ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ И ЭМПИРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ LIFESTYLE-БРЕНДОВ, ПОКОЛЕНИЯ Z И DIGITAL-ПРОСТРАНСТВА 8
1.1. Уточнение понятийного аппарата бренда образа жизни. Lifestyle-брендинг как теория современного маркетинга 8
1.2. Характеристики целевой аудитории Z и ее сегментирование в рамках lifestyle-маркетинга 25
1.3. Digital-среда как канал коммуникации lifestyle-брендов с поколением Z 32
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ФОРМИРОВАНИЯ СТРАТЕГИИ КОММУНИКАЦИИ LIFESTYLE-БРЕНДА С ПОКОЛЕНИЕМ Z В DIGITAL-СРЕДЕ 39
2.1. Концепция lifestyle-маркетинга как основа разработки метода формирования стратегии коммуникации lifestyle-бренда с поколением Z 39
2.2. Lifemark – как цель lifestyle-бренда в коммуникации с поколением Z в digital-пространстве 46
2.3. Разработка метода формирования стратегии продвижения lifestyle-бренда с поколением Z в digital-среде. 50
ГЛАВА 3. АПРОБАЦИЯ АВТОРСКОГО МЕТОДА ФОРМИРОВАНИЯ СТРАТЕГИИ КОММУНИКАЦИИ LIFESTYLE-БРЕНДА С ПОКОЛЕНИЕМ Z В DIGITAL-СРЕДЕ 71
3.1. Моделирование проекта продвижения lifestyle-бренда «I'am Siberian» на стриминговых площадках для целевой аудитории поколения Z 71
3.2. Разработка инновационной стратегии коммуникации lifestyle-бренда «Arny Praht» с поколением Z в digital-среде 77
3.3. Стратегия коммуникации lifestyle-бренда MONOCHROME с целевой аудиторией поколения Z 100
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 130
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 131
ПРИЛОЖЕНИЯ 133
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. РЕЗУЛЬТАТЫ ГЛУБИННЫХ ИНТЕРВЬЮ С ПРЕДСТАВИТЕЛЯМИ ПОКОЛЕНИЯ Z В РАМКАХ КЕЙСА MONOCHROME 133
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. АНКЕТЫ МАССОВЫХ ОПРОСОВ ПРЕДСТАВИТЕЛЕЙ ПОКОЛЕНИЯ Z В РАМКАХ КЕЙСА MONOCHROME 134
ПРИЛОЖЕНИЕ 3. ОПРОС ПО МОДЕЛИ AIO 136
ПРИЛОЖЕНИЕ 4. ЭКСПЕРТНОЕ ИНТЕРВЬЮ С MARKETER АГЕНТСТВА HELLO BLOGER - ДАРЬЕЙ КОТЕЛЬНИКОВОЙ 137
ПРИЛОЖЕНИЕ 5. ЭКСПЕРТНОЕ ИНТЕРВЬЮ С ВЕДУЩИМ СТРАТЕГОМ КОММУНИКАЦИОННОГО АГЕНТСТВА SETTERS –АЛЬБИНОЙ НОВАК 138
ПРИЛОЖЕНИЕ 6. ГЛУБИННЫЕ ИНТЕРВЬЮ С ПРЕДСТАВИТЕЛЯМИ ПОКОЛЕНИЯ Z В РАМКАХ КЕЙСА «I’M SIBERIAN» 140
ПРИЛОЖЕНИЕ 7. ПЛАТФОРМА БРЕНДА «I’AM SIBERIAN» 143...
Введение 4
Глава 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ КОНЦЕПЦИИ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ 7
1.1. Понятие, сущность концепции цифровизации, особенности ее реализации на отечественных мероприятиях 7
1.2. Цифровая трансформация предприятий промышленности. Преимущества и недостатки 17
1.3. Существующие методы аттестации и обучения сотрудников на отечественных предприятиях 22
1.4. Выводы по главе 28
Глава 2. ОСНОВНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ПРОЦЕССА ПЕРЕПОДГОТОВКИ И ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ СОТРУДНИКОВ НА ПРОМЫШЛЕННОМ ПРЕДПРИЯТИИ 30
2.1. Определение последствий внедрения элементов концепции цифровизации в производственные процессы промышленного предприятия 30
2.2. Квалификационные требования, предъявляемые к сотрудникам промышленного предприятия 32
2.3. Анализ рисков промышленного предприятия, связанных с недостаточной квалификацией персонала 38
2.4. Выводы по главе 43
Глава 3. РАЗРАБОТКА ИННОВАЦИОННОЙ МЕТОДИКИ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ И АТТЕСТАЦИИ СОТРУДНИКОВ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ 44
3.1. Методика повышения квалификации сотрудников в условиях цифровизации 44
3.2. Критерии обеспечения результативности методики 56
3.3. Методика аттестации сотрудников для выявления необходимости повышения квалификации 60
3.4. Предложения по внедрению инновационной универсальной методики на предприятии 63
3.5. Выводы по главе 65
Заключение 66
Список использованной литературы 68
...
