Управление маркетингом - Данько Т.П.. Учебник подготовлен в рамках проекта Интеллектуальный потенциал России
 Скачать 22.27 Mb.
|
|
Общие панели. Если общие панели являются репрезентативными по отношению к составу населения региона, то специализированные панели могут формироваться как выборки из всего населения (всех семей); всех потенциальных потребителей исследуемых товаров; всех действительных потребителей (владельцев) исследуемых товаров и т.п. Специализированная панель может быть также нерепрезентативной, например, может формироваться как панель активистов, т.е. людей, которые располагают определенным товаром и охотно дают о нем информацию. Подобные панели используют для предварительного анализа проблемы. По методу получения информации возможны четыре вида панелей: 1) члены панели высылают требуемую информацию (заполненные дневники, опросные листы) почтой; 2) члены панели интервьюируются; 3) члены панели заполняют дневники или опросные листы, но собирают информацию специальные работники; 4) члены панели интервьюируются через определенные промежутки времени, а внутри временного интервала информация высылается по почте. В ходе проведения панельных опросов: • выявляют факторы, влияющие на решение исследуемой проблемы, и определяют их динамику; • изучают мнения и оценки относительно товаров и организации торговли, их изменение во времени; • определяют решения и намерения опрошенных и вероятность их реализации; • выявляют различия в поведении потребителей, принадлежащих к разным социальным слоям, проживающим в различных регионах, в городах и населенных пунктах разного типа; • изучают мотивы покупок и прогнозируют их развитие и др. Панели подразделяются на традиционные и нетрадиционные. К числу последних относятся широко используемые общедоступные панели (omnibus panels). При использовании традиционных панелей одни и те же вопросы задаются при каждом обследовании участников панели. При использовании общедоступной панели каждое обследование может иметь разные цели, и при этом могут задаваться разные вопросы, причем задается только один или очень ограниченное число вопросов большому числу опрашиваемых. Данный вид панели основан на использовании существующих, неоднократно ранее использованных источников информации, которые могут быть быстро задействованы с самыми разными исследовательскими целями. Целесообразность использования тех или иных панелей определяется характером решаемых задач и выделяемым объемом средств. Поэтому перед проведением опросов потребителей исходя из целей исследования необходимо выбрать вид и размер панели. Большие по объему панели дают более достоверные результаты или при одинаковой достоверности имеют меньшие доверительные интервалы. Но более крупные по объему панели требуют и больших затрат*. * Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. М.: Финпресс, 1998. Разновидностями опросов могут выступать различные виды интервью: в офисах, по телефону, интервью посетителей торговых центров, интервью посредством заполнения анкет, по почте и т.д. 3.4. Метод экспертно-аналитического анализа информации по управлению маркетингом Основные методы получения информации в маркетинге позволяют создать информационную основу для экспортно-аналитического анализа информации по управлению маркетингом, который включает группу методов: экспортно-аналитические, коммуникационного согласования, рефлективной диагностики и матричного позиционирования. Эскпертно-аналитические методы. Суть данных методов состоит в том, что эксперт-маркетолог, изучая какой-то конкретный экономический вопрос или явление, относящиеся к деятельности фирмы, разбивает сложное исследуемое явление на составные части, рассматривает поведение отдельных элементов и их взаимосвязи, а затем делает вывод, используя аналитические методы. К данной группе методов относится прежде всего арсенал экономико-математических методов. 137 Различают: 1) математические методы моделирования; 2) методы прогнозирования экономических показателей поведения фирмы на рынке; 3) методы анализа маркетинговых ситуаций. Математические методы моделирования имеют целью облегчить процесс принятия решений и применяются специалистом-маркетологом для выявления особенностей функционирования экономических объектов (например, своей фирмы, главных конкурентов, потенциальных рынков и т.