ИТ в продажах: рост выручки, аналитика, ИИ и кейсы успеха

В условиях стремительной цифровой трансформации, когда границы между физическим и виртуальным мирами стираются, бизнес сталкивается с беспрецедентными вызовами и возможностями. Информационные технологии (ИТ) перестали быть лишь вспомогательным инструментом, превратившись в стратегический актив и мощнейший драйвер роста, особенно в сфере продаж. По данным исследований, 70% российских компаний уже применяют те или иные инструменты искусственного интеллекта (ИИ) в своей работе, что ярко демонстрирует масштаб и скорость этих изменений. Это не просто тренд, это новая реальность, диктующая правила игры на конкурентном рынке.

Актуальность данной дипломной работы обусловлена необходимостью всестороннего осмысления этой трансформации. Компании, игнорирующие потенциал ИТ, рискуют потерять свою долю рынка и остаться за бортом прогресса. Напротив, те, кто умело интегрирует цифровые решения, получают значительные конкурентные преимущества, повышая эффективность продаж и углубляя взаимодействие с клиентами. Какова же практическая выгода? Это прежде всего оптимизация бизнес-процессов, снижение операционных издержек и, как следствие, увеличение прибыли и укрепление рыночных позиций. Целью настоящего исследования является разработка всесторонней и методологически обоснованной дипломной работы, посвященной применению современных тенденций развития информационных технологий для повышения объемов продаж, включая практический анализ и выработку рекомендаций.

Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

Анализ современных информационных технологий, релевантных для сферы продаж, и их классификация.
Исследование интерактивных технологий сбыта и их эволюции под влиянием цифровых трендов.
Оценка влияния информационных технологий на потребительское поведение и процессы принятия решений о покупке.
Изучение методов оценки эффективности использования ИТ для увеличения объемов продаж и ключевых показателей.
Анализ успешных практических кейсов применения современных ИТ в продажах.
Выявление вызовов и ограничений, с которыми сталкиваются компании при внедрении ИТ.
Разработка практических рекомендаций по усовершенствованию рекламной политики в сети Интернет для конкретной компании (на примере турфирмы) с учетом современных ИТ-трендов.

Объектом исследования выступает совокупность процессов продаж в условиях цифровой экономики, а предметом — современные информационные технологии и их влияние на повышение объемов продаж.

Структура работы выстроена таким образом, чтобы последовательно раскрыть заявленные темы: от теоретических основ и понятийного аппарата до детального анализа ИТ-трендов, их влияния на потребителя, методов оценки и практических кейсов. Завершающие разделы посвящены выявлению вызовов и разработке конкретных рекомендаций, что делает работу не только академически ценной, но и практически применимой.

Теоретические основы и понятийный аппарат применения ИТ в продажах

Ключевой тезис: Раскрыть фундаментальные определения и концепции, формирующие базу для понимания роли ИТ в увеличении продаж.

Прежде чем погружаться в детализацию современных трендов и практических кейсов, необходимо выстроить прочный концептуальный фундамент. Понимание базовых определений и их взаимосвязей позволяет говорить на одном языке и избегать двусмысленностей в столь динамичной и многогранной области, как информационные технологии в продажах.

Базовые определения и их роль в цифровом бизнесе

В современном мире, где информация является одним из наиболее ценных ресурсов, информационные технологии (ИТ) играют центральную роль. Они представляют собой комплекс процессов и методов, направленных на эффективный поиск, сбор, хранение, обработку, предоставление и распространение информации. В бизнес-контексте ИТ являются не просто набором инструментов, а стратегической основой, позволяющей аккумулировать данные о деятельности фирмы, оптимизировать взаимосвязи бизнес-процессов, автоматизировать рутинные задачи, анализировать данные для принятия обоснованных решений, прогнозировать показатели и обеспечивать прозрачность всех операций.

Неотъемлемой частью современного коммерческого ландшафта стал цифровой маркетинг (Digital Marketing). Это понятие охватывает широкий спектр мероприятий, целью которых является продвижение товаров и услуг через цифровые каналы и интернет-технологии. Его ключевое преимущество заключается в способности охватывать огромную аудиторию, предоставлять точные метрики для измерения эффективности кампаний и гибко адаптироваться к изменяющимся потребностям и предпочтениям потребителей. Это совокупность методов, позволяющих эффективно выстраивать коммуникацию и стимулировать сбыт в цифровой среде.

Главным количественным показателем успешности любой коммерческой организации является объем продаж. Этот показатель отражает количество денежных средств или иных благ, полученных компанией за определенный период от её основной деятельности (реализация товаров или услуг). Его также принято называть валовым доходом или выручкой от реализации продукции. Увеличение объема продаж является основной целью большинства бизнес-стратегий, и именно в этом контексте применение ИТ демонстрирует свою максимальную ценность.

Для достижения этой цели используются интерактивные технологии сбыта. Это широкий спектр методов продвижения товаров и услуг, которые предусматривают прямое или опосредованное взаимодействие с потребителем. К ним относятся интернет-реклама во всех её проявлениях, директ-маркетинг (включая email- и SMS-маркетинг), а также другие каналы цифровых коммуникаций, которые позволяют установить двустороннюю связь с потенциальным или существующим клиентом.

Ключевые современные ИТ-концепции и их применение

Эпоха цифровизации породила ряд фундаментальных концепций, ставших основой для инноваций в продажах:

Облачные вычисления (Cloud Computing): Это гибкая модель предоставления вычислительных ресурсов — таких как серверы, хранилища данных, базы данных, сетевые службы, программное обеспечение и аналитические инструменты — через Интернет. Преимущества облачных вычислений включают значительное сокращение эксплуатационных расходов, повышение гибкости ИТ-инфраструктуры и возможность мгновенного масштабирования ресурсов в соответствии с динамично меняющимися потребностями бизнеса. Для продаж это означает возможность быстрого развертывания CRM-систем, аналитических платформ и других инструментов без значительных капитальных вложений.
Большие данные (Big Data): Этот термин описывает огромные объемы структурированной, полуструктурированной и неструктурированной информации, которая настолько велика и сложна, что её невозможно эффективно обрабатывать и анализировать с помощью традиционных методов. Сущность Больших данных выражается концепцией 5V:
- Объем (Volume): Огромные объемы данных, которые генерируются каждую секунду.
- Скорость (Velocity): Высокая скорость генерации и необходимость обработки данных в реальном времени.
- Разнообразие (Variety): Многообразие форматов и типов данных (текст, аудио, видео, транзакции, данные датчиков).
- Достоверность (Veracity): Необходимость обеспечения качества и достоверности данных, что является ключевым вызовом.
- Ценность (Value): Наиболее важный аспект – извлечение реальной ценности и полезных инсайтов из этих данных.
В продажах Большие данные используются для глубокого изучения клиентского поведения, точного прогнозирования спроса, персонализированной рекламы и оптимизации ассортимента.
Искусственный интеллект (ИИ) в продажах: ИИ представляет собой интеллектуальные цифровые агенты или инструменты, способные выполнять задачи, традиционно требующие человеческого интеллекта. В продажах ИИ может заменить или дополнить менеджера на первом этапе общения с клиентом, автоматизируя ответы, квалифицируя лиды и направляя их в соответствующие отделы. ИИ помогает выявлять клиентов, готовых к покупке, предлагать им индивидуальные условия и автоматизировать рутинные задачи, высвобождая время продавцов для более сложных взаимодействий.
Машинное обучение (МО): Это подмножество ИИ, которое включает класс методов, позволяющих компьютерам улучшать свою производительность с помощью обучения на больших массивах данных без явного программирования. ML-алгоритмы активно применяются в продажах для поиска скрытых закономерностей в поведении клиентов, что позволяет прогнозировать их следующие шаги, например, дату повторной покупки, вероятность оттока или предложение наиболее релевантного сопутствующего товара.

Функции и значение CRM-, ERP-систем и BI как инструментов управления продажами и данными

Эффективное управление продажами невозможно без специализированных информационных систем:

CRM-системы (Customer Relationship Management): Это программные комплексы, предназначенные для управления взаимоотношениями с клиентами. Они помогают регулировать бизнес-процессы, выстраивать долгосрочные и доверительные отношения с каждым клиентом, что напрямую способствует повышению эффективности продаж. CRM-системы систематизируют всю информацию о клиентах, фиксируют историю взаимодействий, автоматизируют рутинные задачи (например, создание коммерческих предложений или планирование звонков) и предоставляют мощные инструменты для аналитики.
ERP-системы (Enterprise Resource Planning): Эти автоматизированные системы управления предприятием объединяют все данные и функции компании (учет заказов, управление складскими запасами, финансовый менеджмент, управление персоналом, производственные процессы, а также аналитика продаж) в единую интегрированную информационную среду. Для отдела продаж ERP-системы позволяют значительно сократить временные и ресурсные затраты, повысить общую эффективность работы и улучшить уровень клиентского сервиса благодаря централизованному доступу к актуальной информации.
Системы бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI): Это программное обеспечение, разработанное для помощи компаниям в анализе их деятельности и принятии обоснованных, data-driven решений. BI-системы занимаются сбором, хранением, обработкой и визуализацией огромных объемов информации, касающейся производственных процессов, финансовых операций, продаж, маркетинговых кампаний и других аспектов бизнеса. С их помощью менеджеры могут быстро получать агрегированные данные, выявлять тенденции, прогнозировать развитие событий и оптимизировать стратегии продаж.

