Жень Юань

АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

В современных условиях маркетинговые исследования имеют высочайшую значимость для любой фирмы, любого хозяйствующего субъекта, действующего на рынке, а также для любого человека, желающего принимать правильные решения.

Однако получить необходимые данные гораздо проще, нежели правильно их использовать, особенно это относится к вторичным источникам. Ведь только всесторонний анализ данных поможет принять верное управленческое решение.

В современной теории и практике существует множество методов решения данной проблемы (математические, эвристические, прогнозирования, анализа и т.д.), но каждый метод из этих классов имеет свои недостатки. В связи с этим в настоящее время все большую популярность приобретает комбинирование методов с целью уменьшения ограниченности использования данных.

В последнее время в маркетинге применяется множество методов, ранее использовавшихся лишь в финансовом анализе. И именно о таком методе и пойдет речь дальше. Метод основан на нечетко-множественном математическом подходе, который ранее затрагивал маркетинг лишь в области прогнозирования объема продаж. Здесь предлагается использовать описанный ниже метод для сравнения экономических объектов по каким-либо маркетинговым показателям.

Представьте себе большое число объектов, каждый из которых характеризуется некоторым количеством показателей или коэффициентов. Вам необходимо выбрать лучший или лучшие из этих объектов, чтобы знать в каком направлении прилагать или не прилагать маркетинговые усилия. Задача может усложняться тем, что показатели объектов влияют друг на друга, причем неизвестно в какой степени и как. Для таких случаев и предлагается использовать данный метод. При этом если необходим поверхностный анализ, то показатели можно задать в четком виде, либо взять из вторичных источников, а при более углубленном анализе необходимы показатели в нечетком виде. Получение информации может осуществляться любыми методами, отчего данный подход является универсальным и способным к комбинированию с другими.

Предположим что обобщенный коэффициент, характеризующий объект, выражается в виде иерархии n частных коэффициентов F= {Fi, i=1,2....,n}, которые оценивают варианты развития объекта из множества W={w}. В качестве частных показателей Fi, как правило, выступают комплексные оценки коэффициентов. Коэффициенты, характеризующие объект Fi (Х1,Х2,...Хm), зависят от различных особенностей объекта, каждое из которых характеризуется оценкой (Xj). Эта зависимость оценок и показателей может задаваться не только в аналитическом, но и в алгоритмическом виде путем построения различных моделей функционирования системы (многоструктурный, многомодельный подход).

При этом сведения о различных условиях во внешней среде носят неточный, неопределенный характер. В связи с этим полагаем, что оценки состояния тех или иных параметров внешней среды заданы в виде нечетких множеств Xj={(хj,уJ(хJ))}.

Таким образом, задача заключается в выработке обобщенного показателя (F), представляющего собой некоторую операцию над нечеткими событиями F(w)=H(F1(w),F2(w),…,Fn(w)) для любых w € W, объединяющего частные коэффициенты и учитывающего их влияние на оценку вариантов.

Частные коэффициенты преобразуются в обобщенный коэффициент с помощью нечеткой меры и свертки Сугено. Далее образуется нечеткий интеграл, который и является комплексной оценкой объекта.

Получив такие данные, лицо, принимающее решение может сравнить объекты по сформированной оценке и аналитическим путем выработать решение. Это значительно облегчает задачу и экономит временные затраты, так как сравнивать объекты необходимо не по нескольким, а всего лишь по одному показателю.

Таким образом, данный подход может применяться на практике для сравнения объектов, либо для подготовки использования другого метода.