д.). На основе полученных результатов представляется возможным предсказывать их будущее поведение при изменении каких-либо внутренних или внешних параметров. Как правило, предсказание будущего, например изменений в руководстве государством или касающихся смены класса партнерских отношений, в значительной степени опирается на интуитивные оценки. Естественно, что при этом могут быть упущены или неверно оценены экономические показатели, влияющие на ситуацию. В данном случае использование математического моделирования позволяет оценить взаимосвязи экономических переменных через их количественные соотношения. В экономической практике моделирование необходимо для предсказания новых результатов или новых свойств исследуемого явления. При моделировании специалист-маркетолог может использовать уже полученные результаты и существующие статистические показатели или использовать данные, которых планируется достигнуть в некоторый момент в будущем. Математические модели. Математическая модель представляет собой упрощение реальной ситуации и может не учитывать важные, реально существующие элементы деятельности фирмы, например наличие контроля, но они дают возможность маркетологу «почувствовать» поставленную задачу, и нередко еще до того, как она будет окончательно сформулирована. Затем он может включать в рассмотрение и другие факторы, пока не будет найдено приемлемое решение проблемы. В зависимости от уровня обобщения информационных данных различают: теоретические модели - используются для изучения общих свойств какого-либо явления, относящегося к деятельности фирмы, и его характерных элементов на основании выводов из формальных предпосылок; прикладные модели — позволяют оценивать параметры функционирования конкретного экономического объекта и выработать конкретные рекомендации для принятия практических решений. К ним относятся эконометрические модели. В зависимости от состояния элементов исследуемого объекта или явления различают: статические модели, описывающие состояние объекта в конкретный момент или период времени (обычно они фиксируют значения ряда величин, являющихся переменными, например капитальные ресурсы, цены и т.д.); динамические модели, включающие взаимосвязь переменных во времени. Они описывают силы и взаимодействия, влияющие на функционирование фирмы и определяющие протекание внешних и внутренних процессов ее жизнедеятельности. По определению статическое моделирование отличается от динамического тем, что в нем не рассматриваются изменения во времени. В зависимости от характера рассматриваемых переменных различают: детерминированные модели, описывающие жесткие функциональные связи между переменными; стохастические модели, допускающие наличие случайного воздействия на исследуемые показатели и использующие для его описания инструментарий теории вероятностей и математической статистики. Отметим, что в управлении маркетингом большая часть задач предполагает учет риска и неопределенности, а следовательно, их решение возможно лишь с использованием стохастических моделей. Приведенная классификация применяемых математических методов в классе решения задач по управлению маркетингом является безусловно неполной. Однако она дает возможность ориентироваться в основных типах задач по управлению маркетингом и показывает механизм их использования в зависимости от конкретной ситуации. В качестве примера рассмотрим задачу по управлению маркетингом, моделирующую ситуацию проведения в заданном регионе рекламной кампании. Модель рекламной кампании 138 Фирма начинает рекламировать новый товар или услугу. Естественно, прибыль от будущих продаж должна значительно покрывать издержки на рекламную кампанию. При этом вначале расходы могут превышать прибыль, поскольку лишь малая часть потенциальных покупателей будет информирована о новинке. Затем, при увеличении числа продаж, появляется возможность рассчитывать на заметную прибыль. Наконец, наступит момент, когда рынок насытится, и рекламировать товар далее станет бессмысленно. Рассмотрим обозначенные три этапа рекламной кампании в рамках следующей модели. Пусть t — время, прошедшее с начала рекламной кампании; N 0 — общее число потенциальных платежеспособных покупателей; N t — число уже информированных потребителей, готовых купить рекламируемый товар; α 1 (t) - величина, характеризующая интенсивность рекламной кампании и фактически определяемая затратами на рекламу в данный момент времени. Предполагается, что величина dt dN — скорость изменения со временем числа потребителей, узнавших о товаре и готовых купить его, - пропорциональна числу покупателей, еще не знающих о нем, т.