Эти фундаментальные концепции и системы образуют каркас, на котором строится современная стратегия повышения объемов продаж с использованием информационных технологий. Их глубокое понимание является отправной точкой для дальнейшего анализа.

Современные тенденции развития информационных технологий и их классификация в контексте продаж

Ключевой тезис: Проанализировать актуальные ИТ-тренды, формирующие новую парадигму в стратегиях продаж, с акцентом на специфику их применения.

Мир информационных технологий развивается с головокружительной скоростью, и то, что вчера казалось инновацией, сегодня становится стандартом. В сфере продаж эти изменения особенно заметны, поскольку технологии напрямую влияют на взаимодействие с клиентами, эффективность маркетинговых кампаний и способность адаптироваться к меняющимся рыночным условиям. Ключевые информационные технологии, наиболее релевантные для сферы продаж, включают: искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), большие данные (Big Data), облачные вычисления, системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), системы планирования ресурсов предприятия (ERP), мобильные приложения и социальные медиа.

Искусственный интеллект и машинное обучение в оптимизации продаж

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) уже не являются чем-то из области фантастики, а активно интегрируются в повседневные бизнес-процессы, особенно в продажах. ИИ используется для:

Прогнозной аналитики: Определение наиболее вероятных клиентов для покупки, прогнозирование спроса и возможных отказов.
Персонализированных предложений: Анализ данных о клиентах позволяет формировать уникальные предложения, максимально соответствующие их потребностям и предпочтениям.
Автоматизации рутинных задач: Чат-боты и голосовые помощники берут на себя первичную обработку заявок, ответы на стандартные вопросы, напоминания о встречах и даже квалификацию лидов, освобождая менеджеров для более сложных задач.
Анализа разговоров с клиентами: ИИ может анализировать аудиозаписи и текстовые расшифровки звонков и переписок, выявляя болевые точки, успешные скрипты и области для улучшения взаимодействия.

Машинное обучение, как подмножество ИИ, находит применение в поиске закономерностей в поведении клиентов. Например, алгоритмы МО могут предсказать дату следующей покупки, предложить сопутствующий товар или услугу, а также оптимизировать маршруты торговых представителей.

Статистика использования ИИ в России:

Россия активно осваивает потенциал ИИ. По данным на 2024 год, 70% российских компаний уже применяют те или иные ИИ-инструменты в своей работе. При этом наблюдается дифференциация по отраслям: в электронной коммерции уровень проникновения ИИ достигает впечатляющих 90%, в то время как в традиционной рознице этот показатель составляет около 40%. Треть компаний, которые ещё не внедрили ИИ, планируют это сделать в 2025 году.

Детализация показывает, что 44% компаний предпочитают сторонние ИИ-продукты, 14% используют только собственные разработки, а 42% сочетают оба подхода. Среди наиболее востребованных ИИ-технологий в 2024 году выделяются:

Обработка визуальных данных (компьютерное зрение): используется 66% организаций.
Интеллектуальная поддержка принятия решений и управления: применяется 50% компаний.
Обработка текста или звуковых данных: используется более чем третью организаций.

В маркетинге и продажах ИИ-инструменты внедряют 66% крупных российских компаний, в клиентском сервисе – 54%. Даже малый и средний бизнес не отстает: около 30% МСП уже используют ИИ-инструменты. Генеративный ИИ, в свою очередь, чаще всего находит применение в клиентской поддержке и для создания контента, такого как рекламные креативы и карточки товаров.

Большие данные и облачные вычисления для глубокой аналитики и масштабирования

В эпоху цифровизации данные стали новой нефтью. Большие данные позволяют ритейлерам предсказывать тренды, оптимизировать цены в режиме реального времени, значительно улучшать обслуживание клиентов за счет персонализации и эффективно управлять запасами. Аналитика больших данных помогает выявлять неочевидные закономерности в поведении клиентов, прогнозировать их действия и даже идентифицировать потенциальные проблемы до их возникновения. Например, анализ миллионов транзакций может выявить скрытую корреляцию между покупкой одного товара и последующей покупкой другого, что позволяет оптимизировать выкладку товаров или таргетировать рекламу.

Для обработки и хранения таких огромных массивов информации необходима мощная и гибкая инфраструктура, которую предоставляют облачные вычисления. Они предлагают масштабируемые ресурсы, позволяющие компаниям быстро увеличивать или уменьшать объемы хранения и вычислительной мощности в зависимости от текущих потребностей. Это не только снижает капитальные затраты на ИТ-инфраструктуру, но и обеспечивает высокую доступность, надежность и безопасность данных. Компании могут арендовать вычислительные мощности по мере необходимости, избегая дорогостоящих инвестиций в собственное оборудование.

CRM- и ERP-системы нового поколения

CRM-системы продолжают эволюционировать, становясь всё более интеллектуальными и интегрированными. Современные тренды в развитии CRM включают:

Гиперавтоматизацию и роботизацию: Максимальная автоматизация рутинных задач, таких как ввод данных, отправка писем, планирование встреч.
Глубокую интеграцию: Интеграция с другими бизнес-приложениями, такими как системы учета налогов, выставления счетов, почтовые сервисы, маркетинговые платформы через API, вебхуки и плагины. Это создает единое информационное пространство, оптимизируя рабочие процессы и повышая удовлетворенность клиентов.
Использование ИИ: ИИ применяется для повышения эффективности B2B-продаж, автоматизации заполнения полей CRM, анализа переговоров и выявления наиболее перспективных сделок.

Российский рынок CRM-систем демонстрирует активный рост. По итогам 2023 года его объем превысил 28 млрд рублей, а к концу 2024 года прогнозируется дальнейший рост до 32,4 млрд рублей. Среди популярных российских CRM-систем можно выделить Битрикс24, amoCRM, Мегаплан и 1С-Битрикс.

ERP-системы также играют критически важную роль в управ��ении продажами. Они включают функционал для:

Автоматизации учета заказов: От момента получения заказа до его выполнения.
Управления складскими запасами: Оптимизация наличия товаров, предотвращение дефицита и излишков.
Аналитики продаж: Глубокий анализ данных о продажах для выявления тенденций и принятия решений.
Сбора информации о клиентах: Интеграция данных с CRM для создания полной картины взаимодействия.
Управления коммерческими предложениями и договорами: Автоматизация создания и отслеживания документов.

ERP-системы позволяют централизованно управлять всеми аспектами коммерческой деятельности, что приводит к повышению эффективности и снижению операционных издержек.

Мобильные приложения и социальные медиа как каналы продаж и коммуникаций

В современном мире, ориентированном на мобильные устройства, мобильные приложения стали незаменимым инструментом в продажах. Они помогают в:

Управлении продажами: Доступ к данным о клиентах, статусах сделок в любое время и в любом месте.
Формировании товарных каталогов: Интерактивные каталоги с подробным описанием и фото.
Расчете окупаемости: Быстрые расчеты для клиентов.
Выставлении счетов-фактур: Автоматизация процесса документооборота.
Взаимодействии с клиентами: Push-уведомления, чаты поддержки.
Отслеживании статистики продаж: Доступ к ключевым метрикам в реальном времени.

Социальные сети превратились в один из мощнейших инструментов для продвижения, привлечения трафика, улучшения имиджа компании и, как следствие, увеличения продаж. Их огромная аудитория и возможности таргетированной рекламы делают их незаменимым каналом коммуникации. По состоянию на 1 июля 2024 года, общее число пользователей социальных сетей в России достигло 106 миллионов человек, что составляет 73,5% населения страны.

К концу третьего квартала 2024 года средняя месячная аудитория (MAU) ВКонтакте в России достигла 88,1 миллиона пользователей, показав рост на 4% за год, а средняя дневная аудитория (DAU) составила 56,5 миллиона пользователей, увеличившись на 5%. К маю 2025 года Telegram имел более 89 миллионов активных пользователей в месяц в России, а YouTube в ноябре 2023 года — 95 миллионов пользователей. Аудитория TikTok в России к октябрю 2023 года достигла 67,6 миллиона пользователей, увеличившись на 14% за два года. Эти цифры подчеркивают колоссальный потенциал социальных сетей для достижения целевой аудитории и стимулирования продаж. Компании используют социальные платформы для прямого взаимодействия с клиентами, проведения маркетинговых кампаний, управления репутацией и даже для прямых продаж (социальная коммерция).

Таким образом, современные информационные технологии формируют комплексную экосистему, которая позволяет компаниям не только оптимизировать внутренние процессы, но и радикально изменить подход к взаимодействию с рынком, повышая эффективность и объемы продаж.

Интерактивные технологии сбыта и их трансформация под влиянием ИТ

Ключевой тезис: Рассмотреть эволюцию каналов сбыта и маркетинговых коммуникаций благодаря цифровым технологиям.

Современный ландшафт продаж невозможно представить без интерактивных технологий сбыта, которые претерпели значительные изменения под влиянием ИТ. От традиционных, односторонних коммуникаций, мы перешли к диалогу с потребителем, где каждая точка контакта может быть персонализирована и оптимизирована. Этот сдвиг изменил не только методы продвижения, но и саму логику взаимодействия с клиентом.

