ВІКІСТОРІНКА
Навигация:
Інформатика
Історія
Автоматизація
Адміністрування
Антропологія
Архітектура
Біологія
Будівництво
Бухгалтерія
Військова наука
Виробництво
Географія
Геологія
Господарство
Демографія
Екологія
Економіка
Електроніка
Енергетика
Журналістика
Кінематографія
Комп'ютеризація
Креслення
Кулінарія
Культура
Культура
Лінгвістика
Література
Лексикологія
Логіка
Маркетинг
Математика
Медицина
Менеджмент
Металургія
Метрологія
Мистецтво
Музика
Наукознавство
Освіта
Охорона Праці
Підприємництво
Педагогіка
Поліграфія
Право
Приладобудування
Програмування
Психологія
Радіозв'язок
Релігія
Риторика
Соціологія
Спорт
Стандартизація
Статистика
Технології
Торгівля
Транспорт
Фізіологія
Фізика
Філософія
Фінанси
Фармакологія


Моделювання попиту і споживання в маркетингу

Цільова функція споживання і моделювання поведінки споживачівВідповідно до задач і функцій маркетингу маркетинг розуміється як ринкова система управління виробничою і збутовою діяльністю, при якій в основі прийняття господарських рішень лежить ринкова інформація, а обгрунтованість рішень перевіряється ринком в ході реалізації товарів і послуг. При такому підході початковим пунктом всього циклу підприємницької діяльності стає вивчення споживчого попиту.

Рівень задоволення матеріальних потреб суспільства (рівень споживання) можна виразити цільовою функцією споживання U=U(Y), де вектор змінних Y(0 включає різноманітні види товарів і послуг. Ряд властивостей цієї функції зручно вивчати, використовуючи геометричну інтерпретацію рівнянь U(Y)=З, де З параметр, що характеризує значення (рівень) цільової функції споживання; як величина З може виступати, наприклад, прибуток, або рівень матеріального добробуту.

Функції купівельного попитуце функції, що відображають залежність об'єму попиту на окремі товари і послуги від комплексу чинників, що впливають на нього. Такі функції застосовуються в аналітичних моделях попиту і споживання і будуються на основі інформації про структуру прибутків населення, цінах на товари, складі сімей і інших чинниках.

Однофакторні функції попиту від прибутку широко застосовуються при аналізі купівельного попиту. Відповідні цим функціям криві yi=fі (Z) називаються кривими Енгеля.

Той же принцип розмежування груп товарів по типах функцій попиту від прибутку використав шведський економіст Л. Торнквіст, який запропонував спеціальні види функцій попиту (функції Торнквіста) для трьох груп товарів: першої необхідності, другої необхідності, предметів розкоші.

Крім цих функцій в аналітичних моделях купівельного попиту використовуються також інші функції: степеневі, S-образні та інші.

У багатьох економіко-математичних моделях еластичність функцій відносять до процента приросту незалежної змінної. Таким чином, коефіцієнт еластичності попиту від прибутку показує, на скільки процентів зміниться попит на товар при зміні прибутку на один процент.

У загальному випадку попит на окремий товар при інших рівних умовах залежить від рівня цін всіх товарів. Відносна зміна об'єму попиту при зміні ціни даного товару або цін інших, пов'язаних з ним товарів, характеризує коефіцієнт еластичності попиту від цін. Цей коефіцієнт еластичності зручно трактувати як величину зміни попиту в процентах при зміні ціни на один процент.

У товарах еластичного попиту підвищення ціни на один процент приводить до зниження попиту більш ніж на один процент, і навпаки, пониження ціни на один процент приводить до зростання покупок більше ніж на один процент. Якщо підвищення ціни на один процент спричиняє пониження попиту менш ніж на один процент, то кажуть, що це товар нееластичного попиту.

2.7. Моделі прогнозування купівельного попиту

Обгрунтоване прогнозування попит на короткострокову і довгострокову перспективу є однією з найважливіших задач служб маркетингу різних організацій і фірм. Склад і рівень попиту на той або інший товар залежить від багатьох чинників, як економічних, так і природних. До економічних чинників відносяться рівень виробництва (пропозиції) товарів і послуг, рівень грошових прибутків окремих груп населення, рівень і співвідношення цін. До природних чинників відносяться демографічний склад населення, насамперед розмір і склад сім'ї, а також звички і традицій, рівня культури, природно-кліматичних умов і т.д.

