EnglishНа русском

Ефективна економіка № 12, 2012

УДК: 519.71: 338.26

 

М. П. Калиниченко,

к. е. н., доцент кафедри маркетингу,

Донецький національний університет, м. Донецьк

 

ОПТИМІЗАЦІЙНІ МОДЕЛІ ПРИЙНЯТТЯ МАРКЕТИНГОВИХ РІШЕНЬ

 

В статті проведено узагальнення сучасних економіко-математичних методів реалізації завдань маркетингової діяльності. В роботі пропонується комплекс оптимізаційних моделей маркетингової діяльності, що дозволяють підвищити якість та ефективність прийняття маркетингових рішень.

 

Generalization the basic modern economic-mathematical methods of  models for realization of marketing activity tasks was realized in the article. The complex of optimization models of marketing activity, which allow to promote quality and efficiency of acceptance of marketing’s decisions, is in-process offered.

 

Ключові слова: маркетингова діяльність, маркетингові завдання, ефективне маркетингове рішення, економіко-математичні методи, оптимізаційні моделі.

 

Keywords: marketing activity, marketings tasks, effective marketing decision, economic-mathematical methods, optimization models.

 

 

В сучасних ринкових умовах функціонування вітчизняних підприємств необхідним завданням є введення ефективної маркетингової діяльності, що дозволить значно покращити розвиток підприємства в цілому. При прийнятті конкретних маркетингових рішень треба враховувати мінливість та динамічність факторів зовнішнього середовища та застосувати при цьому як класичні моделі маркетингу, так й нестандартні.

В останній час все більшої уваги серед вчених приділяється економіко-математичним методам та моделям при аналізі маркетингової діяльності підприємства. Саме застосування математичних моделей дають більш якісні та надійні результати.

Питання підтримки прийняття рішень у маркетинговій діяльності розглядають як зарубіжні так і вітчизняні вчені. Особливого значення набувають роботи вчених В. В. Брискіна [1], М. Г. Гузя [2], В. В. Давніса [3], Т. П. Данько [4], О. П. Костенко [6], Ю. А. Марщука [8],О. О. Пелешишина [10], Г. С. Решетнікова [11] та інших. Однак, відсутність єдиної систематизації економіко-математичних методів та моделей реалізації завдань маркетингової діяльності ускладнюють процес прийняття ефективних та якісних маркетингових рішень.

Отже, метою статті є узагальнення сучасних економіко-математичних методів та моделей маркетингової діяльності підприємства.

Аналіз літературних джерел [1-11] дозволив виділити та узагальнити основні сучасні економіко-математичні методи, що застосовуються при вирішенні маркетингових завдань (табл. 1).

 

Таблиця 1. Економіко-математичні методи реалізації маркетингових завдань

Назва методу

Маркетингові завдання, які розв’язуються

Кореляційно-регресійний аналіз

– встановлення тісноти зв’язку між обсягами продажів товарів (робіт, послуг) та факторами впливу маркетингового середовища;

– встановлення функціональної залежності між кількістю потенційних споживачів та чинниками впливу;

– визначення найбільш істотних чинників впливу маркетингового середовища на діяльність підприємства;

– формування характеристичного портрету споживачів товарів (робіт, послуг);

– оцінка залежності обсягів продажів товарів (робіт, послуг) залежно від рекламних розсилок;

Дисперсійний аналіз

– визначення впливу рівня реклами та цін на обсяги продажів товарів (робіт, послуг);

– визначення впливу рівня освіти та віку на здійснення покупку певного виду товару (робіт, послуг);

– визначення вплив психографічних характеристик споживачів на формування їх переваг та цінностей;

Аналіз рангових кореляцій

– визначення переваг та споживчої цінності товарів (робіт, послуг);

– ранжування товарів (робіт, послуг) за споживчої привабливістю;

– визначення взаємозв’язку між рейтингами спеціалістів в області маркетингу та їх стажем роботи;

Методи одномірного шкалювання:

– ранжування ринків товарів (робіт, послуг) за певною характеристикою, що не може бути визначена безпосередньо,

– метод таксономічного показника;

– метод ранжування бальних оцінок;

– метод парних порівнянь;

– метод медіани Камені

наприклад за ступенем привабливістю для виробника;

