Методы и модели решения аналитических и прогнозных задач маркетинга

В основе автоматизированного решения функциональных маркетинговых задач аналитического и прогнозного характера лежит метод моделирования. Разработанные для задач маркетинга модели представляют собой математическое или логическое описание тех или иных рыночных процессов и явлений, отражающее внутренние связи, пропорции и тенденции, а также силы и факторы, определяющие закономерности развития.

Широко применяются, например, модели спроса, емкости потребительского рынка, рыночной доли предприятия, ценообразования, товаропотоков, потоков покупателей, поведения потребителей, оценки конкурентоспособности товаров, оценки маркетинговых рисков и др.[1]

Рассмотрим несколько примеров маркетинговых моделей, используемых в системах автоматизации маркетинга.

Примеры

1. Модель оптимального управления структурой товарного ассортимента:

где P(t) — суммарная прибыль в текущий момент времени t; R(t) — суммарная оценка риска предпринимательской деятельности по всем проводимым в момент t операциям; аь а2 — адаптивные коэффициенты, изменяющиеся по мере осуществления тактических планов руководства и в силу конкретной ситуации.

2. Модель рентабельности потребителя Pt, основанная на прошлых и текущих покупках:

где t — текущий период, Г — общее число временных периодов в БД потребителей, п — число проданных потребителю продуктов; Pj С;— соответственно цена и себестоимость j-ro купленного продукта; т — число инструментов маркетинга, использованных для воздействия на целевого потребителя; Zk— стоимость к-го инструмента прямого маркетинга (затраты на завоевание потребителя, обращение по телефону, прямая почтовая рассылка и т. д.)

  • 3. Для оценки экономической эффективности решений применяются модели реакции рынка на рекламу:
    • а) без учета влияния конкурентов: Yxх (1 + е (а-ьк));

X —X

  • б) с учетом влияния конкурентов: У2 = + [1] р —,
  • -1 -Kfr 1 + —

R

где Y — величина сбыта (или доля рынка); R — расходы на рекламу; Rk— расходы конкурентов на рекламу; Х0 — размер рынка сбыта, достижимый без помощи рекламы; Хг — границы насыщения спроса; а, Ъ — параметры, зависящие от исходных данных.

Выбор конкретной модели для решаемой маркетинговой задачи связан с выбором соответствующего метода проведения расчетов.

Ввиду того, что задачи аналитического и прогнозного характера очень разнообразны по содержанию и направленности использования полученных результатов, арсенал методов их решения чрезвычайно широк. Методологию обработки МИ составляют статистические, эконометрические, социометрические, квалиметрические, бихевиористические методы и модели[3], методы теории принятия решений, оценки рисков, собственно маркетинговые методы — различного рода стратегические матрицы, методы сегментации рынка и позиционирования товара на рынке и пр.[4]

Наиболее широко в маркетинге используются статистические и эконометрические методы, обеспечивающие решение следующих задач:

  • — классификация маркетинговых объектов;
  • — сравнение различных классов, частей, сегментов;
  • — выявление тенденций развития;
  • — определение динамической взаимосвязи между показателями;
  • — построение многомерных зависимостей;
  • — прогнозирование тенденций и доверительных интервалов;
  • — анализ различных сценариев развития процессов;
  • — определение показателей эффективности и результативности процессов (отношение фактических, запланированных, максимальновозможных, эталонных показателей);
  • — декомпозиция и углубленный анализ рассматриваемых маркетинговых объектов.

Среди статистических превалируют методы описательной статистики, выборочного наблюдения, корреляционно-регрессионного и многомерного анализа, анализа рядов динамики.

Методы описательной (дескриптивной) статистики служат для систематизации, обработки и анализа первичной информации:

  • — формирования статистических рядов распределений маркетинговых объектов;
  • — определения статистических характеристик структуры рядов распределения (моды, медианы, средней величины признаков объектов);
  • — вариации значений изучаемого признака (размах вариации, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации);
  • — измерения асимметрии в данных и др.

Методы выборочного наблюдения используются для научно обоснованного отбора из исследуемой совокупности маркетинговых объектов (например, магазинов, банков, туристических фирм, потребителей, покупок и т. п.) некоторой части этой совокупности (называемой выборкой), получения статистических характеристики выборки и распространения этих характеристик (с допустимой погрешностью) на всю исследуемую совокупность в целом. При обследовании выборки наиболее часто оцениваются средние величины и доли (например, средний балл по какой- либо характеристике товара; средний объем потребления; доля потребителей, предпочитающих некоторый товар или его свойство).

Маркетинговые задачи, решаемые с привлечением теории выборки, могут быть самыми разнообразными: сегментация, анализ частоты обновления товаров, сезонность покупок, структура продаж по разновидностям товара, скорость проникновения на рынок нового товара или новой марки, анализ мотиваций, анализ отношений и намерений, характеристика каналов сбыта, анализ влияния упаковки на сбыт, эффективность продвижения, достаточность ширины и глубины ассортимента, необходимость инноваций и пр.

