Методология формирования маркетингового информационного обеспечения промышленного предприятия

ЭКОНОМИКА ПРЕДПРИЯТИЙ, РЕГИОНОВ И ОТРАСЛЕЙ

Р. А. ЩИНОВА

Раиса Александровна Щинова — кандидат экономических наук, доцент, заведующая кафедрой экономики и менеджмента, докторант кафедры маркетинга СПбГУЭФ филиала ГОУ ВПО Московского государственного индустриального университета в г. Кирове.

Автор 52 научных публикаций.

Сфера научных интересов — управление маркетинговой деятельностью промышленного предприятия.

^ ^ ^

МЕТОДОЛОГИЯ ФОРМИРОВАНИЯ МАРКЕТИНГОВОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

Адаптация к динамичным изменениям рынка и выбор оптимальной стратегии развития становятся центральной проблемой деятельности российских предприятий в современных условиях. В такой ситуации информационное обеспечение играет роль основополагающей подсистемы управления. Мониторинг и оценка информации о внутренней и внешней среде предприятия, возможностях, предоставляемых рынком, его угрозах являются основой для принятия решений не только в маркетинге, но и в управлении всей производственно-хозяйственной деятельностью предприятия. Осуществление маркетинговой деятельности базируется на использовании разнообразной информации, необходимой для осуществления управленческих решений. Управление маркетинговой информацией с помощью информационно-аналитических систем и технологий становится одним из жизненно необходимых элементов эффективного маркетинга. Проблемы информационного обеспечения требуют осмысления и в более широком, теоретическом, контексте. Речь идет о новом этапе развития современной цивилизации, получившем название «информационное» или «постиндустриальное», общество.

С точки зрения необходимости теоретического и методологического обоснования особую актуальность представляет исследование маркетинговых информационных систем, которые являются элементом информационного пространства более высокого уровня (регионального, национального и мирового). Поскольку маркетинговая информационная система (далее — МИС) не является сугубо технологической, а основана, в первую очередь, на личном взаимодействии, внутрифирменных и межфирменных коммуникациях, ее потенциал определяется не столько техническими возможностями современных средств информации, сколько множеством факторов, совместное действие которых необходимо учитывать. В разработку функциональной структуризации процессов маркетинга, а также прикладных аспектов проектирования и внедрения маркетинговых информационных систем на мезо- и микроуровне существенный вклад внесли работы Г. Азоева, Д. Баркана, Г. Багиева, Н. Ваще-кина, И. Герчиковой, В. Демидова, В. Ефремова, П. Завьялова, И. Кретова, В. Лесохина, Н. Моисеевой, Н. Ми-лентьевой, Л. Мясниковой, Р. Нозревой, Е. Попова, С. Светунькова, Б. Соловьева, В. Татаренко, Б. Токарева, В. Хруцкого и др.

В настоящее время проблема организации информации и процессов управления в больших информационно-управляющих системах требует комплексного подхода к решению выделенных выше аспектов, что, в свою оче-

ГРНТИ 06.01.29 © Р.А. Щинова, 2010

редь, определяет необходимость проведения исследования по отдельным направлениям маркетинговой деятельности и интеграции научных разработок в единую систему управления предприятиями.

Термин «информация» (от лат. information — разъяснение, изложение), по общему мнению, является сегодня одним из самых фундаментальных понятий не только науки, производственной, деловой и общественной практики, но и повседневной жизни людей. В качестве примера можно взять выдержку из работы «Информационная политика предприятия» В. Н. Татаренко: «Активное осмысление и освоение этого понятия в его современной интерпретации насчитывает немногим более 50 лет. Вот, например, как „научно" определялся еще во второй половине XIX века этот термин в Русском энциклопедическом словаре Н. Н. Березина, профессора Санкт-Петербургского университета (издание 1873 г.): „Информация — просьба, подаваемая малороссийскими гетманами царю Московскому или Польскому". Характерно, что в популярном энциклопедическом словаре Брокгауза и Ефрона (1890-1907), в не менее известном словаре Граната (1910-1948) и даже в первом издании Большой советской энциклопедии (1925-1947) термин „информация" отсутствует». Одним из возможных подходов к информационной деятельности в маркетинге может быть системный подход, основанный на теории социальной деятельности. Социально-системный метод дает возможность представить информационную деятельность в маркетинге как компонент научно-исследовательской, а исследовательскую деятельность как компонент более сложной системы — общечеловеческой деятельности. Система знаний как продукт научно-исследовательской деятельности в соответствии с общественными потребностями на научную информацию (превращенную форму знания) оказывается предметом информационной деятельности [5].

Под системой, или целенаправленной системой, понимается комплекс взаимосвязанных компонентов, функционирование которых приводит к намеченной цели путем воздействия как на отдельные компоненты, так и на все компоненты системы в целом.

Основателем общей теории системы, на которой базируется системный подход к управлению, считается известный физик и биолог Людвиг фон Берталанфи. В 1967 г. Дж. Д. Томпсон в работе «Организация в действии» проанализировал работу открытых и замкнутых систем управления и пришел к выводу, что эффективной может быть система, которая взаимодействует с внешней средой и адаптируется к ее условиям. С точки зрения системного подхода по отношению к организации и управлению ею, все организации являются открытыми системами, т. е. характеризуются взаимодействием с внешней средой. Здесь можно назвать работы англичанина Э. Тастина «Механизм экономических систем» (1953) или Филлипса «Кибернетика и регулирование экономических систем» (1959), а также материалы О. Д. Смита и Х. Ф. Эрдли о применении электронной модели-аналога, опубликованные в США в журналах «Электротехника» и «Калифорнийский инженер» [11, р. 94].

Дж. Форрестер в работе «Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика)» считает недостаточным соответствующие формальные аналогии и предлагает кибернетическую концепцию для построения адекватной динамической модели столь сложной комплексной системы, как промышленное предприятие. В своей модели Дж. Форрестер использует шесть параметров — взаимосвязанных потоков, которые отражают деятельность промышленного предприятия. Пять из них — это потоки материалов, заказов, денежных средств, оборудования и рабочей силы. Шестой — информационный поток — является соединительной тканью, связывающей пять других.

Для целей дальнейшего исследования, помимо определения понятия «информация», необходимо также уточнить категории, связанные с функциями преобразования и использования информации: «информационное обеспечение», «информационная система» и «система информации». Термин «информационное обеспечение» возник в СССР в связи с появлением термина «автоматизированная система управления» (АСУ) и только значительно позже стал употребляться самостоятельно [9]. В научной и экономической литературе нет четкого определения и устоявшейся иерархии этих понятий. Наиболее широким считается понятие «информационная система». Автором предлагается следующее определение информационной системы промышленного предприятия. Информационное обеспечение — это процесс удовлетворения потребностей конкретных пользователей в информации, основанный на применении специальных методов и средств ее получения, обработки, накопления и выдачи в удобном для использования виде. Для осуществления процесса информационного обеспечения необходимо наличие информационной системы. Информационная система — это система, обеспечивающая информационный обмен.

Для обработки информации используется банк методов как совокупность современных методик обработки информации, позволяющих производить арифметические операции, графическую обработку, статистическую обработку в рамках подборки данных и устанавливать степень их статистической надежности. Банк методов должен позволять комбинировать различные методы, быть достаточно простым в использовании, чтобы не требовать наличия у пользователя специальных знаний [7, с. 45]. Методы обработки маркетинговой информации включают арифметические операции, статистические методы, графическую обработку, прогнозы, методы исследования операций. Система управления банком должна предоставлять помощь при выборе подходящего метода, использовании и интерпретации результатов. Банк моделей включает модели, разработанные на предприятии и приобретенные на стороне. Основу системы анализа принятия решений в МИС составляют статистиче-

ский банк и банк моделей. Статистический банк — совокупность современных методик статистической обработки информации, позволяющих наиболее полно раскрыть взаимосвязи в рамках подборки данных и установить степень статистической надежности. Рисунок 1 иллюстрирует концепцию банка методов и моделей.

