|
Порівняння табличних даних. Яким повинно бути порів-няння і чи завжди потрібно його проводити? Якщо заміряти деяке явище та отримати емпіричну щільність розподілу його значень, то буде констатація фактичного стану речей без визна-чення, як змінити цей стан. Отриманий розподіл може бути вико-ристаний для більш глибокого аналізу взаємозв’язку двох або більше величин, порівняння груп між собою. Для досягнення по-рівнянності даних використовуються різноманітні системи кла-сифікації даних. Але не завжди можна бути впевненим, що вра-ховано всі фактори. Отже, тлумачення вхідних даних міститиме деякий ступінь невизначеності. Тому необхідно виключити випа-д¬кові взаємозв’язки і врахувати неявні. Установлення причинних взаємозв’язків — одна з головних задач аналізу. І хоча сама кореляція не визначає напрямів при-чинної залежності (що є причиною, а що наслідком), у маркетин-гових дослідженнях саме кореляцію використовують для визна-чення її («у городі бузина...» потрібно виключити). Щодо неявних взаємозв’язків, то дослідник найчастіше від-чуває їх інтуїтивно, що не випливає з аналізу, скажімо, лі- нійної залежності. Тому необхідно спробувати використати складніші функціональні залежності. Інколи одна тенденція може перекрити іншу. Тоді потрібна додаткова інформація і додатковий аналіз. Однак у цьому пошуку треба вчасно зупи-нитися. Емпіричне узагальнення експериментальних результатів. При прогнозуванні дуже важливо отримати узагальнені результати. У розділі 4 розглядаються різні методи збирання даних, які ведуть до отримання емпіричних узагальнень. Для узагальнення емпіричних даних, отриманих у результаті проведення спостережень та експериментів, можна класифікува-ти їх таким чином: 1) переписи, цензи або вибіркові обстеження, що мають стати-стично репрезентативний характер; 2) дослідження, в яких спостерігаються або вимірюються тіль-ки характеристики, що являють інтерес для дослідника, або кон-кретні статистичні дослідження; 3) експерименти, в яких дослідник самостійно регулює або змінює деякі фактори. Межі між цими групами дещо розпливчасті: де кінчається простий відбір і починається втручання людини — сказати іноді важко, однак штучний лабораторний експеримент очевидно від-різняється від простого накопичення емпіричних даних. Визна-чальним моментом тут є те, якою мірою дослідник контролює і регулює розглядувані фактори. Характерною рисою наукових результатів є те, що вони пови-н¬ні мати узагальнюючий характер, бути відтворюваними. У будь-якому представницькому дослідженні якого-небудь емпіричного явища має бути розглянуто більше за одну сукупність даних. Отже, повторення — це ключовий елемент при збиранні даних. Методи аналізу первинної інформації. Для подальшого ви-користання отриманої інформації необхідно провести попередню обробку її та аналіз, щоб на його основі підготувати для керівниц¬тва проекти рішень з конкретної проблеми. Насамперед необхідно визначити маркетингові можливості, тобто привабливі напрями зусиль підприємства на ринку (сегме-н¬тах ринку) для отримання прибутку. Аналіз маркетингових можливостей є необхідною передумо-вою для прийняття маркетингових рішень і планування дій з реа-лізації їх на практиці. Існують методи кількісного та якісного аналізу інформації. Для проведення аналізу інформації, виходячи з поставленої мети, вибирають метод аналізу: • функціональний — вивчається процес і закони функціону-вання аналізованої системи чи об’єкта; • генетичний — вивчає поведінку показників, спираючись на їх попередні значення та тенденції їх розвитку. Метод викорис-товується при вивченні інформаційних потоків; • граничний — вивчає граничні економічні ефекти та наслідки від впровадження управлінських рішень з маркетингу; • дескриптивний (описовий) — використовується для опису явищ і подій, пов’язаних з об’єктом дослідження. Використову-ється в роботі з базами даних і знань, в об’єктно-орієнтованих те-хнологіях тощо; • SWOT-аналіз — використовується для оцінювання сильних (Strengths) і слабких (Weaknesses) внутрішніх сторін фірми, потен¬ційних зовнішніх можливостей (Opportunities) фірми, потенційних перешкод і небезпек (Threats), для чого формуються групи характеристик, що їх описують; • методика І. Ансоффа оцінки можливостей і небезпек рин-ку — методика сприйняття підприємством сильних і слабких си-гналів, що надходять із зовнішнього середовища. Сильні сигнали надходять з несподіваних джерел і швидко впливають на еконо-мічні показники розвитку підприємства (наприклад, процеси різ-кого зниження платоспроможності споживачів, зміни цін, інфля-ції тощо). Слабкі сигнали — це ранні й неточні ознаки настання важливих подій, які в майбутньому можуть мати велике значення для підприємства (наприклад, зростання конкуренції зарубіжних фірм, збільшення кількості безробітних, непідготовленість інфраструктури ринку та ін.). • ситуаційний аналіз — послідовний розгляд вибраних еле-ментів мікросередовища та оцінювання їх впливу на марке- тингові можливості підприємства (знання стану ринку, враху-вання поведінки споживачів, оцінка реакції підприємства на дії конкурентів, політика відносно постачальників і посередників та ін.); • метод «5 × 5» (запропонований А. Мескомом) передбачає визначення найзначущих елементів зовнішнього середовища. Він включає 5 питань про 5 чинників зовнішнього середовища: 1. Якщо ви володієте інформацією про фактори зовнішнього середовища, назвіть хоч би 5 з них. 2. Які 5 факторів зовнішнього середовища для вас найбільш небезпечні? 3. Які 5 факторів із планів ваших конкурентів вам відомі? 4. Якщо ви вже визначили напрями стратегії, які 5 факторів могли б стати найбільш важливими для досягнення цілей? 5. Назвіть 5 зовнішніх сторін, зміни яких могли б стати сприят¬ливими для вас. • STEP-аналіз — методика аналізу ключових елементів макро-середовища підприємства, яке містить такі фактори: 1) соціально-демографічні (старіння населення, формування нових структур сім’ї та ін.); 2) техніко-технологічні (поява нових матеріалів, технологій, товарів); 3) економічні (динаміка цін, валютних курсів і т. д.); 4) екологічні (охорона навколишнього середовища, вимоги до екологічної чистоти продуктів та ін.); 5) етичні (етичні і моральні норми сучасного бізнесу); 6) політичні (протекціонізм); 7) правові (законодавство у сфері захисту прав споживачів, ре-клами, товарних знаків, антимонопольне законодавство і т. п.); • GAP-аналіз — вивчає стратегічне розходження між бажа-ним — чого підприємство хоче досягнути в своєму розвитку — і реальним — чого фактично може досягти підприємство, не змі-нюючи свою нинішню політику. GAP-аналіз — «організована ата¬ка на розрив» між бажаною і реальною дійсністю підприємства; • динамічний — використовується для вивчення поведінки та оцінювання стану будь-якого об’єкта у плині часу для визначен-ня стадій його життєвого циклу, тенденцій розвитку, для вирі-шення стратегічних задач розвитку та прогнозування; • статичний — досліджує явище чи поведінку об’єкта у кон-кретний момент часу. Використовується для отримання деякого інформаційного зрізу за заданими параметрами; • стохастичний — використовується для вивчення поведінки об’єктів, параметри яких приймають випадкові значення в різні моменти часу. Використовується при вивченні поведінки покуп-ців, їх уподобань, попиту на нові продукти і послуги; • експертний — аналіз результатів опитування експертів з ви-користанням вагових коефіцієнтів, пріоритетів для попереднього дослідження проблем; • системний — загальний аналіз економіки як економічної си-стеми та її складових, дослідження законів функціонування її. Статистичні методи аналізу результатів економічної діяль-ності об’єктів або суб’єктів господарювання використовуються практично в усіх маркетингових дослідженнях. Можна виділити такі статистичні методи аналізу: ¾ кореляційний — вивчає взаємодію та ступінь щільності взаємозв’язку показників системи в процесі функціонування її; ¾ регресійний — використовується для визначення залежно-сті змінної від однієї чи декількох