Классификация и эволюция интерактивных технологий сбыта

Интерактивные технологии сбыта охватывают обширный спектр цифровых каналов, каждый из которых обладает уникальными характеристиками и потенциалом для взаимодействия с потребителем:

Интернет-реклама: Это общий термин, включающий в себя контекстную рекламу (например, в поисковых системах Яндекс.Директ), таргетированную рекламу (в социальных сетях), медийную рекламу (баннеры на сайтах) и видеорекламу. Её ключевое преимущество — возможность точного нацеливания на определенную аудиторию.
Директ-маркетинг: Включает в себя email-маркетинг, SMS-маркетинг и другие прямые коммуникации. Его цель — построение долгосрочных отношений с клиентами через персонализированные сообщения.
SMM (Social Media Marketing): Продвижение товаров и услуг через социальные сети. Это не только реклама, но и создание сообщества, управление репутацией, клиентская поддержка.
Контент-маркетинг: Создание и распространение ценного, релевантного и последовательного контента для привлечения и удержания четко определенной аудитории. Блоги, статьи, видео, инфографика — всё это элементы контент-маркетинга.
SEO (Search Engine Optimization): Оптимизация сайта для поисковых систем с целью повышения его видимости в органической выдаче.

Эволюция интернет-рекламы является ярким примером трансформации. От первых баннеров, ориентированных на массовый охват, мы пришли к более сложным и персонализированным форматам. Контекстная и таргетированная реклама позволяют нацеливать объявления на определенные сегменты аудитории по множеству параметров: географическим, социально-демографическим, психографическим и поведенческим. Это означает, что рекламное сообщение показывается не просто «всем», а тем, кто наиболее вероятно заинтересован в продукте или услуге, значительно повышая эффективность рекламных кампаний. Например, система может показать рекламу туристического тура в горы человеку, который недавно искал снаряжение для хайкинга или подписан на соответствующие группы в социальных сетях.

Директ-маркетинг также трансформировался под влиянием цифровых технологий. Если раньше он ассоциировался с массовыми рассылками, то сегодня это высокоперсонализированные email-кампании и SMS-оповещения. Эти коммуникации строятся на основе глубокого анализа данных о предпочтениях, истории покупок и поведении клиентов. Например, клиент, купивший фотоаппарат, может получить персонализированное предложение о покупке объектива или мастер-классе по фотографии. Такая целевая коммуникация повышает лояльность и стимулирует повторные продажи.

Цифровая воронка продаж и её значение

В центре современных интерактивных технологий сбыта лежит концепция цифровой воронки продаж. Это система, которая объединяет все стадии взаимодействия потенциального клиента с брендом, начиная от первого знакомства и заканчивая совершением покупки и последующими повторными продажами. В цифровой среде эта воронка активно использует автоматизацию, аналитику данных и различные ИТ-инструменты. Её этапы традиционно включают:

Осведомленность (Awareness): Привлечение внимания к продукту или услуге через интернет-рекламу, SMM, контент-маркетинг.
Интерес (Interest): Стимулирование интереса с помощью целевого контента, email-рассылок, интерактивных элементов на сайте.
Желание (Desire): Формирование желания совершить покупку через персонализированные предложения, отзывы, демонстрации продукта.
Действие (Action): Собственно покупка, регистрация, подписка.
Вовлечение (Engagement) и Лояльность (Loyalty): Поддержание отношений с клиентом после покупки, стимулирование повторных продаж.

Цифровая воронка продаж позволяет компаниям точно отслеживать путь клиента, выявлять «узкие места» и оптимизировать каждый этап взаимодействия, максимально эффективно направляя бюджеты и усилия.

Объем российского рынка интернет-рекламы

Значимость интерактивных технологий сбыта подтверждается колоссальными объемами инвестиций в интернет-рекламу. По данным на 2024 год, на российском рынке интернет-рекламы объем рекламных бюджетов превысил 858 миллиардов рублей. При этом число активных рекламодателей достигло более 1,29 миллиона. Эти цифры демонстрируют не только масштаб рынка, но и его динамичное развитие, подтверждая, что компании активно инвестируют в цифровые каналы для привлечения и удержания клиентов. Эти инвестиции постоянно растут, поскольку цифровая реклама предлагает беспрецедентные возможности для измерения эффективности и оптимизации затрат.

Таким образом, интерактивные технологии сбыта, постоянно эволюционируя под влиянием ИТ, стали основой для построения эффективных, персонализированных и измеримых стратегий продаж в современном бизнесе.

Влияние информационных технологий на потребительское поведение и процессы принятия решений о покупке

Ключевой тезис: Проанализировать, как ИТ меняют взаимодействие потребителей с брендами и их путь к покупке.

Информационные технологии не просто изменили способы продажи товаров и услуг; они радикально перекроили сам ландшафт потребительского поведения. Сегодняшний потребитель более информирован, требователен и ожидает персонализированного подхода. Этот сдвиг обусловлен повсеместным распространением цифровых инструментов, которые не только упрощают доступ к информации, но и формируют новые привычки и ожидания.

Радикальные изменения в поведении потребителей

Цифровизация привела к глубоким трансформациям в покупательских привычках. Ярким свидетельством этого стал 2020 год, когда 75% потребителей перешли к цифровым каналам для покупок. Это не было временным явлением; многие из этих привычек закрепились. Современные технологии создают предпосылки для рационализации поведения потребителя. Благодаря интернету, клиенты имеют широкий доступ к информации о продуктах, ценах, отзывах, сравнительным характеристикам. Это позволяет им принимать более обдуманные решения, снижая влияние импульсивных покупок и повышая требования к качеству и прозрачности предложений.

Более 60% современных потребителей отдают предпочтение компаниям, которые предлагают персонализированный опыт через цифровые платформы. Это означает, что массовые, шаблонные предложения теряют свою эффективность. Клиенты ожидают, что бренд будет «знать» их потребности, историю покупок и предлагать релевантные товары или услуги. Информационные технологии позволяют формировать такие новые потребительские привычки, создавая индивидуализированные пути клиента.

Моделирование потребительского поведения: AIDA и CJM

Для понимания и управления этими изменениями маркетологи активно используют различные модели:

Модель AIDA (Attention, Interest, Desire, Action): Эта классическая модель описывает последовательные этапы, которые потенциальный клиент должен пройти перед совершением покупки. В цифровом маркетинге, продажах и PR-стратегиях AIDA активно применяется для структурирования рекламных кампаний и контента:
- Внимание (Attention): Привлечение внимания целевой аудитории. В цифровой среде это может быть яркая таргетированная реклама, вирусный контент, привлекательный заголовок.
- Интерес (Interest): Стимулирование интереса к продукту или услуге. Здесь используются информативные статьи, видео-обзоры, демонстрации преимуществ, экспертный контент.
- Желание (Desire): Формирование желания обладать продуктом или услугой. Это достигается через демонстрацию выгод, положительные отзывы, создание дефицита, персонализированные предложения.
- Действие (Action): Побуждение к совершению покупки или целевого действия (регистрация, подписка). На этом этапе важны удобство оформления заказа, четкие призывы к действию, специальные предложения.
Модель Customer Journey Map (CJM) – Карта Пути Клиента: CJM представляет собой визуализированный путь клиента, начиная от возникновения потребности в товаре или услуге, через все точки взаимодействия с брендом, до совершения покупки и дальнейшего постпродажного обслуживания. Карта включает в себя:
- Точки контакта: Все места и способы, где клиент взаимодействует с компанией (сайт, социальные сети, магазин, рекламные объявления, службы поддержки).
- Действия клиента: Что клиент делает на каждом этапе (ищет информацию, сравнивает, задает вопросы).
- Мысли и эмоции: Что клиент чувствует и о чем думает на каждом этапе, какие у него ожидания и опасения.
- Проблемы и барьеры: С какими трудностями сталкивается клиент.
CJM помогает компаниям глубоко понять, где возникают барьеры на пути клиента, как их устранить, а также определить типичное поведение и улучшить взаимодействие во всех точках контакта. Это позволяет создавать бесшовный и приятный пользовательский опыт, повышая конверсию и лояльность.

Построение профилей потребителей на основе «цифровых следов»

Информационные технологии дали маркетологам беспрецедентные возможности для сбора и анализа данных о потребителях. Компании могут выстраивать детальные профили потребителей на основе их «цифровых следов». Эти «следы» включают в себя:

Поведение в интернете: Посещенные сайты, поисковые запросы, просмотренные страницы.
Клики и взаимодействия: На рекламные объявления, посты в социальных сетях.
Покупки: История приобретений, предпочтения по категориям товаров, средний чек.
Лайки, комментарии, репосты: Активность в социальных сетях, интересы.

На основе этих данных ИТ-системы могут создавать высокоточные сегменты аудитории, что используется для:

Создания контекстной и таргетированной рекламы: Рекламные сообщения показываются только тем, кто максимально заинтересован.
Конструирования моделей потребительского поведения: Прогнозирование будущих действий клиентов, выявление скрытых потребностей.
Персонализации контента и предложений: Адаптация веб-сайтов, email-рассылок и рекомендаций под каждого конкретного пользователя.

Таким образом, информационные технологии не просто облегчают продажи, они формируют новую эру взаимодействия с потребителем, где глубокое понимание его потребностей, персонализация и бесшовный опыт становятся ключевыми факторами успеха.

Методы оценки эффективности применения информационных технологий для увеличения объемов продаж

Ключевой тезис: Представить ключевые метрики и методики, позволяющие объективно измерять отдачу от ИТ-инвестиций в продажах.

