11.3. ІНФОРМАЦІЙНА ПІДГОТОВКА Під інформаційною підготовкою розуміється процес збору інформації, яка може знадобитися продавцю у процесі продажу. Як я вже зазначала в перших розділах: предметом процесу продажів є продукт; в процесі продажів беруть участь

МІС трансформує дані, отримані з внутрішніх та зовнішніх джерел, у інформацію, необхідну для керівників та фахівців маркетингових служб. МІС розподіляє інформацію серед керівників та спеціалістів маркетингових служб, які приймають відповідні рішення. Крім того, МІС, взаємодіючи з іншими автоматизованими системами підприємства, постачає потрібну інформацію керівникам інших служб підприємства (виробничих, НДДКР та ін.). Внутрішня інформація містить дані про замовлення на продукцію, обсяги продажу, відвантаження продукції, рівень запасів, про оплату відвантаженої продукції та ін. Дані із зовнішніх джерел виходять на основі проведення маркетингової розвідки (з підсистеми поточної зовнішньої інформації) та маркетингових досліджень.
Маркетингова розвідка – постійна діяльність зі збору поточної інформації про зміну зовнішнього середовища маркетингу, необхідної як для розробки, так і для коригування маркетингових планів. У той час, як внутрішня інформація фокусується на отриманих результатах, маркетингова розвідка досліджує те, що може статися у зовнішньому середовищі.
Джерела отримання поточної зовнішньої інформації можуть бути самого різного характеру, для її збору використовуються формальні та неформальні процедури. Подібна інформація отримується шляхом вивчення книг, газет, публікацій торгівлі, звітів фірм-конкурентів; в результаті бесід із споживачами, постачальниками, дистриб'юторами та іншими зовнішніми по відношенню до організації особами, яких слід ефективно мотивувати на збирання та надання потрібної інформації; на основі розмов з іншими менеджерами та співробітниками, наприклад, співробітниками збутових служб цієї організації; шляхом проведення промислового та комерційного шпигунства (хоча в зарубіжних книгахбагато пишуть про етичні проблеми маркетингових досліджень).
Маркетингові дослідження на відміну маркетингової розвідки припускають збір та аналіз даних із конкретним маркетинговим ситуаціям, із якими підприємство зіштовхнулося над ринком. Подібна інформація не збирається у двох раніше розглянутих системах. Така діяльність здійснюється періодично, а не безперервно, в міру появи певних проблем на основі використання спеціальних методів збору та обробки зібраних даних.
У МІС також входить підсистема аналізу маркетингових рішень, в якій за допомогою певних методів (наприклад, моделей кореляційного аналізу, розрахунку точки беззбитковості) на основі створеної бази маркетингових даних здійснюється доступ до інформації, необхідної керівникам для прийняття рішень, та здійснюється її аналіз у заданому напрямку .
Ця підсистема на запитання на кшталт: «що якщо?» дає негайні відповіді, що використовуються під час прийняття маркетингових рішень.
У підсистему аналізу маркетингових рішень може входити набір процедур та логічних алгоритмів, що ґрунтуються на досвіді експертів та званих експертними системами.
Ідея експертної системи полягає у наступному. У той час, як традиційні рахункові програми мають справу лише з фактами, експертні системи спираються на «професійну культуру». Говорячи про професійну культуру, мають на увазі всю сукупність неформальних евристичних прийомів, здогадів, інтуїтивних суджень та вміння робити висновки, які важко аналізувати явним чином, але які, по суті, і становлять основу кваліфікації експерта, яку він купує протягом усієї його професійної діяльності . Знання, що використовуються в такій системі, виходять від фахівців даної галузі у вигляді правил, зазвичай багатьох сотень правил, які в сукупності створюють базу знань комп'ютера. Експертна система складається з бази знань та механізму «виведення» – програми, яка здатна знаходити логічні наслідки з усієї сукупності наявних у системі правил.
Деякі правила, що лежать в основі експертних систем, мають вигляд:
«ЯКЩО те й те, ТО виходить такий-то результат».
Інші правила менш визначені і передбачають ймовірні оцінки:
«ЯКЩО (до певної міри) те І (до певної міри) те, ТО (до певної міри) справедливий такий-то результат».
Діючи відповідно до закладених у його "базі знань" правил, комп'ютер запитує у користувача необхідну інформацію, а потім повідомляє свої висновки та рекомендації.
З погляду процесів збору та переробки інформації МІС можна подати так (рис. 3.2).
Підсистеми входу (обробки даних маркетингових досліджень та маркетингової розвідки) збирають дані із зовнішніх та внутрішніх джерелта вводять їх у базу даних. Підсистеми виходу (продукту, цін, розподілу та просування) обробляють дані, переводячи їх у потрібну менеджерами інформацію. Підсистема «Стратегії комплексу маркетингу» допомагає менеджерам розробляти стратегії з урахуванням об'єднаного ефекту чотирьох елементів комплексу маркетингу. Менеджер з маркетингу може надалі використовувати засоби автоматизації своєї праці: електронну пошту, комп'ютерні – та відеообговорення тощо.
МІС забезпечує вихідну інформацію у формі періодичних повідомлень, відповідей на запити та результатів математичної імітації.
МІС призначена для: раннього виявлення можливих труднощів та проблем; виявлення сприятливих можливостей; знаходження та оцінки стратегій та заходів маркетингової діяльності; оцінки на основі статистичного аналізу та моделювання рівня виконання планів та реалізації стратегій маркетингу.
Очевидно, що єдиного типового зразка МВС немає. Керівництво організації та її маркетингових служб пред'являє до інформації свої специфічні вимоги, воно керується своїми власними уявленнями як про власну організацію, так і про її зовнішнє середовище; у нього існує своя власна ієрархія потреб в інформації та свій індивідуальний стиль керівництва, що залежить від особистих і ділових якостей співробітників управлінського апарату та взаємовідносин, що склалися між ними. Крім того, ефективна МІС може бути результатом лише поступового розвитку початкової системи.
Нижче як приклад дається характеристика інформації, що збирається в рамках функціонування МІС готельною компанією Holiday Inns (США).

