СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ФОРМИРОВАНИЯ МАРКЕТИНГОВОЙ ПОЛИТИКИ ПРЕДПРИЯТИЙ СЕРВИСА

Полезная модель относится к области экономики, а именно к системам анализа и обработки данных, предназначена для управленческих целей по выработке решений и формированию стратегий маркетинговой политики предприятий сервиса на основе OLAP-анализа.
Наиболее близкой по технической сущности предлагаемой полезной модели является платформа бизнес-аналитики SQL Server 2008, которая оптимизирована для интеграции данных, создания отчетов и выполнения анализа данных. Данная система включает мощный механизм анализа и визуализации данных для принятия решений (1).
Недостатками данного технического устройства является необходимость адаптировать данную систему под собственные цели и задачи, что является достаточно трудоемким процессом, так как многие специфические направления бизнеса являются уникальными и требуют формирования новых подходов к решению задач, особенно для задач по выработке управленческих решений.
Задача, на решение которой направлено заявленное техническое решение заключается в разработке автоматизированной системы поддержки принятия управленческих решений формированию маркетинговой политики предприятий сервиса, предназначенной для многоаспектного анализа информации маркетинговых исследований и может использоваться для принятия управленческих решений.
Данная задача решается за счет создания системы поддержки принятия управленческих решений формирования маркетинговой политики предприятий сервиса, включающей пять взаимосвязанных блоков, первый из которых - сбора данных по результатам маркетинговых исследований, второй - ввода данных, третий - хранения данных, четвертый - интеграции баз данных и пятый - поддержки принятия управленческих решений по развитию предприятий сервиса. Информационный выход блока сбора данных по результатам маркетинговых исследований, состоящий из двух устройств, дополняющих друг друга, из которых одно - обработки результатов e-mail маркетинга, другое - обработки результатов маркетинговых исследований, соединен со входом блока ввода данных, выход которого - вход блока хранения данных, а выход - вход блока интеграции баз данных, который содержит четыре подсистемы, одна из которых - факторного анализа, другая - формирования отчетов, третья - формирования запросов пользователя и четвертая - аналитики, выходы которых связаны со входами блока поддержки принятия управленческих решений по развитию предприятий сервиса, который содержит в свою очередь, три подсистемы, первая - формирования экспресс-анализа, вторая - построения методики проведения маркетинговых исследований и третья - разработки стратегий развития предприятий сервиса.
Техническим результатом, является создание системы поддержки принятия решений по формированию маркетинговой политики предприятий сервиса.
Сущность полезной модели поясняется чертежом, на котором изображена блок схема системы поддержки принятия управленческих решений формирования маркетинговой политики предприятий сервиса.
Система содержит: блок сбора данных по результатам маркетинговых исследований (1); блок ввода данных (2); блок хранения данных (3), представляющий собой совокупность баз данных, содержащих результаты маркетинговых исследований; блок интеграции баз данных (4), представляющий собой хранилище данных; блок поддержки принятия решений по развитию предприятий сервиса (5).
Блок сбора данных по результатам маркетинговых исследований (1) предназначен для хранения данных маркетинговых исследований, собранных по результатам e-mail маркетинга и других методов маркетингового исследования, включает два устройства:
Устройство обработки результатов e-mail маркетинга (1.1). Данное устройство представляет собой автоматизированную подсистему, основанную на Интернет-технологиях, предназначенную для персонифицированной рассылки клиентам предприятий сервиса с обратной связью, целью которой является сбор маркетинговой информации о предпочтениях, интересах и возможностях клиентов данных предприятий.
Устройство обработки результатов маркетинговых исследований (1.2). Данное устройство представляет собой автоматизированную подсистему, предназначенную для сбора данных по результатам маркетинговых исследований, таких как анализ рынка, маркетинговый анализ, объем рынка, емкость рынка, доли рынка, сегменты рынка, SWOT - анализ, конкуренцию рынка, проводимых следующими способами:
- методы сбора количественных данных: почтовый опрос, телефонные интервью, личное интервью, аудит и т.п.;
- методы сбора качественных данных: фокус-группа, интервью, анализ протокола и т.д.;
- микс-методики: hall-тесты, home-тесты, mystery shopping;
- результаты проведения рекламных акций;
- результаты наблюдений и экспериментов.
Блок ввода данных (2) предназначен для сбора количественных и качественных результатов маркетингового исследования, преобразования полученных данных в единый формат и их подготовки для последующего заполнения в базы данных различных подразделений.