– оцінка конкурентного середовища туристичного підприємства;

– оцінка внутрішнього середовища туристичного підприємства

Факторний аналіз

– визначення характеристик торгівельної марки, що впливають на вибір споживачів;

– встановлення латентних змінних з метою групування споживачів;

– визначення розбіжностей між лояльними та нелояльними споживачами;

Кластерний аналіз

– здійснення сегментації ринків товарів (робіт, послуг);

– класифікація споживачів товарів (робіт, послуг);

– розбиття всієї сукупності ринків товарів (робіт, послуг) на групи (наприклад, групу найбільш привабливих, групу перспективних та на безперспективних);

– визначення переваг споживачів товарів (робіт, послуг) на індивідуальному рівні;

– визначення потенційних можливостей для розміщення нових товарів (робіт, послуг);

Багатовимірне шкалювання

Дискримінантний аналіз

– ідентифікація переваг споживачів товарів (робіт, послуг);

– ідентифікація потенційних конкурентів підприємства

– класифікація каналів збуту товарів (робіт, послуг);

– створення карт споживацьких сприйнять;

Нейронні мережі (задачі класифікації об’єктів )

Нейронні мережі

– моделювання поведінки споживачів товарів (робіт, послуг);

– аналіз ефективності розміщення реклами;

– прогнозування обсягів продажів товарів (робіт, послуг);

Математичне програмування

– визначення оптимального плану перевезень товарів;

– встановлення оптимального медіа-плану підприємства;

– підвищення ефективності управління товарними запасами;

– визначення корисності товарів (робіт, послуг);

Логлінійний аналіз

– встановлення зв’язку між рівнем освіти та вибором товарів (робіт, послуг);

– встановлення зв’язку між наявним доходом споживачів та способом пошуку привабливих товарів (робіт, послуг);

Авторегресійний аналіз

– прогнозування потенційних споживачів;

– розрахунок прогнозних оцінок попиту на товари (роботи, послуги);

– прогнозування відсоткового зросту кількості одиниць, товарів (робіт, послуг), що реалізуються;

Метод прогнозної екстраполяції

– прогнозування чистого прибутку;

– встановлення основної тенденції попиту на товари (роботи, послуги);

– визначення чинників сезонності та циклічності;

Експертні методи

– аналіз якості обслуговування споживачів;

– визначення нових напрямків розробки товарів;

– оцінка іміджу підприємства;

– визначення найбільш привабливого постачальника;

Методи теорії гри

– моделювання маркетингової стратегії підприємства

– вибір оптимальної маркетингової стратегії;

– прийняття маркетингових рішень в умовах невизначеності та ризику;

– моделювання обміну товарами (роботами, послугами) в умовах невизначеності та ризику;

Імітаційне моделювання

– моделювання можливих станів розвитку зовнішнього середовища підприємства;

– розробка альтернативних планів маркетингових заходів;

– встановлення оптимального розміщення торгових точок;

– моделювання ризиків маркетингової стратегії підприємства;

– прогнозування результатів проведення рекламної кампанії.

Сценарне моделювання

 

Отже, представлений у табл. 1 широкий спектр економіко-математичних методів вирішення маркетингових завдань надасть можливість керівникам підприємств здійснювати тактичне, оперативне й стратегічне планування фінансово-господарчої діяльності, приймати якісні й обґрунтовані рішення щодо проведення ефективної маркетингової політики підприємства.

Широкого застосування в маркетингу набувають оптимізаційні моделі, основної перевагою яких є формалізоване представлення реальних маркетингових процесів та знаходження оптимального з позиції деякого критерію (критеріїв) варіанта використання ресурсів. Розглянемо деякі оптимізаційні моделі прийняття маркетингових рішень більш детально.