Обстеження клієнтів та потенційних клієнтів. Воно здійснюється у таких напрямках: постійне вивчення ступеня задоволеності гостей; щорічне вивчення думок бізнесменів; на основі вивчення щорічних результатів обстеження осіб, які здійснюють поїздки (дані, які регулярно публікуються в США), знайомство з типологією поїздок, з ставленням до поїздок та цілями їх здійснення.
Вивчення діяльності конкурентів здійснюється у таких напрямках: збір інформації про наявність вільних та зайнятих номерів, їх якість та ціну (вивчення синдикативної інформації); збір даних про відвідування конкурентів визначними політичними діячами, артистами, бізнесменами тощо; відвідування ключових конкурентів у вигляді клієнтів; складання ряду конкурентів спеціальних файлів, містять маркетингову інформацію.
Крім того, шляхом вивчення статистичних звітів про економічне становище у різних регіонах країни, отримання інформації про політичний та соціально-економічний клімат у різних регіонах.
У цій МІС також використовується внутрішня інформація про кількість вільних номерів та скарги клієнтів, про результати перевірок та пропозиції менеджерів.

Маркетингова інформаційна система. - Поняття та види. Класифікація та особливості категорії "Маркетингова інформаційна система." 2017, 2018.

Маркетингова інформаційна система - це комплекс матеріальних ресурсів, організаційних процедур та методів, за допомогою яких належна інформація своєчасно та точно збирається з необхідною періодичністю, обробляється, сортується, аналізується,...

Розглядаються теоретичні та практичні аспекти проектування маркетингової інформаційної системи на підприємстві. Оцінюється сучасних методівобробки та перетворення маркетингової інформації. Уточнюється поняття маркетингової інформаційної системи та основних методів аналізу багатовимірних даних.

Інтеграція маркетингового підходу до загальної системи менеджменту для підприємства вимагає, передусім, перегляду основних принципів управління. Це багато в чому зумовлено необхідністю підвищення гнучкості внутрішніх бізнес-процесів та їхньої координації із загальною стратегією компанії. Дедалі актуальнішою стає концепція управління окремими бізнес-процесами, що дозволяє своєчасно адаптуватися до змін довкілля. Першочергова увага при цьому приділяється підвищенню ефективності інформаційних комунікацій між внутрішнім та зовнішнім середовищем підприємства.

Система управління бізнес-процесами як базовий елемент повинна розглядати потреби зовнішнього середовища, що змінюються, а як головний інформаційний контур — систему управління маркетингом. Управління на основі інформації передбачає визначення кількісних пропорцій та залежностей між ринковими явищами та факторами, що на них впливають. На підставі висновків та рекомендацій, отриманих на етапі аналізу, здійснюється стратегічне планування маркетингу, уточнюється структура комплексу маркетингу, а також виконується оцінка відповідності фактичних та прогнозованих показників.

Дослідженням методологічних аспектів оцінки ролі інформації у процесі прийняття рішень присвячені роботи зарубіжних та вітчизняних учених. Проте, попри актуальність проблеми, у літературі практично розглядаються принципи управління підприємством з урахуванням маркетингової інформації. У зв'язку з цим є важливим дослідження механізму перетворення інформації, а також можливість її практичного використання для прийняття управлінських рішень.

Інтеграція різних процесів у єдиний інформаційний простір підприємства передбачає використання системного підходудо організації збору, обробки та подальшого аналізу даних. Система маркетингової інформації (МІС) проектується на основі комплексності та збалансованості всіх компонентів її предметної галузі, що досягається за рахунок застосування сучасних засобів обчислювальної та інформаційної техніки. Перше визначення МІС було дано у роботі Cox D.F. та Good R.E. (1967 р.), відповідно до яким МІС можна розглядати як сукупність процедур та методів планового аналізу та подання інформації для прийняття рішень.

Подальше дослідження цього питання було пов'язано з пошуком універсального визначення МІС виходячи із загальних завдань, що стоять перед маркетинговою службою. Недоліком такого підходу є значне спрощення та формалізація інформаційних процесів. У зв'язку з цим є важливим визначити основні функції МІС з урахуванням структури циклу управління маркетингом на підприємстві (Рис. 1).

Таким чином, функції МІС у структурі підприємства можуть бути представлені у вигляді маркетингової системи підтримки прийняття рішень (MDSS – marketing decision support system), яка є початковим та кінцевим елементом інформаційних процесів.