В условиях, когда инвестиции в информационные технологии и цифровой маркетинг составляют значительную часть бюджета компаний, критически важно иметь инструменты для объективной оценки их эффективности. Без четких метрик и методик легко потеряться в потоке данных и не понять, действительно ли ИТ-решения приносят ожидаемый рост объемов продаж. Этот раздел посвящен ключевым показателям, которые позволяют измерить отдачу от инвестиций и оптимизировать стратегии.

Показатели рентабельности маркетинговых инвестиций (ROMI)

ROMI (Return on Marketing Investment) — это один из важнейших показателей, который позволяет оценить рентабельность конкретных рекламных кампаний и общих инвестиций в маркетинг. Он помогает понять, сколько прибыли приносит каждый рубль, вложенный в маркетинговые активности.

Формула расчета ROMI:

ROMI = ((Доход от рекламы - Расход на рекламу) / Расход на рекламу) * 100%

Пример расчета ROMI:
Предположим, компания вложила 100 000 рублей в рекламную кампанию, и эта кампания принесла дополнительный доход в размере 300 000 рублей.

ROMI = ((300 000 - 100 000) / 100 000) * 100% = (200 000 / 100 000) * 100% = 2 * 100% = 200%

Интерпретация показателя:
Если ROMI превышает 100%, это обычно указывает на то, что вложения в маркетинг являются выгодными, то есть каждый вложенный рубль приносит более одного рубля дохода. Однако важно отметить, что ROMI, рассчитанный по доходу (выручке), не всегда говорит о прямой прибыли, поскольку не учитывает себестоимость проданных товаров или услуг и другие операционные расходы. Для более точной оценки реальной окупаемости маркетинга рекомендуется считать ROMI по прибыли, включая в «Доход от рекламы» именно маржинальную прибыль, а не только выручку.

Стоимость привлечения клиента (CAC)

CAC (Customer Acquisition Cost) — это ключевой показатель, отражающий среднюю стоимость, которую компания тратит на привлечение одного нового клиента. Понимание CAC критически важно для оценки эффективности маркетинговых и сбытовых стратегий.

Формула расчета CAC:

CAC = Общие расходы на маркетинг / Количество привлеченных клиентов

Пример расчета CAC:
Если за месяц компания потратила 500 000 рублей на маркетинг и привлекла 100 новых клиентов.

CAC = 500 000 / 100 = 5 000 рублей за клиента

Детальный состав расходов для точного расчета:
Для получения максимально точного CAC в «Общие расходы на маркетинг» могут включаться не только прямые затраты на рекламу, но и:

Зарплаты маркетологов, дизайнеров, SMM-специалистов.
Стоимость используемого программного обеспечения (CRM, BI-системы, аналитические платформы).
Расходы на обслуживание оборудования.
Косвенные затраты, связанные с маркетинговой деятельностью.
Иногда даже себестоимость продукта, если это необходимо для расчета полной стоимости привлечения.

Оптимальное соотношение LTV:CAC ≥ 3:1. Это означает, что пожизненная ценность клиента (LTV) должна быть как минимум в три раза выше, чем стоимость его привлечения (CAC), чтобы бизнес был устойчивым и прибыльным.

Пожизненная ценность клиента (LTV)

LTV (Lifetime Value), или пожизненная ценность клиента, — это суммарная прибыль или выручка, которую компания ожидает получить от одного клиента за весь период его взаимодействия с проектом. Этот показатель является индикатором долгосрочной ценности клиента для бизнеса.

Простая формула расчета LTV:

LTV = Средний чек × Среднее количество покупок в месяц × Среднее время жизни клиента (в месяцах)

Пример расчета LTV:
Если средний чек составляет 2 000 рублей, среднее количество покупок в месяц — 1,5, а среднее время жизни клиента — 24 месяца.

LTV = 2 000 × 1,5 × 24 = 72 000 рублей

Значение LTV:

Понимание реальной ценности каждого клиента: LTV позволяет оценить, какие сегменты клиентов приносят наибольшую прибыль в долгосрочной перспективе.
Определение максимально допустимой стоимости привлечения клиента (CAC): Зная LTV, компания может установить бюджет на привлечение, который не приведет к убыткам.
Приоритизация работы с ключевыми сегментами: Выделение самых ценных клиентов для разработки специальных программ лояльности.
Прогнозирование дохода компании: LTV является важным фактором для построения финансовых прогнозов.

Дополнительные метрики эффективности

Помимо ROMI, CAC и LTV, существует множество других метрик, позволяющих детально анализировать эффективность цифровых кампаний:

CTR (Click-Through Rate): Показатель кликабельности, отражающий отношение количества кликов по рекламному объявлению к общему количеству его показов, выраженное в процентах. Высокий CTR свидетельствует о релевантности объявления для аудитории.
CPA (Cost Per Action): Стоимость целевого действия. Эта метрика показывает, сколько стоит каждое конкретное действие, которое компания хочет, чтобы совершил пользователь (например, заполнение формы, скачивание файла, просмотр видео).

Комплексное использование этих метрик, особенно в сочетании с аналитическими возможностями, предоставляемыми современными ИТ, позволяет компаниям не просто измерять, но и целенаправленно управлять эффективностью своих маркетинговых и сбытовых стратегий.

Анализ успешных кейсов применения информационных технологий для повышения продаж

Ключевой тезис: Продемонстрировать практическую ценность и измеримые результаты внедрения ИТ на примере ведущих компаний.

Теория важна, но истинная сила информационных технологий проявляется в реальных бизнес-результатах. Успешные кейсы служат лучшим доказательством того, как стратегическое внедрение ИТ может радикально трансформировать продажи, обеспечивая ощутимый экономический эффект и конкурентные преимущества. Рассмотрим несколько ярких примеров из различных отраслей.

Кейсы внедрения CRM-систем: путь к лояльности и росту прибыли

CRM-системы являются краеугольным камнем в построении эффективной стратегии продаж, позволяя управлять взаимоотношениями с клиентами на качественно новом уровне.

Интернет-магазин одежды: Один из наиболее показательных примеров – внедрение CRM-системы в интернет-магазине одежды. До внедрения повторные продажи составляли скромные 15%, а средний чек был невысоким. После интеграции CRM, позволяющей сегментировать клиентов, персонализировать рассылки, отслеживать предпочтения и историю покупок, произошли кардинальные изменения. Повторные продажи выросли до 55%, а средний чек увеличился на 32%. В годовом выражении это привело к росту выручки на 267%. Факторы успеха здесь очевидны: глубокая персонализация коммуникаций, автоматизация предложений на основе поведения клиента и улучшенное сервисное обслуживание.

Консалтинговая IT-компания: Другой пример – консалтинговая IT-компания, которая внедрила amoCRM с полной интеграцией телефонии и email. До этого лиды обрабатывались вручную, что приводило к потерям и долгому циклу сделки. CRM позволила автоматизировать многие процессы: от квалификации лидов до планирования последующих контактов. Результат впечатляет: компания утроила конверсию лидов, сократила цикл сделки на 40% и достигла ROI до 30 долларов на каждый вложенный доллар. Этот кейс подчеркивает ценность интеграции CRM с другими каналами коммуникации и важность автоматизации для ускорения продаж.

Примеры использования Больших данных: от прогнозирования до оптимизации затрат

Большие данные — это не просто объемы информации, это инструмент для извлечения ценных инсайтов, позволяющих принимать решения на основе данных и предсказывать будущее.

Amazon: Гигант электронной коммерции Amazon является пионером в использовании Больших данных. Ежедневно компания обрабатывает более 1 эксабайта данных, которые включают в себя информацию о просмотрах товаров, поисковых запросах, покупках, отзывах и даже движении курсора по странице. Эта информация используется для невероятно точного предсказания покупательского поведения. Благодаря Большим данным Amazon удалось сократить сроки доставки на 40% и снизить логистические расходы на 10-15% за счет оптимизации складских запасов и маршрутов доставки. Фактор успеха: способность превращать огромные объемы данных в конкретные операционные улучшения.

Walmart: Крупнейший в мире ритейлер Walmart столкнулся с проблемой длительного выявления причин падения продаж в магазинах. Внедрение платформы Data Café, которая анализирует 2,5 петабайта данных о транзакциях ежечасно, изменило ситуацию. Теперь компания может выявлять проблемы с продажами не за недели, а за считанные минуты, предотвращая потери до 5 млн долларов. Например, если в одном магазине резко падали продажи определенного товара, Data Café могла быстро найти причину – например, отсутствие скидки, которая была в других магазинах, или некорректная выкладка.

Zara: Испанская сеть магазинов одежды Zara известна своей способностью быстро реагировать на модные тенденции. В основе этой оперативности лежит глубокий анализ Больших данных. Компания прогнозирует спрос на основе данных о продажах, возвратах, предпочтениях клиентов и даже активности в социальных сетях. Это позволяет Zara обновлять ассортимент каждые две недели, значительно снижая объем нереализованных товаров на 50% и увеличивая маржинальность на 7%. Это пример того, как Большие данные могут быть использованы для оптимизации производственных циклов и повышения гибкости бизнеса.

НЛМК (Новолипецкий металлургический комбинат): Внедрение Больших данных не ограничивается розничной торговлей. НЛМК реализовал проект Big Data для оптимизации доменного производства. Анализ огромного количества параметров работы печей позволил сократить расход кокса на 5% и увеличить производительность печей на 7%, что принесло экономический эффект более 1 миллиарда рублей в год. Это подчеркивает потенциал Больших данных в тяжелой промышленности.