Головною метою маркетингових досліджень є визначення сегменту ринку, що відповідає профілю підприємства та його можливостям. Тобто завдання зводиться до визначення тієї групи споживачів, відносно якої здійснюється інтенсивна дослідна робота та активна діяльність щодо просування товарів на ринок. Так як сегментування ринку пов’язано з оптимізацією витрат підприємства, то модель вибору сегменту ринку можна подати наступним чином[5]:

 

,                                            (1)

,,

 

де C(X) – цільова функція сумарних витрат на реалізацію товару, тис. грн;  – кількість товарів, яке може бути реалізовано на j-ому сегменті за певний період часу, j=1,…, n, одиниць;  – питомі витрати, що пов’язані з реалізацією одиниці товару на j-ому сегменті тис. грн / одиниць; – витрати щодо реалізації товарів на j-ому сегменті, що не залежать від обсягу продажів, тис. грн;  – виторг від реалізації одиниці товару на j-ому сегменті, тис. грн / одиниць;  – булева змінна, що вказує на доцільність функціонування на j-ому сегменті та приймає значення 0 та 1; – мінімально необхідний сумарний виторг за певний період часу, тис. грн; n – кількість можливих сегментів ринку певного підприємства та певного товару, одиниць; N – загальна кількість сегментів, на яких підприємство зможе реалізовувати свій товар, , одиниць.

 

Основною перевагою розглянутої моделі є універсальність її застосування для підприємств різної спеціалізації. Таким чином, розв’язок формальної постановки (1), зводиться до традиційних підходів цілочисельного лінійного програмування, що дозволить встановити найбільш привабливий сегмент ринку з точки зору мінімальних витрат на його освоєння

Визначення оптимального плану товарообігу за критерієм максимізації доходу підприємства може бути здійснено за допомогою моделі, що описана нижче [8]:

 

                                                 (2)

,

 

де  – робочий час, людино/годин;  – площа залів, , – витрати обігу, грн; – норми витрат кожного виду ресурсу на реалізацію одиниці j –ї групи товару (,);– дохід, що буде отримано від реалізації одиниці товару, грн; – обсяг продажу товару j –ї групи товару, одиниць.

 

В умовах, коли підприємство виготовляє продукцію декількох видів з використанням певних регіональних виробничих центрів, виникає необхідність планування оптимального виробництва продукції, з урахуванням виробничої діяльності регіонів. При цьому, прибуток від реалізації продукції у регіонах має досягати свого максимального значення. Цільову функцію такого завдання можна представити як [10]:

 

                                                                     (3)

, ,

 

де l – кількість видів продукції, яку необхідно виготовити, одиниць; r – кількість регіонів, у яких розміщено виробництво потрібної продукції, одиниць; – кількість одиниць j-го виду продукції, що потрібно виготовити підприємству, одиниць; m – кількість різних ресурсів, що використовуються для виробництва потрібної продукції, одиниць; – кількість одиниць i-го  ресурсу, що використовуються для виробництва j-го виду продукції в k-му регіоні; – кількість одиниць i-го  ресурсу, що можна використати в k-му регіоні;  – собівартість одиниці j-го  виду продукції, виробленої в k-му регіоні; – ринкова ціна одиниці j-го  виду продукції, виробленої в k-му регіоні; – фінансові ресурси, які модна використати для виробництва продукції в k-му регіоні; – кількість одиниць j-го  виду продукції, що планується виробити у k –му регіоні.

 

Наведена модель дозволяє здійснювати ефективне планування обсягів виробництва продукції у випадку регіонально розподілених виробничих підрозділів підприємства. Запропонований у [10] підхід дозволяє керівникам підприємств значно підвищити якість прийняття управлінських рішень, що виражається в урахуванні виробничої діяльності кожного регіонального центру підприємства.

З метою раціональної доставки товару до місця його реалізації використовується оптимізаційна модель виду [5]:

 

                                                                       (3)

, , , ,

де  – кількість товару, що відправляється з i–го підприємства через проміжний склад j до місця його реалізації k;  – витрати на перевезення одиниці товару, що включають витрати на зберігання залежно від ;  – кількість товару, яке необхідно доставити до місця його реалізації k;  – кількість товару, що відправляється з i–го підприємства через проміжний склад j до місця його реалізації k;  – місткість проміжного складу j;  – кількість товару, що накопичується як результат товарного потоку .

 

Однак наведена модель носить обмежений характер, що виражається у неможливості її застосування для підприємств, що надають послуги. Це пов’язано передусім з такими їх властивостями як нерозривність виробництва від споживання послуг та нездатністю їх до зберігання. Тому застосування даної моделі для підприємств, що надають послуги потребує корегування та адаптації її до специфіки діяльності певного підприємства.

