Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Информационные системы в маркетинге-конспект

.pdf
Скачиваний:
60
Добавлен:
20.03.2016
Размер:
1.74 Mб
Скачать

31

Функция f(x1, x2, …, xk), описывающая зависимость среднего значения результативного признака у от заданных значений аргументов, называется уравнением регрессии.

Двумерное линейное уравнение регрессии

Пусть на основании анализа исследуемого явления предполагается, что в среднем у есть линейная функция от х.

С помощью метода наименьших квадратов можно определить оценку уравнения регрессии:

y b

b ;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

1

n

 

n

 

 

 

 

xi

yi

 

xi

yi

 

 

n

b

 

i 1

 

 

 

i 1

i 1

;

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

n

 

 

 

1

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

xi

 

( xi )

2

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i 1

 

 

 

n

i 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

n

 

 

 

 

1

n

 

 

 

 

b

 

 

y

 

b

 

x

 

 

y b x.

 

i

 

i

 

0

 

n

 

 

1

n

 

 

1

 

 

i 1

 

 

 

 

i 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Анализ временных рядов (ряды динамики)

Среди основных задач статистики видное место занимает описание изменений показателей во времени.

Рядом динамики называют последовательность значений статистического показателя, упорядоченного в хронологическом порядке.

Анализ временных рядов в маркетинге позволяет прогнозировать спрос, товарооборот, прибыль фирмы и конкурентов и т.п.

На практике для описания тенденции развития явления широко используются модели кривых роста, представляющие собой различные функции времени y = f(t). При таком подходе изменение исследуемого показателя связывают лишь с течением времени. Считается, что влияние других факторов несущественно или косвенно сказывается через фактор времени.

Модель линейной двумерной регрессии можно использовать для определения оценки линейной тенденции (тренда) в рядах динамики. В этом случае значение параметра х заменяется на значение времени t:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

y a0

a1t;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

1

 

n

n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ti yi

 

 

ti yi

 

 

 

n

a

 

i 1

 

i 1

i 1

 

;

 

 

 

1

 

 

 

 

n

 

1

 

n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ti2

( ti )2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i 1

 

 

 

i 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

n

 

 

 

 

 

1

 

n

 

 

 

 

 

 

a0

 

 

yi

a1

 

ti

y a1 t.

 

n

n

 

 

 

 

i 1

 

 

 

 

 

i 1

 

 

 

 

 

 

32

Оценка адекватности и точности выбранной модели

Проверка адекватности выбранной модели реальному процессу строится на анализе остаточной компоненты. Остаточная компонента получается после выделения из исследуемого ряда систематической составляющей (тренда) и периодической составляющей, если она присутствует во временном ряду.

Если исходный временной ряд описывает процесс, не подверженный сезонным колебаниям, т.е. применим гипотезу об аддитивности модели ряда, содержащую трендовую и случайную компоненты, ряд остатков будет получен

как отклонения фактических уровней временного ряда (yt) от расчетных

y t

:

e

t

y

t

y

.

 

 

t

 

Если вид функции, описывающий систематическую составляющую, выбран неудачно, то последовательные значения ряда остатков могут не обладать свойствами независимости и коррелировать между собой. В этом случае имеет место автокорреляция остатков.

Наиболее распространенный метод обнаружения автокорреляции предложен Дарбином и Уотсоном. Критерий Дарбина — Уотсона связан с проверкой гипотезы об отсутствии автокорреляции первого порядка, т.е. автокорреляции между соседними остаточными членами ряда. Значение этого критерия определяется по формуле:

 

n

 

 

 

(et

et 1 )

2

 

 

d

t 2

 

.

n

 

 

 

et

 

 

 

2

 

 

t 1

 

Можно доказать, что величина d приближенно равна:

d 2 (1 r1 ),

где r1 — коэффициент автокорреляции первого порядка (т.е. парный коэффициент корреляции между двумя рядами е1, е2,..., en-1 и е2, е3,..., еп ).