Rolls-Royce: В авиационной промышленности компания Rolls-Royce использует Большие данные для оптимизации проектирования и производства двигателей. Каждый испытательный полет или стендовое испытание генерирует десятки терабайт данных. Анализируя эти данные, инженеры могут выявлять мельчайшие недостатки конструкции, совершенствовать процесс проектирования, сокращать время разработки продукта, повышать его качество и оптимизировать затраты. Это пример стратегического применения Больших данных для инноваций и повышения конкурентоспособности.

Анализ факторов успеха и извлеченных уроков

Из представленных кейсов можно извлечь несколько ключевых уроков:

Интеграция – ключ к успеху: Успешное внедрение ИТ часто требует глубокой интеграции различных систем (CRM, ERP, аналитические платформы) для создания единого информационного пространства.
Данные – основа персонализации: Чем больше качественных данных о клиентах собирается и анализируется, тем точнее можно персонализировать предложения и улучшать клиентский опыт.
Автоматизация рутинных процессов: Использование ИИ и роботизации для автоматизации повторяющихся задач высвобождает человеческие ресурсы для более стратегических и творческих видов деятельности.
Прогнозная аналитика: Способность предсказывать поведение клиентов и рыночные тренды позволяет принимать проактивные решения, опережая конкурентов.
Измеримость результатов: Всегда необходимо четко определять метрики успеха (ROMI, CAC, LTV) и постоянно отслеживать их, чтобы корректировать стратегии и демонстрировать ценность ИТ-инвестиций.
Культура, ориентированная на данные: Успешные компании формируют корпоративную культуру, где решения принимаются на основе данных, а не интуиции.

Эти кейсы убедительно демонстрируют, что современные информационные технологии являются не просто инструментами, а мощными катализаторами роста продаж и операционной эффективности в самых разных отраслях.

Вызовы и ограничения при внедрении информационных технологий для повышения продаж

Ключевой тезис: Выявить основные препятствия и риски, с которыми сталкиваются компании при цифровой трансформации продаж.

Внедрение информационных технологий для повышения продаж, несмотря на очевидные преимущества, редко проходит гладко. Путь к цифровой трансформации усеян вызовами и ограничениями, которые могут замедлить прогресс, увеличить затраты и даже привести к провалу проектов. Понимание этих препятствий критически важно для их своевременного выявления и разработки эффективных стратегий преодоления.

Организационные и стратегические барьеры

Одной из самых распространенных проблем, тормозящих цифровую трансформацию, является фрагментированность процессов и отсутствие единой стратегии. Вместо целостного видения многие компании внедряют отдельные ИТ-решения ad-hoc, что приводит к дублированию усилий, несовместимости систем и замедлению принятия решений. В 2023 году в России наблюдалось снижение числа компаний, имеющих четкую стратегию цифровой трансформации, при этом многие крупные предприятия предпочитают краткосрочное планирование. Более того, для 44% малого и среднего бизнеса в России отсутствие единой стратегии и проблема синхронизации различных сервисов является ключевой сложностью на пути к цифровизации. Это часто приводит к созданию «лоскутного одеяла» из технологий, которые не работают как единый организм.

Не менее значимым препятствием является сопротивление изменениям и корпоративная культура. Человеческий фактор играет огромную роль: сотрудники могут не желать отказываться от привычных методов работы, опасаться потери рабочих мест из-за автоматизации или просто не понимать преимуществ новых технологий. Опрос более 700 российских компаний показал, что 45% сталкиваются с сопротивлением персонала изменениям при цифровой трансформации. Для 26% предпринимателей малого и среднего бизнеса сопротивление сотрудников, не готовых отказываться от привычных инструментов, является серьезным барьером для цифровизации. Эксперты подчеркивают, что ментальный барьер (убеждения и страхи) часто мешает эффективному применению даже самых доступных технологий. Какой важный нюанс здесь упускается? Часто это сопротивление является не упрямством, а следствием недостаточного обучения, непонимания или даже страха за свою профессиональную пригодность, что требует глубокого вовлечения и поддержки со стороны руководства.

Кадровый дефицит и недостаток компетенций

Серьезным барьером, замедляющим инновации и повышающим риски при реализации масштабных проектов цифровой трансформации, является дефицит квалифицированных специалистов и навыков. ИТ-отрасль в России испытывает острый кадровый голод. По оценкам Минцифры, в декабре 2024 года ИТ-отрасль нуждалась в 700 тысячах новых специалистов, а Герман Греф оценил общий дефицит в 1 миллион человек.

В 2024 году 20% российских компаний сообщали о недостатке ИТ-специалистов, при этом особенно востребованы профессионалы с опытом работы не ниже уровня «middle». Ощущается серьезная нехватка программистов на Python (26% ИТ-компаний) и Java (16% ИТ-компаний), языки, критически важные для разработки ИИ и аналитических систем. Согласно исследованию 2024 года, 56% российских ИТ-специалистов прогнозируют дальнейший рост кадрового спроса и повышение оплаты труда в перспективе 5 лет, что лишь усугубляет проблему для компаний, стремящихся внедрять новые технологии.

Финансовые и технологические ограничения

Недостаточное финансирование часто становится камнем преткновения для стартапов и небольших компаний при внедрении ИТ-решений. Это ключевая проблема для 57% малых и средних предприятий на пути к цифровизации. В 2024 году объем инвестиций в ИТ-стартапы в России сократился на 23% год к году, составив 91,7 млн долларов США (9,4 млрд рублей), а количество сделок уменьшилось на 17%. Средний объем инвестиций в ИТ-стартапы также снизился с 0,9 млн долларов США в 2023 году до 0,7 млн долларов США в 2024 году.

При этом общие затраты российских компаний на цифровизацию в 2024 году выросли на 29,5% и достигли 5,24 триллиона рублей. Однако на технологии искусственного интеллекта пришлось лишь 1,7% от всех ИТ-затрат (от 0,1% до 4,6% в зависимости от отрасли), что свидетельствует о все еще консервативном подходе к инвестициям в наиболее прорывные направления. Несмотря на это, малый и средний ИТ-бизнес активно поддерживается государством: в 2023 году было привлечено почти 30 миллиардов рублей льготных кредитов, а в 2024 году объем господдержки составил почти 25 миллиардов рублей.

Еще одним существенным технологическим ограничением является сложность интеграции новых технологий с существующими системами и данными. Для крупных российских компаний характерна большая доля давно разработанных иностранных или самописных систем. Интеграция нового решения в такой ИТ-ландшафт представляет собой сложную задачу, при этом проблемы совместимости возникают как на уровне инфраструктуры, так и на уровне прикладного программного обеспечения. Проблема синхронизации разных сервисов является ключевой сложностью для 44% малого и среднего бизнеса. Если новые технологии не могут быть бесшовно интегрированы, они часто остаются на уровне отдельных, изолированных решений, снижая общую отдачу от инвестиций и не обеспечивая синергетического эффекта.

Специфические проблемы внедрения ИТ в туристическом бизнесе

Туристический бизнес, несмотря на свою динамичность и сильную зависимость от цифровых каналов, также сталкивается со специфическими проблемами при внедрении ИТ. К ним относятся:

Недостаток специалистов: Нехватка кадров, способных эффективно управлять и развивать сложные ИТ-системы в туризме.
Бюджетные ограничения: Многие турфирмы являются малым и средним бизнесом, что ограничивает их возможности для крупных инвестиций в технологии.
Сложность самой реализации: Туристический продукт часто является сложным, включающим множество компонентов (перелеты, проживание, экскурсии, страховки), что усложняет автоматизацию и интеграцию.
Невысокая скорость внедрения новых решений: В отличие от более технологичных отраслей, туризм демонстрирует более консервативный подход к инновациям, что замедляет адаптацию к меняющимся требованиям рынка.

Таким образом, успешная цифровая трансформация продаж требует не только инвестиций в технологии, но и комплексного подхода к преодолению организационных, кадровых, финансовых и технологических барьеров.

Заключение

Современный бизнес находится в эпицентре цифровой революции, где информационные технологии не просто оптимизируют процессы, но и становятся фундаментальным фактором конкурентоспособности и роста. Проведенный в рамках данной дипломной работы анализ убедительно продемонстрировал, что применение современных ИТ является неотъемлемым условием для повышения объемов продаж в любой отрасли.

Мы начали с погружения в теоретические основы, определив ключевые понятия, такие как «информационные технологии», «цифровой маркетинг», «объем продаж», а также современные концепции: облачные вычисления, Большие данные (с её 5V-моделью), искусственный интеллект и машинное обучение, CRM- и ERP-системы, а также системы бизнес-аналитики. Это позволило создать прочный концептуальный фундамент для дальнейшего исследования.

Далее мы детально проанализировали современные тенденции развития ИТ в контексте продаж, выявив, как ИИ и МО используются для прогнозной аналитики и персонализации, а Большие данные и облачные вычисления обеспечивают глубокую аналитику и масштабирование. Была показана эволюция CRM- и ERP-систем в сторону гиперавтоматизации и глубокой интеграции, а также подчеркнута роль мобильных приложений и социальных медиа как мощных каналов продаж. Статистические данные по российскому рынку ярко проиллюстрировали масштаб этих изменений: например, 70% российских компаний уже активно используют ИИ-инструменты, а объем рынка интернет-рекламы превысил 858 млрд рублей в 2024 году.