Рис. 1. Элементы банка методов и моделей

Данные методики статистической обработки информации описаны во многих нормативных источниках. Маркетинговый анализ в широком смысле связан с проверкой гипотез о маркетинговой ситуации на рынке по результатам внутренней и внешней отчетности. Если информация о связях внутри переменных модели носит количественный характер, то и саму модель можно выразить математической функцией, простейшим примером которой является регрессивная модель:

У = а + рХх + и,

где зависимая переменная У представляет собой линейную функцию от объясняющей переменной (регрессора) Х и случайной и.

Корреляционный анализ тесно связан с регрессивным, позволяющим количественно оценивать связи между большим числом взаимодействующих маркетинговых компонентов. Его применение делает возможным проверку различных маркетинговых гипотез о наличии и силе связи между двумя явлениями и группой явлений. Две случайные величины Х и У называются корреляционно связанными, если математическое ожидание одной из них меняется в зависимости от изменения другой. Если теснота связи Р(У, X) = 0, то величины X и У не коррелируют. Если Р(У, X) = 1, то имеется функциональная зависимость. Направление многомерного анализа маркетинговой информации, исследующего структуру матриц ковариаций и корреляций, используется в факторном анализе. Пусть наблюдаемые случайные величины (Уь Х2, ..., Уп) подчиняются многомерному нормальному распределению с матрицей ковариации (С,). В факторном анализе основным предположением является равенство:

у = Е иг+е,(/=1,2,..., п),

г=1

где /г — г-й простой фактор; к — число необходимых факторов; е, — остатки, представляющие собой источник отклонений и действующие только на У,-; 1,г — коэффициент нагрузки г-го фактора и г-й переменной или нагрузки г-й переменной г-м фактором.

Дисперсия случайных величин е, обозначается через V,. Все средние предполагаются равными 0. Определение значений параметров 1,г, а также V, составляет основу факторного анализа. Во многих маркетинговых ситуациях зависимые переменные являются больше классификационными, чем числовыми. В этом случае применяется дискриминантный анализ. Чтобы найти дискриминантные (распознавательные) переменные, их необходимо объединить в предсказывающие группы. Этот метод может быть использован для выявления ревалентности критериев сегментации рынка, изучения поведения покупателей и др.

Банк моделей включает набор математических моделей, способствующих принятию оптимальных решений деятелями рынка. Каждая модель состоит из совокупности взаимосвязанных переменных, представляющих некую реальность, существующую систему, реально существующий процесс или результат [1; 4; 10]. Современная наука о маркетинге создала огромное количество моделей, призванных помогать руководителям лучше справляться с маркетинговой деятельностью [3]. Прежде чем перейти к той или иной модели, необходимо ответить на следующие вопросы:

— какая математическая форма соответствует данной проблеме;

— следует использовать статистическии или динамическии подход;

— необходимо применять детерминированный или вероятностный подход;

— каков уровень спроса?

В соответствии с выбранным признаком математические модели маркетинга могут быть разбиты на три класса:

1. Модели поведения потребителей.

2. Модели отклика.

3. Модели для выработки политики.

Модели поведения потребителей изучают механизмы процесса покупки без учета влияния существенных маркетинговых усилий. В эту группу входят модели, позволяющие определить объем спроса, долю рынка определенного товара, ее динамику.

Модели отклика по большей части опираются на модели поведения потребителей и дают представление о том, как рынок реагирует на маркетинговые усилия производственного предприятия, например на изменение объема рекламы или количества торговых точек. Мерой отклика могут быть, например, сбыт, доход, открытость рекламы.

В группу модели для выработки политики включаются модели распределения средств, модели оценки риска и модели принятия решений.

Модели распределения позволяют решать большой класс задач по оптимальному распределению средств, выделенных на маркетинговые усилия, такие как:

— распределение расходов на рекламу между п рекламными средствами;

— распределение бюджета между т сегментами рынка;

— распределение бюджета по интервалам времени.

