Существуют  две основные цели анализа временных  рядов: определение природы ряда и прогнозирование его будущих  значений. При выборе методов прогнозирования  необходимо определить, имеется ли зависимость исследуемого параметра  от других переменных и есть ли прогнозные значения этих переменных. Если такой зависимости нет, то единственным показателем прогнозной модели будет фактор времени, при этом считается, что влияние других факторов несущественно или косвенно сказывается через фактор времени.

     Многообразие и неоднородность маркетинговой информации часто обнаруживает необходимость использования сложных алгоритмов для выявления скрытых зависимостей. Многоаспектность данной проблемы сегодня рассматривается в рамках отдельного направления, часто обозначаемого термином Data Mining (интеллектуальный анализ данных). Data Mining представляет собой процесс выявления скрытых взаимосвязей внутри многомерных массивов информации. Как правило, выделяют пять стандартных типов закономерностей, которые являются объектом изучения Data Mining: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование. На основе выявленных закономерностей формируются типовые шаблоны, которые интерпретируют исходные данные в информацию, необходимую для принятия управленческих решений.

Заключение

     Как правило, организации  приходят  к осознанию  внедрения информационных систем самыми различными  путями.  Данная необходимость может выявиться  при решении какой-либо проблемы, при перестройке процесса деятельности предприятия,  или даже при анализе деятельности конкурентов.  В любом случае, должны быть сформулированы цели и задачи, которые должны быть решены с введением системы. 

     Проекты по разработке и эксплуатации информационных систем могут быть весьма дорогими, и не всегда очевидно принесет ли это пользу организации, а если и принесет, то, как количественно оценить данный вклад.

     Использование маркетинговой информации становится необходимым условием повышения  гибкости и эффективности системы  управления предприятием. В то же время  применению МИС должен предшествовать этап описания внутренних бизнес-процессов предприятия и детализации основных количественных параметров для их оценки. Таким образом, проектирование МИС представляет собой сложный и многоэтапный процесс, в ходе которого уточняются методы алгоритмизации информационных процессов и способы их интерпретации для принятия управленческих решений.

     Среди современных направлений в работе с системами маркетинговой информации можно назвать:

• внедрение новых методов сбора и анализа данных: CATI (устройство для компьютеризированных телефонных опросов), CAPI (устройство для компьютеризированных личных интервью), Peoplemeters (устройство для оценки популярности различных телевизионных передач) и др. ;
• формирование новых подходов к анализу рынка с помощью микромаркетинга и маркетинга баз данных. Современные базы данных представляют собой не только адресный список покупателей, но и полную информацию о каждом покупателе и его потребительском поведении в течение длительного промежутка времени;
• применение нововведений в области имеющихся маркетинговых данных, связанных с концепцией управления знаниями. Маркетинговые знания представляют собой  накопленный интеллектуальный капитал компании, способствующий принятию эффективных маркетинговых решений [2].

Библиографический список

1. Котлер  Ф. Основы маркетинга. Краткий курс.: Издательство «Вильямс», 2007. — 656 с.
2. Мхитарян С.В. Маркетинговая информационная система. — М.: Изд-во Эксмо, 2006. — 336 с.
3. Ойнер О.К., Попов Е.В. Виртуальный маркетинг и его применение на отечественных предприятиях. //  Маркетинг в России и за рубежом. – 2002. - №5.
4. http://ru.wikipedia.org  Статья: Маркетинг.
5. http://www.iteam.ru; Статья: Маркетинговые исследования, Голубков И.П.
6. http://www.russianenterprisesolutions.com/reviews/; Статья: Введение в CRM;  Бирюков В., Дрожжинов В.
7. http://www.aup.ru/books; Маркетинг, Учебное пособие для магистрантов. Гольдштейн Г.Я., Катаев А.В., Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999. 107 с.