Необхідно відзначити, що структура та функціональні можливості МІС мають багато в чому залежати від специфіки та масштабів діяльності підприємства. Ф. Котлер виділяє чотири основні блоки у структурі МІС: підсистема внутрішньої звітності, підсистема маркетингового спостереження, підсистема маркетингового аналізу та маркетингових досліджень.

В окремих роботах досить докладно описується класифікація даних підсистем та основних джерел інформації. При цьому базові методи перетворення та послідовного процесу передачі інформації виносяться за рамки розгляду цього питання.

Для заповнення даної прогалини взаємодію між підсистемами необхідно подати у вигляді послідовного процесу збору, зберігання, обробки та аналізу інформації, необхідної для прийняття управлінських рішень. Ефективність і функціональність МІС багато в чому залежатиме від ступеня автоматизації цих процесів. Умовно можна виділити два рівні (етапи) автоматизації системи. На першому рівні (характерному для малих та середніх підприємств) відсутня централізована схема передачі інформації. У цьому випадку інформаційне наповнення МІС здійснюється з різних джерел: підсистема внутрішньої звітності — дані з CRM- та (або) ERP-систем (виконавці — відділ продажу та виробництва), а також із систем бухгалтерської звітності, підсистема зовнішнього спостереження та підсистема маркетингових досліджень — дані, зібрані відділом маркетингу (виконавці - менеджери з маркетингу). Зберігання та аналіз інформації часто здійснюється за допомогою офісних програм (MS Access і MS Excel) або прикладних програм. Перетворена інформація зазвичай використовується на рівні вищого керівництва для прийняття стратегічних рішень. На другому рівні автоматизації (великі компанії та холдинги) відбувається консолідація внутрішньої та зовнішньої інформації компанії на основі корпоративних інформаційних систем (КІС) (маркетинг є однією із складових системи) або уніфікованих маркетингових інформаційних систем. Ефективність маркетингових служб досягається за рахунок регламентації процесів обміну інформацією з іншими підрозділами.

Як основу моделі МІС будемо розглядати базові поняття автоматизації процесів, таких як бази даних, OLAP-аналіз (on-line analytical processing), аналіз інформації за допомогою статистичних моделей та систем data-mining.

Реалізація централізованого обміну інформацією між підрозділами підприємства заснована на можливості використання тих самих даних різними користувачами. Формування власних баз даних дозволяє вирішувати низку конкретних прикладних завдань, що виникають у ході практичної діяльності. Інформація в базах даних структурується у вигляді таблиць, які є набором рядків і стовпців, де рядки відповідають екземпляру об'єкта, конкретної події або явища, а стовпці — атрибутам (ознакам, характеристикам, параметрам) цього об'єкта або явища (Таблиця 1).

У наведеному прикладі стовпці «Дата», «Замовник», «Товар» (група товару, спосіб виготовлення та ін.) є якісними параметрами, а стовпці «Ціна», «Кількість», «Сума» (собівартість, маржинальний прибуток, рентабельність та ін) містять кількісну оцінку цих параметрів.

Такі таблиці в тому чи іншому вигляді є найбільш поширеною формою зберігання інформації про продаж, клієнтів (CRM-системи), надходження у виробництво і т.д. Для маркетингового аналізу актуальною буде оцінка якісних параметрів у різних розрізах такої таблиці за допомогою кількісних параметрів (замовник «Зак.1» придбав товар «Тов.1» загальною кількістю 20 од. на загальну суму 200 од.).

Необхідно відзначити, що поля, що містять якісні характеристики, можуть містити ряд значень, що перераховуються, і також можуть бути представлені у вигляді таблиці. Наприклад, поле «Замовник» може бути представлене у такому вигляді:

Як правило, такі таблиці містять статичні дані та часто називаються довідниками. Пов'язані ставленнямтаблиці взаємодіють за принципом головна (master) – детальна (detail). У наведеному прикладі таблиця продажів – головна (батьківська), а таблиця замовників – детальна (дочірня).

Таким чином, головна таблиця є багатовимірним сховищем даних, яке є основним джерелом для оцінки кількісних взаємозв'язків між різними властивостями різних об'єктів.

Насправді часто використовуються двовимірні зрізи таких таблиць, які висловлюють кількісні відносини між двома властивостями певних об'єктів.

У цьому прикладі показано двовимірний зріз головної таблиці за якістю «Назва замовника» об'єкта «Замовник» та якістю «Назва товару» об'єкта «Товар». Також можуть бути встановлені кількісні відносини між іншими властивостями об'єкта «Замовник» (галузева приналежність, тип, регіон та ін.) та об'єкта «Товар» (група товару, підгрупа, спосіб виготовлення, упаковка та ін.). Очевидно, що загальна кількість комбінацій властивостей двох об'єктів дорівнюватиме m*n, де m — кількість властивостей першого поля, n — кількість властивостей другого поля. У цьому слід враховувати, що у разі розглядаються статичні властивості, які змінюються від замовлення на замовлення і заносяться до довідкові (дочірні) таблиці. Наприклад, товар "Тов.1" має певний вид упаковки "Уп.1", який є постійною характеристикою цього товару. Якщо властивість змінюється від замовлення до замовлення, воно має бути представлене у вигляді окремого поля в головній таблиці, якому відповідатиме своя довідкова (дочірня) таблиця з перерахуванням видів упаковок (один і той же товар «Тов.1» може мати різні видиупаковок).

Технологія представлення багатовимірного сховища даних як різних зрізів часто позначається терміном OLAP (On-Line Analytical Processing). Технологія OLAP дозволяє зменшити загальну розмірність багатовимірного сховища даних (OLAP-куба) до необхідного рівня деталізації. Найпростішими інструментами реалізації OLAP-технології є зведені таблиці в MS Excel (або SQL-запити в MS Access). Перший параметр, що оцінюється, заноситься в область (поля) рядків (таблиця №3 — «Замовник»), другий — в область стовпців («Товар»), кількісні характеристики — в область даних (вартість, прибуток та ін.). Деталізація даних до необхідного рівня може здійснюватися за рахунок використання декількох параметрів в області рядків, стовпців або даних (у цьому випадку дані відображаються у вигляді вкладених таблиць) або за рахунок використання області сторінок (часто називаються фільтрами). Для структурного аналізупродаж як фільтр використовують тимчасові показники (рік, місяць, тиждень, день), що дозволяє відобразити дані багатовимірного сховища за певний проміжок часу. Тому найбільш демонстративним буде зріз багатовимірного куба за трьома осями - 1-го і 2-го параметра (властивостей об'єктів) і показником часу.

Якщо необхідно простежити динаміку зміни властивостей об'єктів, що досліджуються, то показники часу заносяться в область рядків.

В результаті OLAP-аналізу можуть бути побудовані різні комбінації (комірки багатовимірної таблиці), загальна кількість яких дорівнюватиме m1*m2*…*mn, де mi — кількість значень i-го властивості. Загальна кількість стовпців при таких комбінаціях дорівнюватиме:

,

де m1 * ... * mn - добуток кількості значень всіх властивостей, виключаючи i-е властивість. Очевидно, що з усієї множини необхідно вибрати тільки ті набори даних, які будуть мати практичну значущість і використовуватися для наступного статистичного аналізу (Рис. 3).

При цьому важливо визначити послідовність та рівень деталізації аналізу. Наприклад, щодо аналізу динаміки товарообігу фірми по замовникам (рядок — «Назва замовника», стовпець — «Час», кількісна міра — сума тис. крб) було виявлено загальне падіння виручки за звітний місяць (березень) на 4 000 тис. крб.

Одним із факторів зниження товарообігу в березні стало зниження доходу, отриманого від замовника «Зак.n» на 9000 тис. руб. На наступному рівні деталізації необхідно провести аналіз доходу, отриманого від замовника "Зак.n" у розрізі реалізованих йому товарів (рядок - "Товар", стовпець - "Час"). Очевидно, що зниження доходу могло статися за рахунок зниження кількості окремих товарів, придбаних «Зак.n», так і за рахунок зниження ціни на ці позиції. Тому для порівняльного аналізунеобхідно використовувати дві кількісні характеристики - кількість товару та суму в грошових одиницях.

З таблиці видно, що зниження загального доходу від замовника «Зак.n» у березні обумовлено зниженням загальної суми, отриманої від нього за товар «Тов.n» у сумі 9000 тис. руб., При одночасному збільшенні кількості цього товару на 10 од. порівняно із лютим. Із цього випливає, що основним фактором зменшення доходу стало зниження ціни на товар «Тов.n». Після аналізу закупівель решти замовників виявили, що зниження ціни на «Тов.n» призвело до загального збільшення кількості та загальної суми, отриманої за «Тов.n» від цих замовників у березні. На підставі цього можна зробити висновок, що товар «Тов.n» має низьку еластичність тільки для замовника «Зак.n». Для уточнення цього показника можна провести аналіз відносних змін ціни та кількості «Тов.n» за цим замовником за більш тривалий інтервал. Отримані висновки мають стати основою для прийняття управлінських рішень щодо методу ціноутворення товару «Тов.n» або про необхідність використання додаткових засобів стимулювання збуту щодо замовника «Зак.n».

Така послідовність не є універсальною і може уточнюватись залежно від різних факторівдіяльності компанії. Якщо асортимент включає невелику кількість найменувань, то доцільно розпочинати аналіз продажу з вивчення динаміки товарообігу за окремими позиціями («Товар» — «Час»), лише після цього вивчати структуру продажів за замовниками компанії («Замовник» — «Час», фільтр — « Товар»).

Статистичні моделі дозволяють певним чином перетворити отримані набори даних на прогнозні значення ключових показників, на підставі яких здійснюється оптимальне планування та прийняття управлінських рішень. Як правило, таке перетворення здійснюється за допомогою угруповання вихідних даних, визначення взаємозв'язку між групами та визначення прогнозних значень одних показників за допомогою інших. Важливо, що необхідною умовоюдля угруповання має бути наступність вихідних даних або за оцінюваною властивістю, або за кількісним характеристикам, або за тимчасовими показниками.