Економічні чинники дуже мобільні, особливо розподіл населення по рівню грошових прибутків. Природні ж чинники міняються порівняно повільно і протягом невеликого періоду (до 3-5 років) не впливають помітного чином на попит. Виключення складає демографічний склад населення. Тому в поточних і перспективних прогнозах попиту всі природні чинники, крім демографічних, доцільно враховувати узагальнено, ввівши чинник під назвою часу.

Найбільш простий підхід до прогнозування попиту на невеликий період часу пов'язаний з використанням так званих структурних моделей попиту. Ці моделі будують, виходячи з того, що для кожної економічної групи населення за статистичним бюджетним даними може бути розрахована властива їй економічна структура споживання.

Поряд зі структурними моделями в плануванні і прогнозуванні попиту використовуються конструктивні моделі попиту, аналітичні моделі попиту і споживання, які будуються у вигляді рівнянь, що характеризують залежність споживання товарів і послуг від тих або інших чинників. Такі моделі можуть бути однофакторними і багатофакторними.

2.8. Теорія масового обслуговування в задачах маркетингу

Багато які економічні задачі пов'язані з системами масового обслуговування (СМО), тобто такими системами, в яких, з одного боку, виникають масові запити (вимоги) на виконання яких-небудь послуг, а з іншого боку, відбувається задоволення цих запитів. СМО включає в себе наступні елементи: джерело вимог, що входить потік вимог, черга, обслуговуючий пристрій, потік вимог, що виходить. Дослідженням таких систем займається теорія масового обслуговування.

Методами теорії масового обслуговування можуть бути вирішені багато які задачі з області маркетингу. Системи масового обслуговування (СМО) класифікуються за різними ознаками. У залежності від умов чекання початку обслуговування вимоги розрізнюють СМО з втратами (відмовами) та СМО з очікуванням.

СМО, що допускає чергу, але з обмеженим числом вимог, називаються системами з обмеженою довжиною черги.

СМО, що допускають чергу, але з обмеженим терміном перебування кожної вимоги в ній, називаються системами з обмеженим часом очікування.

За числом каналів обслуговування СМО діляться на одноканальні та багатоканальні. За місцем знаходження джерел вимог СМО діляться на розімкнені (коли джерела вимоги знаходяться поза системою), замкнені (коли джерела знаходяться в самій системі).

Можливі і інші ознаки класифікації СМО, наприклад, за дисципліною обслуговування (обслуговується одна чи декілька вимог), однофазним і багатофазним СМО та інше.

Застосовувані в теорії масового обслуговування методи і моделі поділені на аналітичні та імітаційні.

Аналітичні методи теорії масового обслуговування дозволяють отримати характеристики системи як деякі функції від параметрів її функціонування. Завдяки цьому з'являється можливість провести якісний аналіз впливу окремих чинників на ефективність роботи СМО.

Важливою характеристикою СМО є час обслуговування вимог в системі. Час обслуговування є, як правило, випадковою величиною і, отже, може бути описаний законом розподілу. Найбільше поширення в теорії і особливо в практичному застосуванні отримав експоненціальний закон.

Найбільш поширені на практиці СМО з очікуванням, де вимоги, що поступили у момент, коли всі обслуговуючі були зайняті, становляться у чергу і обслуговуються при звільненні каналів.

2.9. Застосування теорії ігор в задачах маркетингу

При рішенні економічних задач, в тому числі і маркетингових, часто доводиться аналізувати ситуації, в яких стикаються інтереси двох або більш конкуруючих сторін, переслідуючих різні цілі; особливо це характерне для ринкової економіки. Такого роду ситуації називаються конфліктними. Математичною теорією розв"язання конфліктних ситуацій є теорія гри. У грі можуть стикатися інтереси двох (гра парна) або декількох (гра множинна) супротивників; існує гра з нескінченною множиною гравців. Якщо у множинній грі гравці утворять коаліції, то гра називається коаліційною; якщо таких коаліцій дві, то гра зводиться до парної.

На промислових підприємствах теорія ігор може використовуватися для вибору оптимальних рішень, наприклад, при створенні раціональних запасів сировини, матеріалів, напівфабрикатів, коли протидіють дві тенденції: збільшення запасів, що гарантують безперебійну роботу виробництва, і скорочення запасів з метою мінімізації витрат на їх зберігання. Важливими поняттями є поняття оптимальної стратегії, ціни гри, середнього виграшу.

