Глава 12 Экономстричсские методы о международном маркетинге

5. Классификация эконометрических методов в зависимости от целей их использования

Классификация эконометрических методов в зависимости от це­лей ИХ использования в международном маркетинге приведена в табл 12 1

Табл и на 12 1 Классификация эконометрических методов

г	Цели использования
Виды методов	оптимизация	прогноз, планирова­ние	контроль
Статистические методы (многофактор­ный анализ)		X	X
Методы оперативных исследований*
метолы теории вероятности	X
методы количественного планирования	X		X
сетевые методы	X		X
методы теории конкуренции (игр)		X
Имитация	X	X	X

Статистические методы

Статистические методы позволяют специалистам в области марке­тинга количественно определять экономические и рыночные явления и осуществлять поиск причин их возникновения и развития с по­мощью различного рода математических расчетов, вероятностного распределения, построения предположений и математических прове­рок. К статистическим методам относятся широко распространенные в международных маркетинговых исследованиях и составлении марке­тинговых программ методы построения временньтх рядов (трендов), регрессионный анализ, многофакторный анализ и др.

Регрессионный анализ часто используется фирмами при прогнозе продаж дня оценки зависимости между объемами продаж и другими экономическими и рыночными переменными, например зависимости их от изменения уровня доходов, принем в количественном выраже­нии и с аоправками на опережение или отставание во времени. Опре­деление зависимости объема продаж от других переменных позволяет

5 Классификация экономстричсских методов

315

прогнозировать объемы будущего сбыта. При этом фирмы также ак­тивно прибегают к услугам экспертов.

В последнее время многофакторный анализ получает все большее признание у маркетологов в международной сфере как метод, позво­ляющий определить структуру явлений, скрывающуюся за экономиче­скими данными и показателями на основе статистического анализа взаимоувязанных множественных факторов путем их упрощения и сжатия

Так, современная фирма, анализируя сбытовую деятельность сво­их зарубежных филиалов, обычно применяет многофакторный анализ. В качестве иллюстрации предлагаем рассмотреть следующую ситуа­цию (табл. 12 2).

Таблица 122 Анализ международного сбыта

'$	1111	Число жителей, тыс чел.	Затраты на рекламу, тыс доля в месяц	Число товарных групп
1	[31	149	2,3	99
2	197	188	2,4	178
3	222	282	2,6	ПО
4	170	183	2,9	95
5	[68	221	2.4	52
б	155	128	4,3	104
7	205	153	4,8	190
8	269	197	6,6	288
9	206	125	6,0	169
10	126	77	3,6	156
И	261	210	5,4	283
12	248	258	5,2	170
13	250	254	18	228
14	167	114	з,о	145
15	166	174	3,2	151
Средний
показатель	195,4	180,9	3,90	163,2

\

Согласно данным табл. 12.2, отношение объемов продаж с каждым отдельным условием: численностью населения города, где расположен фи пиал его рекламными затратами и набором продаваемых товарных групп может быть выражено через коррелятивные показатели как со­ответственно- 0,632, 0,760, 0,632, и условие с наивысшим показателем свидетельствует о наибольшем влиянии данного фактора на объемы сбыта. То есть в данном случае особенно большое влияние на объемы сбыта оказывают расходы на рекламу. При этом учитывается тот факт, что не одни расходы на рекламу, а и все остальные факторы оказывают влияние на динамику продаж данной фирмы.

Многочисленные способы многофакторных расчетов были разра­ботаны в сфере наук, объектом изучения которых служат действия и по­ступки людей, например в психологии, социологии и др. Маркетинг, поскольку он имеет дело с изучением требований и мотиваций потреби­телей, рекламой, изучением общественного мнения и т.д., также актив­но применяет методы многофакторного анализа. Например, они ис­пользуются при пропюзе спроса, анализе его структуры и продаж, пла­нировании и разработке нового товара, анализе данных лабораторных испытаний, оценке научных разработок и т.д. Описательные и прогно­стические модели (модели прогноза) также относятся к методам много­факторного анализа. Первые из них служат целям упрощения анализа явлений, главным образом за счет определения характера отношений между различными данными и показателями, а вторые призваны про­гнозировать будущее развитие явлений в условиях более четких и ясных связей между отдельными экономическими величинами.

Такие модели находят широкое применение в международной маркетинговой деятельности современных фирм, так как они решают задачу предвидения и прогноза изменений условий международной маркетинговой среды и мирового рынка и формирования дальнейших тактических и стратегических действий фирмы, для чего необходимо выяснение структуры явлений на основе применения описательных моделей (рис. 12.1).

