|
3.3.3 Организация маркетинговой деятельности.
Маркетинг, как подчеркивают многие специалисты, является не столько чисто теоретической, сколько преимущественно практической дисциплиной, которая возникла и развивалась как результат хозяйственной деятельности предприятия в условиях рынка. Вместе с тем маркетинг в ходе своего развития широко использовал передовые достижения науки, поэтому он представлял собой своего рода арсенал современных приемов и методов различных научных дисциплин, которые используются для решения широкого диапазона задач маркетинговой деятельности. [6]
Методологические основы маркетинга складываются из общенаучных, аналитико-прогностических методов, а также методических приемов, заимствованных из разных областей знаний.
Системный анализ находит широкое применение в маркетинговых исследованиях, поскольку позволяет рассматривать любую рыночную ситуацию как некий объект для изучения с большим диапазоном внутренних и внешних причинно-следственных связей.
Комплексный подход позволяет исследовать рыночную ситуацию, рассматривая ее как объект, имеющий разные направления.
Программно-целевое планирование широко используется при выработке и реализации стратегии и тактики маркетинга. Более того, можно сказать, что маркетинг – это и есть использование программно-целевого подхода в сфере рынка. На этом принципе основана вся плановая деятельность, связанная с маркетингом на предприятии (программы или плана маркетинга)
Линейное программирование как математический метод для выбора из ряда альтернативных решений наиболее благоприятного (с минимальными расходами, максимальной прибылью, наименьшими затратами времени или усилий) применяется при решении ряда проблем маркетинга. Например, разработка более выгодного ассортимента при ограниченных ресурсах, расчет оптимальной величины товарных запасов, планирование маршрутов движения сбытовых агентов.
При решении проблем выбора очередности обслуживания заказчика, составления графиков поставок товара и других аналогичных задач применяются методы теории массового обслуживания. Они дают возможность, во-первых, изучить складывающиеся закономерности, связанные с наличием потока заявок на обслуживание, и, во-вторых, соблюсти необходимую очередность их выполнения.
Методы теории вероятности помогают принимать решения, которые сводятся к определению значения вероятностей наступления определенных событий и выбору из возможных действий наиболее предпочтительного.
Метод сетевого планирования дает возможность регулировать последовательность и взаимозависимость отдельных видов работ или операций в рамках какой-либо программы. Он позволяет четко фиксировать основные этапы работы, определять сроки их выполнения, разграничивать ответственность, экономить затраты, предусматривать возможные отклонения. Достаточно эффективным является использование метода сетевого планирования при разработке программы производства нового товара и организации пробных продаж, подготовки и проведении сбытовых и рекламных компаний. [6]
Разрешению реальных маркетинговых ситуаций в значительной мере помогает метод деловых игр. Упрощенные модели поведения конкурентов, стратегии выхода на новые рынки могут «проигрываться» для нахождения оптимальных решений.
Системы известных или предполагаемых связей между событиями, действиями или процессами можно описать с помощью методов моделирования. Более эффективными являются эконометрические (экономико-математические модели). Они дают возможность с учетом действующих факторов внешней и внутренней среды оценить, например, перспективы развития емкости рынка, определить наиболее рациональные стратегии маркетинга и возможные ответные шаги конкурентов, оценить оптимальные затраты на маркетинг для получения необходимого размера прибыли.
Особое место в методическом арсенале маркетинга занимают методы экспертных оценок. Они позволяют достаточно быстро получить ответ о возможных процессах развития того или иного события на рынке, выявить сильные и слабые стороны предприятия, получить оценку эффективности тех или иных маркетинговых мероприятий.
Можно выделить несколько групп экономико-математических методов, используемых при проведении маркетинговых исследований:
1. Статистические методы обработки информации (определение средних оценок, величин ошибок, степени согласованности мнений респондентов и т. д.
2 Многомерные методы (в первую очередь факторный и кластерный анализы). Они используются для обоснования маркетинговых решений. В их основе лежит анализ многочисленных взаимосвязанных переменных. Например, определение объема продаж нового продукта в зависимости от его технического уровня, цены, конкурентоспособности, затрат на рекламу и др.
3. Регрессионные и корреляционные методы. Они используются для установления взаимосвязей между группами переменных, статистически описывающих маркетинговую деятельность.