Одним з основних видів ігор є матричні ігри, які називаються парними іграми з нульовою сумою (тобто один гравець виграє стільки, скільки програє другий), за умови, що кожний гравець має скінченну кількість стратегій.

Існує багато методів рішення матричних ігор, серед яких і методи наближеного рішення, наприклад, метод Брауна. У багатьох ігрових задачах у сфері економіки, а також у сфері маркетингу, невизначеність випливає не через свідому протидію супротивника, а через недостатню обізнаність в умовах , у яких діють сторони, тобто коли невідомі стратегії сторін. Тоді до розгляду додається ще матриця ризиків. Для рішення таких задач використовуються критерії Лапласа, Вальда, Гурвіца та інші.

Експертні системи

Експертна система - це програми ЕОМ, що використовують знання і техніку міркувань людини-експерта. Особливість експертної системи, що принципово відрізняє її від інших людино -машинних систем, полягає в наявності в її складі підсистеми пояснення.

У експертних системах використовуються моделі, побудовані на спеціальних формалізмах штучного інтелекту, звані логіко-лінгвістичними.

Оскільки експертні системи орієнтовані на знання і маніпуляцію з ними, то можна сказати, що з'явився новий вигляд моделювання - моделювання пізнавальної діяльності, що має широкий спектр застосування, в тому числі в області наукових досліджень.

Вирішальне значення при цьому мають математичне моделювання і обчислювальний експеримент. Це відноситься до наук, де можна побудувати математичні моделі. У таких науках, як медицина, біологія, геологія, хімія і т. д., діяльність вчених на цих етапах залишається неавтоматизованою. Ось чому так популярні стали експертні системи, що вирішують задачі моделювання пізнавальної активності саме в таких областях науки.

Експертні системи можуть виконувати наступні функції:

· інтерпретація даних з метою визначення їх значення;

· діагноз або визначення стану технічних і біологічних систем на основі інтерпретації даних;

· контрольні спостереження (моніторингові системи) або неперервна інтерпретація даних в реальному масштабі часу критичних станів об'єктів;

· прогноз розвитку майбутнього на основі моделювання теперішнього і минулого;

· планування і розробка заходів і дій для досягнення поставлених цілей;

· проектування або вироблення чітких вказівок щодо побудови об'єктів, які задовольняють поставленим вимогам.

Експертні системи приводять до масової електронної технології представлення, накопичення, використання і передачі знань. Друкарські видання, в яких накопичені знання, як системи представлення знань пасивні по своїй суті.

Розподілені експертні системи.Розподілені системи штучного інтелекту, утворені з окремих систем, необхідні при багатоаспектному діагнозі розпізнавання властивостей складних об'єктів, коли важлива взаємодія окремих фахівців в процесі розпізнавання і формування плану дій. Вони можуть бути реалізовані на одному багатотермінальному обчислювальному комплексі або на мережах ЕОМ.

Гібридні експертні системи.Від експертних систем, заснованих на логіко -лінгвістичних моделях, гібридні експертні системи відрізняє широке використання також і математичних моделей.

Традиційно автоматизовані системи проектування, планування і наукових досліджень будуються на математичних моделях. Але в них неможливо врахувати неформальні специфічні знання проектувальників, плановики, дослідників і т. д. Тому так важливо об'єднання математичних моделей з логіко -лінгвістичними.

Узагальнені прикладні інтелектуальні системи.Узагальнені прикладні інтелектуальні системи можна розглядати як розрахунково-логічні системи, доповнені експертними підсистемами, або як розподілені експертні системи з сильною обчислювальною компонентою. Всі види інтелектуальних систем можуть реалізуватися на комп"ютерах.

Експертні системи не можна розробляти по звичайній схемі «замовник -виконавець». Справа в тому, що знання знаходяться саме у замовника і замовник за допомогою інженерів по знаннях буде заповнювати конкретними знаннями так звані пусті експертні системи, які розробляються виконавцями.

З необхідністю інтерпретації ми постійно зустрічаємося, якщо за даними (в тому числі експериментальним) потрібно встановити властивості об'єкта.

© 2013 wikipage.com.ua - Дякуємо за посилання на wikipage.com.ua | Контакти