Корреляционные и регрессионные методы позволяют:

  • — выявить связи между показателями, описывающими маркетинговую ситуацию;
  • — оценить силу связи между отдельными показателями;
  • — подобрать уравнение регрессии, определяющее форму этой связи (например, уравнение зависимости объема продаж нового продукта от его цены, технического уровня, конкурентоспособности, затрат на рекламу и других показателей);
  • — установить степень достоверности выявленной связи.

Многомерные методы (в первую очередь факторный и кластерный

анализы) используются в задачах, оперирующих с большим числом параметров и предполагающих их разбиение на группы (кластеры) по статистической схожести (например, группировка покупателей крупного торгового центра в соответствии с их потребностями).

В факторном анализе разбиение на группы производится по степени тесноты корреляционной связи между параметрами, в кластерном — по статистическому (таксономическому) расстоянию между параметрами в кластерах.

Примечание

Факторный анализ применяется в основном для группировки признаков (свойств), описывающих некоторый маркетинговый объект, с целью построения нового, меньшего по размеру набора некоррелирующих признаков (факторного набора), заменяющего исходный набор коррелирующих признаков.

В отличие от факторного, кластерный анализ группирует не признаки объектов, а сами объекты, т. е. выделяет классы объектов на основе их признаков.

Во многих случаях оба метода используются в паре: факторный анализ сокращает число переменных (участвующих в анализе) путем построения факторного набора, а кластерный анализ на основании выделенных факторов производит классификацию объектов.

Пример «парного» использования этих двух методов демонстрирует процесс автоматизированного анализа 22 авиакомпаний по степени удовлетво1

ренности пассажиров качеством работы компании. Для оценки качества были выбраны 24 характеристики с допустимой корреляцией между ними. На первом этапе по результатам факторного анализа 24 признака распределились по пяти группам (численностью 9, 6, 3, 3, 3), образуя обобщенный факторный набор некоррелирующих признаков, заменяющий исходный. Затем на основании пяти полученных факторных макропеременных проведен кластерный анализ исследуемых авиакомпаний, по результатам которого они были классифицированы на три целевых сегмента: 1) полностью удовлетворяющие требованиям всех пассажиров — 14 авиакомпаний; 2) удовлетворяющие требованиям большинства пассажиров — 1; 3) не удовлетворяющие требованиям большинства пассажиров — 7.

Методы анализа рядов динамики позволяют, используя показатели изменения уровней ряда (абсолютный прирост, темпы роста и пророста, средние изменения уровней, роста и прироста), не только точно определить скорость и вектор развития маркетингового процесса, но и с помощью трендовых моделей (методом аналитического выравнивания) выявить основную тенденцию (тренд) развития процесса.

Примечание

Для изучения основной тенденции развития маркетинговых процессов используются те или иные функции времени:

при равномерном развитии — линейная функция: Yt = а0 + axt; при росте с ускорением:

  • а) парабола второго порядка: Yt = a0 + a1t + a2t2;
  • б) кубическая парабола: Yt = Oq + axt + a2t2 + a3tз;

при постоянных темпах роста — показательная функция: Yt - а0 ? а^ ;

при снижении с замедлением — гиперболическая функция: Yt = а0 +—.

Методы сетевого планирования и управления используются для определения последовательности выполнения работ при проведении различных маркетинговых мероприятий.

Гибридные методы, объединяющие детерминированные и вероятностные характеристики (например, динамическое и эвристическое программирование), применяются чаще всего для исследования проблем товародвижения.

Имитационные методы применяются, когда переменные (например, описывающие конкурентную ситуацию на некотором сегменте рынка) не поддаются определению с помощью аналитических методов.

Методы логистики составляют основу управления продвижением (перемещением и хранением) товара от производителя к потребителю, включая определение потребности в материалах, транспорте, складских площадях и т. д., управление складскими запасами по ритму или срокам поставок, определение потребности в поставке по мере достижения минимально допустимого объема или по окончанию рассчитанного периода времени (например, путем вычисления средней скорости потребления по прошлым периодам или по производственной мощности, темпам производственного процесса).

Методы социометрии и бихевиоризма необходимы в технологиях, применяемых для изучения поведения потребителей, проведения их анкетирования.

Методы квалиметрии применяются для получения количественных оценок качества и конкурентоспособности.

  • [1] См.: Беляевский И. К. Указ, соч.; Голубков Е. П. Указ, соч.; Каменева Н. Г., Поляков В. А. Указ, соч.; Малхотра Н. К. Указ, соч.; Маркетинговые исследования. Теорияи практика. М., 2014.
  • [2] См.: Беляевский И. К. Указ, соч.; Голубков Е. П. Указ, соч.; Каменева Н. Г., Поляков В. А. Указ, соч.; Малхотра Н. К. Указ, соч.; Маркетинговые исследования. Теорияи практика. М., 2014.
  • [3] Квалиметрия — область науки, объединяющая методы количественной оценкикачества явлений (в частности, качества продукции). Бихевиоризм — направление в психологии, изучающее поведение человека (в частности, реакцию на стимулы).
  • [4] См.: Беляевский И. К. Указ, соч.; Голубков Е. П. Указ, соч; Каменева Н. Г., Поляков В. А. Указ, соч.; Малхотра Н. К. Указ, соч.; Маркетинговые исследования. Теорияи практика. М., 2014; Мхитарян С. В. Указ изд.
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >