Методологічні підходи до диференціації моделей юніт-економіки для підприємств різних галузей
| dc.contributor.author | Жуковський, Дмитро Миколайович | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2026-03-26T12:01:07Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description | Д. Жуковський: ORCID 0009-0006-1105-7434 | uk_UA |
| dc.description.abstract | UKR: У статті представлено результати наукових досліджень, спрямованих на класифікацію моделей юніт-економіки з урахуванням природи аналітичної одиниці та структури клієнтської взаємодії. Запропоновано практично значущий підхід, який дозволяє обґрунтовано визначати оптимальні рішення щодо побудови моделі юніт-економіки для конкретної галузі бізнесу з урахуванням її класифікаційних характеристик. Виокремлено окремий клас моделей юніт-економіки, у яких мовна аналітика має критичне значення для точності розрахунків і прийняття управлінських рішень. Для такого типу моделей характерна залежність ключових фінансових і поведінкових показників (CAC, LTV, Retention Rate, Churn Rate) від якості комунікаційної взаємодії з клієнтом. Аналітична одиниця в таких моделях виходить за межі традиційних транзакцій чи клієнтів і розширюється до рівня мовної взаємодії – дзвінка, консультації або повідомлення, комунікації в чаті. | uk_UA |
| dc.description.abstract | ENG: The article presents the results of scientific research aimed at classifying unit economics models based on the nature of the analytical unit and the structure of customer interaction. A practically significant approach is proposed that makes it possible to reasonably determine optimal solutions for building a unit economics model for a specific business sector, taking into account its classification characteristics. A separate class of unit economics models has been identified in which speech analytics plays a critical role in the accuracy of calculations and managerial decision-making. For this type of model, key financial and behavioral indicators (CAC, LTV, Retention Rate, Churn Rate) depend on the quality of customer communication. The analytical unit in such models goes beyond traditional transactions or customers and is extended to the level of a speech interaction – a call, consultation, message, or chat communication. A system of indicators for speech analytics has been defined, enabling a comprehensive assessment of the quality of customer communications. This includes the script adherence rate, intent detection accuracy, objection handling rate, sentiment score, silence ratio, talk-to-listen ratio, call resolution rate, escalation rate, and compliance score. Five classes of unit economics models have been identified, differing in both the nature of the analytical unit and the characteristics of customer interaction. These include the transactional model, focused on achieving profitability from each individual operation; the service model, which accounts for conditional long-term LTV and the likelihood of repeat interactions; the cohort model, which allows the analysis of customer group behavior over time; the subscription model, characterized by predictable regular revenues and a high customer retention rate; and a separate class critically dependent on speech analytics, in which the analytical unit is a speech interaction that directly affects key financial metrics. The proposed classification may serve as a foundation for developing industry-specific methodologies. | en |
| dc.identifier.citation | Жуковський Д. М. Методологічні підходи до диференціації моделей юніт-економіки для підприємств різних галузей. Приазовський економічний вісник. 2025. № 3 (43). С. 9–15. DOI: https://doi.org/10.32782/2522-4263/2025-3-2. | uk_UA |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.32782/2522-4263/2025-3-2 | en |
| dc.identifier.issn | 2522-4263 (Online) | |
| dc.identifier.uri | https://pev.kpu.zp.ua/vypusk-43 | en |
| dc.identifier.uri | https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/21942 | en |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Видавничий дім "Гельветика" | uk_UA |
| dc.subject | цифрова економіка | uk_UA |
| dc.subject | системний аналіз | uk_UA |
| dc.subject | штучний інтелект | uk_UA |
| dc.subject | цифровізація | uk_UA |
| dc.subject | мовна аналітика | uk_UA |
| dc.subject | юніт-економіка | uk_UA |
| dc.subject | наскрізна аналітика | uk_UA |
| dc.subject | управлінський облік | uk_UA |
| dc.subject | digital economy | en |
| dc.subject | systems analysis | en |
| dc.subject | artificial intelligence | en |
| dc.subject | digitalization | en |
| dc.subject | language analytics | en |
| dc.subject | unit economics | en |
| dc.subject | end-to-end analytics | en |
| dc.subject | managerial accounting | en |
| dc.subject | КЕкІ | uk_UA |
| dc.subject.classification | TECHNOLOGY | en |
| dc.subject.classification | TECHNOLOGY::Information technology | en |
| dc.subject.classification | SOCIAL SCIENCES | en |
| dc.subject.classification | SOCIAL SCIENCES::Business and economics | en |
| dc.title | Методологічні підходи до диференціації моделей юніт-економіки для підприємств різних галузей | uk_UA |
| dc.title.alternative | Methodological Approaches to the Differentiation of Unit Economics Models for Enterprises in Various Industries | en |
| dc.type | Article | en |