незалежних змінних (проста чи багатофакторна регресія). Використовується для розв’язання та-ких задач, як визначення залежності між обсягом продажу на конкретному сегменті ринку та ціною, сервісом, рекламою і т. ін.; ¾ дисперсійний — використовується для виявлення впливу деякого фактора на певний економічний показник (наприклад, вплив реклами на обсяги продажу в польових дослідженнях ринку); ¾ варіаційний — використовується для визначення ступеня впливу варіацій незалежних змінних на залежні у лабораторних експериментах; ¾ дискримінантний — використовується для визначення різ-ниці та проведення чітких меж між заданими (існуючими) група-ми об’єктів за допомогою комбінації значень декількох незалеж-них змінних, що характеризують об’єкти, достатніх для розме-жування груп та для віднесення будь-якого нового об’єкта до певної групи за його характеристиками; ¾ факторний — використовується для дослідження взає-мозв’зку між змінними з метою визначення найбільш впливових суттєвих факторів. Наприклад, при сегментації ринку з усіх змін-них, що описують вимоги до продукту та потреби потенційних споживачів, необхідно вибрати основні — принципові — для фо-рмування сегментів; ¾ кластерний — використовується для об’єднання об’єктів у групи або кластери, так щоб відмінності між об’єктами одного кластера були меншими за відмінності між об’єктами різних кла-стерів. Треба зауважити, що кожний математичний метод, застосову-ваний при обробці маркетингової інформації, має характерні для нього обмежувальні умови. За неправильно обраного методу об-робки може бути втрачено важливу інформацію. Якщо метод обробки отриманого в ході маркетингових дослі-джень масиву даних обрано правильно й обмежувальні умови поставлено коректно, уявлення фірми про її зовнішнє середовище відповідатиме дійсності. Якщо метод обробки даних обрано неправильно, то уявлення фірми про зовнішнє середовище буде викривленим і, відповідно, її стратегічна поведінка не буде адекватною до ринкових реалій. Щоб уникнути цього, для обробки маркетингових даних мож-на використовувати метод експертних оцінок, який дає найбільш коректні результати обробки найціннішої, інтуїтивної інформації. Розглянемо найбільш використовувані в маркетингу моделі [123]. 3.3. Балансові моделі в маркетингу При економіко-математичному моделюванні економічних си-стем і процесів, у тому числі й при вирішенні маркетингових за-дач досить часто використовують балансові моделі. В основі створення таких моделей лежить балансовий метод, тобто взаєм-не зіставлення необхідних матеріальних, трудових і фінансових ресурсів. Балансова модель — це система рівнянь, кожне з яких виражає баланс між кількістю продукції, що виробляється окре-мими економічними об’єктами, і сукупною потребою в цій про-дукції. За такого підходу розглядувана система складається з економічних об’єктів, кожний з яких випускає деякий продукт, частина якого споживається іншими об’єктами системи, а інша виводиться за межі системи як її кінцевий продукт. Якщо замість поняття «продукт» ввести загальніше поняття «ресурс», то під балансовою моделлю потрібно розуміти систему рівнянь, які за-довольняють вимогу відповідності наявності ресурсу та його ви-користання. Однак балансові моделі не мають механізму порівняння окре-мих варіантів економічних рішень і не передбачають взаємоза-мінності різних ресурсів, що не дає змоги зробити вибір опти- мального варіанта розвитку економічної системи та обмежує ви-користання балансових моделей і балансового методу взагалі. Балансові моделі належать до того типу економіко-математич¬них моделей, які називаються матричними, оскільки основу інформаційного забезпечення балансових моделей в економіці становить матриця коефіцієнтів витрат ресурсів за конкретними напрямами використання їх. Ці моделі об’єднує загальний мат- ричний принцип побудови, єдність системи розрахунків, аналогіч¬ність низки економічних характеристик. Однією з головних функцій маркетингу є виробнича, яка пе-редбачає насамперед організацію матеріально-технічного поста-чання на базі аналізу господарських зв’язків. Основним видом моделей узгодження ресурсів і потреб у матеріально-технічному забезпеченні є балансові моделі у вартісному вимірі. 