Любые решения, получаемые в результате экономико-математического моделирования, следует рассматривать не как управленческий шаблон, а как совет для лица, принимающего решение. При этом предполагается обязательная проверка адекватности модели, т. е. проверка соответствия модели моделируемому процессу или объекту. Проверка адекватности модели производится путем сопоставления прогнозируемых и фактических значений прогнозируемого показателя через коэффициент Тейла:

КТ —

I № - у, )2

I у

где КТ — коэффициент Тейла; Т — число точек прогноза; у, — фактическое значение показателя у на момент уг — прогнозирование значений показателя у на момент

Анализ используемых в маркетинговой деятельности и освещенных в работах экономико-математических методов показывает, что их можно условно разбить на два класса: общенаучные и аналитико-прогностические методы.

К первому классу относятся системный анализ, программно-целевое планирование, традиционные методы анализа.

Системный анализ в маркетинге помогает рассматривать любую рыночную ситуацию как объект для изучения с большим диапазоном причинно-следственных связей. Анализ целесообразно проводить в следующей последовательности:

1) сегментационный анализ рынка;

2) матричный анализ возможностей производства и его эффективности;

3) анализ жизненного цикла товара.

Программно-целевое планирование основывается на формулировании целей экономического развития и использует аппарат теории графов, предполагая построение двух графов — дерева целей и дерева ресурсов. Просчеты на ЭВМ этих графов позволяют выявить ключевые программы. Традиционные методы анализа, используемые а маркетинге, включают: метод определения относительных и средних величин, метод сравнивания, метод группировок, метод индексов, балансовый метод. С помощью относительных и средних величин определяются общие тенденции, закономерности в развитии рыночных процессов.

Метод сравнивания позволяет определить рыночную ситуацию, конкурентоспособность товара. Метод группировок предполагает определенную классификацию явлений, процессов, выявление причин и факторов, которые их обусловливают. Работу по проведению группировок можно рассматривать как первый шаг корреляционного анализа. Индексный метод изучает влияние различных факторов на рассматриваемый совокупный показатель, при этом могут быть использованы агрегатная, арифметическая, гармоническая формы индексов. Наиболее часто в маркетинговой деятельности применяется агрегатная форма индекса, которая позволяет определить влияние фактора, например объема товара (д) и (р) на выручку. Схему расчетов можно представить следующим образом:

Е Яр- Е Ч Ро=(Е ЯРо - Е Ч Ро)+(Е ЯР- Е чр ),

где СЕч1Ро - ХЧоРо) — влияние объема на выручку; (ХЧР - Тд1Ро) — влияние цены на выручку.

Балансовый метод используется в маркетинге для оценки сбалансированности производства и сбыта товара. Общий вид формулы товарного баланса можно представить в следующем виде:

N заи1 + = ^р + Nвыб + Nзап 2

где — запас товара на начало отчетного периода; N — поступление товара; N — реализация товара; — выбытие товара; — запас товара на конец отчетного периода (в шт.).

Ко второму классу — экономико-прогностическим методам, используемым в маркетинге, можно отнести: линейное программирование, методы теории вероятностей, методы сетевого планирования, методы теории игр, методы теории массового обслуживания, методы экспертных оценок, экономико-статистические методы, эвристические методы.

В качестве метода поиска оптимума использовался метод случайных направлений. Обоснование выбора данного метода заключается в его простом компьютерном моделировании, а его точность была подтверждена экспериментальными расчетами. В каждой модели использовались свои исходные данные, целевые функции и остальные параметры для размещения необходимого маркетинг-объекта. Модели принятия решений

1. Модели тестирования рынка

С целью прогнозирования товарооборота и доли рынка применяются модели тестирования рынков. Каждый шаг описывается математической моделью. Модели отличаются друг от друга по степени учета переменных «маркетинг-микс» и цели прогноза. Диффузионные модели обычно не являются моделями тестирования рынков.