Из последней формулы видно, что если в значениях et имеется сильная положительная автокорреляция ( r1 1), то величина d 0 . В случае сильной

отрицательной автокорреляции ( r1 1) d 4 . При отсутствии авто-

корреляции r1 0 d 2 . Следовательно, идеальное значение статистики достигается, когда dравно 2.

По этому критерию модель считается адекватной, если расчетное значение критерия не слишком отличается от 2 (рис. 2.7).

Применение на практике критерия Дарбина — Уотсона основано на сравнении величины d, рассчитанной по формуле с теоретическими значениями d1 и

33

d2, взятыми из табл. 2.3. Большинство программных пакетов статистической обработки данных осуществляет расчет именно этого критерия.

В табл. 2.3 d1 и d2, — соответственно нижняя и верхняя доверительные границы критерия Дарбина — Уотсона, k' — число переменных в модели, N — длина временного ряда.

Наличие автокорреляции

Область неопреде-

 

Отсутствие автокорреля-

остатков

ленности

 

ции остатков

0

d1

2

d2

Модель неадекватна

 

 

Модель адекватна

Рис. 2.7. Оценка критерия Дарбина — Уотсона

Анализ временных рядов проводится для определения тенденций в этих рядах и прогнозирования. Из существующих методов, используемых в прогнозировании, наиболее часто используются регрессионные модели (трендовые модели — частный случай регрессии). В последнее время широкое распространение получили адаптивные методы прогнозирования (например, метод Бокса

— Дженкинса), различные методы анализа периодических составляющих (сезонных и т.д.). На рис. 2.8 представлена схема выбора метода прогнозирования.

Т а б л и ц а 2.3

Критические значения критерия Дарбина-Уотсона d1 и d2 при 5%-м уровне значимости

N

 

к' = 1

 

к' = 2

 

к' = 3

 

d1

dd2

dd1

dd2

dd1

dd2

15

1,08

1,36

0,95

1,54

0,82

1,75

20

1,20

1,41

1,10

1,54

1,00

1,68

25

1,29

1,45

1,21

1,55

1,12

1,66

30

1,35

1,49

1,28

1,57

1,21

1,65

35

1,40

1,52

1,34

1,58

1,28

1,65

 

34

 

Прогнозирование

 

Исходные данные

Случайная выборка

Динамический ряд

Исследование выборки. Обнаружена ли зависимость от других переменных и есть ли надежный прогноз их значений?

Исследование ряда. Обнаружена ли зависимость от других переменных и есть ли надежный прогноз их значений?

Нет

Да

Инструмент прогноза.

Инструмент прогноза.

Средние

Регрессия

Нет

Да

Исследование ряда.

 

Имеет ли ряд стохастическую природу

только из-за несистематических

 

колебаний?

 

Нет

 

 

Нет

Да

 

 

Да

 

 

 

 

Инструмент прогноза.

Инструмент прогноза.

 

Инструмент прогноза.

Инструмент прогноза.

Скользящая и экспо-

Управление тренда

 

Смешанная авто-

Регрессия.

ненциальная средние

 

 

регрессия.

 

авторегрессии

 

 

 

 

Рис. 2.8. Схема выбора метода прогнозирования

35

Исходные данные могут представлять случайную выборку или динамический ряд. Динамический ряд в отличие от случайной выборки имеет определенную временную последовательность и связан с переменной времени. Если существует зависимость исследуемого параметра от других переменных и есть прогнозные значения этих переменных, то для прогнозирования используется регрессионный анализ. В противном случае для получения прогноза используется расчет средней.

Для динамического ряда при выборе методов прогнозирования важно, имеется ли зависимость исследуемого параметра от других переменных и есть ли прогнозные значения этих переменных, а также имеются ли в динамическом ряде систематические, например сезонные, колебания. Если зависимости нет и есть систематические колебания, то используются методы скользящих и экспоненциальных средних, а также авторегрессия (определение характера зависимости исходного ряда от предыдущих значений этого же ряда). Если зависимости нет и нет систематических колебаний, то используются уравнения тренда. Если зависимость есть и есть систематические колебания, используется смешанная авторегрессия — в модель авторегрессии включают другие переменные, влияющие на результативный признак. Если зависимость есть и нет систематических колебаний, используется регрессионная модель.