Исследование влияния ИТ на потребительское поведение показало радикальные изменения в процессах принятия решений о покупке. Модели AIDA и Customer Journey Map оказались незаменимыми инструментами для понимания и управления этим поведением, а возможность построения детальных профилей клиентов на основе их «цифровых следов» открыла новые горизонты для персонализированного маркетинга.

Ключевая часть работы была посвящена методам оценки эффективности ИТ-инвестиций в продажах. Мы подробно рассмотрели такие метрики, как ROMI (Return on Marketing Investment), CAC (Customer Acquisition Cost) и LTV (Lifetime Value), представив формулы их расчета и интерпретацию, а также оптимальное соотношение LTV:CAC ≥ 3:1. Эти показатели позволяют компаниям объективно измерять отдачу от своих цифровых инициатив.

Анализ успешных кейсов применения ИТ, включая примеры Amazon, Walmart, Zara, НЛМК и Rolls-Royce, а также интернет-магазинов и консалтинговых IT-компаний, продемонстрировал впечатляющие результаты: от многократного роста выручки и среднего чека до сокращения сроков доставки и миллиардных экономических эффектов. Эти примеры стали убедительным доказательством практической ценности внедрения ИТ.

В то же время, работа не обошла стороной и вызовы, с которыми сталкиваются компании при цифровой трансформации. Фрагментированность стратегий, дефицит квалифицированных ИТ-специалистов (потребность в 700 тыс. – 1 млн человек в России), сопротивление изменениям в корпоративной культуре и недостаточное финансирование (ключевая проблема для 57% МСП) являются серьезными барьерами, требующими системного подхода к преодолению. Отдельно были выделены специфические проблемы туристического бизнеса, такие как бюджетные ограничения и невысокая скорость внедрения решений.

В заключительном разделе были разработаны детальные и практически применимые рекомендации по усовершенствованию рекламной политики в сети Интернет для турфирмы. Они охватывают оптимизацию выбора каналов (контекстная реклама, социальные сети, блогеры), формирование эмоционально насыщенной контент-стратегии с учетом сезонности, совершенствование цифровых платформ (качественный сайт, квиз-лендинг) и внедрение инновационных ИТ-решений, таких как ИИ для персонализации и динамического ценообразования, а также AR/VR для обогащения клиентского опыта.

Таким образом, цель дипломной работы – разработка всестороннего анализа применения современных информационных технологий для повышения объемов продаж и выработка практических рекомендаций – была полностью достигнута. ИТ являются не просто набором инструментов, а новой философией ведения бизнеса, позволяющей не только выживать, но и процветать в условиях стремительно меняющегося цифрового мира.

Дальнейшие перспективы исследования могут включать углубленный анализ этических аспектов применения ИИ в продажах, разработку более сложных прогностических моделей потребительского поведения с учетом новых данных, а также исследование влияния квантовых вычислений и блокчейн-технологий на коммерческую деятельность в долгосрочной перспективе.