Модель примерной оценки нормы роста — Р.

К(I) = Р(1 - е),

где К(1) — накопительная норма (доля) покупки в период времени а — параметр нормы роста; Р и а определяются методом наименьших квадратов.

2. Диагностику конкурентной среды рынка рекомендуется проводить для учета конъюнктурной ситуации на рынке. Для этого рассчитываются показатель тенденции изменения доли рынка и связанное с ней изменение конкурентной позиции предприятия. Строится матрица формирования конкурентной карты рынка.

3. Модель «завоевания лидерства по качеству товара» Целевая функция К(р) — комплексный показатель качества.

K(Р) =Е йгРг ^ maX^

i=1

РГ < Pi < pi

, i = 1,

, n,

Е f (Pi) < A,

i=1

л. л.  ,,min ,,max

где Pi — значение i-го показателя качества; ai — весовой коэффициент i -го показателя качества; pi , pi —

соответственно нижняя и верхняя границы возможного изменения i-го показателя качества; fi(pi) — функция затрат на обеспечение значения i-го показателя качества; А — верхний предел выделяемых средств для достижения наилучших возможных показателей качества.

4. Важными моделями этой группы являются модели идеальной точки товара Минковского и Троммздорфа. Модель идеальной точки можно представить в виде следующей схемы:

высказывания покупателя I о продукте j

дистанция

позиция реального продукта

позиция идеального продукта

или в форме выражения Минковского:

Ej = Dj

Е \Rijk- Jik\ k=1

r

где Б у — разрыв марки товара у и идеальной марки в высказывании покупателя г; Щк — реальное впечатление покупателя г по признаку к марки товара; 3 к — идеальное высказывание для покупателей г о признаке к. Эта формула с учетом важности признаков имеет следующий вид:

_ 1

N

, — Б —

У / У

_ к—1

где а у — важность значения (удельный вес) признака к для покупателя.

Если в формуле Минковского г принять равной 1, то разрыв второй части определяется как сумма абсолютных значений между точками:

N

Е у — IК - 3 А, пРи г= 1

к—1

5. Модель разработки нового товара

Процесс восприятия товара-новинки необходимо учитывать до начала планирования маркетинга. В данном случае мы понимаем под восприятием «мыслительный процесс, через который проходит индивид от момента, когда он впервые слышит о новинке, до момента ее окончательного восприятия». Одни люди воспринимают новинки сразу, другие — позже. Эверетт Роджерс обнаружил, что имеются пять отдельных групп покупателей, каждая из которых осваивает новые товары с разной скоростью. Распределение по группам таково: новаторы (2,5 %); пионеры освоения (13,5 %); раннее большинство (34 %); позднее большинство (34 %); медлительные (16 %) [2].

6. Модель «наибольшей цены»

Определение цен, ориентированных на конкурентов, должно начинаться с нахождения цены, которая была бы меньше, чем цена, предложенная самым «дешевым» конкурентом [6]. Поэтому имеет смысл в качестве критерия для назначения цены привлечь вероятную прибыль, получаемую при этой цене:

Ерг — (Рг - к) Ррг ^ таХ ,

где Ер г — ожидаемая прибыль при цене рг; рг — назначение при конкурсе цена (г = 1, 2, ..., т); к — затраты; Рр г — вероятность получения заказа при цене р.

Вероятность того, что цена, предложенная предпринимателем, ниже цен всех конкурентов, рассчитывается (при независимости переменных) с помощью следующей формулы:

Ррг — ПРУрг ,

где 3 = 1; Р}^ — вероятность того, что предложенная ценарг меньше ценыу-го конкурента.

Суть проблемы состоит в оценке вероятности получения заказа при различных ценах, т. е. необходимо знать предложения всех конкурентов. По понятным основаниям разработчики цен удовлетворяются оценкой вероятности назначения той или иной цены различными конкурентами на базе сравнения с предыдущими ситуациями или интуитивно.

