Можливості комп'ютерного маркет-моделювання фрагментів маркетингової діяльності

Відповідно до визначення схваленого в 1985 р. Американською асоціацією маркетингу (АМА), маркетинг як концепція керування включає наступні етапи:

- передбачення (аналіз, прогнозування, планування);

- регулювання (вплив на процес продажів, ціноутворення й т.п.);

- задоволення попиту на товари й послуги.

Дж. Р. Эванс і Б. Берман [38] приводять узагальнене визначення поняття маркетингу як процесу планування й втілення задумів, ціноутворення, просування й реалізації ідей, товарів і послуг за допомогою обміну, що задовольняє мети окремих осіб і організацій. Подібне формулювання допускає кібернетичну інтерпретацію. Дійсно, визначення маркетингу як процесу дозволяє представити досліджувані явища у вигляді динамічної системи. Наявність мети визначає оптимизационный підхід і можливість керування об'єктом (на мікроекономічному рівні - торговельною фірмою, підприємством, холдингом, комерційним банком або його філією).

Таким чином, приватні задачі, що реалізують функції маркетингу (безперервне спостереження за станом ринку, оптимальне планування продуктового ряду, управління споживчим попитом, раціоналізація технологій збуту, оптимальне ціноутворення), можна вирішувати в рамках економічної кібернетики, застосовуючи засоби обчислювальної техніки.

Система маркетингу, як і будь-який економічний об'єкт, є динамічною системою, тобто структуризованным об'єктом з входами й виходами, що змінюються в часі. Для забезпечення цілеспрямованого звертання до системи за умов, що змінюються, роботи здійснюються керуванням, що досягається відповідною організацією структури й способом функціонування системи. Багатоваріантність процесу керування допускає можливість вибору найкращого способу досягнення мети, що забезпечує максимальну ефективність і доставляє экстремум критерію якості управління.

В остаточному підсумку цілі рганізації повинні погоджуватися з ресурсними можливостями й вимогами споживачів, з урахуванням впливу конкурентів і іншіх зовнішніх факторів. Отже, у розглянутій системі є зво-ротній зв'язок - реакція на вплив зовнішнього середовища. Більш того, марке-тингова система повинна адаптуватися до змін навколишнього середовища.

Елементами системи маркетингу є: - дослідження ринку; - розробка й реалізація на цій основі ринкової (конкурентної) стратегії.

Взаємозв'язок цих елементів показано на схемі (рис.11.3).

Основними етапами дослідження маркетингу є:

- аналіз минулих, справжніх і майбутніх ринкових ситуацій;

- планування комплексу маркетингу;

- управління маркетингом;

- маркетинговий контроль діяльності.

З позицій системного моделювання система маркетингу досліджуваної ринкової ніші характеризується:

- описом структури об'єкта моделювання (наприклад, продуктового ряду);

- динамікою процесів, що протікають у ньому (тенденцій зміни прибутковості й ризикованості операцій, купівельного попиту і.д.)

- наявністю входів і виходів, прямих і зворотних зв'язків з навколишнім середовищем (економічна ситуація, конкуренція, неконтрольовані фактори,

що впливають на прибуток і ризики).

Рисунок 11.3 - Елементи мікроекономічного маркетингу

В економічній кібернетиці при аналізі й проектуванні складних систем застосовується наступний методологічний принцип: при макропідході вивчаються входи й виходи системи, а сама система розглядається як "чорний ящик", а при мікропідході моделюються внутрішня структура й динаміка функціонування досліджуваної системи. При моделюванні економічних систем широко застосовується перший підхід, тому переважають функціональні моделі. У той же час методи структурного моделювання заслуговують на більшу увагу у зв'язку зі зростанням значення мікроекономічних процесів в умовах ринку. Із прагматичних міркувань найбільший інтерес уявляють гомоморфні моделі, одержувані шляхом спрощення вихідної системи (агрегування, лінеаризації зв'язків, перехід від стохастичних залежностей до детермінованих).

Відмітними рисами складних систем, до числа яких відносяться економічні системи, і зокрема маркетинг, є:

- іерархичність, наявність великої кількості складових компонентів і складність зв'язків між ними;

- багатофункціональність;

- наявність керуючої підсистеми;

- полікрітеріальність;

- урахування впливу зовнішніх неконтрольованих факторів.

Такі соціально-економічні явища, як споживчий попит і поводження учасників фінансового або товарного ринку, відносяться до складних динамічних об'єктів. Цим продиктована необхідність кібернетичного підходу до їх вивчення, оскільки складність застосовуваного математичного інстру-ментарію повинна бути порівнянна зі складністю моделюємого процесу з метою досягнення адекватності.

Методи дослідження складних систем базуються на принципах декомпозиції (розчленовування задачі на ряд підзадач) і агрегування (скоро-чення числа параметрів). Наявність мети функціонування маркетингової сис-теми визначає застосування методів теорії оптимального управління, в основі яких лежить вимога оптимального використання на кожному етапі роботи управляючої системи всіх наявних ресурсів при дотриманні обмежень.