3.4. Оптимізаційні моделі в маркетингу Оптимізаційними задачами в економіці називають економіко-математичні задачі, ціль яких — знаходження найкращого (оп-тимального) з позиції деякого критерію (критеріїв) варіанта ви-користання ресурсів. Вирішуються такі задачі за допомогою оп-тимізаційних моделей методами математичного програмування. На відміну від балансових моделей оптимізаційні моделі крім рівнянь або нерівностей, які описують взаємозв’язки між змін-ними, містять також критерій для вибору — функціонал або ці-льову функцію, що набирає значення в межах області припусти-мих рішень. Цільова функція в загальному вигляді визначається трьома моментами: керованими змінними, некерованими парамет¬рами (що залежать, наприклад, від зовнішнього середовища) і формою залежності між ними (виглядом функції). Якщо позначити критерій оптимальності через U, керовані змінні — Х, параметри — Р, задані межі (область) зміни керованих змінних — через М, то загальний вигляд оптимізаційної моделі буде таким: (3.1) Задачі вигляду (3.1) розв’язуються методами математичного програмування, що включає в себе лінійне програмування, нелі-нійне програмування, динамічне програмування, цілочисельне програмування і т. д. Вибір методів математичного програмування для розв’язання оптимізаційних задач визначається виглядом цільової функції, виглядом обмежень, що визначають область М, і спеціальними обмеженнями на керовані змінні (наприклад, вимогою щодо їх цілочисельності). Рішення задачі (3.1) звичайно називається оптимальним рішенням, або оптимальним планом. Значна частина економічних задач, у тому числі й у галузі маркетингу, потребує цілочисельного рішення, коли змінні величини означають кількість неподільних одиниць продукції, обладнання тощо. В ряді випадків такі задачі вирішуються з вико¬ристанням звичайних методів, наприклад симплексного, з по- дальшим округленням до цілих чисел або за методом Гоморі для лінійних задач цілочисельного програмування. Багато задач маркетингу зводиться в процесі економіко-ма-тематичного моделювання до оптимізаційних моделей. Розгля-немо деякі типові задачі. Статична модель оптимізації прикріплення споживачів до постачальників. Основною математичною моделлю оптималь-ного прикріплення споживачів до постачальників є так звана тра-нспортна задача лінійного програмування Задача про комівояжера. У задачі про комівояжера потрібно відшукати найкращий маршрут з тим, щоб об’їхати всі визначен-ні пункти і повернутися назад або в найкоротший термін, або з найменшими витратами на проїзд. Задача про розміщення складів. Задача про розміщення складів є однією з оптимізаційних задач дослідження операцій і вирішується звичайно методами нелінійного програмування. За-дача полягає у мінімізації загальної суми транспортних і складських витрат за таких обмежень: • з кожного підприємства має бути відвантажена вся продук-ція; • не може бути перевищеною місткість жодного складу; • має бути задоволені замовлення всіх споживачів. У процесі розв’язання задачі знаходиться оптимальна за міні-мумом витрат тричленна комбінація: підприємство—склад—спо-живач. За деяких умов задача про розміщення складів може зво-дитися до звичайної транспортної задачі лінійного програмуван-ня. Задача про ранець (або про рюкзак). Це задача про найкра-щий вибір предметів із загальної їх кількості таким чином, щоб сумарна вага (або габарити) відібраних предметів не перевищувала заданої величини, або сумарна корисність чи інша загальна оцінка (кількість калорій, загальна вартість і т. д.) була максимальною. Задача про ранець розв’язується як задача цілочисельного лінійного програмування, за методами динамічного програмування та іншими методами. Зокрема, ця задача застосовується при плануванні оптимального завантаження літаків, кораблів, складів тощо.
|