Determination of Marketing Parameters for Building a Demand Forecasting Model using Neural Networks ; Визначення маркетингових параметрів для побудови моделі прогнозування попиту за допомогою нейронних мереж

This article is dedicated to the discovery of marketing parameters for the implementation of a forecasting model using additional neural measures using data from real data. The robot looks at the problem in the field of modeling the delivery of goods to the market in marketing using additional methods of artificial intelligence and machine learning. The main features of the main approaches to introducing product models to the market, their advantages and disadvantages are shown. It has been revealed that they will require thoroughness. A new methodology for solving the problem is presented. The model's ability to accurately predict lasting demand based on a variety of marketing parameters has been demonstrated, which helps businesses effectively plan inventory, inventory, and personnel, and can lead to significant cost savings. and increased efficiency. ; Cтаттю присвячено знаходженню маркетингових параметрів для побудови моделі прогнозування попиту за допомогою нейронних мереж з використанням реальних даних. У роботі розглянуто проблему в області моделювання попиту товару на ринку в маркетингу за допомогою методів штучного інтелекту та машинного навчання. Показано основні особливості існуючих підходів до побудови моделей товарів на ринку, їх переваги та недоліки. Виявлено потребу у їх вдосконаленні. Представлено нову методологію для розвʼязання задачі. Продемонстрована здатність моделі гарно прогнозувати споживчий попит на основі різноманітних маркетингових параметрів, що допомагає підприємствам ефективніше планувати запаси, виробництво та персонал і може призвести до значної економії коштів і підвищення ефективності.