4. Имитационные методы. Они применяются тогда, когда переменные, влияющие на маркетинговую ситуацию (например, описывающие конкуренцию), не поддаются определению с помощью аналитических методов.
5. Методы статистической теории принятия решений (теория игр, теория массового обслуживания, стохастическое программирование) используются для стохастического описания реакции потребителей на изменение рыночной ситуации. Можно выделить два главных направления применения этих методов: для статистических испытаний гипотез о структуре рынка и предположений о состоянии рынка, например исследование степени лояльности к торговой марке, прогнозирование рыночной доли.
6. Детерминированные методы исследования операций (в первую очередь линейное и нелинейное программирование). Эти методы применяются тогда, когда имеется много взаимосвязанных переменных и надо найти оптимальное решение, например вариант доставки продукта потребителю, обеспечивающий максимальную прибыль, по одному из возможных каналов товародвижения.
7. Гибридные методы, объединяющие детерминированные и вероятностные (стохастические) характеристики (например, динамическое и эвристическое программирование), применяются прежде всего для исследования проблем товародвижения.
Эти семь групп количественных методов, безусловно, не исчерпывают всего их разнообразия.
Математическое моделирование в маркетинговых исследованиях весьма затруднено. Это обусловлено:
- сложностью объекта изучения, нелинейностью маркетинговых процессов, наличием пороговых эффектов, например минимального уровня стимулирования продаж, временными лагами (в частности, например реакция потребителей на рекламу часто не осуществляется немедленно);
- эффектом взаимодействия маркетинговых переменных, которые в большей своей части взаимозависимы и взаимосвязаны, например цена, ассортимент, качество, объем выпуска;
- сложностью измерения маркетинговых переменных. Трудно измерить реакцию потребителей на определенные стимулы, например рекламу. Поэтому часто применяются непрямые методы, например регистрация случаев возврата товара для определения правдивости рекламы;
- неустойчивостью маркетинговых взаимосвязей, обусловленных изменениями вкусов, привычек, оценок и др.;
- относительной несовместимостью менталитета персонала, который занимается практическим маркетингом, с одной стороны, и применением количественных методов в маркетинговых исследованиях, с другой. Первые приоритет отдают неформальным методам, вторые - математическому моделированию.
Вышеизложенное во многом обусловлено тем, что маркетинг имеет дело с человеческим поведением, а не с техническими явлениями. В маркетинге редко, что повторяется, в нем все различно для разных ситуаций. Маркетинг ориентирован на конкретных потребителей, а потребители все разные.
Прогнозирование цен на продукцию и ресурсы
Для прогнозирования цен могут быть применены статистические методы корреляционно-регрессионного анализа и временных рядов. Подробнее в Приложении №3 и Приложении №4.
Схема решения задачи
Оптимизация рекламной деятельности
Задача представляет собой нахождение оптимального распределения финансовых средств, выделенных на рекламную кампанию, с целью достижения максимального суммарного эффекта. [2]
Математическая модель:
k - количество видов СМИ,
lj - число читателей j - го СМИ,
nj - количество рекламы на j- м СМИ,
pj - стоимость 1 публикации в j - м СМИ,
j - доля пользователей j -го СМИ, которые замечают рекламу с первого раза,
j - доля положительно отреагировавших на рекламу из числа пользователей j - го СМИ, заметивших рекламу,
L - общее число всех положительно отреагировавших читателей всех видов СМИ,
D – средства, выделенные на рекламную кампанию.
В результате применения данной модели оптимизируется распределение выделенных средств на рекламу, обеспечивающее максимальное количество потенциальных покупателей.
Модель сегментации рынка
Задача состоит в нахождении тех сегментов рынка, работа на которых обеспечивает минимальные затраты.
Математическая модель:
n - число возможных сегментов рынка данного предприятия,
k – количество продукции,
Kij - количество продукции j –го вида, которое можно реализовать на i-м сегменте (емкость рынка),
UZij - удельные переменные затраты по реализации продукции j-го вида на i-м сегменте
CZij - совокупные постоянные затраты по реализации продукции j –го вида на i - м сегменте,
Pij - стоимость продукции j –го вида на i - м сегменте,
Qmaxj - общий объем продукции j-го вида, производимый предприятием,
D - объем выручки,
Xij – объем j-го товара, который рекомендуется поставлять на i-й сегмент.
