ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ СИСТЕМ ЕЛЕКТРОННОЇ КОМЕРЦІЇ НА ОСНОВІ БАГАТОРИТЕРІАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2024.2.26

Ключові слова:

електронна комерція, багатокритеріальний аналіз, оцінка ефективності.

Анотація

Електронна комерція стала невід’ємною частиною сучасного бізнесу, вона набула різних форм і продовжує стрімко розвиватися. Особливий поштовх в розвитку систем електронної комерції спричинила епідемія Covid-19, яка в міру введених обмежень змусила компанії шукати нові шляхи продажу своїх товарів і послуг, які не вимагали фізичного контакту продавця і покупця, а всі транзакції здійснювали за допомогою мережі інтернет. Проте інтеграція системи електронної комерції в модель функціонування бізнесу як правило вимагає значних інвестицій, однак результат цього процесу важко оцінити. В міру наявності великої кількості різноманітних систем електронної комерції ставить компанію перед проблемою вибору такої, яка буде найкраще підходити під їх потреби і модель ведення його діяльності. На цьому етапі потрібно розуміти, чим і якою мірою системи електронної комерції відрізняються між собою. В цій роботі розглянуто підхід до оцінки систем електронної комерції на основі багатокритеріального аналізу прийняття рішень та методу зваженої суми. Даний метод базуються на ряді вибраних критеріїв, які описують систему електронної комерції, та по яких оцінюється кожна з систем. Кожен з критеріїв має свою вагу, яка виражає його важливість. Для порівняння можливих альтернатив між собою результат оцінки подається у вигляді матриці. Для отримання абсолютної оцінки пропонується перейти від окремих критеріїв до суперкритерію вираженого в числовій величині. Даний метод оцінки рішень електронної комерції потребує залучення особи, що має потрібну експертизу в цій області, проте він має свою перевагу, а саму відносну простоту у застосуванні.

Посилання

Stephanie Chevalier. Retail e-commerce sales worldwide from 2014 to 2027. [Електронний ресурс]. Режим доступу: URL: https://www.statista.com/statistics/379046/worldwide-retail-e-commerce-sales/ (date of access:10.04.2024).

Rouyendegh, B.D., Topuz, K., Dag, A. et al. (2019) An AHP-IFT Integrated Model for Performance Evaluation of E-Commerce Web Sites. Inf Syst Front 21, 1345–1355. https://doi.org/10.1007/s10796-018-9825-z.

Wang, C.-N.; Dang, T.-T.; Nguyen, N.-A.-T.; Le, T.-T.-H. (2020) Supporting Better Decision-Making: A Combined Grey Model and Data Envelopment Analysis for Efficiency Evaluation in E-Commerce Marketplaces. Sustainability, 12, 10385. https://doi.org/10.3390/su122410385.

Daekook Kang, Wooseok Jang, Yongtae Park, (2016) Evaluation of e-commerce websites using fuzzy hierarchical TOPSIS based on E-S-QUAL: Applied Soft Computing (Volume 42, Pages 53-65). https://doi.org/10.1016/j.asoc.2016.01.017.

Šaković Jovanović J, Vujadinović R, Mitreva E, Fragassa C, Vujović A. (2020) The Relationship between E-Commerce and Firm Performance: The Mediating Role of Internet Sales Channels. Sustainability. 12(17):6993. https://doi.org/10.3390/su12176993.

Taherdoost H, Madanchian M. Multi-Criteria Decision Making (MCDM) (2023) Methods and Concepts. Encyclopedia.; 3(1):77-87. https://doi.org/10.3390/encyclopedia3010006.

Return on Investment (ROI): How to Calculate It and What It Means. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www.investopedia.com/terms/r/returnoninvestment.asp.

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-07-02