Details

Данная выпускная квалификационная работа посвящена разработке концепции и методики реинжиниринга маркетинговых бизнес-процессов с внедрением нейросетевых технологий и ее практической апробации на примере компании ООО «ИТПЭЙ». Задачи, решенные в ходе исследования: 1. Рассмотрение актуального состояния концепции реинжиниринга бизнес-процессов через призму его исторической эволюции; 2. Систематизация методических подходов реинжиниринга применительно к трансформации маркетинговых бизнес-процессов. 3. Разработка методики и соответствующего инструментария реинжиниринга маркетинговых бизнес-процессов с внедрением нейросетевых технологий. 4. Анализ текущих маркетинговых бизнес-процессов в ООО «ИТПЭЙ» и выявление оснований для реализации реинжиниринга на основе актуальных дефицитов. 5. Проектирования маркетинговых бизнес-процессов с использование ИИ-агентов для оптимизации маркетинговой деятельности ООО «ИТПЭЙ». 6. Обоснование целесообразности предложенных мероприятий и оценка их экономической эффективности. Работа проведена на базе материалов компании ООО «ИТПЭЙ». В результате исследования была предложена практически применимая методика реинжиниринга маркетинговых бизнес-процессов, в которую входит модель перехода к целевой архитектуре на основе системы ИИ-агентов. В работе предложена концепция реинжиниринга двух ключевых бизнес-процессов, направленных на обработку и квалификацию входящих лидов, а также подготовку и публикацию маркетинговых материалов. В ходе работы был разработан индекс интегральной маркетинговой производительности, который позволяет оценить эффективность перехода к целевой системе комплексно. Экономический эффект от внедрения предложенных предполагает окупаемость проекта за 11 месяцев при совокупном эффекте первого года 1 100 000 руб. Для достижения результата в работе были использованы такие инструменты и технологии как платформы моделирования бизнес-процессов, нотации ArchiMate и BPMN, а также системы CRM и веб-аналитики Bitrix24 и Яндекс.Метрика. Кроме того, были использованы нейросетевые модели на базе Claude (Opus 4.6, Sonnet 4.6) и GPT, а также среда разработки Cursor.

This work is devoted to developing a concept and methodology for reengineering marketing business processes through the implementation of neural network technologies and its practical validation using the example of ITPAY LLC. Tasks that were solved during the research: 1. Studying the current state of the business process reengineering concept through the lens of its historical evolution. 2. Systematizing methodological approaches to reengineering as applied to the transformation of marketing business processes. 3. Developing a methodology and corresponding toolkit for reengineering marketing business processes with the implementation of neural network technologies. 4. Analyzing current marketing business processes at ITPAY LLC and identifying grounds for implementing reengineering based on current deficits; 5. Designing marketing business processes using AI agents to optimize ITPAY LLCs marketing activities. 6. Substantiating the feasibility of the proposed measures and evaluating their economic efficiency. The work was conducted based on materials from ITPAY LLC. As a result of this work, a practically applicable methodology for reengineering marketing business processes was proposed, including a transition model to a target architecture based on an AI agent system. The work proposes a reengineering concept for two key business processes focused on processing and qualifying incoming leads, as well as preparing and publishing marketing materials. During the work, an Integral Marketing Performance Index was developed, enabling comprehensive evaluation of the effectiveness of transitioning to the target system. The economic effect from implementing the proposed measures assumes project payback within 11 months, with a first-year cumulative effect of 1 100 000 rubles. To achieve the results, the following tools and technologies were used: business process modeling platforms, ArchiMate, BPMN, Bitrix24, Yandex.Metrica, Claude (Opus 4.6, Sonnet 4.6 models), GPT, Cursor.