Возможности компьютерного маркет-моделирования фрагментов маркетинговой деятельности

3. Возможности компьютерного маркет-моделирования фрагментов маркетинговой деятельности

Согласно определению, одобренному в 1985 г. Американской ассоциацией маркетинга (АМА), маркетинг как концепция управления включает следующие этапы:

предвидение (анализ, прогнозирование, планирование);

регулирование (воздействие на процесс продаж, ценообразование и т.п.);

удовлетворение спроса на товары и услуги.

Дж. Р. Эванс и Б. Берман приводят обобщенное определение понятия маркетинга как процесса планирования и воплощения замыслов, ценообразования, продвижения и реализации: идей, товаров и услуг посредством обмена, удовлетворяющего цели отдельных лиц и организаций.

Подобная формулировка допускает кибернетическую интерпретацию. Действительно, определение маркетинга как процесса позволяет представить исследуемые явления в виде динамической системы. Наличие цели предопределяет оптимизационный подход и возможность управления объектом (на микроэкономическом уровне — торговой фирмой, предприятием, холдингом, коммерческим банком или его филиалом).

Таким образом, частные задачи, реализующие функции маркетинга (непрерывное слежение за состоянием рынка, оптимальное планирование продуктового ряда, управление потребительским спросом, рационализация технологий сбыта, оптимальное ценообразование), можно решать в рамках экономической кибернетики, применяя средства вычислительной техники.

Система маркетинга, как и любой экономический объект, является динамической системой, т.е. структуризованным объектом с входами и выходами, изменяющимися во времени. Для обеспечения целенаправленного поведения системы при изменяющихся условиях работы осуществляется управление, что достигается соответствующей организацией структуры и способа функционирования системы. Многовариантность процесса управления допускает возможность выбора наилучшего способа достижения цели, обеспечивающего максимальную эффективность и доставляющего экстремум критерию качества управления. В конечном счете цели организации должны увязываться с ресурсными возможностями и требованиями потребителей, учитывая при этом воздействие конкурентов и другие внешние факторы. Следовательно, в рассматриваемой системе имеется обратная связь — реакция на воздействие внешней среды. Более того, маркетинговая система должна адаптироваться к изменениям окружающего фона.

Элементами системы маркетинга являются:

исследование рынка;

разработка и реализация на этой основе рыночной (конкурентной) стратегии.

Основными этапами исследования маркетинга являются:

анализ прошлых, настоящих и будущих рыночных ситуаций;

планирование комплекса маркетинга;

управление маркетингом;

маркетинговый контроль деятельности.

С позиций системного моделирования система маркетинга исследуемой рыночной ниши характеризуется:

описанием структуры объекта моделирования (например, продуктового ряда);

динамикой протекающих в нем процессов (тенденций изменения доходности и рискованности операций, покупательского спроса и так далее);

наличием входов и выходов, прямых и обратных связей с окружающей средой (экономическая ситуация, конкуренция, неконтролируемые факторы, влияющие на прибыль и риски).

В экономической кибернетике при анализе и проектировании сложных систем применяется методологический принцип:

при макроподходе изучаются входы и выходы системы, а сама система рассматривается как «черный ящик»;

при микроподходе моделируются внутренняя структура и динамика функционирования исследуемой системы.

При моделировании экономических систем в настоящее время широко применяется первый подход, поэтому преобладают функциональные модели. В то же время методы структурного моделирования заслуживают большего внимания в связи с возрастанием значения микроэкономических процессов в условиях рынка. Из прагматических соображений наибольший интерес представляют гомоморфные модели, получаемые путем упрощения исходной системы (агрегирования, линеаризации связей, перехода от стохастических зависимостей к детерминированным).

Отличительными чертами сложных систем, к числу которых относятся экономические системы, и в частности маркетинг, являются:

иерархичность, обилие составляющих компонентов и сложность связей между ними:

многофункциональность;

наличие управляющей подсистемы;

поликритериальность;

учет влияния внешних неконтролируемых факторов.

Такие социально-экономические явления, как потребительский спрос и поведение участников финансового или товарного рынка, относятся к сложным динамическим объектам; Этим продиктована необходимость кибернетического подхода к их изучению, поскольку сложность применяемого математического инструментария должна быть сравнима со сложностью моделируемого процесса в целях достижения адекватности.

Методы исследования сложных систем базируются на принципах декомпозиции (расчленения задачи на ряд подзадач) и агрегирования (сокращения числа параметров). Наличие цели функционирования маркетинговой системы предопределяет применение методов теории оптимального управления, в основе которых лежит требование оптимального использования на каждом этапе работы управляющей системы всех имеющихся ресурсов при соблюдении ограничений.

