Характеристика методов выбора стратегий и мероприятий маркетинговой деятельности
Для выбора наиболее эффективных маркетинговых стратегий и мероприятий используют различные методы. Все эти методы можно классифицировать следующим образом: полевые испытания, математический анализ и имитационное моделирование.
Полевые испытания. Было бы идеально, если бы компания могла испытать своим стратегии в реальных условиях. Обычно не удается испытать различные стратегии в абсолютно одинаковых условиях. Поэтому для продаж обычно ищут два или более рынков, идентичных с точки зрения начальных условий, и реализуют на них одну и ту же стратегию. Кроме того, компания может стремиться реализовать на каждом рынке различные стратегии и сравнить потом полученные результаты. Существуют большие трудности сравнения, контроля и интерпретации полученных результатов, не говоря уже о высокой стоимости подобных экспериментов в области маркетинга.
Кроме того, фирмы-конкуренты также могут воспользоваться полученными результатами и даже их исказить (скажем, организовав повышенный спрос на тестируемую продукцию).
Математический анализ. Математический анализ проводится для оценки характеристик различных стратегий, а также для выбора оптимальной стратегии. Внешние условия могут быть охарактеризованы распределением вероятностей. К сожалению, маркетинговые процессы обычно являются настолько сложными, что представить и решить их с помощью математических уравнений невозможно.
Имитационное моделирование. Машинная имитация является перспективным инструментом анализ сложных систем и процессов. Подобно математическим моделям, они основаны на символическом описании конкретного процесса, и в этом их существенное сходства. Однако если в математической модели можно получить решение, выраженное аналитически (т.е. безотносительно к конкретным значениям численных характеристик), то имитационная модель дает возможность лишь "проигрывать" выбираемые случайно или целенаправленно различные решения, определяемые набором численных характеристик. Это позволяет предсказывать и анализировать динамику возможных ситуаций в будущем и тем самым оценивать последствия проверяемых стратегий с целью нахождения наилучшей.
Другим важным свойством имитационных моделей является "анализ чувствительности" решений на их основе, т.е. проверка устойчивости выходных характеристик решения по отношению к варьированию исходных предпосылок. Имитационная модель помогает выявить если и не лучшее, то "хорошее" решение для широкого набора условий, которые могут меняться под влиянием неконтролируемых внешних факторов.
Машинная имитация основана на многократной машинной или человеко-машинной имитации моделируемой системы в чрезвычайно ускоренном масштабе времени с использованием случайных элементов и с последующей обработкой полученных статистических результатов.
Говоря о методах математического анализа, следует иметь в виду, что в зависимости от степени определенности постановки проблем и условий их решения встречаются три типа задач.
1. Детерминированные. Это задачи, возникающие в ситуациях, когда считается, что каждая выбираемая стратегия приводит к единственному результату.
2. Вероятностные (в условиях риска). Задачи, возникающие в ситуациях, когда в результате реализации каждой стратегии могут быть получены различные результаты, вероятности достижения которых известны или могут быть оценены.
3. Задачи в условиях неопределенности. Задачи, возникающие в ситуациях, когда точно неизвестно, какие результаты могут быть получены при выборе той или иной стратегии из числа рассматриваемых, или вообще неизвестен набор возможных результатов. Возможно, что предполагаемые результаты и стратегии их получения известны, но ничего неизвестного о вероятностях их реализации
Для решения задач первого типа используется широкий набор математических методов, например математическое программирование. И хотя для решения проблем маркетинговой деятельности детерминированные задачи не являются типичными, поясним возможные подходы к их решению с помощью матрицы решений.
Допустим, что решается вопрос о выпуске швейных машин при различных предположениях о емкости рынка. Считаем, что основным критерием выбора стратегии выпуска является максимизация прибыли.
Как известно, расчетная прибыль (∆П), которую может получить завод, выражается в виде:
∆П = Пр - Па,
где Пр - стоимость реализованный продукции;
Па- полные затраты предприятия, включающие себестоимостью продукции, плату за фонды и другие платежи.
Допустим, что отпускная цена одной швейной машины 100 тыс. руб. Полные затраты в расчете на производство одной машины для простоты примера будем считать независящими от объема выпуска продукции и равными 50 тыс. руб. Таким образом, от каждой реализованной машины завод получает 50 тыс. руб. расчетной прибыли.
Планируя объем выпуска швейных машин, нужно не только исходить из производственных возможностей, но и учитывать емкость рынка. Возможные результаты осуществления различных вариантов плана в зависимости от емкости рынка приведены в табл. 1.
Числа стоящие в каждой колонке таблицы, показывают ожидаемую прибыль (в млн.руб). Знак минус означает убытки. Видно, что каждому значению емкости рынка соответствует определенный вариант плана, обеспечивающий максимальную прибыль. Детерминированная задача предполагает, что нам точно известна емкость рынка. В соответствии с этой емкостью и выбирается плановая стратегия.
Таблица 1
Ожидаемая прибыль при осуществлении различных вариантов плана выпуска, млн. руб.
| Емкость рынка, тыс.шт. | Альтернативы плана, тыс.шт. | |||
| - 5000 | -5000 | |||
| -10000 |
Предположим, что нам точно неизвестно, какой будет емкость рынка, но известно вероятности ее различных значений, образующих полную группу взаимоисключающих событий.
Р1= 0,1; Р2 = 0,2; Р3 = 0,5; Р4 = 0,2
где Р - характеризует вероятности каждой из четырех возможных емкостей рынка
В качестве критерия выбора лучшей стратегии для вероятностных задач наиболее часто применяется критерий, максимизирующий математическое ожидание (в данной примере - прибыли). Тогда эффективность (Э) каждого варианта определится как:
Э1 = 5000 х 0,1 + 5000 х 0,2 + 5000 х 0,5 + 5000 х 0,2 = 5000
Э2 = 0 + 100000 х 0,2 + 10000 х 0,5 + 10000 х 0,2 = 9000
Э3 = 5000 х 0,1 + 5000 х 0,2 + 15000 х 0,5 + 15000 х 0,2 = 10550
Э4 = 10000 х 0,1 + 0 + 10000 х 0,5 + 20000 х 0,2 = 8000
Видно, что в данной задаче следует выбрать третью стратегию. Обычно данный критерий используется, когда рассматриваются повторяющиеся решения и когда одно плохое решение не грозит катастрофическими последствиями.
Другим критерием, который может применяться при решении вероятностных задач, является математическое ожидание полезности. Поясним его применение на более простом примере определения численности сотрудников отдела сбыта в зависимости от емкости рынка. (табл.2).
Таблица 2