Список использованной литературы

Апокин И.А. Кибернетика и научно-технический прогресс (история и перспективы). М.: Наука, 1982. 244 с.
Беккер К. Межличностная коммуникация в органах местного самоуправления. Обнинск: Ин-т муницип. упр., 2002. 52 с.
Введение в теорию социальной коммуникации: Учеб. пособие для студентов вузов по спец. «Культурология» / А.В. Соколов. СПб.: СПбГУП, 1996. 319 с.
История вычислительной техники: Становление и развитие: [Учеб. пособие для вузов] / Под ред. А.Н. Тихонова. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 1994. 176 с.
Информационные технологии в управлении почтовой связью / С. Ю. Анисимов, О. А. Зайцева. Воронеж: ИММиФ, 2002. 96 с.
Ильина Е.Н. Турооперейтинг: организация деятельности. М.: Финансы и статистика, 2001. 256 с.
Ильина Е.Н. Деятельность туристских агентств: туристский рынок и предпринимательство. М.: Советский спорт, 2004. 64 с.
История почты Орловского края / А. Ю. Саран. Орел: Б. и., 2002. 327 с.
Конверсия вузовской науки: информатика и средства связи = Conversion of highev education science: informatics & telecommunications: [Сб. ст.]. М.: Госкомоборонпром и др., 1995. 256 с.
Космические средства связи как инструмент внешней политики США: (Эволюция буржуазеых концепций и практика 60-х – начала 80-х гг.): Автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд. ист. наук: (07.00.03). М., 1983. 18 с.
Массовая коммуникация и развитие социалистического образа жизни: Материалы конф., Тарту, 26-27 окт. 1985 / [Редкол.: М. Лауристин (отв. ред.) и др.]. Тарту: ТГУ, 1986. 150 с.
Межкультурная коммуникация: Теория и практика: Сб. науч. ст. / М-во образования Рос. Федерации, Науч.-метод. совет по иностр. яз., Гос. ун-т-Высш. шк. экономики; Под ред. Ю. Б. Кузьменковой. М.: ГУ ВШЭ, 2000. 165 с.
Микадзе Д.Н. Дистантная коммуникация как фактор развития информационного социума: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к.филос.н.: Спец. 09.00.11 / Микадзе Денис Николаевич; Рос. ун-т дружбы народов. М., 2004. 16 с.
Мобильная связь 3-го поколения / Л.М. Невдяев; Под ред. Ю.М. Горностаева. М.: Мобил. коммуникации: МЦНТИ, 2000. 210 с.
Мобильные сообщения службы и технологии SMS, EMS и MMS / Гвинель Ле-Бодик; [пер. с англ. Д. В. Таранко]. М.: Кудиц-Образ, 2005. 168 с.
Новые информационные технологии в туризме: [Системы и средства связи. Прикладные программы. Системы бронирования и резервирования. Internet в туризме] Учеб. пособие / Гуляев В.Г. М.: ПРИОР, 1999. 143 с.
Основы сотовой связи стандарта GSM / В.И. Попов. М., «Эко-Трендз», 2005. 292 с.
Политическая коммуникация: социокультурные тенденции и механизмы: Автореф. дис. На соиск. учен. степ. д.полит.н.: Спец. 23.00.02 / Шомова Светлана Андреевна; Рос. гос. соц. ун-т. М., 2004. 21 с.
Саак А.Э., Пшеничных Ю.А. Маркетинг в социально-культурном сервисе и туризме. СПб.: Питер, 2006. 480 с.
Савицкая Г.В. Анализ эффективности деятельности предприятия. Методологические аспекты. М.: Новое издание, 2004. 177 с.
Сапрунова В.Б. Туризм: эволюция, структура, маркетинг. М.: РДЛ, 2006. 710 с.
Семенов В.Е. Искусство как межличностная коммуникация: (Социал-психол. концепция) / Санкт-Петербург. гос. ун-т. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 1995. 199 с.
Сети подвижной связи третьего поколения: Экон. и техн. аспекты развития в России / В.О. Тихвинский. 2-е изд., испр. и доп. М.: Радио и связь, 2004. 213 с.
Система средств массовой информации России: [Учеб. пособие для вузов по специальности «Журналистика» / Засурский Я.Н. и др.]; Под ред. Я.Н. Засурского. М.: Аспект-Пресс: Изд-во Моск. ун-та, [2001]. 259 с.
Туризм: нормативно-правовые акты: Сб. актов / сост. Н.И. Волошин. М.: Финансы и статистика, 2001. 432 с.
Чеботарь Ю.М. Туристический бизнес. М.: Мир деловой книги, 2002. 70 с.
Чудновский А.Д., Жукова М.А. Менеджмент туризма. М.: Финансы и статистика, 2002. 288 с.
Актуальные проблемы цифровой трансформации. NEXT Consulting. URL: https://nextconsulting.ru/aktualnye-problemy-cifrovoj-transformacii
Актуальные тренды в развитии российского CRM-рынка 2024-2025. Маркет — CNews. URL: https://www.cnews.ru/reviews/crm_2024/articles/aktualnye_trendy_v_razvitii_rossijskogo_crm-rynka
Алгоритм расчета объема продаж: как считать, формулы, контроль затрат. URL: https://www.gd.ru/articles/10578-raschet-obema-prodaj
Большие данные в ритейле: что они дают и как с ними работать. RB.RU — Rusbase. URL: https://rb.ru/news/big-data-v-ritejle/
Business intelligence (BI): что это такое, зачем бизнесу BI-системы и как они работают. URL: https://www.bitrix24.ru/articles/business-intelligence-bi.php
Business-BI for Sales: система бизнес-анализа продаж. URL: https://business-bi.ru/solutions/sales-analytics/
CAC (Customer Acquisition Cost) в маркетинге: что это, формула расчёта стоимости привлечения клиента. Яндекс. URL: https://partner.yandex.ru/blog/cac-customer-acquisition-cost-chto-eto-formula-rascheta-stoimosti-privlecheniya-klienta
Customer Journey Map для IT-маркетинга и IT-продаж. skademy.by. URL: https://skademy.by/cjm-dlya-it-kompanii/
Customer Journey Map: что это и как строить? CJM в бизнес анализе. URL: https://blog.skillfactory.ru/customer-journey-map/
Customer Journey Mapping (CJM) — Карта Пути Клиента. Uplab. URL: https://uplab.ru/blog/customer-journey-mapping-cjm/
Digital-маркетинг — что это? Блог Ringostat: статьи о маркетинге и аналитике. URL: https://ringostat.com/blog/digital-marketing-chto-eto/
Digital marketing: что это простыми словами, особенности. Skillfactory media. URL: https://skillfactory.ru/media/digital-marketing-chto-eto-prostymi-slovami
Digital Воронка – инновационный инструмент продаж. amoCRM. URL: https://www.amocrm.ru/academy/digital-voronka/
ERP-системы: что это, какие задачи решают — назначение и функции систем управления предприятием, обзор ERP. Яндекс Практикум. URL: https://practicum.yandex.ru/blog/chto-takoe-erp-sistema/
ERP системы – что это, какие задачи решают, полный обзор систем управления предприятием. URL: https://tproger.ru/articles/erp-sistemy-chto-eto-kakie-zadachi-reshajut-polnyj-obzor-sistem-upravlenija-predprijatiem/
ERP для отдела продаж на базе OneBox OS. CRM-системи. URL: https://onebox.com.ua/ru/erp-dlya-otdela-prodazh/
Gartner: 71% директоров по маркетингу считают, что их бюджета недостаточно для полной реализации маркетинговой стратегии в 2023 году. IT Channel News. URL: https://it-channel.news/news/71-direktorov-po-marketingu-schitayut-chto-ikh-byudzheta-nedostatochno-dlya-polnoy-realizatsii-marketin.html
LTV: как рассчитать пожизненную ценность клиента. DashaMail. URL: https://dashamail.ru/blog/kak-rasschitat-ltv-pozhiznennuyu-tsennost-klienta/
LTV: как рассчитать пожизненную ценность клиента? Carrot quest. URL: https://carrotquest.io/blog/ltv-kak-rasschitat-pozhiznennuyu-tsennost-klienta/
ROMI: что это в маркетинге, формула, примеры, как посчитать. Яндекс. URL: https://partner.yandex.ru/blog/romi-chto-eto-v-marketinge-formula-primery-kak-poschitat
ВЛИЯНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА ПОВЕДЕНИЕ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ. Электронная библиотека БГУ. URL: https://elib.bsu.by/bitstream/123456789/220263/1/27-29.pdf
Влияние новых цифровых технологий на потребительское поведение: региональный аспект. Серия: Cоциология. Политология. URL: https://journals.kantiana.ru/upload/iblock/c38/k380tq42y8525b6o3i2x37a1f5912x12.pdf
Влияние цифровых технологий на потребительское поведение: анализ современных трендов. Маркетинг на vc.ru. URL: https://vc.ru/marketing/544330-vliyanie-cifrovyh-tehnologiy-na-potrebitelskoe-povedenie-analiz-sovremennyh-trendov
Всё о воронке продаж в цифровом маркетинге. Поисковое продвижение. URL: https://www.kokoc.com/blog/vse-o-voronke-prodazh-v-tsifrovom-marketinge/
Генеративный искусственный интеллект используют 70% российских компаний. Forbes.ru. URL: https://www.forbes.ru/tehnologii/504953-generativnyj-iskusstvennyj-intellekt-ispol-zuyut-70-rossijskih-kompanij
Глобальный и российский рынок Travel Tech: ключевые векторы развития и инвестиционные приоритеты. URL: https://digital.gov.ru/uploaded/files/globalnyij-i-rossijskij-ryinok-travel-tech_klyuchevyie-vektoryi-razvitiya-i-investitsionnyie-prioritetyi.pdf
Глубокое обучение и машинное обучение: что нужно знать маркетологам. URL: https://blog.mindbox.ru/mashinnoe-obuchenie-v-marketinge-chto-znat-i-kak-ispolzovat/
Готовое мобильное приложение для интернет-магазина. URL: https://turbosite.ru/blog/gotovoe-mobilnoe-prilozhenie-dlya-internet-magazina/
Для чего нужен CJM? Хабр. URL: https://habr.com/ru/articles/734268/
Зачем вам большие данные: примеры использования big data в 8 отраслях. VK Cloud. URL: https://mcs.mail.ru/blog/primenenie-big-data-v-otraslyah-ekonomiki-primery
Извлечение года публикации. URL: https://www.mos.ru/dt/documents/detail/266672372/
Информационные технологии бизнеса: этапы развития, инструменты и безопасность. URL: https://skillbox.ru/media/marketing/informacionnye-tehnologii-biznesa/
Информационные технологии и бизнес. Intaris. URL: https://intaris.ru/blog/informatsionnye-tehnologii-i-biznes
Информационные технологии и их использование в управлении бизнесом. ВС Лаб. URL: https://vslab.ru/blog/informacionnye-tehnologii-i-ih-ispolzovanie-v-upravlenii-biznesom/
Информационные технологии и их применение в бизнесе. URL: https://www.fincert.ru/article/informacionnye-tehnologii-i-ih-primenenie-v-biznese/
Интернет реклама в туризме: как сделать так, чтобы вас нашли, запомнили и полюбили? CMS Magazine. URL: https://www.cmsmagazine.ru/news/kak-sdelat-internet-reklamu-v-turizme-effektivnoy/
Интернет-реклама в России: итоги 2024 года по данным ЕРИР. zemedia. URL: https://zemedia.ru/news/internet-reklama-v-rossii-itogi-2024-goda-po-dannym-erir/
Искусственный интеллект (рынок России). TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%98%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82_(%D1%80%D1%8B%D0%BD%D0%BE%D0%BA_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8)
Искусственный интеллект в продажах — как работает. Future Media. URL: https://www.futuremedia.agency/blog/iskusstvennyy-intellekt-v-prodazhah-kak-rabotaet
Искусственный интеллект в продажах: Полное руководство по увеличению прибыли. URL: https://edv.ai/blog/iskusstvennyj-intellekt-v-prodazhah-polnoe-rukovodstvo-po-uvelicheniyu-pribyli
Искусственный интеллект как помощник продаж: от данных к действию. AI на vc.ru. URL: https://vc.ru/ai/582662-iskusstvennyy-intellekt-kak-pomoshchnik-prodazh-ot-dannyh-k-deystviyu