Виходячи з цього під управлінням маркетинговою системою розумі-ється процес вироблення й забезпечення виконання програми її поводження, спрямованої на досягнення поставленої мети при зовнішніх умовах, що змі-нюються. Оптимальним називають управління, що реалізує экстремум цільо-вої функції при дотриманні обмежень. Будь-яка маркетингова система харак-теризується цілеспрямованістю. Крім того, недолік апріорної інформації в задачі вивчення нового товару обумовлює вибір методів адаптивного регулювання. При цьому програма задається у вигляді цілі й обмежень, а в ході функціонування параметри керуючої підсистеми коректуються з урахуванням зворотних зв'язків і накопичених даних щодо результатів регулювання в минулому.

Складність економічних процесів, іерархичність і багатомірність задач, необхідність застосування ЕОМ при аналізі динаміки інформаційних потоків і виконанні традиційних маркетингових операцій визначає використання методології загальної теорії систем. Подібні задачі відносяться до класу слабко інформативних динамічних задач і вирішуються шляхом залучення засобів теорії адаптивного управління.

Визначаючи систему як динамічний процес, що є сукупністю входу, ядра й виходу, необхідно вивчати її як підсистему або як частина утримуючої її надсистеми. У якості такої для підсистеми маркетингу природно розглядати організаційно-економічну систему досліджуваного мікроекономічного об'єкта (підприємства, організації й т.п.).

Специфіка економічних систем, у тому числі й автоматизованій системі маркетингу (АСМ), полягає у взаємозв'язку виробничо-технологічного, соціально-економічного й організаційно-господарського аспектів. Це потріб-но враховувати при створенні й впровадженні систем виробництва, збуту, банківських послуг. Необхідно з'ясовувати з і зв'язки елементів об'єкта управління, регульовані й нерегульовані параметри, структуру й динаміку об'єкта в цілому.

В результаті реалізується дескриптивна (описова) модель об'єкта управління. Потім вирішується наступні задачі: формулюються цілі управління в математичному виді, програма функціонування об'єкта й структура маркетингової системи, вибираються керуючі параметри, способи регулювання.

При цьому визначальне значення має евристичний підхід, тому що не всі етапи піддаються строгому математичному обґрунтуванню.

Елемент непередбачуваності економічних процесів і відсутність точних даних (щодо розвитку ризиків і прибутковості окремих операцій, попиту на послуги або товари, витрат на одиничне обслуговування покупця) змушують звернутися до методів субоптимального керування з пошуковою адаптацією параметрів. Адаптація є єдиним засобом керування об'єктом в умовах невизначеності, наявності сильних завад або принципових утруднень при моделюванні об'єкта. Необхідність комплексного рішення проблеми й обліку специфіки об'єкта моделювання визначає кібернетичний підхід.

Таким чином, вибір методів і засобів економіко-математичного моделювання, що застосовуються для розробки математичного забезпечення системи маркетингу, продиктований такими вимогами, як:

- декомпозиція задач і можливість оптимизационного підходу в кожному блоці;

- охоплення основних функцій маркетингу;

- здатність до адаптації відповідно до змін зовнішнього середовища;

- наявність експертної підтримки;

- мінімальний обсяг вхідної інформації при збереженні загального рівня результативності;

- прогнозуючі властивості;

- робота в умовно реальному режимі часу, прийнятні тимчасові характеристики й обсяг пам'яті для рішення заданий на ЕОМ;

- урахування неповноти інформації шляхом включення пошукового механізму на параметричному рівні;

- нетрудомістка експлуатація;

- одночасне відбиття структурних і динамічних властивостей об'єкта моделювання.

Узагальнюючи сформульовані вимоги до системи автоматизації марке-тингу, необхідно її класифікувати як структурно-складну динамічну систему. Засобами дослідження подібних систем є динамічні графовые моделі.

При цьому, з огляду на характерні властивості моделюємого процесу, можна обмежитися наступними основними фактороутворюючими ознаками:

- типологія споживачів;

- класифікація видів послуг і товарів;

- характеристичні ознаки пропонованих на ринку продуктів.

Велика кількість компонентів розглянутої системи, складний характер зв'язків між ними, многофункциональность системи, наявність у ній контуру керування, урахування взаємодії з навколишнім середовищем, неповна апріорна інформація, різноманіття реальних економічних і ринкових ситуацій визначають ітераційний характер процесу проектування й вибір адаптивних методів управління. Відповідно до принципів дуального управління уточнення значень параметрів і корекція керування здійснюються як на стадії проектування системи, так і в ході експлуатації.

Існують додаткові труднощі, що не дозволяють представити досліджуване явище в його цілісності й розвитку за допомогою класичних методів, наприклад кореляційно-регресійних. Це пов'язане з необхідністю єдиного системного підходу до опису структурного інформаційного ядра, взаємозв'язків елементів об'єкта, його моделюванню з урахуванням можливості еволюції в часі. Рішення проблеми може бути знайдено побудо-вою моделі з помошью динамічного графа зв'язків факторних ознак, що є деревом з вершинами, пронумерованими спеціальним образом. Розглянемо, як приклад, модель, де факторні ознаки характеризують асортименти продукції фабрики (рис.11.4).