Исходя из этого под управлением маркетинговой системой понимается процесс выработки и обеспечения выполнения программы ее поведения, направленной на достижение поставленной цели при изменяющихся внешних условиях. Оптимальным называют управление, реализующее экстремум целевой функции при соблюдении ограничений. Любая маркетинговая система характеризуется целенаправленностью. Кроме того, недостаток априорной информации в задаче изучения нового товара обусловливает выбор методов адаптивного регулирования. При этом программа задается в виде цели и ограничений, а в ходе функционирования управляющей подсистемы корректируется с учетом обратных связей и накопленных данных о результатах регулирования в прошлом.

Сложность экономических процессов, иерархичность и многомерность задач, необходимость применения электронно-вычислительной техники при анализе динамики информационных потоков и выполнении традиционных маркетинговых операций предопределяет использование методологии общей теории систем. Подобные задачи относятся к классу слабоинформативных динамических задач и решаются путем привлечения средств теории адаптивного управления.

Определяя систему как динамический процесс, представляющий собой совокупность входа, ядра и выхода, необходимо изучать ее как подсистему или как, часть содержащей ее надсистемы. В качестве таковой для подсистемы маркетинга естественно рассматривать организационно-экономическую систему изучаемого микроэкономического объекта (предприятия, организации и т.п.).

Специфика экономических систем, в том числе и автоматизированной системы маркетинга (АСМ), заключается во взаимосвязи производственно-технологического, социально-экономического и организационно-хозяйственного аспектов. Это нужно учитывать при создании и внедрении системы производства, сбыта, банковских услуг. Необходимо выяснять характеристики и связи элементов объекта управления, регулируемые и нерегулируемые параметры, структуру и динамику объекта в целом. В результате составляется дескриптивная (описательная) модель объекта управления. Затем решается задача синтеза: формулируются цели управления в математическом виде, программа функционирования объекта и структура маркетинговой системы, выбираются управляющие параметры, способы регулирования. При этом определяющее значение имеет эвристический подход, так как не все этапы поддаются строгому математическому обоснованию.

Элемент непредсказуемости экономических процессов и отсутствие точных данных (о развитии рисков и прибыльности отдельных операций, спросе на услуги или товары, об издержках на единичный акт обслуживания покупателя) заставляют обратиться к методам субоптимального управления с поисковой адаптацией параметров. Адаптация является единственным средством управления объектом в условиях неопределенности, наличия сильных помех или принципиальных затруднений при моделировании объекта. Необходимость комплексного решения проблемы и учета специфики объекта моделирования предопределяет кибернетический подход.

Таким образом, выбор методов и средств экономико-математического моделирования, применяемых для разработки математического обеспечения системы маркетинга, продиктован такими особыми предъявляемыми к ней требованиями, как:

декомпозиция задач и возможность оптимизационного подхода в каждом блоке;

охват основных функций маркетинга;

способность к адаптации в соответствии с изменениями внешней среды;

наличие экспертной поддержки;

минимальный объем входной информации при сохранении общего уровня результативности;

прогнозирующие свойства;

работа в условно реальном режиме времени, приемлемые временные характеристики и объем памяти для решения задан на ЭВМ;

учет неполноты информации путем включения поискового механизма на параметрическом уровне;

нетрудоемкая эксплуатация;

одновременное отражение структурных и динамических свойств объекта моделирования.

Обобщая сформулированные требования к системе автоматизации маркетинга, необходимо ее классифицировать как структурно-сложную динамическую систему. Средством исследования подобных систем являются динамические графовые модели. При этом, учитывая характерные свойства моделируемого процесса, можно ограничиться следующими основными факторообразующими признаками:

типология потребителей;

классификация видов услуг и товаров;

характеристические признаки предлагаемых на рынке продуктов.

Большое число компонентов рассматриваемой системы, сложный характер связей между ними, многофункциональность системы, наличие в ней управления, учет взаимодействия с окружающей средой, недостаток априорной информации, многообразие реальных экономических и рыночных ситуаций предопределяют итерационный характер процесса проектирования и выбор адаптивных методов управления. В соответствии с принципами дуального управления уточнение значений параметров и коррекция управления осуществляются как на стадии проектирования системы, так и в ходе эксплуатации.

