, n.d. CRM. [online] Available at: <https://surl.li/ougxye> [Accessed 26 September 2025].

Prohnozuvannia prodazhiv. Osnovni metody rozrakhunku ta pryklady [Sales Forecasting. Basic Calculation Methods and Examples], n.d. SoftInform. [online] Available at: <https://www.softinform.com.ua/news/prohnozuvannia-prodazhiv-osnovni-metody-rozrakhunku-ta-pryklady> [Accessed 22 September 2025].

Prohnozuvannia prodazhiv: Yak peredbachyty maibutni prybutky biznesu [Sales Forecasting: How to Predict Future Business Profits], 2025. Marketer, [online] February 12. Available at: <https://marketer.ua/ua/sales-forecasting-how-to-predict-future-business-profits/> [Accessed 22 September 2025].

Run Resources, Projects, Finances – All in One Platform, n.d. Productive. [online] Available at: <https://productive.io> [Accessed 28 September 2025].

The #1 platform for multi-entity finance, n.d. LiveFlow. [online] Available at: <https://www.liveflow.com> [Accessed 28 September 2025].

The Payouts Platform, n.d. Payouts.com. [online] Available at: <https://payouts.com> [Accessed 27 September 2025].

Where Budgeting Feels Natural and Forecasting Stays Agile, n.d. Vena. [online] Available at: <https://www.venasolutions.com/solutions/budgeting-forecasting?utm_source=TheCFOClub&utm_medium=Syndication&utm_content=BestForecastingSoftwareArticle> [Accessed 27 September 2025].

Zviahintseva, O., 2024. Shcho take e-commerce [What is e-commerce]. Kyivstar Business Hub, [online] September 16. Available at: <https://hub.kyivstar.ua/articles/shho-take-e-commerce> [Accessed 22 September 2025].