Блок хранения сбора данных (3), представляющий собой совокупность баз данных, содержащих результаты маркетинговых исследований предназначен для хранения и обработки данных соответствующими отделами.
Блок интеграции баз данных, представляющий собой хранилище данных (4) предназначен для проведения интеллектуального анализа данных и формирования отчетов, включает четыре подсистемы:
Подсистема факторного анализа - сегментация рынка (4.1) предназначена для сегментирования клиентов предприятий сервиса по их характеристикам, собранных по результатам маркетингового анализа, разделения рынка на группы покупателей, обладающих схожими характеристиками, с целью изучения их реакции на предложение того или иного товара или услуги. Результаты таких исследований позволяют компаниям сосредотачивать свое внимание на наиболее перспективных с точки зрения прибыльности сегментах. Сегментация производится по различным признакам: географическому, демографическому, психологическому, поведенческому, при этом каждому из них присущи свои переменные.
Подсистема формирования отчетов (4.2) - формирует различную визуальную отчетность по результатам маркетинговых исследований. Данная отчетность поступает в систему поддержки принятия решений, предназначенную для руководителей предприятий сервиса.
Подсистема формирования запросов пользователя (4.3) - предназначена для работы с аналитическими данными сотрудниками различных подразделений.
Подсистема аналитики - многомерный OLAP-анализ - data mining (4.4) предназначена для формирования результатов мониторинга по результатам маркетинговых исследований, основанных на технологии Data Mining, которая позволяет выявить нетривиальные, практически полезные интерпретации знаний, необходимые для принятия решений в сфере предприятий сервиса. Полученные данные позволяют описывать новые связи между свойствами, предсказывать значения одних признаков на основе других. Все задачи, решаемые методами Data Mining в данной подсистеме, можно условно разбить на пять классов: классификация, регрессия, кластеризация, ассоциация и последовательные шаблоны.
Классификация позволяет формировать множества объектов или наблюдений на априорно заданные группы, называемые классами, внутри каждой из которых они предполагаются похожими друг на друга, имеющими примерно одинаковые свойства и признаки. При этом решение получается на основе анализа значений атрибутов (признаков).
Регрессия позволяет выявить существенные взаимосвязи факторов и и влияние на привлечение клиентов в сфере услуг.
Кластеризация формирует совокупности объектов или наблюдений в непересекающиеся группы, называемые кластерами, на основе близости значений их атрибутов (признаков). В результате в каждом кластере будут находиться объекты, похожие по своим свойствам друг на друга и отличающиеся от тех, которые расположены в других кластерах. При этом, чем больше подобие объектов внутри кластера и чем сильнее их непохожесть на объекты в других кластерах, тем лучше кластеризация.
Последовательные шаблоны представляют собой упорядоченную во времени последовательность событий, наблюдаемых настолько часто, что это позволяет говорить о наличии между ними связей. Анализ таких связей позволяет обнаруживать правила, что если в наблюдении появился набор одних событий из шаблона, то это с высокой долей вероятности повлечет за собой появление других событий или события из этого же шаблона. При этом события первой группы являются основными, а события, появление которых ожидается - целевыми. Основным приложением последовательных шаблонов является исследование типичных моделей поведения клиентов.
Блок поддержки принятия решений по развитию предприятий сервиса (5) включает три подсистемы:
Подсистема формирования экспрес-анализа (5.1) - анализ потенциала предприятия и результатов его финансово-хозяйственной деятельности.
Подсистема построения методики проведения маркетинговых исследований (5.2) - формирует оптимальную систему проведения маркетинговых исследований.
Подсистема разработки стратегий развития предприятий сервиса (5.3) предназначена для выработки стратегий и направлений развития предприятий сервиса по следующим направлениям:
- технологии ведения бизнеса;
- формирования методов привлечения клиентов: специальные предложения, концептуальные решения;
- правовое обеспечение предприятий сервиса: изменения в законодательстве, проекты приказов и постановлений федеральных и региональных органов власти;
- построение рейтингов и проведение сравнительного анализа;
- формирование прогнозов результатов деятельности;
- разрешение конфликтных ситуаций и проблем рынка;
- выработка рекомендаций по ведению бизнеса;
- выработка рекомендаций по продвижению услуг предприятий сервиса;
Источники информации:
1. Брайан Ларсон. Разработка бизнес-аналитики в Microsoft SQL Server 2005. - СПб.: Издательство Питер, 2008. - 688 с. (прототип)