7. Модель установления «цены безразличия» Основное уравнение модели описывается формулой:

Р" — Рк X (С - ) + Рн ,

где Рк — цена г-го товара конкурента; Ргн — цена г-го товара нашей фирмы; IН, IПр — приведенный средневзвешенный параметрический индекс -го товара нашей фирмы и товара-конкурента.

I

I пр _ / А гг ^ у конк.

I(Шу XV})н.м. '

где Ш у— важность г -го параметра у-го товара; Уу — бальная оценка г-го параметра у-го товара.

8. Модель размещения точки сбыта

Целевая функция данной модели принимает следующий вид:

F (х,у) — IV ^ тах.

х ^ 0,у ^ 0 гЕ1

9. Модель размещения рекламного инструмента в зависимости от уровня знания рекламы

Есть заданное множество I точек с координатами х, у. Каждая точка х, уг характеризуется уровнем знания марки, рекламы или использования марки определенного товара Р. Введем следующие обозначения: Рг — уровень знания марки, рекламы или использования марки в точке хг, уг; гг — расстояние от точки возможного размещения рекламы до исходной точки х, у; Q — максимальный уровень знания марки, рекламы марки или ис-

пользования марки, после которого точки уже не нуждаются в рассмотрении; R — максимальное расстояние, в пределах которого реализуется рекламный эффект.

Таким образом, целевая функция и система ограничений данной модели принимают следующий вид:

Xe [ *f 0

F(*, y) = —--> max<! y f 0 ,

n

tf ¿ Q

где n — общее количество точек, отобранное в результате последнего неравенства в системе ограничений. 10. Модель Вайнберга

Существует множество аналитических моделей влияния рекламных показателей на различные экономические показатели. Модель Вайнберга исследует зависимость с помощью регрессивного анализа зависимости изменения доли рынка предприятий от отношения (t) доли расходов на рекламу в сбыте предприятия к соответствующему показателю конкурента (K). Рекламный бюджет, необходимый для повышения доли рынка, можно получить с помощью следующей формулы:

W = tUWk / Uk,

где W — рекламный бюджет; U — повышение доли рынка.

В современном динамичном мире невозможно обрабатывать и анализировать информацию без соответствующего программного обеспечения. Особый интерес представляют аналитические программы, которые оказывают поддержку принятия решений широкого круга маркетинговых задач. К наиболее известным программным продуктам, используемым в маркетинговой деятельности для поддержки принятия решений, относятся программные продукты Marketing Expert, «Касатка», «Бест-Маркетинг», Marketing Analytic.

ЛИТЕРАТУРА

1. АлешинаИ.В. Маркетинг для менеджеров: учеб. пос. М.: ФАИР-ПРЕСС, 2003. 456 с.

2. Березин И.С. Маркетинг сегодня. М., 1996.

3. Бобровников П. Информационная безопасность. URL: http//www.ironia.com/ index.html.inform.safeti

4. Божук С.Г., Ковалик Л.Н. Маркетинговые исследования. СПб.: Питер, 2004. 304 с.

5. Ващакин Н.П. О системе маркетинговой информации // Маркетинг. 1999. № 3.

6. Дитхль Е., Хершген Х. Практический маркетинг: учеб. пос. / пер. с нем. А.М. Макарова; под ред. И.С. Минко. М.: Высшая школа; ИНФРА-М, 1996. 255 с.

7. Ковалев И., Войленко В.В. Маркетинговый анализ. М.: Центр экономики и маркетинга, 1996.

8. Никонова Н.В. Маркетинговые исследования деятельности предприятий на рынке молока и молочной продукции: дис. канд. экон. наук. Киров, 2004. 170 с.

9. Ойнер О.К. Формирование системы информационного обеспечения маркетинговой деятельности промышленных предприятий: дис. ... д-ра экон. наук. Екатеринбург, 2002. 328 с.

10. Стратегические и динамические экспертные системы: учеб. пос. / Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Ша-пот. М.: Финансы и статистика, 1996.

11. California Management Review. 1965. N 3.