Рис. 4 і 5 показано угруповання даних певний період, тобто. досліджується структура продажу (фільтр "Час" - обов'язковий). Аналіз залежності між групами часто утруднюється наявністю великої кількості факторів, що змінюються під час переходу від одного елемента групи до іншого. Наприклад, в оцінці залежності між групами «Тов.1» і «Тов.2» (стовпці таблиці Рис. 4), необхідно враховувати відмінності у характеристиках цих товарів, функціях, перевагах замовників тощо. Для зниження впливу цих факторів та дослідження однорідних за змістом груп можна використовувати додаткові фільтри («Група товару», «Упаковка» та ін.). Як правило, перед вивченням залежності між групами проводиться їхня оцінка за допомогою статистичних показників (середня арифметична, мода, медіана, середнє квадратичне відхилення, розмах варіації, коефіцієнт варіації). Найчастіше використовується розрахунок середньої арифметичної зваженої та дисперсії:

де xi – ознака, mi – вага цієї ознаки, n – кількість елементів групи.

Наприклад, середня за групою «Тов.1» буде середньою сумою замовлення товару «Тов.1», придбаного одним замовником за вибраний період. Крім розрахунку загальної оцінкигрупи проводиться класифікація складових її елементів. Критерієм для класифікації можуть бути абсолютні або відносні показники (найчастіше використовується показник частки елемента в загальній сумі), відсортовані за спаданням, або інтервальні значення групи, коли кожному елементу буде відповідати певний інтервал сукупності. У маркетинговому аналізіодним із основних інструментів класифікації є аналіз Парето (ABC-аналіз). У загальному випадку, закон Парето говорить про нерівномірність розподілу показників — приблизно 20% споживачів приносять 80% доходу. ABC-аналіз дозволяє виявити основні та малозначущі підгрупи елементів відповідно до частки кожної підгрупи у загальній сумі. Наприклад, у групі «Сума» (стовпець «Сум.» Рис. №5) можна виділити три підгрупи замовників: підгрупа A — замовники, які забезпечують 50% доходу (можна використовувати інші значення – 60/30/10), підгрупа B та C – відповідно 40% і 10% доходу (кількість підгруп також може змінюватись: класичний варіант – дві підгрупи 80/20, або кілька підгруп ABCDE, якщо потрібна докладніша класифікація).

Після загальної оцінки груп аналізується залежність з-поміж них. Одним із основних показників залежності між двома випадковими величинами є коефіцієнт парної кореляції.

Значення r:
від 0 до +/-0.3 - зв'язок практично відсутній,
від +/-0.3 до +/-0.5 - слабка,
від +/-0.5 до +/-0.7 - слабка,
від +/-0.7 до +/-1 – сильна.

Наприклад, якщо при оцінці залежності груп «Тов.1» і «Тов.2» (Рис. 4) буде виявлено позитивний кореляційний зв'язок, то можна припустити, що ці товари є додатковими для замовників компанії (у разі негативного зв'язку — взаємозамінними, т. е. при збільшенні попиту на товар «Тов.1», попит на «Тов.2» падатиме). Для груп «Сума» і «Кількість» (Рис. 5) коефіцієнт кореляції не дорівнює 1 (0,801), що свідчить про відмінність цін (знижок) на той самий товар для різних замовників (фільтр «Тов.n»).

Після того, як виявлено взаємозв'язок між двома групами, необхідно дати математичне опис цієї залежності з допомогою моделей регресійного аналізу, тобто. вибрати певний вид функції, найкращим чиномвідображає характер досліджуваного зв'язку. Часто передбачається, що існує лінійна залежність між параметрами, що описується рівнянням регресії:

Аналіз структури даних за певний проміжок часу дозволяє виявити неявні взаємозв'язки між групами. У той самий час використання властивості об'єкта як незалежної змінної часто ускладнюється наявністю великої кількості суб'єктивних чинників, які можуть змінюватися під час переходу від значення даного властивості до іншого. Дія таких факторів піддається опису, якщо як аргументи для порівняння будуть виступати не різні властивості об'єктів, а динаміка одних і тих самих властивостей у часі. Таким чином, динамічний ряд, на відміну від випадкової вибірки, має певну послідовність і пов'язаний зі змінною часом (Рис. 6, Рис. 7).

На першому етапі аналізу часових рядів так само, як і при аналізі структури даних за певний інтервал часу необхідно розрахувати узагальнюючі показники кожної групи. Абсолютні та відносні показники динаміки можуть розраховуватися по кожному елементу групи (для кожного значення часу - рівня ряду): базисні та ланцюгові прирости рівнів ряду, темпи зростання та темпи приросту, або для всієї групи - середні величини даних показників. У маркетинговому аналізі одним із основних показників динаміки є частота (стабільність) та можливість прогнозування майбутніх значень елементів групи. І тому розраховується коефіцієнт варіації за кожним елементом групи, який характеризує ступінь відхилення параметра з його середнього значення.

Результатом аналізу є розподіл елементів на три основні підгрупи: X – характеризується стабільною кількісною оцінкою, Y – ступінь відхилення визначається із заданою точністю, Z – зміна оцінки характеризується нерегулярністю та низькою точністю прогнозування (XYZ-аналіз). На практиці ABC- та XYZ-аналіз проводяться паралельно з метою класифікації елементів групи одночасно за величиною кількісної оцінки елемента в загальній структурі (приналежність до однієї з підгруп А, B або C) та динаміці зміни цього елемента в часі (приналежність до однієї з підгруп X , Y чи Z).