Сами модели многофакторного анализа имеют сотни различных ви­дов и модификаций, так как оперируют количественными и качествен-

Прогноз неизвестных

явлений

У-М + Е у=Дх)

О писательные Прогнозирующие

модели модели

Рис, 12.1. Описательные модели и модели прогноза

5 Классификация эконометрическнх методов 317

ными показателями, что дает возможность видоизменять и адаптировать вышеуказанные типы моделей к конкретным условиям и задачам отдель­ных фирм и организаций. Так, модели описательного типа используют ингредиеитньгй анализ (анализ основных элементов), множительный анализ, третий тип количественной теории, кластерный анализ и др. В качестве моделей прогноза используется регрессионный анализ, диф­ференциальный анализ, первый и второй типы количественной теории, корреляционный анализ, структурный анализ и др.

Попробуем методом двойной регрессии проанализировать факто­ры, влияющие на объемы продаж зарубежных филиалов в вышеприве­денном примере. Данный метод является наиболее представительным методом построения прогностической модели (модели прогноза) и по­зволяет выражать различные варианты результатов через многочис­ленные причинные величины, а также анализировать структуру этих переменных. С помощью структурного анализа оказывается возмож­ным прогнозировать варианты результатов в соответствии с меняющи­мися причинными условиями.

Гипотеза, Изменение объемов продаж филиалов фирмы за рубе­жом происходит в результате одновременного действия двух перемен­ных: числа жителей данного города и широты охвата номенклатуры продаваемых товаров.

Модель:

у,= Яо + ^х^ + ед^ + од-З+Я,,

где у — объемы продаж каждого зарубежного филиала; х, ■ I — число жи­телей; х, • 2 — расходы на рекламу; х, • 3 — номенклатура товаров; а₀ — постоянная (неизвестный параметр); <з,—а_% — коэффициенты, показы­вающие степень зависимости объема продаж от каждой переменной, или ключевой регрессионный коэффициент (неизвестный параметр); £, — среди изменений объемов продаж филиалов фирмы это случайный показатель, поскольку его невозможно объяснить причиной связью.

Первая цель двойного регрессионного анализа — определить неиз­вестные показатели, которыми можно наиболее полно объяснить из­менения объемов продаж из данных наблюдения. Вторая его цель — прогнозировать дальнейшую динамику объемов продаж в соответст­вии с изменениями определенной при первом анализе группы причин­ных переменных на основе оценочных параметров.

Гипотеза:

где у, — оценочный прогноз объемов продаж; о, — а_ъ — оценочные по­казатели.

31Я Глава 12. Экопомстричсские методы в международном маркетинге

Для подсчета оценочных показателей следует основываться на сле­дующих критериях: Критерии:

где Z— показатель расхождения (ошибки); у — показатель наблюде­ния; у — показатель предположения; / = 1.

В этой формуле 2 примем за наименьшее число, т.е. используем метод нахождения оценочных показателей в целях сведения к миниму­му различия (ошибки) между показателем наблюдения у и показателем предположения р. Такой метод получил название метода минимизации расхождений (метод минимизации ошибки или метод наименьших квадратов).

Пример12.1. Подставляем в уравнение двойного регрессионного ана­лиза значения х и у> поскольку они уже известны, и находим значения о. Тогда оценочные параметры:

а — 7,62 — постоянная величина;

а — 0,51 — ключевой регрессионный коэффициент числа жителей;

а - 12,43 — то же расходов на рекламу;

а = 0,288 — то же номенклатуры товаров.

Теперь можно найти оценочный объем продаж:

у = 7,62 +0.5М +12,43- 2 +0,288*3.

Здесь в качестве показателя, выражающего степень соответствия факти­ческого параметра у и оценочного }, используется коэффициент определе­ния, который равен в данном случае 0,967. Таким образом, из решения урав­нения следует, что показатель изменения объемов продаж составляет96,7%.

С помощью вышеприведенного уравнения можно прогнозировать бу­дущие объемы продаж заграничных филиалов. Например, если фирма ре­шит открывать новый филиал, исходя из следующих условий:

Число жителей х[ — 175;

Расходы на рекламу х\ = 4,5;

Широта товарной номенклатуры х\ = 200, то, подставляя вышеуказанные значения в вышеприведенную формулу, получим возможный прогноз:

9" = 7,62+0,51 -175+12,43-4,5 + 0,288 -200 =* 21 040 (тыс. долл. вдень).

ч

Методы оперативных исследований

Методы математического программирования (планирования). Ме­тоды математического программирования считаются отправной точ­кой оперативных исследований и активно применяются международ-

5 Классификация эконометрических методов 319

ными маркетологами, Они включают в себя методы линейного про­граммирования (LP), методы нелинейного программирования,

методы динамичного программирования (DP) и др. Среди них наи­большее распространение получили методы линейного программиро­вания, предназначенные для решения задач оптимизации и т.д.

Методы теории вероятностей. Основоположниками данной теории являются Я. Бериулли (1654—1705), Муавр (1664—1754), а также извест­ные русские ученые П. Л. Чебышев (1821-1894), А. А. Марков (1856-1922), А. М. Ляпунов(1857-1918), А. Н.Колмогоров (1903-1987).