Метод сценариев

Наиболее перспективным методом прогнозирования является метод сценариев. Он позволяет организовать взаимодействие количественных (статистические методы) и качественных (экспертные оценки) подходов к прогнозированию спроса (рис. 2.9).

Сценарий представляет ключевые факторы, влияющие на спрос, которые должны быть приняты во внимание, и раскрытие способов, которыми эти факторы могут повлиять на спрос.

Сценарий позволяет:

лучше понять рыночную ситуацию и ее эволюцию в прошлом;

оценить чувствительность фирмы к угрозам;

выявить возможные направления своих действий;

заострить внимание на неопределенности, заставляет рассмотреть эволюцию маркетинговой среды;

интегрировать данные, полученные различными методами;

внести в управление дополнительную гибкость, разработать альтернативные планы и систему быстрого реагирования.

Эволюция системы

36

Будущая ситуация 1

Исходная

Будущая

ситуация 2

ситуация

 

Прошлая

Будущая

ситуация

ситуация 3

 

t

t

Время

0

1

 

Рис. 2.9. Метод сценариев для предвидения спроса

Для построения МИС необходимо учитывать структуру предприятия. Децентрализованное управление компанией предполагает использование МИС с распределенной структурой.

МИС должна обеспечивать эффективное выполнение предприятием маркетинговых задач, ориентированных на стратегические цели компании, с помощью автоматической и автоматизированной обработки информации и предоставления результатов в удобном для пользователей виде.

Структура МИС должна быть объектно-ориентированной, т.е. основываться на моделях реальных объектов из области маркетинга.

Для обработки и анализа большого количества информации, имеющей вероятностный характер, необходимо использовать методы математической статистики.

Контрольные вопросы

1.Какие науки и области знаний используются при построении MИC?

2.В чем заключается основная задача концепции управления подразделе-

ниями?

3.В чем заключается преимущество децентрализованного управления компанией?

4.В чем суть объектно-ориентированного стиля моделирования информационных систем?

5.Для каких задач служит пользовательский интерфейс?

6.Что представляет собой «куб данных» и для чего он служит?

7.В чем заключается закон Парето в сфере маркетинга?

8.Что характеризует коэффициент парной корреляции?

37

9.Что такое уравнение регрессии и для чего оно используется в марке-

тинге?

10.На чем основывается проверка адекватности выбранной модели реальному процессу?

3.ИНТЕРАКТИВНЫЙ МАРКЕТИНГ

3.1.Сущность интерактивного маркетинга

Истоки появления интерактивного маркетинга угадываются в традиционных формах прямого маркетинга, или маркетинга прямых заказов. Возникший в эпоху массового производства и массового маркетинга, когда целью компаний являлась продажа какого-то одного продукта или донесение определенного обращения до тысяч и даже миллионов потребителей, он уже тогда обрел свои родовые черты. Альтернатива массовому маркетингу предстала в виде продаж по каталогам, телефону, адресной почтовой рекламы. Такой характер продаж вынуждал торговые компании собирать информацию о покупателях, что позволяло направлять товарные предложения и обращения заинтересованному потребителю.

Американские исследователи Д. Пепперс и М. Роджерс назвали основные различия между массовым и прямым маркетингом (табл. 3.1).

Т а б л и ц а 3.1

Различия между массовым и прямым маркетингом

Массовый маркетинг

Прямой маркетинг

Усредненный покупатель

Отдельный покупатель

Анонимность покупателя

Характеристики покупателя

Стандартный продукт

Специальное маркетинговое предложение

Массовое производство

Специальное производство

Массовое распределение

Индивидуальное распределение

Массовая реклама

Индивидуальное обращение

Массовое продвижение

Индивидуальные стимулы

Одностороннее обращение

Двухстороннее обращение

Масштабная экономика

Целевая экономика

Доля рынка

Доля покупателей

Все покупатели

Потенциально прибыльные покупатели

Привлечение покупателей

Удержание покупателей

Очевидно, что массовый маркетинг «видит» только свой товар и не выделяет конкретного покупателя с его потребностями, желаниями, требованиями. Массовый маркетинг обезличен, «слеп», если можно так выразиться. Все его усилия направлены на расширенную продажу товара, являющегося продуктом массового производства.