Існують дві основні цілі аналізу часових рядів: визначення природи низки та прогнозування його майбутніх значень. При виборі методів прогнозування необхідно визначити, чи є залежність досліджуваного параметра з інших змінних і прогнозні значення цих змінних. Якщо такої залежності немає, то єдиним показником прогнозної моделі буде чинник часу, у своїй вважається, що вплив інших чинників несуттєво чи опосередковано позначається через чинник часу. У цьому випадку параметр х у наведеному вище рівнянні регресії замінюється параметром часу t: Y = b0 +b1*t. Вибір виду функції, що описує тренд, параметри якої визначаються методом найменших квадратів, проводиться в більшості випадків емпірично шляхом побудови ряду функцій і порівняння їх між собою за величиною середньоквадратичної помилки.

Таким чином, методи прогнозування часових рядів багато в чому ґрунтуються на можливості екстраполяції детермінованої компоненти, яка може бути описана за допомогою різних трендових моделей, а також скоригована з урахуванням систематичних відхилень. Використання таких методів часто ускладнюється дією випадкової компоненти, кількісна оцінка якої часто має імовірнісний характер. Тому для детермінації випадкової компоненти використовуються казуальні (причинно-наслідкові) методи, в основі яких лежить вивчення глибинних процесів та виявлення прихованих факторів, що визначають поведінку прогнозованого показника. До широко використовуваних казуальних методів належить кореляційно-регресійний аналіз, розглянутий вище. У багатовимірному випадку, коли використовується більше однієї незалежної змінної, рівняння регресії має вигляд: Y = b0 + b1 * x1 + b2 * x2 + b3 * x3 + … + bn * xn. У даному рівняннірегресійні коефіцієнти (b-коефіцієнти) є незалежними вкладами кожної змінної (xi) у передбачення залежної змінної (Y). Насправді часто досліджуються залежності між підсумковими значеннями груп, не враховуючи їх внутрішніх взаємозв'язків.

Наприклад, в результаті дослідження динаміки обсягу продажів (Рис. 8) було отримано рівняння регресії, яке з високим ступенем точності відображає фактичні дані: Сума (руб.) = -166,7 + 26,7 * Товар (шт.) + 16, 7 * Зарплата (руб.) (для розрахунку використовувалася функція Лінейн в MS Excel). Точність розрахункових моделей визначається за допомогою коефіцієнта детермінації та коефіцієнта Пірсона. В даному прикладі як незалежні змінні використовувалися апостеріорні змінні, значення яких не можуть бути відомі заздалегідь і використовуються тільки для опису залежності між групами. Однак для прогнозування показників необхідні змінні, значення яких можна визначити на вході аналізу (апріорі відомі змінні - фактори продажів) для їх подальшого перетворення за допомогою обраної моделі та отримання на виході майбутніх значень функції (апостеріорні значення - показники продажів).

Вибір чинників передбачає їх класифікацію на чинники довкілля та чинники внутрішнього середовища організації. З погляду менеджменту всі чинники можна поділити на керовані та некеровані.

За допомогою методів регресійно-кореляційного аналізу оцінюється залежність обсягу продажів від кожного фактора (будується таблиця попарних кореляцій), а також визначаються коефіцієнти bi у рівнянні регресії. Якщо необхідно побудувати прогнозну модель прибутку, то до зазначених факторів продаж додають фактори витрат.

Регресійна модель є однією з найпоширеніших моделей математичного опису залежностей між різними групами змінних. У той самий час різноманітність і неоднорідність маркетингової інформації часто виявляє необхідність використання складних алгоритмів виявлення прихованих залежностей. Багатоаспектність цієї проблеми сьогодні розглядається в рамках окремого напряму, що часто позначається терміном Data Mining (інтелектуальний аналіз даних). Data Mining є процес виявлення прихованих взаємозв'язків всередині багатовимірних масивів інформації. Як правило, виділяють п'ять стандартних типів закономірностей, які є об'єктом вивчення Data Mining: асоціація, послідовність, класифікація, кластеризація та прогнозування. На основі виявлених закономірностей формуються типові шаблони, які інтерпретують вихідні дані в інформацію, необхідну для ухвалення управлінських рішень.

Використання маркетингової інформації стає необхідною умовою підвищення гнучкості та ефективності системи управління підприємством. У той самий час впровадженню МІС має передувати етап опису внутрішніх бізнес-процесів підприємства міста і деталізації основних кількісних параметрів їхнього оцінки. Таким чином, проектування МІС є складним і багатоетапним процесом, у ході якого уточнюються методи алгоритмізації інформаційних процесів та способи їх інтерпретації для прийняття управлінських рішень.

бібліографічний список

1. Баззел Р., Кокс Д., Браун Р. Інформація та ризик у маркетингу - М.: Фінстатінформ, 1993

2. Біляєвський І.К. Маркетингові дослідження: інформація, аналіз, прогноз. - М.: Фінанси та статистика, 2001. - 578 с.

3. Мхітарян С.В. Маркетингова інформаційна система. - М: Вид-во Ексмо, 2006. - 336 с.

4. Голубков Є.П. Маркетингові дослідження: теорія, методологія та практика: Підручник. - 3-тє вид., Перероб. та дод. - М.: Видавництво «Фінпрес», 2003. - 496 с.