Методы, основанные на теории вероятностей, определяют сте­пень вероятности возникновения или проявления того или иного яв­ления, втом числе и для решения маркетинговых задач, особенно в части построения прогнозов при поиске наиболее эффективных на­правлений действий фирмы в рыночных условиях. К подобного рода методам относится метод Монте-Карло, метод ожидания (теория ожидаемых рядов), поисковые методы, методы выборки и др. Среди них особого внимания заслуживает теория принятия решений Байеса (Baysien Decision Theory). Ее особенностями являются следующие моменты:

• Использование субъективной достоверности (вероятности) ста­ тистических предположений, получаемых из опыта и интуиции лю­ дей — специалистов, компетентных в отношении определения тенден­ ций развития рынка, например менеджеров отделов зарубежных про­ даж, руководителей подразделений по сбыту в зарубежные страны.

* Выбираются действия в зависимости от большой или малой ве­ личины коэффициента ожидания, который показывает прибыли или убытки в условиях достоверности (предварительной вероятности) ожидаемых явлений (например, как при бросании монеты: «орел» или «решка*). Предположим, что прибыль ожидается в 1000 долл. на еди­ ницу продукции, тогда достоверность такого предположения по мето­ ду выпадения «орла» или «решки» будет ¹/₂, или 50%, поэтому произво­ дится подсчет: Прибыль (1000 долл.) х Достоверность (0,5) — 500 долл. и в этом случае коэффициент ожидания равен 500 долл.

^# Предполагается предварительное знание оценки ожидания новой информации, что позволяет в связи с исправлением предварительной достоверности в результате поступления новой объективной информа­ ции определить критерии решений: принимать новую информацию или нет, т.е. вьдяснить, согласуется ли она в плане издержек и т.д. с получен­ ными ранее оценками.

Данный метод, вероятно, будет активно применяться фирмами в будущем как метод принятия решений в ситуации риска или в недосто­верных условиях, условиях неопределенности.

320 Глава 12. Эконометрическис методы в международном маркетинге

Пример 12.2. Возьмем ситуацию планирования открытия нового зару­бежного магазина по сбыту экспортной продукции. Предположим, что вопределенномрегионе зарубежной страны проживают 10 000жителей и в принципе, если исходить из обычного суждения, неизвестно, сколько че­ловек будет посещать данный магазин в день

Ниже показана субъективная вероятность определения числа возмож­ных посетителей зарубежного магазина в день:

Условие	Вероятность наступления р - р(
ру » 1000 чел (0,10) р3 - 2000 чел (0.20) Яз - 3000 чел (0,30)	0,20 0,50 0,30

Таким образом, в данном случае субъективная вероятность составляет р_х = 20%, или предполагается вдень посещение 1000 чел. В этом случае ве­роятность наступления/* —р_{ называется предварительной вероятностью.

1-й этап. Подсчет прибылей и убытков

Для простоты подсчетов определим прибыльность от посещения од­ним посетителем данного филиала в размере 100 долл. (одна покупка 100 долл.). Тогда, если число посетителей составит вдень:

1000 чел. (p_x)_t то прибыль будет равна 100 ТЫС. долл.

2000 чел. (/>,) 200 тыс. долл.

3000 чел. (р₂) 300 тыс. долл.

Далее, если принять расходы магазина-филиала в день в размере 220 тыс. долл., то при числе посетителей:

1000 чел. (р,) убытки составят 120 тыс. долл

2000 чел. 0?₃) убытки составят 20 тыс. долл.

3000 чел. (р_г) прибыль составит 80 тыс. долл.

Следовательно, если в зарубежном магазине будет 1000 (р,) или 2000 (р₂) посетителей, то лучше его не открывать, а если 3000 (р_у) чел,, то открытие его целесообразно. (Хотя, конечно, чтобы точно определить, сколько в день будет посетителей в зарубежном магазине, следует его в действительности открыть и убедиться на практике, каковы будут реальные результаты.) Тогда принимаем предварительную вероятность за факт (условие) и определяем удельный вес /»,, р₂, р₃. Затем подсчитываем коэффициент ожидания в слу­чае открытия зарубежного магазина и получаем следующую таблицу:

Условие	Вероятность, при которой р яр,	Прибыль при открытии магазина (Л|), тыс. долл.	, > 1 Ожидаемая оценка прибы­ли, тыс. долл., вероятность при ко­торой (Л,) p-pj
1 р1»ШХ>челф,Щ [ рз-ЯО&чея.ОЬЗб)	0,20 а,5о	-120 -20	-24 -10 •

5 Классификация экономстрическнх методой 32]

Окончание табц

Условие	Вероятность, при которой р = pt	Прибыль при открытии магазина (Л)). тыс долл	Ожидаемая оценка прибы­ли, тыс. долл., вероятность при ко­торой <Л|) /> = />,-
р3 = 3000 чел (0,30)	0,30	S0	24
Итого	1,00	—	-10

Эта таблица называется таблицей прибылей, или таблицей выплат (payoff). Как из нес следует, при открытии данного зарубежного магазина ежедневно будут иметь место убытки в размере 10 тыс. долл. Если магазин не будет открыт, то к прибыли, и убытки будут равны 0. Следовательно, на основании предварительной вероятности следует оставить идею об откры­тии нового магазина за рубежом.

