МЕТОДОЛОГІЧНІ АСПЕКТИ ВДОСКОНАЛЕННЯ ДІЯЛЬНОСТІ ПІДПРИЄМСТВ НА ОСНОВІ ІНСТРУМЕНТАРІЮ БЕНЧМАРКІНГУ

Анотація

У науковій статті проведено комплексне дослідження теоретико-методологічних засад удосконалення діяльності сучасних підприємств через застосування інструментарію бенчмаркінгу в умовах високої турбулентності ринкового середовища. Актуальність обраної тематики зумовлена об’єктивною необхідністю пошуку та інтеграції новітніх управлінських механізмів, що базуються на фундаментальних концепціях безперервного покращення (Kaizen), стратегічної адаптації та операційної досконалості. У межах дослідження автором здійснено ґрунтовну систематизацію наявних наукових підходів до дефініції сутності бенчмаркінгу, що дозволило виокремити ключові вектори розуміння цієї категорії в сучасній економічній думці: від класичного ринкового аналізу конкурентних позицій до вузькоспеціалізованої фінансової цифровізації та забезпечення стратегічної стійкості бізнес-систем. Сформовано авторське узагальнення дефініції бенчмаркінгу як багатофункціонального інструментарію стратегічного управління, що в умовах цифрової трансформації еволюціонує у комплексну інтелектуальну систему управління бізнес-процесами, яка поєднує в собі ідентифікацію, оцінку та адаптацію кращих світових практик. Особливу увагу в роботі приділено концептуальному механізму практичної реалізації бенчмаркінгового дослідження. Визначено, що в основі процесу вдосконалення бізнес-процесів лежить ідентифікація «розриву в ефективності» (benchmarking gap) між фактичним станом організації та еталонними показниками галузевих лідерів. Обґрунтовано методологічну необхідність суворого дотримання логічної послідовності етапів для нівелювання ризиків некоректної інтерпретації даних або механічного копіювання чужих стратегій без урахування внутрішнього потенціалу підприємства. На основі критичного аналізу праць провідних вітчизняних та зарубіжних науковців, автором розроблено та деталізовано авторську шестиетапну модель впровадження бенчмаркінгу. Дана модель передбачає інтеграцію сучасних цифрових аналітичних методів, використання штучного інтелекту для прогнозування оптимальних рішень, багатоканальний збір верифікованих даних через розгалужені CRM-системи та впровадження предиктивного моніторингу ключових показників ефективності (KPI).