Кожній вершині відповідає введений кодовий номер залежно від рівня ознаки, що він відбиває: на першому рівні конкретизується типологія споживачів, на другому - види товарів і послуг, на третьому - продуктовий ряд, на четвертому - характеристики товарів. Вершини графа з'єднуються ребрами, образуя ієрархічну четырехуровневую структуру, що описується бінарними матрицями, асоційованими із графом. Крім того, всім вершинам рівнів приписується вага, що змінюється в часі й визначається виходячи із частотної характеристики спеціального виду. При визначенні значень ваг враховується експертна інформація про розподіл прибутку й ризику, попиту й ціни по асортиментних групах і типам споживачів. Ваги, що відповідають кожному з, утворять матриці і є накопичувальною інформацією, що зберігається на магнітних носіях, стосовно до ЕОМ.

Перехід до динаміки споживчого попиту може бути здійснений за допомогою адаптивного алгоритму, що включає балансування матриць

Позначення:

1.1 - чоловічий одяг; 1.2 - жіночий одяг; 1.3 - одяг для хлопчиків

шкільного віку; 1.1 - одяг для дітей ясельного віку; 2.1 - пальто зимове; 2.2 - пальто демісезонне; 2.3 - півпальто; 2.4 - плаття; 2.m - фартух; 3.1 - силует; 3.2 - довжина виробу; 3.S - форма рукава;4.1.1 - прямій; 4.1.P1 - трапеція; 4.2.1 - "міні"; 4.2.2 - "міді"; 4.2.Р2 - "максі"; 4.S - втачной; 4.S2 - цельнокроенный; 4.S.Ps – реглан.

Рисунок. 11.4 - Дерево характеристик одягу.

робочого динамічного графа з наступною скалярною редукцією результатів. Матриці, що визначають поточний стан графа, являють собою оперативні дані завдання, а стани, зафіксовані рівновіддаленими тимчасовими перетинами, розглядаються як умовно-постійна інформація, що зберігається з метою використання на наступних етапах функціонування системи.

З розвитком ринкових процесів виникає гостра потреба в наявності й застосуванні спеціального програмного забезпечення для маркетингових проблем, що, у свою чергу, викликає необхідність розширення проектувальних робіт у даній області.

Більшість маркетингових досліджень носить аналітичний і прогнозний характер, а основними елементами їх виконання є моделювання досліджуваних процесів, що закладаються в створення АІТ маркетингу. Це бізнес- моделі, моделі даних і функціональні моделі. Бізнес- моделі -це графічний і текстуальний опис інформаційних потоків між елемен-тами аналізованої системи, включаючи зовнішні стосовно неї елементи. Моделі даних - графічний і текстуальний опис структури й змісти інформації, використовуваної при рішенні задач. Функціональні моделі - це графічний і текстуальний опис функцій системи, операцій, завдань, розв'язуваних у ході виконання таких функцій. Якщо описи формуються в термінах методології швидкої розробки додатків, то моделювання, що лежить в основі автоматиза-ції рішення аналітичних задач маркетингу, відкриває можливості для автома-тизації проектування системи із застосуванням промислових технологій розробки програмних систем RAD- і CASE-технологій. RAD-технологію можна характеризувати як автоматизовану групову розробку додатків (Joіnt Applіcatіon Development -JAD) в умовах обмежених строків створення специ-фікацій і вимог до програмувальних засобів. CASE-засобу дозволяють не тільки проектувальникові, але й фахівцеві, при наявності необхідних прог-рамних продуктів автоматизувати проектувальний процес на всіх його стадіях - від предпроектного аналізу умов рішення маркетингових задач, включаючи комп'ютерне моделювання нової технології й формування проектної документації, до впровадження й контролю за якістю розробок. Ґрунтуючись на застосуванні сучасних методів системної й програмної інженерії, CASE- технології дозволяють:

- поліпшити якість створюваних АІС і АІТ маркетингу за рахунок засобів автоматичного контролю проекту;

- створити в короткий термін прототип майбутньої АІС (АІТ), що відкриває можливість оцінити очікуваний результат на ранніх етапах апробації;

- прискорити процес проектування й розробки системи;

- звільнити розроблювача від рутинної роботи, включаючи формування проектної документації, створивши йому умови цілком зосередитися на творчій частині проектування;

- підтримати розвиток і супровід розробки АІС (АІТ).

Засновані на науковому підході RAD- і CASE-технології реалізують метод, що одержав назву "методологія / метод /нотація / засіб /", що найбільш близький до реалізації методології проектування й рішення маркетингових задач. У зв'язку із цим обнадіює той факт, що CASE-технології оформилися як самостійний напрямок у проектуванні інформаційних систем і нових інформаційних технологій, утворивши міцну CASE- індустрію, що об'єднала сотні фірм і компаній різної орієнтації. Серед них виділяються компанії -розроблювачі засобів аналізу й проектування АІС і АІТ із широкою мережею дистриб'юторських і дилерських фірм, здатних просунути процеси автоматизації маркетингових досліджень, створивши для цього необхідне програмно-технологічне середовище.