38

Интерактивный (прямой как один из его видов) маркетинг избирателен и нацелен на конкретного покупателя, потребности которого в идеале уже известны маркетологу. Прямой маркетинг предполагает обратную связь с потребителем, и поэтому готов реагировать на его запросы. И не только реагировать, но и максимально вовлечь потребителя в процесс продаж. Именно в этом состоит ключевое отличие прямого маркетинга от массового — наличие обратной связи, отклика покупателя, двусторонний характер общения продавца и покупателя.

Прогресс мировой экономики и современные тенденции развития рынков вполне соотносятся с интерактивным маркетингом, который, с одной стороны, является их органичной частью, а с другой — адекватным ответом на их требования (табл. 3.2).

Т а б л и ц а 3.2

Современные тенденции развития рынков и интерактивный маркетинг

 

Тенденции развития рынков

 

 

Интерактивный маркетинг

 

 

 

 

 

 

 

 

Растущее значение для потребителя

 

 

Точечный маркетинг, индивидуальный

 

 

качества товаров, уровня цен и степени

 

 

подход к потребителю

 

 

удовлетворения потребностей

 

 

 

 

 

Растущее значение устойчивых отно-

 

 

Завоевание лояльности потребителя пу-

 

 

шений с потребителями

 

 

 

тем построения доверительных взаи-

 

 

 

 

 

 

 

моотношений

 

 

Растущее значение управления биз-

 

 

Управление и автоматизация бизнес-

 

 

нес-процессами и интеграции управлен-

 

 

процессов с помощью инструментов ин-

 

 

ческих функций

 

 

 

терактивного маркетинга в Интернете

 

 

Растущее значение глобального мыш-

 

 

Систематизированное изучение потре-

 

 

ления и локальных рынков

 

 

бительского спроса

 

 

Растущее

значение

стратегических

 

 

Эффективные системы коммуникаций и

 

 

союзов с ключевыми партнерами по рын-

 

 

обмена данными

 

 

ку

 

 

 

 

 

 

 

Растущее значение прямого, прежде

 

 

Прямой и онлайновый маркетинг явля-

 

 

всего онлайнового, маркетинга

 

 

ются разновидностями интерактивного мар-

 

 

 

 

 

 

 

кетинга

 

 

Растущее

значение

маркетинговых

 

 

Предоставление потребителю дополни-

 

услуг

 

 

 

 

тельной обобщающей информации по рын-

 

 

 

 

 

 

 

ку

 

 

Растущее

значение

высокотехноло-

 

Современные информационные и ком-

 

гичных отраслей

 

 

 

муникационные технологии

 

 

Растущее значение этики в марке-

 

Этика как основа долговременных от-

 

тинге

 

 

 

 

ношений с потребителем

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Интерактивный маркетинг в самом общем виде имеет две составляющие: прямой маркетинг и электронный (онлайновый). Такая градация при всей ее условности (ведь электронный — это тот же прямой маркетинг, но на ином, более высоком техническом уровне) отражает процессы развития интерактивного маркетинга, связанные с совершенствованием мировых коммуникационных технологий. Согласно этой логике к прямому маркетингу относятся традици-

39

онные формы (продажи по каталогам, телефону, включая отправления по факсу и голосовой почте, и прямую почтовую рассылку), телевизионные продажи и прямой маркетинг с помощью других СМИ (журналов, газет, радио).

Электронный маркетинг базируется на принципиально новых средствах коммуникации. В качестве обязательного условия он подразумевает использование компьютерной техники, достаточно мощной, доступной и способной обслуживать базы данных потребителей, включает электронную почту, коммерческие онлайновые каналы, некоммерческие сетевые ресурсы, открытые системы электронной торговли и CRM-системы. Необходимо подчеркнуть особую роль Интернета, поскольку в электронном маркетинге он во многом занимает центральное место, выполняя нередко институциональные функции.