2-й этап. Последующий анализ на основе дополнительной информации.

В результате предварительного анализа получилось, что целесообраз­нее не открывать новый филиал. Однако такой вывод основывался на субъективной вероятности, которая отнюдь не является достоверной. По­этому у маркетолога остается чувство неуверенности в правильности при­нятого решения и возникает желание добиться более точной вероятности возникновения явлений Р_(| Р₂, Р₃, в связи с чем вводится дополнительная информация.

Для этого можно ввести дополнительную объективную информацию, полученную, например, в результате зарубежных рыночных исследований, проведения пробного маркетинга, рыночного тестирования и тл. Напри­мер, предположим, что путем проведения полсвыхрыночных исследований методом анкетирования жителей зарубежного региона, где данной фирмой предполагается открыть новый филиал, были получены данные, что в мага­зин заходит 2 из 10 жителей. На основе новой информации путем последо­вательного анализа осуществляется корректировка предварительной веро­ятности. Для данной операции необходимо знание степени совершенства методов и качества результатов обследования зарубежного рынка Если это­го не знать, то потребуется нахождение последующей вероятности матема­тически, с помошью подсчетов на основе теоремы БаЙеса.

Если по теореме Байеса предварительную вероятность принять за рМ, степень совершенства за р[х = a/p,)_t а последующую вероятность за/»„то '

" /„ч Ро(Р*)-р(х = а/р<)

MP/) = •

%MPt)-P(x=a/Pi)

ы i

11-210

322 Глава 12. Эконометрические методы в международном маркетинге

Сокращаем формулу, и результаты последующей вероятности могут быть выражены следующей таблицей:

Явление	Предварительная вероятность /?о(Р/)	Степень совершен­ства р(х = а/р,)	Последующая зероятность P\(pi)
/?, « 1000 чел (0,1(0 р2 = 2000 чел (0,20) ръ = 3000 чел (0,30)	0,20 0,50 0,30	0,1935 0,3024 0,5022	0.J14 0,444 0,442
Итого	1,00	—	1,000

В таблице наглядно показано, что предварительная вероятность пре­терпела корректировку в результате введения новой, дополнительной ин­формации.

Ниже приводится таблица прибылей, исчисленных в результате ана­лиза последующей вероятности:

Явление	Последующая вероятность	Прибыли (Л,) (при открытии филиала), тыс. долл.	Ожидаемая оценка А\, тыс. долл.
/>, = 1000 чел. (0,10) р2 * 2000 чел, (0,20) Pi - 3000 чел. (0,30)	0,144 0,444 0,442	-120 -20 80	-1368 -889 3536
Итого	1,000	—	1279

В результате последующего анализа, в отличие от предыдущего, ожи­даемая оценка прибыли составила 1279 тыс. долл., что указывает на рацио­нальность открытия нового зарубежного филиала. Если и в этом случае ос­тается чувство неудовлетворенности точностью проведенного анализа, до­пускается введение новой дополнительной информации и осуществление еще одной корректировки полученных результатов и так далее, до полной удовлетворенности точностью и достоверностью произведенных исследо­ваний и расчетов со стороны маркетинговых служб.

Методы теории конкуренции (игр). Данные методы предполагают решение проблемы с учетом влияния действий конкурентов или парт­неров в предпринимательской деятельности. В теории игр присутству­ют различные варианты * которые могут быть классифихщрованы сле­дующим образом:

• в зависимости от числа участников игры (игра с I, 2 или 3 участ­ никами); '

5. Классификация экономстрических методоп , 323

■ в зависимости от общей стоимости платежей (игра по нулям и игра не по нулям);

• в зависимости от информации, которая известна участникам игры (с полной информацией и с неполкой, ограниченной информацией);

• по числу количества игр (с ограниченным числом игр, с неогра­ниченным числом игр, продолжающиеся игры).

Ниже дается пример использования наиболее часто встречающе­гося варианта игры с двумя партнерами, по нулям и с полной инфор­мацией в отношении решений в международном маркетинге. Приво­дится таблица-матрица, где в ячейках указывается прибыль в отноше­нии фирмы А (табл. 12.3).

Таблица 12 3. Игра с полной информацией по кулям для двух участников

		Стратегия фирмы В
		*i	h		h
Стратегия фирмы А	0\	-4 4 -3	6 3 -1		-2 2 0

Поскольку игра предполагает нулевой результат, то доход фирмы А будет соответствовать убытку на эту же сумму фирмы В. Так, если a_ib_l = -4, то А имеет убыток 4, а В — прибыль 4. Если А предпринимает стратегию горизонтального ряда а_{ в целях получения максимальной прибыли, то В предпочтительнее воспользоваться стратегией Ь_х в целях минимизации своих убытков (максимизации своих прибылей).