Существуют дополнительные трудности, не позволяющие представить изучаемое явление в его целостности и развитии с помощью классических методов, например корреляционно-регрессионных. Это связано с необходимостью единого системного подхода к описанию структурного информационного ядра, взаимосвязей элементов объекта, его моделированию с учетом возможности эволюции во времени.

Решение проблемы может быть найдено построением модели с помощью динамического графа связей факторных признаков, который является деревом с вершинами, пронумерованными специальным образом. Рассмотрим в качестве примера модель, где факторные признаки характеризуют ассортимент продукции фабрики.

Каждой вершине соответствует введенный кодовый номер в зависимости от уровня признака, который он отражает: на первом уровне конкретизируется типология потребителей, на втором — виды товаров и услуг, на третьем — продуктовый ряд, на четвертом — характеристики товаров. Вершины графа соединяются ребрами, образуя иерархическую четырехуровневую структуру, которая описывается бинарными матрицами, ассоциированными с графом. Кроме того, всем вершинам уровней приписывается вес, изменяющийся во времени и определяющийся исходя из частотной характеристики специального вида.

При определении значений весов учитывается экспертная информация о распределении прибыли и риска, спроса и цены по ассортиментным группам и типам потребителей. Веса, соответствующие каждому уровню, образуют матрицы и являются накопительной информацией, хранящейся на магнитных носителях, применительно к ЭВМ.

Переход к динамике потребительского спроса может быть осуществлен с помощью адаптивного алгоритма, включающего балансировку матриц рабочего динамического графа с последующей скалярной редукцией результатов. Матрицы, определяющие текущее состояние графа, представляют собой оперативные данные задачи, а состояния, зафиксированные равноотстоящими временными сечениями, рассматриваются как условно-постоянная информация, которая хранится с целью использования на последующих этапах функционирования системы.

С развитием рыночных процессов возникает острая потребность в наличии и применении специального программного обеспечения для маркетинговых проблем, что, в свою очередь, вызывает необходимость расширения проектировочных работ в данной области.

Большинство маркетинговых исследований носит аналитический и прогнозный характер, а основными элементами их выполнения является моделирование изучаемых процессов, закладываемых в создание АИТ маркетинга. Это бизнес-модели, модели данных и функциональные модели. Бизнес-модели представляют собой графическое и текстуальное описание информационных потоков между элементами анализируемой системы, включая внешние по отношению к ней элементы. Модели данных — графическое и текстуальное описание структуры и содержания информации, используемой при решении задач. Функциональные модели — это графическое и текстуальное описание функций системы, операций, задач, решаемых в ходе выполнения таких функций.

Если описания формируются в терминах методологии быстрой разработки приложений, то моделирование, лежащее в основе автоматизации решения аналитических задач маркетинга, открывает возможности для автоматизации проектирования системы с применением промышленных технологий разработки программных систем RAD- и CASE-технологий. RAD-технологию можно характеризовать как автоматизированную групповую разработку приложений (Joint Application Development — JAD) в условиях ограниченных сроков создания спецификаций и требований к программируемым средствам. CASE-средства позволяют не только проектировщику, но и специалисту, при наличии необходимых программных продуктов автоматизировать проектировочный процесс на всех его стадиях — от предпроектного анализа условий решения маркетинговых задач, включая компьютерное моделирование новой технологии и формирование проектной документации, до внедрения и контроля за качеством разработок. Основываясь на применении современных методов системной и программной инженерии, CASE-технологии позволяют:

улучшить качество создаваемых АИС и АИТ маркетинга за счет средств автоматического контроля проекта;

создать в короткие сроки прототип будущей АИС (АИТ), что открывает возможность на ранних этапах апробации оценить ожидаемый результат;

ускорить процесс проектирования и разработки системы;

освободить разработчика от рутинной работы, включая формирование проектной документации, создав ему условия целиком сосредоточиться на творческой части проектирования;

поддержать развитие и сопровождение разработки АИС (АИТ).

Основанные на научном подходе RAD- и CASE-технологии реализуют метод, получивший название «методология / метод / нотация / средство», который наиболее близок к реализации методологии проектирования и решения маркетинговых задач. В связи с этим обнадеживает тот факт, что в настоящее время CASE-технологии оформились как самостоятельное направление в проектировании информационных систем и новых информационных технологий, повлекшее за собой образование мощной CASE-индустрии, объединившей сотни фирм и компаний различной ориентации. Среди них выделяются компании — разработчики средств анализа и проектирования АИС и АИТ с широкой сетью дистрибьюторских и дилерских фирм, способных продвинуть процессы автоматизации маркетинговых исследований, создав для этого необходимую программно-технологическую среду.