Анализ сферы использования возможностей искусственного интеллекта
1.1 Анализ существующих систем обработки информации на основе
искусственного интеллекта
1.1.1 Понятие искусственного интеллекта
Искусственный интеллект – способность интеллектуальных машин выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой
человека. Также этим термином обозначают науку и технологию создания интеллектуальных машин. Впервые это определение было дано американским
информатиком Джоном Маккарти в 1956 году.
Информационные технологии ИИ определяются как способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определенного класса сложности и решать эти задачи.
Эмпирический тест на определение ИИ был предложен Аланом Тьюрингом в 1950 году, когда такого термина еще не существовало. Согласно этому
тесту, мыслящей машиной считается та, которую человек в беседе с ней принял
за человека.
Существует множество подходов к созданию систем искусственного интеллекта. Наиболее популярен из них эвристический подход, при котором машина при помощи нейронной сети познает окружающий мир методом проб и
ошибок. Впервые идею о вероятностной машине, «обучающейся без учителя»,
высказал Рэй Соломонофф в 1956 году на той же Дартмундской конференции,
на которой Джон Маккарти стал родителем термина «искусственный интеллект» [1].
В начале 1980-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение ИИ: «Искусственный интеллект —
это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных
компьютерных систем, то есть систем, обладающих возможностями, которые12
мы традиционно связываем с человеческим разумом, — понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д.».
Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые
задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.
Основные свойства ИИ — это понимание языка, обучение и способность
мыслить и, что немаловажно, действовать.
ИИ – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:
Обработка текста на естественном языке;
Машинное обучение;
Экспертные системы;
Виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники);
Системы рекомендаций [2].
Искусственный интеллект помогает компаниям вырабатывать более
взвешенные решения, встраивать сложные аналитические методики и технологии в процессы взаимодействия между клиентами и сотрудниками, а также с
помощью ботов и автоматизации процессов на основе роботов (технология
RPA — Robotic process automation) автоматизировать выполнение сложных рутинных задач [3].
Искусственный интеллект существует уже давно - в греческих мифах есть
истории о людях-механиках, призванных имитировать наше собственное поведение. Очень ранние европейские компьютеры были задуманы как «логические
машины», и, воспроизводя такие возможности, как базовая арифметика и память, инженеры рассматривали свою работу, в основном, как попытку создать
механический мозг.
По мере развития технологий и, что немаловажно, нашего понимания того, как работают наши умы, наша концепция того, что составляет ИИ, изменилась. Вместо того, чтобы усложнять вычисления, работа в области ИИ была со-13
средоточена на том, чтобы имитировать процессы принятия решений человеком и выполнять задачи еще более человеческим образом.
Появление Интернета и огромный рост количества цифровой информации, которая генерируется, хранится и предоставляется для анализа, привело к
появлению машинного обучения как средства, которое движет развитие ИИ с
той скоростью, с которой он в настоящее время обладает. Инженеры поняли,
что вместо того, чтобы учить компьютеры и машины тому, как все делать, гораздо эффективнее будет кодировать их, чтобы они думали как люди, а затем
подключать их к Интернету, чтобы дать им доступ ко всем информация в мире[4].
Развитие нейронных сетей стало ключом к обучению компьютеров мыслить и понимать мир так, как мы это делаем, сохраняя присущие нам врожденные преимущества, такие как скорость, точность и отсутствие предвзятости.
Нейронная сеть - это компьютерная система, разработанная для классификации информации таким же образом, как это делает человеческий мозг. Его
можно научить распознавать, например, изображения и классифицировать их в
соответствии с содержащимися в них элементами.
По сути, ИИ работает по системе вероятности - на основе переданных
ему данных, он способен с определенной степенью достоверности делать заявления, решения или предсказания. Добавление петли обратной связи позволяет
«учиться» - чувствуя или говоря, правильны ли его решения или нет, оно изменяет подход, который он использует в будущем [5].
Приложения машинного обучения могут читать текст и определять, подает ли человек, который его написал, жалобу или поздравление. Они также могут слушать музыкальные произведения, решать, может ли это сделать кого-то
счастливыми или грустными, и находить другие музыкальные произведения,
соответствующие настроению. В некоторых случаях они могут даже сочинять
свою собственную музыку, выражающую те же темы, или которую, как они
знают, могут по достоинству оценить поклонники оригинального произведения
[6].14
1.1.2 Существующие системы ИИ в России и за рубежом
По данным исследования Dresner Advisory Services, в 2017 году 53% компаний использовали и анализировали большие данные. Для сравнения, в 2015
году таких компаний было только 17%. В связи с ростом количества данных
некоторые процессы уже не справляются с их обработкой. Определенные бизнес-задачи требуют анализа данных в реальном времени. В связи с этими потребностями активно развивается автоматизация процессов и создание искусственного интеллекта. Особое развитие получает технология потоковой обработки данных. Все эти процессы вместе обрабатывают и анализируют данные в
разы быстрее, информацию можно получить в любой момент в режиме реального времени.
