- •1.Особенности маркетинговых исследований на ранних стадиях жц продукты или технологии.
- •2.Особенности продвижения продукта или технологии на ранних стадиях жц.
- •3.Комплекс маркетинга инновационных продуктов или технологий(и.П. Или т.): 4р.
- •4.Сегментация потребителей
- •1. Понятие и сущность сегментирования
- •2. Этапы сегментирования
- •3. Виды сегментации
- •1. В зависимости от характера сегментации:
- •2. В зависимости от типа потребителей:
- •4. Критерии сегментации рынка
- •5. Стратегия и возможности сегментации рынка
- •6. Понятие сегмента и ниши рынка
- •7. Множественная сегментация
- •8. Выбор целевых сегментов
- •6. Позиционирование ип и т. (Определение того сегмента, на который мы выходим).
- •. Позиционирование товара на рынке
- •8. Вопрос
- •Бизнес для бизнеса (в to в)
- •9.Маркетинговые модели инновационных процессов (модель голубого океана и т.Д.)
- •10. Жц продукта и жц технологии.
- •1. Стадия исследования
- •2. Стадия производства
- •3. Стадия потребления
- •12. Количественные методы анализа рынка.
- •13.Качественные методы.
- •14. Организация маркетинговых исследований на рынке инноваций.
- •Стратегический инновационный маркетинг
- •Оперативный инновационный маркетинг
- •15. Количественные и качественные показатели рынка
- •16.«Мозговой штурм» как метод рыночных исследований.
- •Метод мозгового штурма
- •Назначение метода
- •Цель метода
- •Суть метода
- •План действий
- •Особенности метода
- •Достоинства метода
- •Недостатки метода
- •Ожидаемый результат
- •18. Фокус- группа
- •20. Анкетирование интервьюеров и телефонные опросы как метод рыночных исследований (преимущества и недостатки)
- •21. Реклама ип и т.
- •22. Лоббирование как метод продвижения новых продуктов и технологий.
- •23. Статистические исследования рынка.
- •24. Ценовая конъюнктура и её анализ.
- •25. Корреляционный анализ динамики рынка.
- •26. Аппроксимация,как метод оценки будущего рынка.
- •27.Смета затрат на маркетинг в инновационных организациях.(маркетинговые исследования и реклама).
- •28.Планирование плана работ по маркетингу в инновационной компании.
- •31. Функция маркетолога в инновационной организации.
- •32. Морфологический анализ ип и т.
- •33.Функционально- стоимостный анализ ип и т.
- •35. Маркетинговые отчёты. Структура и содержание.
26. Аппроксимация,как метод оценки будущего рынка.
Определение термина Аппроксимация:
Аппроксима́ция, или приближе́ние — научный метод, состоящий в замене одних объектов другими, в каком-то смысле близкими к исходным, но более простыми.
Аппроксимация позволяет исследовать числовые характеристики и качественные свойства объекта, сводя задачу к изучению более простых или более удобных объектов
Приближенное решение сложной функции с помощью более простых, что резко ускоряет и упрощает решение задач.
Одной из важнейших задач маркетинга и маркетингового исследования является прогнозирование будущего развития рынка, т. е. научно обоснованное предсказание изменений спроса и других параметров рынка в будущем на основе изучения причинно-следственных связей, тенденций и закономерностей [
Эффективность использования того или иного метода прогнозирования существенно зависит от способов аппроксимации экспериментальных данных, полученных в условиях, обеспечивающих их объективное наблюдение и измерение. Последнее является особенно важным при проведении маркетинговых исследований, поскольку при сборе данных могут возникать различные погрешности (так называемые невыборочные ошибки), которые не могут быть измерены. К ним относятся ошибки, обусловленные тем, что не все респонденты дали ответы; ошибки сбора, анализа данных и интерпретации полученных результатов и др. При аппроксимации экспериментальных данных маркетинговых исследований обычно используется уравнение регрессии. Однако такой подход имеет существенные ограничения в точности и в ряде случаев может оказаться неудовлетворительным, поскольку исследуемый процесс редко бывает равномерным, линейным. Чаще закономерности динамики рынка выражаются криволинейными функциями.
Это касается аппроксимации экспериментально полученных корреляционных функций, а также временных рядов с целью выявления закономерностей изменения данных, таких, как тренд и сезонность, которые, как правило, являются предметом исследования маркетологов. Для устранения недостатков регрессионного подхода при описании тех или иных качественных свойств процесса обычно используются параболические, показательные, логистические, гиперболические зависимости, функции Гомперца, Торнквиста 1-го, 2-го и 3-го типа и другие. Часто стратегический прогноз рыночной ситуации осуществляется с помощью многофакторного моделирования, причем для аккумуляции неучтенных факторов развития и устранения авторегрессии в модель, построенную на основе динамических рядов, вводится фактор времени. Вместе с тем аппроксимация экспериментальных данных на основе подобных функций также имеет существенный недостаток, связанный с необходимостью использования каких-либо предположений относительно природы неизвестной функции. Более эффективными являются степенные функции, и часто целесообразно воспользоваться ими даже в том случае, когда первоначальная зависимость (табличная или полученная из наблюдений) не является степенным рядом. В основу решения подобных задач целесообразно положить метод, позволяющий непосредственно получить соответствующее аналитическое выражение. Непосредственный выбор такого метода должен определяться простотой построения алгоритма программной реализации, удобством последующего применения и т. д. Эту задачу можно было бы решить на основе интерполяции данных произвольными степенными полиномами, обладающими большими операционными преимуществами. Однако в случае
, когда исходные данные заданы в равноотстоящих точках (а именно этот случай представляет наибольший практический интерес, так как равноотстоящие данные гораздо более удобны как в вычислительном отношении, так и с точки зрения экспериментальных наблюдений), применение указанной интерполяции нецелесообразно. Это объясняется в дополнение к тому, что было сказано, также тем, что равноотстоящее полиномиальное интерполирование имеет существенные недостатки, относящиеся к сходимости интерполяционного ряда. Свободно от этих недостатков интерполирование ортогональными полиномами. В этом случае интерполируемая функция должна удовлетворять в интервале интерполяции условиям значительно более слабым и которая вне этого интервала может быть даже не определена. Поэтому представляет интерес получить эквивалентное разложение функции, которое сходится к этой функции при возрастании числа членов разложения, и точность приближения даже при конечном числе членов несущественно хуже, чем точность разложения в ряд Фурье той же длины. Такое разложение получается на основе процесса интерполирования, не требующего интегрирования. Использование такого подхода положено в основу построения интересующего нас метода аппроксимации.