Однако если В предпринимает стратегию вертикального ряда Ь_х , то А может максимизировать свою прибыль через а₂. Если А выбирает гори­зонтальный ряд a_2t то В для минимизации убытков следует выбрать Ь_у В то же время, если В предпочитает реализовать стратегию 6₃, то для А предпоч­тительнее выбрать а₂ в целях получения максимальной прибыли 2 и тогда игра достигает так называемой точки равновесия (или «пункта безопасно­сти»), т.е. одинаково выгодного положения на рынке для компаний А и В.

Игра по нулям для двух участников, приводящая к «точке равновесия», получила название чистой игры. В подобных играх обычно, когда игра дости­гает «пункта безопасности», оба ее участника отказываются от последующих действий. Поскольку данный пример использует игру с полной информаци­ей, то в ней участники знают ходы партнера и выбранную им стратегию.

Если же партнеру неизвестны ходы и предпочитаемые стратегии дру­гого участника (например, конкурирующей фирмы на зарубежном рын­ке), то он оказывается перед необходимостью предвидеть или прогнозиро­вать его действия. Такая ситуация наиболее часто встречается в рыночных

и*

324 Глава 12 Экономе грическне методы it международном маркетинге

условиях, когда неизвестны стратегии конкурирующих компаний. В таком случае применяется теория решений «минимакс». Она означает сведение максимальных убытков к минимуму, что позволяет компании при выборе рыночной стратегии обезопасить себя от высоких рисков и убытков. В этом варианте пример будет выглядеть, как в табл 12.4.

Та б л и на 12 4 Игра с неполной информацией по нулям для двух участников

		Стратегия фирмы В			Показатель ' максимальных потерь фирмы А
		*,	Ь	h
Стратегия фирмы А	"1 <*1	-4 4 -3	6 3 -1	-2 i Лт 0	-4 2 (минимакс) ^3

Если неизвестна стратегия поведения участника игры — фирмы В, то мы выбираем для А стратегию, исходя из теории «минимакс», т.е. страте­гию, которая может дать минимальный риск (убыток) из возможных. Вна­чале стратегию Л проверяем посамым большим показателям я,д_гя₃: ^а\ ~ ""**> а₂ — 2, rtj = —3 Это показатели максимального риска (убытка) при каждой указанной стратегии. Чтобы минимизировать убытки, можно из возмож­ных стратегий с максимальными убытками выбрать стратегию, которая приведет к наименьшему убытку. Тогда стратегия о₂ будет стратегией с ми­нимальным риском и минимальным убытком из возможных максималь­ных. «Минимакс» — это один из возможных критериев оценки, но есть ме­тод «максимнкс», метод «ригрст» и др.

Методы имитации

До сих пор при рассмотрении ряда аналитических методов приня­тия решений за основу брались в основном простые, элементарные си­туации. В сфере международной маркетинговой деятельности ситуа­ции и возникающие проблемы, требующие решений, довольно слож­ны, в связи с чем практически ограничено применение элементарных математических методов при принятии управленческих, аналитиче­ских или плановых решений. Наиболее часто вышеприведенные мето­ды используются комбинированно, что и определило сущность имита­ции, предполагающей многоцелевое принятие решений с помощью э ко неметрического аппарата с использованием ЭВМ в условиях ры­ночной ситуации, максимально приближенной к реальной

Кроме того, имитационные методы выполняют в международном маркетинге еще одну функцию, а именно: функцию лабораторного тестирования или эксперимента. Проводят мероприятия пробного

5, Классификация экономстрических методов

325

маркетинга или рыночного тестирования в реальных рыночных усло­виях, маркетологи получают реальные, объективные показатели, од­нако длл них требуются довольно значительные финансовые и вре­менное затраты, кроме того, действия компании на рынке оказыва­ются открытыми для конкурентов и существует опасность потерять пионерные позиции на* рынке за счет утечки информации к конку­рентам.

В таком случае маркетологи-эконометрики строят модель тестируе­мой рыночной ситуации, вводят в нее различные переменные, меняю­щие ее под воздействием тех или иных маркетинговых методов работы данной компании, и проводят экономико-математическое (с использо­ванием ЭВМ) тестирование в лабораторных условиях, недоступных для конкурентов, что и получило название метода имитации.

Основные группы методов имитации

• Стратегическая имитация (цепи Маркова)

• Тактическая имитация (ряды ожидания)

• Метод Монте-Карло

• Деловые игры

• Игры тестирования

• Игры открытий (Heuristic Programming)

• Игры с использованием теории хаоса

Имитационный метод — цепи Маркова — предполагает учет одно­временного воздействия трех переменных при прогнозировании буду-щих.явлений. Ниже рассмотрен простейший пример применения це­пей Маркова для международных маркетинговых исследований по оп­ределению доли компании на зарубежном рынке и лояльности зарубежных потребителей к товарной марке данной фирмы.