У роботі [6] пропонується модель ефективного розподілу фінансових ресурсів між можливими напрямками розповсюдження рекламних повідомлень:

 

,                                                          (4)

;; ;, ,

 

де N – кількість напрямків розповсюдження; T – кількість часових періодів; t – номер часового періоду; R – максимально допустимі витрати на рекламу;  – бюджет витрат на n напрямок розповсюдження; – максимальна можлива величина обсягу витрат у t періоді; – норма очікуваного прибутку від використання n-ого напрямку розповсюдження у t-му періоді;  – обсяг грошових ресурсів для використання n-ого напрямку розповсюдження у t-му періоді; – ризик втрати одиниці грошових ресурсів, виділених n-му напрямку розповсюдження у t період;  – мінімально припустимий обсяг вкладень у n-й напрямок розповсюдження у t-му періоді; – максимально припустимий обсяг вкладень у n напрямок розповсюдження у t-му періоді.

 

Основною перевагою даної моделі є всебічний опис процесу розподілу фінансових ресурсів на розповсюдження рекламних повідомлень. Однак головними її недоліком є відсутність принципів та методики оцінки ризику втрати одиниці грошових ресурсів, виділених n-му напрямку розповсюдження у t-й період. Крім цього, кожний канал розповсюдження рекламних повідомлень маю свою специфіку та вагомість, які повинні враховуватись при розробці рекламних проектів.

Отже, використання розглянутих методів та моделей дозволять отримати надійні та точні результати та враховувати їх при плануванні маркетингової діяльності. Однак розглянуті оптимізаційні моделі є в основному лінійними, що не дозволяє врахувати всебічні впливи чинників маркетингового середовища. Тому актуальним питанням залишається розробка комплексу економіко-математичних моделей маркетингової діяльності, які дозволять значно підвищити якість прийняття маркетингових рішень та ефективність їх діяльності в цілому.

 

Література

1. Брыскин В. В. Математические модели маркетинга / Брыскин В. В. – Новосибирск : ВО «Наука». Сибирская издательская фирма, 1992. – 160 с.

2. Гузь Н. Г. Моделирование маркетинговых решений в управлении производством / Н. Г. Гузь, А. Г. Ремпель. – Донецк : ИЭП НАН Украины, 1998. – 25 с.

3. Давнис В. В. Современные методы анализа и прогнозирования в задачах обоснования маркетинговых решений / В. В. Давнис, В. И. Тинякова // Маркетинг в России и за рубежом. – 2006. – №2. – С. 17–26.

4. Данько Т. П. Количественные методы анализа в маркетинге: монография / Т. П Данько., И. И. Скоробогатых. – СПб. : Питер, 2005. –384 с.

5. Кузин Б. Методы и модели управления фирмой / Кузин Б., Юрьев В., Шахдинаров Г. СПб: Питер, 2001. 432 с.

6. Костенко О. П. Розробка оптимізаційних моделей фінансування рекламних проектів / О. П. Костенко, О. О. Гомес Іглесіа, Є. Г. Зінченко // Науковий вісник КУЕІТУ. – 2009. –№3. – С. 66 –70.

7. Максимова Т. С. Діагностика динамічних процесів розвитку комплексу маркетингу / Т. С. Максимова, О. Є. Шапран // Актуальні проблеми економіки. – 2007. – № 8 (74). – С. 124-131.

8. Маріщук Ю. А. Стратегічні та тактичні плани-моделі маркетингу: монографія / Маріщук Ю. А., Марюта О. М. – Дніпропетровськ : Системні технології, 2007.197 с.

9. Недосекин А. Нечетко-множественный подход в маркетинговых исследованиях [Электронный ресурс].– Режим доступа: <http://www.aup.ru/articles/marketing/15.htm>.

10. Пелешишин О. О. Математичне забезпечення прийняття рішення у маркетинговій діяльності підприємства / О. О. Пелешишин, Г. Г. Цегелик // Вісник Національного університету Львівська Політехніка. – 2011. –№698. – С. 250–254.

11. Решетнікова Г. С. Нейронні мережі як засіб аналізу і моделювання поведінки споживача / Г. С. Решетнікова, А. Б. Жидков // Маркетинг в Україні. – 2007. – № 3. – С. 22–27.

Стаття надійшла до редакції 03.12.2012р.