Реферат: Методические и практические аспекты разработки маркетинга

Существуют дополнительные трудности, не позволяющие представить изучаемое явление в его целостности и развитии с помощью классических методов, например корреляционно-регрессионных. Это связано с необходимостью единого системного подхода к описанию структурного информационного ядра, взаимосвязей элементов объекта, его моделированию с учетом возможности эволюции во времени.

Решение проблемы может быть найдено построением модели с помощью динамического графа связей факторных признаков, который является деревом с вершинами, пронумерованными специальным образом. Рассмотрим в качестве примера модель, где факторные признаки характеризуют ассортимент продукции фабрики.

Каждой вершине соответствует введенный кодовый номер в зависимости от уровня признака, который он отражает: на первом уровне конкретизируется типология потребителей, на втором — виды товаров и услуг, на третьем — продуктовый ряд, на четвертом — характеристики товаров. Вершины графа соединяются ребрами, образуя иерархическую четырехуровневую структуру, которая описывается бинарными матрицами, ассоциированными с графом. Кроме того, всем вершинам уровней приписывается вес, изменяющийся во времени и определяющийся исходя из частотной характеристики специального вида.

При определении значений весов учитывается экспертная информация о распределении прибыли и риска, спроса и цены по ассортиментным группам и типам потребителей. Веса, соответствующие каждому уровню, образуют матрицы и являются накопительной информацией, хранящейся на магнитных носителях, применительно к ЭВМ.

Переход к динамике потребительского спроса может быть осуществлен с помощью адаптивного алгоритма, включающего балансировку матриц рабочего динамического графа с последующей скалярной редукцией результатов. Матрицы, определяющие текущее состояние графа, представляют собой оперативные данные задачи, а состояния, зафиксированные равноотстоящими временными сечениями, рассматриваются как условно-постоянная информация, которая хранится с целью использования на последующих этапах функционирования системы.

С развитием рыночных процессов возникает острая потребность в наличии и применении специального программного обеспечения для маркетинговых проблем, что, в свою очередь, вызывает необходимость расширения проектировочных работ в данной области.

Большинство маркетинговых исследований носит аналитический и прогнозный характер, а основными элементами их выполнения является моделирование изучаемых процессов, закладываемых в создание АИТ маркетинга. Это бизнес-модели, модели данных и функциональные модели. Бизнес-модели представляют собой графическое и текстуальное описание информационных потоков между элементами анализируемой системы, включая внешние по отношению к ней элементы. Модели данных — графическое и текстуальное описание структуры и содержания информации, используемой при решении задач. Функциональные модели — это графическое и текстуальное описание функций системы, операций, задач, решаемых в ходе выполнения таких функций.

Если описания формируются в терминах методологии быстрой разработки приложений, то моделирование, лежащее в основе автоматизации решения аналитических задач маркетинга, открывает возможности для автоматизации проектирования системы с применением промышленных технологий разработки программных систем RAD- и CASE-технологий. RAD-технологию можно характеризовать как автоматизированную групповую разработку приложений (Joint Application Development — JAD) в условиях ограниченных сроков создания спецификаций и требований к программируемым средствам. CASE-средства позволяют не только проектировщику, но и специалисту, при наличии необходимых программных продуктов автоматизировать проектировочный процесс на всех его стадиях — от предпроектного анализа условий решения маркетинговых задач, включая компьютерное моделирование новой технологии и формирование проектной документации, до внедрения и контроля за качеством разработок. Основываясь на применении современных методов системной и программной инженерии, CASE-технологии позволяют:

улучшить качество создаваемых АИС и АИТ маркетинга за счет средств автоматического контроля проекта;

создать в короткие сроки прототип будущей АИС (АИТ), что открывает возможность на ранних этапах апробации оценить ожидаемый результат;

ускорить процесс проектирования и разработки системы;

освободить разработчика от рутинной работы, включая формирование проектной документации, создав ему условия целиком сосредоточиться на творческой части проектирования;

поддержать развитие и сопровождение разработки АИС (АИТ).

Основанные на научном подходе RAD- и CASE-технологии реализуют метод, получивший название «методология / метод / нотация / средство», который наиболее близок к реализации методологии проектирования и решения маркетинговых задач. В связи с этим обнадеживает тот факт, что в настоящее время CASE-технологии оформились как самостоятельное направление в проектировании информационных систем и новых информационных технологий, повлекшее за собой образование мощной CASE-индустрии, объединившей сотни фирм и компаний различной ориентации. Среди них выделяются компании — разработчики средств анализа и проектирования АИС и АИТ с широкой сетью дистрибьюторских и дилерских фирм, способных продвинуть процессы автоматизации маркетинговых исследований, создав для этого необходимую программно-технологическую среду.