Определения CRM:

Customer Relationship Management (управление взаимоотношениями с клиентами);

стратегия бизнеса, нацеленная на создание, поддержание и развитие долгосрочных отношений с существующими и потенциальными клиентами, а также с партнерами и сотрудниками компании;

повышение эффективности продаж, маркетинга, сервиса и управления,

азначит — увеличение прибыли компании;

программные средства, выражающие эту стратегию и реализующие эффективность бизнес-процессов.

Дж. Уинд очертил содержание (или правила ведения) электронного маркетинга десятью принципами.

1.Необходимо нацеливаться на одиночных клиентов и ориентировать свои разработки на потребителей.

2.Придавать большое значение продвижению своих торговых марок с помощью средств персонализации.

3.Вовлекать в производственный процесс клиентов.

4.Пользоваться на электронных рынках прогрессивными моделями ценообразования.

5.Строить основанные на принципе «всегда и везде» интегрированные с партнерами цепочки снабжения и распространения.

6.Переходить от рекламы к интерактивному маркетинговому взаимодействию на основе обучения и развлечений.

7.Встраивать в систему маркетинговых исследований и моделирования технологии синтеза и распространения знаний.

8.Применять принципы адаптивного экспериментирования.

9.Перестроить процессы разработки деловой стратегии.

10.Перестроить организационные структуры, поддерживающие эти про-

цессы.

Раскрывая значение одного из десяти новых маркетинговых правил, «нацеливания на одиночных клиентов», Джерри Уинд поясняет, что существующая практика использования маркетинговых баз данных для подготовки сообщений и продуктов, ориентированных на группы пользователей, уступает место интерактивному процессу — использованию современных технологий

40

обработки данных для выделения, привлечения и удержания отдельных клиентов.

В настоящее время прямой маркетинг активно развивается. Основная причина этого — использование новых электронных средств коммуникации. Многие компании недооценивают влияние средств прямого маркетинга на коммуникационную политику предприятия и отводят ей незначительную роль в стратегии маркетинговых коммуникаций.

Интегрированный прямой маркетинг рассматривает средства прямого маркетинга как одно из звеньев комплекса продвижения наряду и во взаимосвязи с рекламой, стимулированием сбыта, связями с общественностью и личными продажами.

Для увеличения эффективного взаимодействия этих составляющих в некоторых компаниях создается должность руководителя по маркетинговым коммуникациям. Основные задачи такого руководителя – проводить сбалансированную политику продвижения, опираясь на взаимосвязь всех средств маркетинговых коммуникаций, наиболее эффективно использовать ресурсы предприятия (финансовые, человеческие, технические) для проведения этой политики.

Больший эффект дает использование нескольких средств коммуникации, подкрепленных неоднократным обращением к потребителю. К примеру, издатели журналов отправляют по четыре уведомления в каждое домашнее хозяйство, прежде чем отнести его к категории «безнадежные клиенты».

3.2. Причины возрастающего значения интерактивного маркетинга

Причины возрастающего значения интерактивного маркетинга:

1.Повышает лояльность клиентов. В условиях стабилизации рынков затраты на нового клиента значительно выше затрат на удержание имеющегося клиента. Поэтому повышение лояльности клиентов — прямой путь к существенному сокращению издержек и, следовательно, повышению эффективности работы предприятия.

2.Повышает конкурентоспособность фирмы путем создания дополнительного информационного сервиса, основанного на диалоге с потребителем, т.е. с помощью создания издержек переключения — дополнительных издержек, которые понесет клиент при переходе к другому поставщику. Система издержек переключения повышает дифференциацию предлагаемого фирмой товарного предложения.

3.Подразумевает индивидуальный подход к потребителю. Это немаловажно, учитывая тенденцию постоянного повышения требований потребителей

кценам и качеству товаров и услуг.

4.Эффективно применяет современные достижения информационно-ком- муникационных технологий (Интернет, систему управления базами данных, CRM-системы и т.д.).