Глава 5. Стохастические модели в маркетинге.

5.1. Информационная система маркетинга.

Информационная система (ИС) маркетинга включает в себя две составные части: банк (база) моделей и информационная база.

Банк моделей состоит из теоретических методов анализа и синтеза: методик сбора и обработки статистических данных, оценок достоверностей и рисков, методов прогнозирования и оценок эффективности избранных решений, ранжирования, шагов поиска в оптимизационных задачах, расчетов показателей конкурентоспособности, и т.п.

Информационная база формируется, благодаря следующим информационным источникам:

1. Материалы директивных и официальных органов: все указы, постановления, законы, директивы министерств и финансовых органов, которые влияют на доходы населения и уровни цен.

2. Материалы статистической отчетности. Все организации передают в органы государственной статистики отчеты о своей деятельности по единым формам и в определенные сроки. Сводная информация есть на всех уровнях управления народным хозяйством. Наиболее полезны данные о сроках и объемах поставок товаров, об ассортиментах и запасах на складах в оптовой и розничной торговле, о товарообороте и сроках реализации, гарантийном ремонте и неликвидах, о ценах и объемах продаж по товарным группам.

3. Материалы статистики бюджетов семей. В России собирают данные с 50000 семей, ведущих учет своих доходов и расходов. Ежемесячно такая семья заполняет с помощью инспектора районного отдела статистики бланк своего бюджета, примерно, по 3000 позиций.

4. Ведомственные материалы. Часть информации, нужной для анализа рынка, остается в управлениях ведомств и предприятий. Например: о списании брака и неликвидов, о просьбах и жалобах в вышестоящие организации.

5. Материалы, поступающие в промышленность. Сведения об изменениях в производстве конкурирующих товаров, которые влияют на их качество, о запуске в производство новых товаров и снятии устаревших моделей, а также изменениях в комплектации изделий.

6. Материалы научно-исследовательских организаций. Проблемами изучения рынка занимаются несколько специальных организаций в России и многие отраслевые НИИ, а также вузы. Эти сведения наиболее структурированы и подвергнуты предварительному преобразованию.

7. Материалы аукционов и торгов: данные о представленных товарах и ценах, а также о фактических сделках, условиях и объемах продаж и т.д.

8. Материалы специальных наблюдений за рынком – сведения, собранные службой маркетинга в процессе маркетинговых исследований:

• о потребителе – приоритеты при покупках, ранжирование признаков товара и особенности эксплуатации, возможности и планы, восприятие новинок и т.п.;

• данные о сбыте и торговле – объемы и темпы реализации, факторы, определяющие спрос, возвраты, рекламации, предторговый ремонт;

• гарантийные мастерские – объемы ремонтов, ассортимент, расход комплектующих изделий и запасы, доминирующие неисправности и т.д.;

• производство – показатели технологических процессов и средств технологического оснащения, определяющие конкурентность изделия.

Требования, предъявляемые к информационной базе, определяются тремя положениями:

1. Своевременность информации. Запоздавшая информация может стать ненужной.

2. Достаточность информации. Полнота информации определяет обоснованность принятых решений.

3. Достоверность информации. Необходимы сведения о достоверности исходных данных для оценки рисков ошибочных решений.

Данные, заполняющие информационную базу, вносятся в первичные формы учета, имеющие вид бланков – на бумажных или безбумажных носителях. Бланки разрабатываются таким образом, чтобы накапливаемая информация была необходимой и достаточной для последующей обработки по методике, максимизирующей состав количественных признаков конкурентоспособности и достоверность их оценки.

Сбор и обработка информации является необходимым этапом во всех отраслях прикладных наук. Отсутствие или недостаток исходной информации является отличительным признаком квазинаук, вроде телепатии и астрологии или теорий, в частности, экономических, не оснащенных достоверными оценками адекватности реальным данным.

Однако данные, необходимые для решения многих задач, несравнимы по доступности количественным оценкам. К примеру, философы обходятся вовсе без количественных признаков, им не важно, насколько первичнее материя, чем сознание. Напротив, астрономия оперирует расстояниями, массами, энергиями и т.п. параметрами, измеряемыми прецизионно.

Для точно измеряемых параметров в математике созданы детерминированные модели, связывающие между собой измеряемые значения однозначно. Скажем, одному значению напряжения соответствует конкретное значение тока. Состав сплава в монете неизменен и определяется с неограниченной точностью.

Для детерминированных моделей есть много расчетных методов, сложных и попроще, но с общей особенностью – однозначно и неизменно определяемый результат расчетов.

Однако ток во многих проводниках меняется спонтанно при фиксированном напряжении. Меняется курс монет.

Неоднозначность взаимосвязей всех параметров и соответствующие интервалы в измерениях и расчетах вынудили математиков создать стохастические модели.

В этих моделях нет однозначных связей, и расчеты с измерениями не имеют подкупающей определенности. Стохастические модели сложнее в восприятии даже для специалистов, так что нередки попытки подменить их детерминированными. Ситуацию можно сравнить с ездой по асфальту и по льду – привычная управляемость сменяется заносами, пугающими новичка. Но при достаточном опыте можно воспользоваться закономерностями управления при неопределенной связи колес с дорогой.

Закономерности стохастических зависимостей исследуются и рассчитываются посредством обоснованных статистических методов. Большинство практических задач доступно анализу и синтезу на базе стохастических моделей. Лишь в предельных случаях наблюдается отсутствие взаимосвязей, неуправляемость и неизмеримость, трактуемых как хаос.

Во многих задачах встречаются признаки, недоступные измерениям из-за отсутствия известных методик и приборов, либо по организационно-экономическим причинам. Некоторые существенные признаки могут быть вовсе неизвестными. Ситуация похожа на попытку управления машиной с надписями на приборах на неизвестном языке.

Математики говорят, что постановка задачи – половина решения. У практических задач постановочная «половина» – это выбор методики сбора и обработки данных, оценки достоверности в избранных доверительных интервалах, выбор стохастической модели с нормированными ошибками, расчеты искомых показателей с оценками погрешностей и т.п. Невнимание к постановочной части уподобит исследователя персонажу известной басни, прикладывающей очки к разным местам.

Банки моделей обычно содержат «палитру» методов анализа и синтеза. Чаще других упоминаются:

• дисперсионный анализ;

• регрессионный анализ;

• вариационный анализ;

• факторный анализ;

• дискриминантный анализ;

• кластер-анализ;

• многомерное шкалирование.

Прогнозы:

• экстраполяционные;

• на основе индикаторов;

• дельфи-метод.

Особенности методов рассматриваются в общем виде, без каких-либо попыток помощи читателю в выборе приемлемого варианта для конкретных задач. Между тем, названные методы далеки от универсальности.

Не принято упоминать обязательный для любых исследований предварительный статистический анализ, целью которого является определение именно тех статистических мер, по которым оценивается адекватность выбираемой модели объекту анализа.