е. величине Прибыль превосходит издержки при условии pN 0 > 1, и если реклама действенна и недорога, а рынок достаточно емок, то выигрыш достигается с первых же шагов рекламной кампании (в действительности между оплатой рекламы, рекламными действиями и последующей покупкой имеет место временной лаг). При не слишком эффективной или дорогой рекламе фирма на первых порах несет убытки. Однако это обстоятельство не может служить основанием для прекращения рекламы. Действительно, выражение (3) и полученное с его помощью условие pN 0 > 1 справедливы лишь при малых значениях N(t), когда функции P и S растут со временем по одинаковым законам. При увеличении N(t) опущенные в (1) члены второго порядка малости становятся заметными, в частности усиливается действие косвенной рекламы. Поэтому функция N(t) может стать более «быстрой» функцией времени, чем рассчитанная по формулам (2) и (3). Этот нелинейный эффект в изменении величины N(t) при неизменном темпе роста издержек позволяет скомпенсировать финансовую неудачу начальной стадии 139 кампании. Поясним данное утверждение в частном случае решения уравнения (1) с постоянными коэффициентами α 1 и α 2 . Заменой N = 2 1 + N оно сводится к уравнению Его решение стремится к предельному значению N 0 , а функция N(t) — к N 0 . В единицу времени появляется ничтожно малое число новых покупателей, и поступающая прибыль при любых условиях не может покрыть продолжающихся издержек. 140 Рассмотренные задачи по использованию отдельных моделей в различных ситуациях еще не являются объемными и самодостаточными в сложных ситуациях управления маркетингом. Понимание наличия риска и неопределенности в каждой конкретной ситуации, с которой сталкивается управленец-маркетолог, заставляет обратить внимание на вопросы, связанные с критериальностью определения риска. Различают несколько критериев, по которым могут приниматься решения в условиях неопределенности с применением математических методов. I. Критерий минимакса оценивает альтернативы, учитывая исключительно наихудший из всех возможных исходов, принимается та альтернатива, которая ведет в случае наихудшего исхода к наилучшему результату: где ф (а i ) - значение критерия для i-й альтернативы, r ij — исход при выборе i-й альтернативы и наступлении j-го варианта обстановки. Это самый пессимистический критерий, следовательно, его скорее будет применять инвестор, стремящийся избегать малейшего риска. II. Критерий максимакса представляет собой полную противоположность критерию минимакса - принимается та альтернатива, которая ведет в случае наилучшего исхода к наилучшему результату: Очевидно, что критерий максимакса будет использовать инвестор, склонный к максимальному, часто неоправданному риску. III. Критерий Гурвича представляет собой комбинацию критериев минимакса и максимакса и предусматривает применение коэффициента, определяющего, какой вес придается самому благоприятному и соответственно самому неблагоприятному исходу той или иной альтернативы при ее сравнении с другими альтернативами: где δ - коэффициент критерия Гурвича (1 > δ > 0). IV. Критерий Лапласа предполагает, что все варианты экономического процесса имеют одинаковую вероятность наступления. Учитывая это предположение, рассчитывается не что иное, как математическое ожидание случайной величины r ij : где n - количество вариантов процесса. V. Критерий Сэвиджа позволяет минимизировать возможные потери после реализации ошибочной альтернативы в случае наступления неблагоприятного для этой альтернативы варианта событий. Эти потери измеряются как разница между полученным результатом и результатом, который мог бы быть получен в случае выбора альтернативы с наиболее благоприятным результатом в условиях наступившего варианта событий. Для использования этого критерия необходима трансформация исходной матрицы R в R': 141 где r’ ij — это упущенная прибыль. Расчет критерия Сэвиджа происходит по формуле Пример выбора альтернативы с использованием различных критериев представлен в табл. 3.11. Т а б л и ц а 3.11 Выбор альтернативы в условиях неопределенности рыночного пространства Показа тель / Вари- анты Матрица R Транспонированная матрица R' Критерии мини- макса макси- макса Гурвича Лапласа Сэвиджа 01 02 03 04 01 02 03 04 а 1 0,9 1,2 2,1 0,4 0,1 0,3 1,0 0,4 0,4 2,1 1,08 1,15 1,0 a 2 1,0 1,5 2,4 0,8 0 0 0,7 0 0,8 2,4 1,44* 1,43* 0,7* a 3 -0,3 1,3 3,1 -1,1 1,3 0,2 0 1,9 -1,1* 3,1* 0,58 0,75 1,9 a 4 -0,5 1,0 3,0 -0,8 1,5 0,5 0,1 1,6 -0,8 3,0 0,72 0,68 1,6 * Отмечены оптимальные альтернативы по соответствующему критерию. Из табл. 3.11 видно, что различные критерии по-разному оценивают