1.1.2.1. Системы, используемые иностранными компаниями
Внушительно растет объем взаимодействия человека и искусственного
интеллекта. Создаются программы, которые принимают решения в некоторых
бизнес-процессах автоматически, программы, которые без вмешательства человека распознают и анализируют голос, обрабатывают видеоданные, изображения и тексты:
Real Speaker – программа, которая распознает и анализирует голос, в результате из записи пользователь получает печатный документ (см. рисунок 1.1);
Office Lens – камера, встроенная в OneNote для iPad или iPhone, которая
позволяет делать снимки досок или напечатанных документов, а затем улучшает их путем обрезки, увеличения резкости и выравнивания, благодаря чему
снимок выглядит почти как отсканированное изображение. Снимок добавляется в заметку, чтобы иметь возможность вернуться к нему позднее (см. рисунок
1.2);
Free OCR – это программное обеспечение для оптического распознавания. Технология OCR используется везде – от ввода данных до распознавания
номерных знаков – и стала ключевым инструментом для распознавания и
оцифровки рукописных и отсканированных документов (см. рисунок 1...
Если оценивать этот ресурс, то я хочу поставить твёрдую четвёрку. Балл снимаю за несколько правок, которые мне пришлось делать самому. Но, если не обращать на это внимание, то работа просто идеальна. Не думал я, что такой достойный материал можно купить по такой низкой цене. Спасибо!
Мария П ( 21, ГАСУ )23-07-2021
Отличная работа! Без вас я бы никогда не справилась! Я и глазом не успела моргнуть как после оплаты материал уже можно было скачать. Все качественно, правильно, в полном соответствии с заявленной темой. Замечаний от преподавателя не было, ему все понравилось, поэтому буду обращаться к вам всегда, когда сама не захочу морочиться с заданиями.
Фома Х ( 24, СПБГПУ )24-08-2021
Поступил на первый курс, аж страшно по началу было. Не знал как да что. Познакомился с студентами старших курсов, вот они и дали мне подсказку. Заказал даже и не думал, верил, что результат будет очень хороший. И правда, хорошо, что доверился друзьям, работа была просто на высоте и без всяких переживаний, теперь уже и не так страшно учиться
Олег М ( 24, ННГУ )22-07-2021
Все супер быстро, качественно и дёшево! Работу выбрал сразу в магазине готовых материалов, оплатил и скачал. Содержание и оформление идеальные, замечаний от препода не было вообще. Спасибо за то, что помогаете студентам и упрощаете учебный процесс! Рекомендую ваш сервис и ставлю самый высокий балл!
Марк Т ( 24, ДГМА )16-08-2021
Не хотел заморачиваться с контрольной работой, да и времени особо не было, решил попробовать заказать в интернете. Долго решался у кого заказать, потом почитал отзывы и всеже решился. Связался с консультантом на сайте, обьяснил все, что мне нужно было. Работа была в личном кабинете сразу после оплаты, все без нареканий, все грамотно и красиво было сделано, очень благодарен за помощь
Юлия Г ( 24, МГПУ )23-08-2021
В магазине готовых работ я купила ответы на вопросы. Цена очень доступная, даже студенты с маленькой стипендией могут себе позволить обращаться на сайт. Хочу упомянуть о небольшом минусе – один ответ был раскрыт не полностью, поэтому я получила замечание. Но несмотря на это работа была хорошая и ждать не нужно. Поэтому благодарю вас и буду покупать еше.
татьяна т ( 24, СПБГЭУ )31-08-2021
С магазином готовых работ работаю уже не первый раз. Работы выполняются оперативно, тема раскрывается полностью, претензий нет. Текст уникален, цены невысокие, текст оформлен правильно. Большое спасибо за мою идеальную выпускную квалификационную работу, за которую я получил не только отлично, но и похвалу, что большая редкость!
Мария М ( 24, ДГМА )25-08-2021
Отличный магазин и работы в нем дейсвтиетльно нормальные. Если возникнут сложности с подобром темы работы, то менеджеры сайта помгут вам в этом. Цены низкие, мне кажется у других дороже. Здесь мне нравится все, никаких замечаний у меня нет, всем советую!
Анаида Б ( 21, РЭУ РИНС )16-09-2021
Всем привет. Хочу написать положительный отзыв о магазине готовых работ Автор24. Честно говоря, не думала, что готовая работа может быть хорошего качества, но я ошиблась. Представленные материалы идеальны, оформлены правильно, темы раскрыты полностью. Покупала тут задания неоднократно и буду обращаться еще. Рекомендую!
Татьяна К ( 24, РГРТУ )22-10-2021
Всем доброго времени суток! Хочу написать отзыв благодарности о работе с данный ресурсом. Вы всегда меня выручали и никогда не поводили. Качество работ ваших исполнителей на высоте, цены очень доступные, поэтому тут можно брать любые работы, это не сильно ударит по карману. оиличный сервис и ваш магазин. буду рекомендовать вас всем своим одногруппникам
Купить работу
Введи почту
Для покупки работы, введи почту, на которую мы ее пришлём
Калькулятор цены
Шаг 1 из 3
-5%
Итого:
Заполните поля для определения цены
Скидка 500 ₽ на заказ
Точная стоимость будет определена после уточнения сроков сдачи работы, кол-ва страниц и уровня
исполнения.