В результате применения модели определяются те сегменты рынка, работа на которых обеспечивает минимальные затраты при фиксированном объеме выручки и объеме производства.
3.3.4 Управление сбытом
Система массового обслуживания (СМО) – это система, в которой с одной стороны возникают массовые запросы-требования на выполнение каких-либо работ (услуг), а с другой стороны – производится обслуживание (выполнение этих работ (услуг)). [1]
Элементы СМО:
- Источник требований
- Поток требований (входящий)
- Очередь
- Обслуживающее устройство (каналы обслуживания)
- Выходящий поток требований
Классификация СМО.
1. Система с потерями (с отказами) - система, в которой в момент поступления заявок все каналы обслуживания заняты и производится отказ от обслуживания.
2. СМО с ожиданием, в которой возможно появление очереди требований к каналам обслуживания любой длины.
3. СМО с ограниченной длиной очереди – система, в которой фиксировано число заявок в очереди к каналам обслуживания.
4. СМО с ограниченным временем ожидания – система, в которой фиксировано максимальной время ожидания заявки на обслуживания.
По числу каналов
- Одноканальные СМО
- Многоканальные СМО
Система массового обслуживания с отказами
Показатели, характеризующие качество и условие работы системы.
1. Вероятность того, что в системе находится k заявок
,
- приведенная интенсивность потока заявок (среднее число заявок, приходящихся за среднее время)
λ – интенсивность входящего потока требований
μ – производительность одного канала обслуживания;
Вероятность того, что все каналы свободны определяется по формуле:
-
2. Вероятность того, что поступающие в систему требования получат отказ
Pотк = Pn
3. Относительная (Q) и абсолютная (A) пропускная способность (производительность каналов).
Q=1-Ротк
А= λQ
4. Среднее число занятых каналов обслуживания
5. Среднее время обслуживания
Схема решения задачи
3.3.5 Финансовое планирование.
Задача финансового планирования состоит в отыскании оптимального финансового плана, обеспечивающего эффективную работу всех бизнес-процессов предприятия.
3.3.6 Стратегическое планирование деятельности.
Показатель эффективности рассматриваемой управляемой операции – целевая функция – зависит от начального состояния и управления: [1]
Z=F(S0, X)
Обозначим через Z*k(Sk-1) условный максимум целевой функции, полученный при оптимальном управлении на n-k+1 шагах, начиная с k-го до конца, при условии, что к началу k-го шага система S находилась в состоянии Sk-1.
Тогда
Целевая функция на n-k последних шагах при произвольном управлении Xk на k-ом шаге и оптимальном управлении на последующих n-k шагах равна
fk(sk-1 , Xk)+Z*k+1(sk)
Согласно принципу оптимальности, Xk выбирается из условия максимума этой суммы:
k=n-1,n-2, … , 2,1
Управление Xn на к-ом шаге, при котором достигается максимум называется условным оптимальным управлением на к-ом шаге.
Схема решения задач
3.4 Взаимодействие бизнес-процессов и создание информационно-математической модели предприятия.
Методики, реализующие принципы системного анализа в конкретных условиях, направлены на то, чтобы формализовать процесс исследования системы, процесс поставки и решения проблемы. Методика системного анализа разрабатывается и применяется в тех случаях, когда у исследователя нет достаточных сведений о системе, которые позволили бы выбрать адекватный метод формализованного представления системы.
Общим для всех методик системного анализа является формирование вариантов представления системы (процесса решения задачи) и выбор наилучшего варианта. Положив в основу методики системного анализа эти два этапа, их затем можно разделить на под этапы. Например, первый этап можно разделить следующим образом:
• Отделение (или ограничение) системы от среды;
• Выбор подхода к представлению системы;
• Формирование вариантов (или одного варианта — что часто делают, если система отображена в виде иерархической структуры) представления системы.
Второй этап можно представить следующими под этапами:
• Выбор подхода к оценке вариантов.
• Выбор критериев оценки и ограничений.
• Проведение оценки.
• Обработка результатов оценки.
• Анализ полученных результатов и выбор наилучшего варианта (или корректировка варианта, если он был один).
В настоящее время трудно привести примеры методик, в которых все этапы были бы проработаны равноценно.
При создании и эксплуатации сложных систем требуется проводить многочисленные исследования и расчеты, связанные с:
• оценкой показателей, характеризующих различные свойства систем;
• выбором оптимальной структуры системы;
• выбором оптимальных значений ее параметров.