5. Котлер Ф. Основи маркетингу. Короткий курс.: Видавництво «Вільямс», 2007. - 656 с.

Маркетингова інформація збирається, аналізується і розподіляється у межах маркетингової інформаційної системи, що є частиною інформаційної системи управління організацією.

Виникла концепція цієї системи та розпочалася її практична реалізація на початку 70-х років.

Маркетингова інформаційна система (МІС) - це сукупність (єдиний комплекс) персоналу, обладнання, процедур і методів, призначена для обробки, аналізу та розподілу у встановлений час достовірної інформації, необхідної для підготовки та прийняття маркетингових рішень (рис. 3.2).

МІС трансформує дані, отримані з внутрішніх та зовнішніх джерел, у інформацію, необхідну для керівників та фахівців маркетингових служб. МІС розподіляє інформацію серед керівників та спеціалістів маркетингових служб, які приймають відповідні рішення. Крім того, МІС, взаємодіючи з іншими автоматизованими системами підприємства, постачає потрібну інформацію керівникам інших служб підприємства (виробничих, НДДКР та ін.). Внутрішня інформація містить дані про замовлення на продукцію, обсяги продажу, відвантаження продукції, рівень запасів, про оплату відвантаженої продукції та ін. Дані із зовнішніх джерел виходять на основі проведення маркетингової розвідки (з підсистеми поточної зовнішньої інформації) та маркетингових досліджень.

Маркетингова розвідка - постійна діяльність, з урахуванням використання певних процедур і джерел отримання, зі збору поточної інформації про зміну довкілля маркетингу, необхідна як розробки, і коригування маркетингових планів. У той час, як внутрішня інформація фокусується на отриманих результатах, маркетингова розвідка досліджує те, що може статися у зовнішньому середовищі.

Джерела отримання поточної зовнішньої інформації можуть бути різного характеру, для її збору використовуються формальні та неформальні процедури. Така інформація виходить шляхом вивчення книжок, газет, публікацій торгівлі; в результаті бесід із споживачами, постачальниками, дистриб'юторами та іншими зовнішніми по відношенню до організації особами, яких слід ефективно мотивувати на збирання потрібної інформації; на основі розмов з іншими менеджерами та співробітниками, наприклад співробітниками збутових служб цієї організації; шляхом проведення промислового та комерційного шпигунства (хоча в зарубіжних книгах багато пишуть про етичні проблеми маркетингових досліджень).

Маркетингові дослідження на відміну маркетингової розвідки припускають збір та аналіз даних із конкретним маркетинговим ситуаціям, із якими підприємство зіштовхнулося над ринком. Власне вивчення цілей, змісту, процедур, методів і практики реалізації маркетингових досліджень і є предметом даної книги.

Подібна інформація не збирається у двох раніше розглянутих системах. Така діяльність здійснюється періодично, а не безперервно, в міру появи певних проблем на основі використання спеціальних методів збору та обробки зібраних даних.

У МІС також входить підсистема підтримки маркетингових рішень, в якій за допомогою певних методів (наприклад, моделей кореляційного аналізу, розрахунку точки беззбитковості) на основі створеної бази маркетингових даних здійснюється доступ до інформації, необхідної керівникам для прийняття рішень, а також її аналіз у заданому напрямку .

Дана система на запитання на кшталт: «що якщо?» дає негайні відповіді, що використовуються під час прийняття маркетингових рішень.

У підсистему підтримки маркетингових рішень може входити набір процедур та логічних алгоритмів, заснованих на досвіді експертів та званих експертними системами.

Ідея експертної системи полягає у наступному. У той час, як традиційні рахункові програми мають справу лише з фактами, експертні системи спираються на «професійну культуру». Говорячи про професійну культуру, мають на увазі всю сукупність неформальних евристичних прийомів, здогадів, інтуїтивних суджень та вміння робити висновки, які важко аналізувати явним чином, але які, по суті, і становлять основу кваліфікації експерта, яку він купує протягом усієї його професійної діяльності . Зазвичай сам експерт не цілком усвідомлює її наявність та погано розуміє, як саме вона працює. Однак, незважаючи на всю незбагненне знань експертів, виявилося можливим вкласти їх у машинні програми, завдяки чому ті можуть сьогодні посперечатися за рівнем компетентності з висококваліфікованими практиками.

Сучасні експертні системи здатні давати поради у таких різних галузях знань, як діагностика захворювань, геологорозвідка, сплата прибуткового податку та функціонування системи оборони, проблеми маркетингу. У кожній із цих областей доводиться мати справу з інформацією, яка не відрізняється суворістю, надзвичайно складна, що ускладнює використання звичайного програмного забезпечення; проте експертні системи справляються з нею найчастіше краще за чисто формалізовані системи. Знання, що використовуються в кожній такій системі, були отримані від фахівців даної галузі у вигляді правил, зазвичай багатьох сотень, які в сукупності створюють «базу знань» комп'ютера. Експертна система складається з бази знань та механізму «виведення» - програми, яка здатна знаходити логічні наслідки з усієї сукупності наявних у системі правил.

Деякі з цих правил абсолютно однозначні і мають вигляд: «ЯКЩО то-то І те, ТО виходить якийсь результат».