альтернативы. Какой же из этих критериев наиболее правилен с точки зрения потенциального инвестора? На этот вопрос нет однозначного ответа. Очевидно, что осознанное (или неосознанное) применение того или иного критерия зависит в первую очередь от психологических характеристик самого инвестора. Следовательно, правильным будет тот критерий, который наиболее полно отвечает потребностям и структуре предпочтений этого инвестора. При выборе альтернативы в условиях риска могут использоваться практически все критерии, действующие в условиях неопределенности. Это, однако, ведет к тому, что часть имеющейся информации о возможных вариантах ситуации останется неиспользованной и, следовательно, выбранная альтернатива может и не быть оптимальной. В условиях риска могут быть использованы следующие критерии: μ-критерий — представляет из себя не что иное, как расчет математического ожидания случайной величины r ij : где р j — вероятность наступления j-го варианта событий. Применительно к рынку ценных бумаг с помощью μ-критерия сравниваются ожидаемые доходности различных инвестиций; (μ; δ)-критерий. Очевидный недостаток μ-критерия — непринятие в расчет различий в вариациях результатов при различных альтернативах. При использовании (μ; δ)-критерия дополнительно к математическому ожиданию рассчитывается среднее квадратичное отклонение результатов: Значение (μ; δ)-критерия вычисляется по формуле: (μ i + ασ i ), где α - коэффициент, зависящий от того, насколько маркетолог, принимающий решение, предрасположен к риску. Если α > 0, то это значит, что более высоко оцениваются альтернативы с сильной вариацией возможного результата (т.е. рискованные альтернативы). Если α < 0, то такие альтернативы, наоборот, оцениваются невысоко. Методы математической статистики позволяют маркетологу выявлять закономерности случайных, 142 стохастических процессов, делать обоснованные выводы и прогнозы, давать оценки вероятности их проявления. Методы прогнозирования экономических показателей поведения фирмы на рынке Типы прогнозов. Различают несколько типов прогнозов: 1) прогноз развития экономического показателя на основе данных о его динамике за предыдущие годы; 2) казуальный (причинно-следственный) прогноз, который осуществляется в несколько этапов. Вначале выделяются факторы (независимые переменные), оказывающие влияние на прогнозируемый показатель (зависимую переменную), и их влияние описывается с помощью математической модели. Затем прогнозируется динамика этих факторов. Полученные в результате прогноза значения независимых переменных используются в модели и дают прогноз исследуемого показателя; 3) качественный (экспертный) прогноз. Проводится при наличии достаточно большого количества трудно прогнозируемых факторов. А. Прогноз развития поведения фирмы в конкурентной среде Предпосылкой получения прогноза развития является наличие достаточно точной и полной информации о предыдущей динамике прогнозируемого показателя и предположение, что основная тенденция — его развитие в прогнозируемом периоде не изменится. Иными словами, этот тип прогноза предполагает неизменность внешних конъюнктуро-образующих и внутренних (для каждого вида деятельности) факторов в прогнозируемом периоде. Анализ производится посредством построения и изучения статистических рядов динамики. Рядами динамики называются статистические данные, отображающие развитие исследуемого явления во времени. В каждом ряду динамики имеются два основных элемента: показатель времени I и соответствующие ему уровни развития изучаемого явления у. В качестве показателя времени в рядах динамики выступают либо определенные даты (моменты времени), либо отдельные периоды (годы, кварталы, месяцы). Уровни рядов динамики отображают количественную оценку (меру) развития во времени изучаемого явления, в частности экономического, например курса какой-либо ценной бумаги. Они могут выражаться абсолютными, относительными или средними величинами. Изменения уровней рядов динамики обусловливаются влиянием на изучаемое явление ряда факторов, которые, как правило, неоднородны по силе, направлению и времени их действия. Постоянно действующие факторы оказывают определяющее влияние и формируют в рядах динамики основную тенденцию развития (тренд). Воздействие других факторов проявляется периодически. Это вызывает повторяемые во времени колебания уровней рядов динамики. Действия разовых факторов отображаются случайными (кратковременными) изменениями уровней рядов динамики. В прогнозе развития могут использоваться различные методы. |