Пример 12.3. На зарубежном рынке конкурируют три фирмы А, В, С. Фирма А в Последний день мая провела обследование мнения покупателей по товарам, которые продают все три фирмы А, В, С. В результате опроса было определено, что престиж товарной марки товаров фирмы А соответ­ствует 40%, В — 40%, С — 20%. В конце июня было проведено повторное обследование мнения потребителей и получились соответственно следую-шиепоказатели: 42; 30; 28%. Данная динамика вызвала чувство удовлетво­рения у руководителя маркетингового подразделения фирмы А. Однако в данной ситуации фирме А следует обратить особое внимание на рост пре-стиха товаров фирмы С и учесть этот факт в своей деятельности, т.е. следу­ет определить, как отразится на рыночной доле фирмы А сохранение та­кой тенденции в будущем (табл. 12 5).

Таблица12 5. Анализ динамики потребительской лояльности, чел.

<4 а s в	If и * §1 = С5 3- -	Число ПС	Приобретенных ,купдтелсй		Общее число приобретенных покупателей	Число потерянных покупателей			Общее число потерянных покупателей	як 5 - « §1
		А	В	С 1 L ■'		А	В	С
А В С	400 400 200	0 80 40	120 0 80	20 20 0	140 100 120	0 120 20	80 0 20	40 80 0	120 200 40	420 300 280

Из табл. 12 5 следует, что на конец июня у фирмы А покупателей было больше, чем у фирмы В на 120 чел. и она забрала у фирмы С 20 чел, В то же время фирма А отдала фирме В 80 чел. и фирме С 40 чел., т.е. всего у нее прибавилось 20 чел. и стало 420 покупателей

Далее подсчитываются показатели лояльности (приверженности) по­купателей торговым маркам фирм А, В, С, а также процент оттока и прито­ка их покупателей (табл 12.6).

Таблица 126. Расчет коэффициентов притока н оттока покупателей в течение июня

На конец нюня	На конец мая
	А	В	С
А В С	280 : 400 - 0,7 80 : 400 - 0Л 40 : 400 - 0,1	120.400 = 0,3 200 : 400 = 0,5 160 : 400 = 0,2	20 s 200 - 0,1 20:200 = 0,1 160:200- 0,8

Таким образом, получается, что показатель приверженности покупа­телей к торговой марке фирмы А составляет 70%, процент оттока покупа­телей к фирме В — 20%, притока от фирмы В к фирме А — 30Я>. При пред-пйаоаквющ сохранения подобной тенденции в будущем просчитываем данную таблицу по, динамичньш вероятностным рядам, так как это не мо­жет ие предетааяятъ интереса для маркетолога, и получаем доли рынка трех кадткий А, В и С, которые ранее составляли соответственно 40,40 и

5 Классификация экоиомстрическнх методов 327

20% Если исходить из наличия точки равновесия, то можно проделать подсчеты n-е количество раз до получения ситуации равенства или балан­са, что может быть продемонстрировано на следующем примере

Расчет рыночной доли компаний на конец июня

(0,7 0,3 0,Р 0,2 0,5 0,1 0,1 0,2 0,8,

Рыночная доля фирм А, В, С на конец июня

0,4*\ 0,42 А 0,4 =0,30 В _ч0,2^ 0,28 С

Поскольку рынок складывается из рыночных долей фирм А, В, С, то • его объем можно выразить через 1,0 Путем такого расчета можно опреде­лить будущую долю рынка для каждой фирмы; А = 0,36 (36%); В = 0,23 (23%), С = 0,41 (41%).

Таким образом, получается, что перспективы развития рыночной доли на зарубежном рынке дня фирмы А весьма сложные и ее при сохране­нии современного курса маркетинговой деятельности ждет снижение доли операций на рынке. Так что предварительно полученные данные оп­роса были истолкованы неверно и предполагали оптимистичную оценку, что было исправлено с помощью эконометрического аппарата имитаци­онного метода «цепи Маркова».

В последние десятилетия¹ социально-экономическое развитие стран и мировых товарных рынков характеризуется крайне нестабиль­ным, неопределенным характером, что в значительной мере затрудня­ет задачи прогнозирования и планирования в управлении компании, в том числе и в международной маркетинговой сфере. Помогает пре­одолеть указанные трудности использование теории хаоса — теории развития сложных систем, которая первоначально использовалась ма­тематиками для прогнозирования погодных явлений и расчетов в кос­мической отрасли- В период, когда сложная система не может сущест­вовать по старым законам, она переходит в состояние нестабильности и хаоса.

Автор теории нестабильности, нобелевский лауреат И. Пригожий отмечал, что «хаос порождает порядок, новый порядок», — явление, доступное для понимания и систематизации, что позволяет прогнози­ровать будущее развитие явлений, даже если они находятся в состоя­нии хаоса, нестабильности, неопределенности и турбулентности.

Рыночные явления, особенно в международном масштабе, пред­ставляют собой непредсказуемые сложные системы, сушествование и развитие которых определяется множеством факторов. В настоящее время передовые ученые — маркетологи-эконометрики идут по пути применения теории хаоса в прогнозировании мировых рынков и меж­дународной маркетинговой среды.

