Визначено доцільність застосування економіко-математичних оптимізаційних моделей для обґрунтування цін та обсягу продукції з метою отримання підприємством максимального прибутку на основі використання аналітичних можливостей економічної моделі беззбитковості виробництва. Сформульовано у змістовному та математичному вигляді задачу оптимізації для визначення рівня цін та обсягу продукції багатономенклатурного виробництва, що дозволяє отримати максимум прибутку при обмеженнях на величину виробничої потужності. Як параметр оптимізації запропоновано використати величину маржинального доходу за видами продукції, для якого визначаються оптимальні значення її ціни та обсягу. Розроблено схему розв'язання сформульованої задачі та надано рекомендації щодо виконання її блоків. Як вихідні дані використано залежності цін та змінних витрат на одиницю продукції від обсягу її виробництва, на основі яких розраховується маржинальний дохід на одиницю продукції та відповідний обсяг продукції. Для розв'язання задачі обрано метод покрокової оптимізації. Кожний крок-це черговий вид продукції. На ньому формується масив величини маржинального доходу для обсягу продукції в натуральному вимірі за вибраним інтервалом, з якого обирається максимальна величина. Далі перевіряються умови обмеження. У результаті для кожного виду продукції визначаються максимальні величини маржинального доходу та відповідні йому ціни й обсяг продукції. Потім, шляхом віднімання від суми максимальних величин для всіх видів продукції величини загальних постійних витрат, розраховується величина прибутку, яка для даних умов задачі оптимізації є максимальною. Проведено перевірку запропонованих рекомендацій на прикладі з умовними даними для трьох видів продукції.
<p><strong><span>Introduction: </span></strong><span>The Covid-19 pandemic has boosted the development of online retail and has created an urgent need to transform digital marketing tools. <span>The purpose of the study is to find ways to optimize advertising in Google and Facebook, which are the superior digital advertising platforms as their top digital advertising platforms in terms of both usage and performance.<strong></strong></span></span></p><p><strong><span>Methods:</span></strong><span> An experiment conducted as part of the study showed that the use of the dynamic optimization tool allows you to enrich existing feed data with additional 1st and 3rd party data and automatically compile visuals with additional information obtained from the feed and additional graphical overlays. The proposed method was tested on Facebook and Google with an analysis of click through rate, conversion rate and conversion cost indicators.</span></p><p><strong><span>Findings: </span></strong><span>The research results showed that the use of the dynamic optimization tool improves the effectiveness of online advertising, all the studied indicators has improved on both platforms. The results obtained complement to the few literature sources devoted to creating enriched feeds on various internet companies, so the work is of significant interest for marketers and business owners who work in the field of e-commerce. </span></p><p><strong><span>Originality: </span></strong><span>It has been established that in order to increase the conversion rates of ad campaigns and improve the quality of communication with the audience, a deeper study of the behavioral characteristics of visitors of internet resources, as well as high-quality visual content of the ads, are required.</span> </p>
The relevance of the problem of managing the competitiveness of service sector enterprises in modern conditions of economic management is determined. In a contentual form, the task of managing the competitiveness of enterprises is formulated and a scheme of its implementation is proposed, which includes the following stages: formation of factors that determine competitiveness; substantiation of the competitiveness indicator and its model; computing the competitiveness indicator and its subsequent factor analysis; determination of reserves for growth of the competitiveness index; formation of the task of increasing competitiveness; formation of a list of measures for implementing the task; selection of measures for the implementation; implementation of measures, control and regulation. The procedure for computing the integral indicator of competitiveness, which includes groups of indicators that determine the state of the enterprise and the competitiveness of its products, as well as indicators within each group, is considered. The methodology of economic analysis of the level of competitiveness of the enterprise is proposed, which allows to conduct an overall assessment of its competitive position compared to competitors; determine the influence of factors on the difference in their position from the position of competitors; calculate the reserves of growth of the competitiveness indicator and develop measures for their implementation. In accordance with the competitive strategy of the enterprise and the task of increasing the competitiveness indicator on the basis of the use of the provisions of the theory of economic efficiency, a list of measures is substantiated, the practical implementation of which will allow to perform the task with a minimum amount of resources. Operational control over the implementation of measures and their impact on the competitiveness indicator is envisaged in order to make corrective managerial decisions in a timely manner.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.