Інші правила менш визначені і припускають імовірнісні оцінки: «ЯКЩО (до певної міри) те І (до певної міри) те, ТО (до певної міри) справедливий якийсь результат».

Діючи відповідно до закладених у її базі знань правил, комп'ютер запитує у користувача необхідну інформацію, а потім повідомляє свої висновки та рекомендації.

Так було в експертну систему, розроблену автором цієї книжки у Академії народного господарства за Уряді РФ, закладено алгоритм проведення маркетингових досліджень. Перед дослідником у певній логічній послідовності ставляться питання (більшість яких включено до запитань, що наводяться в цій книзі), що визначають зміст і порядок проведення маркетингових досліджень. Відповіді ці питання дослідник дає сам, у разі потреби проводячи збір додаткової інформації. Залежно від змісту відповіді питання програма оцінює доцільність ведення збутової діяльності на аналізованих ринках і ранжує окремі продукти за рівнем їх переваги.

МІС призначена для:

раннього виявлення можливих труднощів та проблем;

виявлення сприятливих можливостей;

знаходження та оцінки стратегій та заходів маркетингової діяльності;

оцінки на основі статистичного аналізу та моделювання рівня виконання планів та реалізації стратегій маркетингу.

Можна запропонувати наступну послідовність кроків із проектування МІС. Насамперед вивчаються організація маркетингу для підприємства, розподіл завдань, правий і відповідальності у системі управління маркетингом. Далі визначаються потреби менеджерів у маркетинговій інформації. На основі цих даних ідентифікуються джерела інформації, визначаються процедури та інструменти її отримання та аналізу. Наступні кроки: розробка плану майбутніх досліджень, проектування формату заключного звіту та системи надання отриманих результатів заінтересованим особам. Поряд із цим розробляються заходи щодо створення та підтримки банку даних, системи забезпечення та оцінки функціонування МІС.

Очевидно, що єдиного типового зразка МВС немає. Керівництво організації та її маркетингових служб пред'являє до інформації свої специфічні вимоги, воно керується своїми власними уявленнями як про власну організацію, так і про її зовнішнє середовище; у нього існує своя власна ієрархія потреб в інформації та свій індивідуальний стиль керівництва, що залежить від особистих і ділових якостей співробітників управлінського апарату та взаємовідносин, що склалися між ними. Крім того, ефективна МІС може бути результатом лише поступового розвитку початкової системи.

Нижче як приклад дається характеристика інформації, що збирається у рамках функціонування МІС готельної компанії «Але liday Inns» (США).

Обстеження клієнтів та потенційних клієнтів. Воно здійснюється у таких напрямках:

постійне вивчення ступеня задоволеності гостей;

щорічне вивчення думок бізнесменів;

на основі вивчення щорічних результатів обстеження осіб, які здійснюють поїздки, знайомство з типологією поїздок, з ставленням до поїздок та цілями їх здійснення.

Вивчення діяльності конкурентів здійснюється у таких напрямках:

збір інформації про наявність вільних та зайнятих номерів, їх якість та ціну (синдикативна інформація - див. розд. 4.9.1);

відвідування конкурентів видними політичними діячами, артистами, бізнесменами тощо;

відвідування ключових конкурентів у вигляді клієнтів;

складання ряду конкурентів спеціальних файлів, містять маркетингову інформацію.

Крім того, шляхом вивчення статистичних звітів про економічне становище у різних регіонах країни, отримання інформації про політичний та соціально-економічний клімат.

У цій МІС також використовується внутрішня інформація про кількість вільних номерів та скарги клієнтів, про результати перевірок та пропозиції менеджерів.

Нижче наводяться результати дослідження ступеня використання МІС найкращими п'ятистами компаніями США (Fortune 500 Companies). Було розроблено спеціальний запитальник, на який відповіли 132 керівники маркетингових служб, що склало 26,4% опитаних.

На рис 3.3 та 3.4 наводяться дані, що характеризують ступінь використання МІС залежно від доходу та типу компанії відповідно.

П'ятдесят дев'ять відсотків менеджерів вважають найважливішим джерелом маркетингової інформації внутрішні дані компанії, двадцять один відсоток менеджерів розглядають маркетингову розвідку як найважливіше джерело отримання даних, двадцять відсотків - результати спеціально проведених маркетингових досліджень (рис. 3.5).

На рис. 3.6 вказується відсоток фірм, які проводять маркетингову розвідку за окремими компонентами довкілля.

Що ж до підтримки у виконанні окремих функцій маркетингу, така інформація у межах окремих елементів комплексу маркетингу наводиться на рис. 3.7.

З погляду функцій управління найчастіше МІС використовується з метою планування та контролю, на це вказало відповідно 51 і 36% опитаних (рис. 3.8).

На запитання: «Чи надає використання МІС перевагу у конкурентній боротьбі?» - Позитивно відповіло 56% опитаних. Негативну відповідь дало 44% опитаних.

Вісімдесят дев'ять відсотків опитаних зазначили, що на їх фірмах є формальний, викладений у письмовій формі план маркетингу.

Подальший розвиток МІС призведе до її трансформації в систему підтримки маркетингових рішень, що є більш гнучкою, простішою у використанні, в основу функціонування якої покладено інтерактивні процедури, та орієнтованою на прийняття нестандартних творчих рішень.