4. Роль пользователя в создании АИС (АИТ) и постановке задач маркетинга

Предъявляемые к АИС и АИТ маркетинга высокие потребительские требования в части функционального наполнения и технологического исполнения предполагают обязательное участие заказчика (пользователя системы) в процессе создания, внедрения и эксплуатации системы. Особенно необходимым представляется соблюдение условия предоставления заказчиком всей необходимой информации, касающейся маркетинговых исследований и задач, на этапе пред проектного обследования предприятия, организации, торговой фирмы. Однако этим участие заказчика не ограничивается. Отношения сотрудничества предполагают непосредственное его участие и в процессе постановки задач. Прежде чем разрабатывать математическую модель и блок-схемы программ, специалисты-проектировщики должны прийти с заказчиком к однозначному согласию по вопросам: состава и стоимости оборудования, на котором будет реализована система; необходимого и достаточного объема информации, который придется обрабатывать в процессе эксплуатации системы; требуемого количества и профессионального состава служащих и специалистов; способов представления входных и результатных данных, содержания накапливаемой в базе данных информации, а также состава и числа ее носителей; объема финансовых, трудовых и материальных затрат, необходимых для бесперебойного и эффективного функционирования системы. Одновременно уже на стадии проектирования происходят обучение и «психологическая подготовка» персонала фирмы к работе в условиях автоматизации. Технология обработки информации и должностные инструкции участников технологического процесса разрабатываются и утверждаются на этапе рабочего проектирования, при этом их содержание и формы представления обязательно обсуждаются с пользователями.

Конкретизация задач и описание предметной технологии в основном должны лечь на плечи заказчика. Постановщики задач — пользователи разрабатывают информационную модель, учитывающую последовательность обработки данных и структуру взаимосвязей между ними. Необходимую конфигурацию компьютерной сети проектировщики определяют, ориентируясь на потребности этой модели.

Наиболее важным моментом в постановке маркетинговых задач следует назвать целеполагание, которое должно быть выполнено на первом этапе проектирования системы. Декомпозиция целей в структуре управления микроэкономическим объектом является основанием для распределения функций между различными автоматизированными рабочими местами.

От специалистов фирмы-заказчика зависит, в каком виде будет выдаваться результат по каждой задаче: как набор информации рекомендательного характера, как описание возможных альтернатив решения задачи либо, в случае принятия того или иного решения, как сценарий возможных ситуаций? Например, в экспертных системах вырабатываются решения без непосредственного участия пользователя. По сути дела такие системы аккумулируют в виде базы знаний управленческий опыт многих профессионалов-менеджеров. Недостатками таких систем можно назвать их сложность и дороговизну.

Формулирование потребительских свойств АИС — одна из обязанностей заказчика. Рассмотрим важнейшие компоненты системы.

Функциональная полнота — свойство, означающее наиболее полный состав списка задач, поддающихся решению с помощью компьютерной техники. Таким образом, это понятие выражает уровень автоматизации управленческих процессов на данном предприятии с использованием данной АИС. Что касается АИС маркетинга, то достичь стопроцентной функциональной полноты здесь принципиально невозможно. Рыночные условия будут всегда порождать новые ситуации, которые невозможно предусмотреть заранее, на этапе проектирования системы. Однако применение математических методов, учитывающих наличие в системе неполноты информации, позволяет преодолеть, данное препятствие. Сегодня разработано достаточное количество экономико-математических методов, которые способны привнести в АИС адаптационные свойства, обеспечивающие гибкое ее реагирование на изменение рыночной ситуации.

Своевременность характеризует временные свойства АИС и АИТ и имеет количественное выражение в виде суммарного времени задержки информации, необходимой пользователю в текущий момент в реальных условиях для принятия решения. Чем меньше величина временной задержки поступления информации, тем лучше АИС отвечает данному требованию. Для автоматизированной маркетинговой системы этот показатель может сыграть главную роль при оценке приемлемости АИТ для данной фирмы, так как подавляющая часть решений в торговом деле, особенно при обслуживании покупателей в розничной сети, должна приниматься в режиме реального времени.

Общий показатель надежности АИС концентрирует в себе ряд важных характеристик: частоту возникновения сбоев в техническом обеспечении; степень адекватности математических моделей; верификационную чистоту программ; относительный уровень достоверности информации; интегрированный показатель надежности эргономического обеспечения АИС.