328 Глапа 12 Эконометрическне методы в международном маркетинге

б. Процесс принятия решений в международном маркетинге и применяемые эконометрическне методы

Эконометрическне методы предназначены для принятия решений при оптимизации, прогнозировании, планировании и контроле в управленческой и маркетинговой деятельности При этом различают следующие методы принятия решений

вдостоверных условиях (ситуация однозначная) — методы количе­ственного планирования, сетевые методы,

в рисковых условиях (когда известна вероятность возникновения ситуации) — методы теории вероятностей,

в недостоверных, неизвестных условиях (когда неизвестна вероят­ность возникновения ситуации) — статистические методы, методы теории конкуренции (игр), теория хаоса,

многоцелевое принятие решений — имитация (комбинирование ме­тодов)

Маркетологи при принятии управленческих решений в международ­ном масштабе в рамках своей компетенции должны выбирать оптималь­ные для каждого конкретного случая методы исследований (рис 12 2)

7. Готовые компьютерные программы поддержки управленческих решений и маркетинговых исследований

Эконометрическне методы, которые находят применение в между­народных маркетинговых исследованиях большинства крупных фирм, свидетельствуют о высоком уровне математической подготовленности сотрудников их маркетинговых подразделений и высокой конкурент­ной позиции на мировых рынках. Эконометрическне методы и про­граммирование на ЭВМ используются также в специализированных маркетинговых агентствах, которые не только широко применяют их для маркетинговых исследований и других видов услуг в рамках марке­тинговой деятельности компаний, но и разрабатывают, применяют и предоставляют на коммерческой основе специальные компьютерные программы, предназначенные для решений различных маркетинговых задач* проведения маркетинговых опросов, комплексного изучения рынка, выбора целевого рынка за рубежом, оптимизации экспортного ассортимента, построения рекомендательных маркетинговых про­грамм и директивных планов развития фирмы.

Активное внедрение математических методов и эконометрических моделей в маркетинговые исследования началось в 60—70-е гг, а их со­вершенствование с помощью специально разработанных программ —

7 Готовые компьютерные программы поддержки управленческих решений 329

Процесс

Методы

_Г---4

Осознание проблемы

_Т

Построение гипотез

Накопление данных

Исследование рынка

Статистические методы (многофакторный анализ)

есть I

Составление проекта плана

_Т

Оперативные исследования

Имитация

Формирование реального плана

₁

Реализация плана - контроль -оценка эффективности

Рис 12 2 Процесс принятия решений в международном маркетинге

и применяемые методы

софт-обеспечения происходит весьма интенсивно в настоящее время. В частности, американские маркетологи широко применяют адаптиро­ванные для условий различных зарубежных рынков и маркетинговых задач готовые программы для менеджеров и маркетологов.

• MIS (Management information system) — информационная систе­ма для управления фирмой,

• DSS (Decision support system) — система поддержки управленче­ских решений,

330 Глава 12 Экономстрическне методы в международном маркетинге

• MDSS (Marketing decision support system) — система поддержки маркетинговых решений;

• MSM (MarketSelection Model) — модель выбора целевого рынка. MIS (Management information system) — информационная система

для управления фирмой. Такие системы быстро завоевали популяр­ность в США, странах Западной Европы и в Японии благодаря росту продаж микрокомпьютеров и доступных для пользователя систем ма­тематического обеспечения. Первоначально работы в рамках програм­мы MJS обеспечивали составление и анализ докладов-рекомендаций для поддержки принятия управленческих решений в определенной рыночной ситуации. Такой подход требовал учета особенностей за-просоп, стиля и методов принятия решений каждым конкретным ме­неджером. Особенную сложность представлял выбор показателей, тре­бующихся для соответствующего анализа, и временная частота их по­лучения и предоставления. Поэтому ни один из предложенных вариантов не мог удовлетворять всех пользователей, в связи с чем раз­работчики отбирали наиболее компромиссные, типичные варианты или адаптировали разработанные программы под индивидуальные требования конкретных заказчиков, что значительно удорожало стои­мость системы и усложняло ее разработку.

Другая проблема заключалась в самой операционной системе MIS, так как появление новых товаров на рынке, изменения в конкуренции, изменение рынков сбыта, изменения в управленческом звене влекли за собой значительные изменения программы.

DSS (Decision support system) — система поддержки управленческих решений. Эта система пытается обойти вышеназванные проблемы, ис­пользуя методологию построения программы, позволяющей каждому отдельному пользователю манипулировать данными для проведения любого конкретного исследования: от простого добавления ряда пока­зателей до сложных статистических построений и анализа.

Система DSS применяет диалоговую систему, давая возможность менеджерам пользоваться банком данных и анализировать их, а также запрашивать определенный набор информации. Причем работа может вестись с помощью клавиатуры даже без вывода на печать. Например, менеджер по маркетингу, отметивший падение продаж в регионе Юго-Восточной Азии, может запросить компьютер, как поведут себя прода­жи, если отделение компании потеряет свою долю рынка, и если так, то какому конкуренту она вероятнее всего достанется и т.д.