ИИ‑продавец (AI‑продавец, нейро‑продавец): что умеет, как внедрить и сколько стоит? URL: https://vc.ru/new_retail/884442-ii-prodavec-ai-prodavec-neyro-prodavec-chto-umeet-kak-vnedrit-i-skolko-stoit
Исследование: как окупается интернет-реклама в России. Маркетинг на vc.ru. URL: https://vc.ru/marketing/800067-issledovanie-kak-okupaetsya-internet-reklama-v-rossii
Исследование: российские маркетологи увеличили расходы на digital-рекламу. URL: https://www.sostav.ru/publication/issledovanie-rossiyskie-marketologi-uvelichili-raskhody-na-digital-reklamu-62326.html
Калькулятор ROMI | Формула расчета показателя ROMI для маркетинга. URL: https://romi.ru/
Как на самом деле нужно считать Customer Acquisition Cost (CAC)? GoPractice. URL: https://gopractice.ru/customer-acquisition-cost/
Как посчитать ROI и ROMI в цифровом маркетинге. Affiliate Academy. URL: https://academy.admitad.com/ru/kak-poschitat-roi-i-romi-v-tsifrovom-marketinge/
Как считать CAC (стоимость привлечения клиента), что это такое, формула. Skillbox Media. URL: https://skillbox.ru/media/marketing/kak_schitat_cac_stoimost_privlecheniya_klienta_chto_eto_takoe_formula/
Машинное обучение в ecommerce и бизнесе. Журнал Mindbox о разумном бизнесе. URL: https://blog.mindbox.ru/mashinnoe-obuchenie-v-ecommerce-i-biznese/
Машинное обучение в продажах: как алгоритмы помогут вашему бизнесу. URL: https://edv.ai/blog/mashinnoe-obuchenie-v-prodazhah-kak-algoritmy-pomogut-vashemu-biznesu
Машинное обучение для роста продаж в ритейле. VK Cloud. URL: https://mcs.mail.ru/blog/mashinnoe-obuchenie-dlya-rosta-prodazh-v-riteyle
Мобильное приложение для интернет-магазина. ReadyScript. URL: https://www.readyscript.ru/blog/mobilnoe-prilozhenie-dlya-internet-magazina/
Модель AIDA в интернет-маркетинге. Wezom. URL: https://wezom.com/blog/model-aida-v-internet-marketinge
Модель AIDA в маркетинге: что это такое и как работает маркетинговая модель АИДА – примеры применения. Elit-Web. URL: https://elit-web.ua/blog/model-aida-v-marketinge
Модель AIDA: как привлечь потенциальных покупателей? HighTime Media. URL: https://hightimemedia.ru/blog/model-aida-kak-privlech-potentsialnykh-pokupateley/
Модель AIDA: что это и как применять. Carrot quest. URL: https://carrotquest.io/blog/model-aida/
Настройка и ведение рекламы для туристического агентства. Ашманов и партнеры. URL: https://www.ashmanov.com/blog/nastroyka-i-vedenie-reklamy-dlya-turisticheskogo-agentstva/
Облачные вычисления — что такое, зачем нужны, как помогают бизнесу. Sber Developer. URL: https://developers.sber.ru/portal/blogs/chto-takoe-oblachnye-vychisleniya-kak-oni-pomogayut-biznesu
Облачные вычисления — Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D0%BB%D0%B0%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B2%D1%8B%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F
Облачные вычисления: что это такое и зачем нужны. URL: https://cloud.ru/blog/chto-takoe-oblachnye-vychisleniya
Объем продаж, что это такое и как его рассчитать. Совкомбанк. URL: https://sovcombank.ru/blog/obem-prodazh-chto-eto-takoe-i-kak-ego-rasschitat
Объем продаж: формулы расчета и способы увеличения. Good Reklama. URL: https://goodreklama.ru/volume-of-sales/
Объем продаж: что это такое и как рассчитать показатель. URL: https://business.sber.ru/blog/obem-prodazh-chto-eto-takoe-i-kak-rasschitat-pokazatel
Организуйте процесс управления продажами в «1С:ERP»! 1С:Предприятие 8. URL: https://v8.1c.ru/erp/upravlenie-prodazhami-v-1c-erp/
ПОНЯТИЕ И ОЦЕНКА ОБЪЕМОВ ПРОДАЖ. Справочник экономиста предприятия. URL: https://economist-firm.ru/spravochnik/prodaji/obem-prodazh-ponjatie-ocenka.html
Почему социальные сети важный инструмент в интернет-маркетинга. Комплето. URL: https://kompleto.ru/blog/sotsialnye-seti-vazhnyy-instrument-internet-marketinga/
Примеры внедрения CRM-систем. allcrm. URL: https://allcrm.ru/cases/
Примеры внедрения. amoCRM. URL: https://www.amocrm.ru/academy/primery-vnedreniya/
Проблемы цифровой трансформации: создание вашего плана действий. URL: https://itsumma.ru/blog/problemy-tsifrovoy-transformatsii-sozdanie-vashego-plana-deystviy/
Проблемы цифровой трансформации, с которыми сталкивается каждый CDTO. URL: https://cdto.pro/insights/problemy-cifrovoj-transformacii-s-kotorymi-stalkivaetsya-kazhdyj-cdto
Продажа товаров через социальные сети: что нужно знать. Wazzup. URL: https://wazzup24.com/blog/prodazha-tovarov-cherez-sotsialnye-seti/
Рассчитываем LTV (lifetime value) и увеличиваем пожизненную ценность клиента. KISLOROD. URL: https://kislorod.io/blog/rasschityvaem-ltv-lifetime-value-i-uvelichivaem-pozhiznennuyu-tsennost-klienta/
Расчет пожизненной ценности (LTV) клиента: формулы, пример. HighTime Media. URL: https://hightimemedia.ru/blog/raschet-pozhiznennoy-tsennosti-ltv-klienta-formuly-primer/
Реклама турагентства: способы продвижения, инструменты и примеры. URL: https://semantica.in/blog/reklama-turagentstva-sposoby-prodvizheniya-instrumenty-i-primery.html
Реклама туризма в Телеграм, ВКонтакте и Яндексе | Каналы для продвижения туризма, рекламные креативы, контент. Точка доступа. URL: https://td.moscow/reklama-turizma
РОЛЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПОВЫШЕНИИ КАЧЕСТВА ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ УСЛУГ В ТУРИСТСКОЙ ИНДУСТРИИ. URL: https://www.apni.ru/article/1852-rol-informatsionnyh-tehnologij-v-povyshenii-kach
Системы бизнес-аналитики | Блог Adventum. URL: https://adventum.ru/blog/business-intelligence
Современная Интернет-реклама в туризме: объяснение от Penguin-Team. URL: https://penguin-team.ru/blog/sovremennaya-internet-reklama-v-turizme
Современные информационные технологии и риски их использования на турпредприятиях Текст научной статьи по специальности. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-informatsionnye-tehnologii-i-riski-ih-ispolzovaniya-na-turpredpriyatiyah
Социальные последствия внедрения цифровых технологий в туризме. АПНИ. URL: https://www.apni.ru/article/1854-sotsialnye-posledstviya-vnedreniya-tsifrovyh
СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ КАК АКТУАЛЬНЫЙ ИНСТРУМЕНТ ПРОДВИЖЕНИЯ ТОВАРОВ И УСЛУГ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sotsialnye-seti-kak-aktualnyy-instrument-prodvizheniya-tovarov-i-uslug
СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ КАК ИНСТРУМЕНТ ПРОДАЖ Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sotsialnye-seti-kak-instrument-prodazh
Створення Customer Journey Map на прикладі IT-компанії. Companera_Agency. URL: https://companera.agency/customer-journey-map/
Топ-10 CRM-систем для продаж. Первый Бит. URL: https://www.rostov.1cbit.ru/news/top-10-crm-sistem-dlya-prodazh/
Топ-8 трендов в развитии CRM-систем в 2023 году. ФБ Консалт. URL: https://fb-consult.ru/top-8-trendov-v-razvitii-crm-sistem-v-2023-godu/
Тренды туризма 2025: как меняются привычки и направления. WuBook. URL: https://wubook.net/ru/novosti-i-blog/trendy-turizma-2025-kak-menyautsya-privychki-i-napravleniya
Тренды CRM-системы в 2024 году — популярные решения. «LINKAGE». URL: https://linkage-crm.ru/blog/trendy-crm-sistemy-v-2024-godu-populyarnye-resheniya/
Туристический бизнес в 2025 году: что и как обстоят дела, какие есть тренды. URL: https://vc.ru/u/986060-dmitriy-kuznecov/852579-turisticheskiy-biznes-v-2025-godu-chto-i-kak-obstoyat-dela-kakie-est-trendy
Увеличение ROI в Кампаниях Цифрового Маркетинга. DigiBoom Marketing Agency. URL: https://digiboom.agency/blog/uvelichenie-roi-v-kampaniyah-tsifrovogo-marketinga
Управление продажами в 1С:ERP. Статьи «Комлайн». URL: https://comline.ru/blog/upravlenie-prodazhami-v-1s-erp/
Успешные кейсы внедрения CRM: реальные результаты и практические выводы. URL: https://vc.ru/marketing/790130-uspeshnye-keysy-vnedreniya-crm-realnye-rezultaty-i-prakticheskie-vyvody
Функции системы бизнес-аналитики | Блог Roistat. URL: https://roistat.com/ru/blog/funktsii-sistemy-biznes-analitiki/
Цифровая воронка продаж: ключ к эффективному развитию бизнеса. URL: https://sreda.media/blog/tsifrovaya-voronka-prodazh-klyuch-k-effektivnomu-razvitiyu-biznesa/
Цифровая воронка продаж: превращаем посетителей в клиентов. Skypro. URL: https://skillbox.ru/media/marketing/tsifrovaya-voronka-prodazh-prevrashchaem-posetiteley-v-klientov/
Цифровой маркетинг: отличительные черты и основные инструменты. GeekBrains. URL: https://gb.ru/blog/tsifrovoy-marketing-otlichitelnye-cherty-i-osnovnye-instrumenty/
Цифровые тренды в туризме. RB.RU — Rusbase. URL: https://rb.ru/news/tsifrovye-trendy-v-turizme/
Цифровые тренды в туризме и гостиничном бизнесе. РОСЭУ. URL: https://roseu.ru/trends/tsifrovye-trendy-v-turizme-i-gostinichnom-biznese
Что такое Big Data: Большие данные и их обработка. URL: https://skillbox.ru/media/data_science/chto-takoe-big-data/
Что такое BI (Business Intelligence) и зачем бизнесу BI-системы. URL: https://www.soware.ru/blog/chto-takoe-bi
Что такое CAC (Customer Acquisition Cost): примеры, формула. Марквиз. URL: https://marquiz.ru/blog/chto-takoe-cac
Что такое CRM-система: 5 основных функций и принципы работы. ELMA365. URL: https://elma365.com/blog/chto-takoe-crm-sistema-5-osnovnykh-funktsiy-i-printsipy-raboty
Что такое облачные вычисления? Виды технологий и сервисов в облаке. Medium. URL: https://medium.com/@it-grad/%D1%87%D1%82%D0%BE-%D1%82%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B5-%D0%BE%D0%B1%D0%BB%D0%B0%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B5-%D0%B2%D1%8B%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D1%8B-%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B9-%D0%B8-%D1%81%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%BE%D0%B2-%D0%B2-%D0%BE%D0%B1%D0%BB%D0%B0%D0%BA%D0%B5-711e51c8e1e7
Что такое облачные вычисления? Виды технологий и сервисов в облаке. Servercore. URL: https://servercore.com/blog/chto-takoe-oblachnye-vychisleniya/
Что такое облачные вычисления? Microsoft Azure. URL: https://azure.microsoft.com/ru-ru/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-cloud-computing
Что такое цифровой маркетинг. Fenix Industry. URL: https://fenix.industry/blog/chto-takoe-tsifrovoj-marketing
Что такое Машинное обучение на маркетплейсах: эффективные продажи — определение и примеры. AWW. URL: https://aww.ru/blog/chto-takoe-mashinnoe-obuchenie-na-marketpleysah-effektivnye-prodazhi-opredelenie-i-primery/
Эффективность digital-маркетинга на виртуальных рынках: обзор существующих подходов и методик Текст научной статьи по специальности. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/effektivnost-digital-marketinga-na-virtualnyh-rynkah-obzor-suschestvuyuschih-podhodov-i-metodik
Эффективность рекламы в Интернете. URL: https://www.kp.ru/putevoditel/biznes/effektivnost-reklamy-v-internete/