Выполнение таких исследований возможно лишь при наличии математического описания процесса функционирования всей системы, т. е. ее математической модели.
Так как математических моделей сложной системы может быть сколько угодно много и все они определяются принятым уровнем абстрагирования, то рассмотрение задач на каком-либо одном уровне абстракции позволяет дать ответы на определенную группу вопросов, а для получения ответов на другие вопросы необходимо провести исследование уже на другом уровне абстракции. Каждый из возможных уровней абстрагирования обладает ограниченными, присущими только данному уровню абстрагирования возможностями. Для достижения максимально возможной полноты сведений необходимо изучить одну и ту же систему для всех целей сообразных для данного случая на всех уровнях абстракции.
Целью моделирования экономических систем является наиболее эффективное решение задач экономической сферы путем использования математических методов и сочетания их с компьютерными технологиями. В настоящее время экономико-математическое моделирование является неотъемлемой частью любого серьезного исследования в области экономики.
Комплексная модель функционирования системы обладает следующими свойствами:
1. Для реализации любой операции требуется ресурс (внешний и/или внутренний). При этом ресурс может использоваться одновременно несколькими операциями (например, это - информационный источник или рабочая группа, исполняющая параллельно несколько операций) или целиком «передаваться» одной операции.
2. Реализация операции – это преобразование ресурсов в другие виды ресурсов. Такое преобразование всегда связано с частичным или полным расходом внешнего и/или внутреннего ресурса. Привлеченный из вне ресурс может высвобождаться по завершении операции и передаваться другим операциям (естественно за минусом расхода и с измененными свойствами из-за износа, старения или т.д.) в виде ресурса.
3. Результатом операции является ресурс, образующийся при исполнении операции как результат преобразования ресурсов и используемый в других операциях.
4. Собственный ресурс операции образуется в процессе преобразования внешнего и внутреннего ресурса.
Здесь важно зафиксировать положение о том, что не существует ресурсов, незадействованных в какой-либо момент времени в каких-либо операциях. Это важнейший критерий оценки адекватности моделей бизнес процессов.
Большинство объектов, изучаемых экономической наукой, может быть охарактеризовано кибернетическим понятием сложная система.
Следовательно, организация, и как система, и как инструмент достижения неких целей – это множество операций, темп, последовательность и качество осуществления которых зависит от ее целей.
Наиболее распространено понимание системы как совокупности элементов, находящихся во взаимодействии и образующих некоторую целостность, единство. Важным качеством любой системы является эмерджентность - наличие таких свойств, которые не присущи ни одному из элементов, входящих в систему. Поэтому при изучении систем недостаточно пользоваться методом их расчленения на элементы с последующим изучением этих элементов в отдельности. Одна из трудностей экономических исследований – в том, что почти не существует экономических объектов, которые можно было бы рассматривать как отдельные (внесистемные) элементы.
Сложность системы определяется количеством входящих в нее элементов, связями между этими элементами, а также взаимоотношениями между системой и средой. Кроме того, она не позволяет строить для системы «абсолютно» адекватные модели. Математическая модель описывает некоторый упрощенный процесс, в котором представлены лишь основные явления, входящие в реальный процесс, и лишь главные факторы, действующие на реальную систему.
Какие явления считать основными и какие факторы главными — существенно зависит от назначения модели, от того, какие исследования с ее помощью предполагается проводить. Поэтому процесс функционирования одного и того же реального объекта может получить различные математические описания в зависимости от поставленной задачи.
В зависимости от целей производственной деятельности предприятия, комплексная информационно-математическая модель предприятия может быть создана в различных направлениях: максимизация прибыли предприятия, минимизация издержек производства и управления, оптимизация времени выполнения всех бизнес-процессов и др. Но при различных целях предприятия, как уже было сказано выше, достижение суммарной максимальной эффективности (как экономической, так и управленческой) возможно только при обеспечении тесного взаимодействия рассмотренных оптимизационных задач как в рамках бизнес-процесса, так и составе целостной математической модели всего предприятия.
Схемы взаимодействия всех бизнес-процессов предприятия представлены в графическом материале к дипломному проекту.
Общая схема взаимодействия оптимизационных задач всех бизнес-процессов представлена в графическом материале к дипломному проекту.
|