Системы DSS гибки и зчЭД>екпгвны, выполняют рутинную работу и позволяют менеджерам перепроверять свою предпринимательскую ин­туицию в решении управленческих задач, а также работать над выработ­кой решения сообща с компьютером. Система DSS скорее поддерживает

7. Готовые компьютерные программы поддержки управленческих решений 331

решение менеджера, чем заменяет его своим. Она не навязывает решения и методы, а обеспечивает доступ к систематизированной информации и моделям и помогает расширить сферу анализа для менеджера.

MDSS (Marketing decision support system) — система поддержки марке­тинговых решений. Эта система аналогична DSS, однако адаптирована для принятия решений специально в области маркетинга, В частности, в ней значительно усилена информационная часть по элементам марке­тинговой макросреды. В программу MDSS заложены система классифи­кации и данные, поступающие от маркетингового отдела, отдела произ­водства, сферы бухгалтерского учета и др. В частности, эта система дает возможность пользователю прибегать к методам многократного регрес­сионного анализа, факторного анализа, анализа дискриминанты и др.

В дальнейшем практика использования такой системы будет рас­ширяться, так как менеджерам приходится принимать все большее число и более сложных решений в более сжатые сроки на международ­ном рыночном пространстве.

MSM(Market Selection Model) —- модель выбора целевого рынка. Это оптимизационная модель разработана для оказания помощи менедже­рам в выборе целевых рынков; при этом она максимизирует эффектив­ность решения ряда задач с учетом ограниченных возможностей самой компании и факторов привлекательности рынка. Для использования этой модели менеджеры должны описать каждый конкретный сегмент рынка, в том числе и зарубежный, служащий объектом маркетингово­го исследования, по основным экономическим показателям их опти­мальности: доход на вложенный капитал (return-on-investment — КОТ), рост объема продаж, валовой доход, чистая прибыль, поступления на­личных средств и др„ а также цикличность развития рынка, расчет се­зонных колебаний рыночного спроса. Ключевым преимуществом про­граммы MSM является определение функций, которые создают сово­купность характерных признаков, присущих рынкам конечного потребления. Например, программа устанавливает общий доход фир­мы после подсчета поступления доходов, которые были бы получены со всех зарубежных рынков конечного потребления, если бы фирма имела возможность работать сразу на всех рынках.

Давая набор рынков конечного потребления, каждый из которых описан с учетом свойственных ему признаков, MSM помогает марке­тологам отвечать, например, на такие вопросы;

• какой набор зарубежных рынков следует выбрать, чтобы реали­зовать ряд рыночных целей (например, достигнуть предельного уровня доходов, роста продаж, увеличения рыночной доли, ROI и др.);

• какой набор зарубежных рынков позволит достигнуть такого об­щего уровня эффективности, который укладывался бы в рамках мини-

332 Глава 12 Эконометрические методы в международном маркетинге

мальных или максимальных ограничений по одному или нескольким факторам, например превышение роста продаж над определенным минимальным уровнем, не превышающем уровень, при котором необ­ходимо увеличивать производственные мощности и др.;

• какой набор зарубежных рынков позволит максимизировать или минимизировать действие некоторых общих факторов, если другие факторы будут находиться в определенных пределах и тд

Солидные фирмы разрабатывают и используют собственные про­граммы, в наибольшей степени соответствующие целям и задачам мар­кетинговой деятельности именно данной фирмы и именно данным рыночным условиям При этом возрастает популярность использова­ния компьютерных программ, особенно с применением микрокомпь-ютеровтипа«лэп-топ», способных подключаться к спутниковой связи и обеспгчивать маркетологам и менеджерам доступ к информации по рынкам в режиме реального времени через Интранет, а также коорди­нированный сбор, обработку и анализ информационных данных зару­бежного рынка и внешней маркетинговой среды и основу для приня­тия маркетинговых и управленческих решений и осуществления дей­ствий на соответствующих рыночных сегментах.

В то же время следует отметить, что в отличие от американских, на­пример японские, фирмы не столь активны и доверчивы в отношении использования математических методов и программ и основной упор в принятии управленческих, и в том числе маркетинговых, решений де­лают наэкспертную оценку практиков — специалистов своей или спе­циализированной консалтинговой фирмы.

Российские компании (не считая банков) только начинают в своей

международной маркетинговой практике прибегать к разработке спе­циальных программ, качество которых уже довольно высоко.

Контрольные вопросы

1 Обладает ли международный маркетинг признаками кибернетической системы и может ли служить объектом эконометрического моделирования?

2. Какие эконометрические методы используются в международном мар­кетинге?

3. Назовите основные этапы развития эконометрики в международном

маркетинге,

4. Чем объясняются все более активные попытки использования теории Хаоса в международном маркетинге?

5. Кякие типы готовых компьютерных программ используются в мировой практике для решения вопросов международной маркетинговой деятельности?