Рабочее место маркетолога

      Исходя  из потребностей маркетологов, возникающих  в ходе проведения исследований, строится автоматизированная информационная технология маркетинга. Последовательность решения  и состав задач в значительной степени зависят от предметной области, в которой приходится работать маркетологам, и даже от конкретного набора продвигаемых на рынке товаров (услуг). Можно сказать, что автоматизация маркетинга —  искусство не в меньшей степени, чем сам маркетинг. Здесь стандартизированный  подход невозможен. Можно только выделить общий состав задач автоматизированной системы маркетинга, воспользовавшись определением самого понятия «маркетинг»  как философии бизнеса, ставящей во главу угла потребности рынка. Отсюда и основной перечень задач: прогнозирование  покупательского спроса, ценообразование, оптимизация ассортимента товаров, выбор рациональных способов их продвижения  и доставки, анализ внешней среды.

      Системный подход к управлению производством  и реализацией продукции сегодня  невозможно осуществить без использования  организационно-экономических принципов  и эффективных технологий маркетинга, что предполагает построение динамической модели спроса и ценообразования  на микроэкономическом уровне. Известно, что в среднем 40% работающего населения  в развитых странах занято в сфере  маркетинга. В то же время можно  констатировать, что в нашей стране, особенно в периферийных городах  и сельской местности, методы изучениям  микроспроса не нашли достаточного распространения ни в практике коммерческих банков, ни в деятельности промышленных и даже торговых фирм. Анализ практики и исследовательских работ, посвященных  проблемам моделирования спроса, показывает, что основная масса исследований проводилась на областном, республиканском  или общероссийском уровнях. Вместе с тем развитие малого и среднего бизнеса тормозится из-за отсутствия экономико-математических разработок и компьютеризированных технологий для решения практических задач  маркетинга на микроэкономическом уровне. В этой связи представляется актуальной разработка методологии микроэкономического  сквозного маркет-моделирования (МЭСММ), призванного связать информационно-финансовый и товарный рынки в рамках единой организационно-экономической системы, каковой может быть, в частности, финансово-промышленная группа.

      Соответствующие экономико-математические модели базируются на положениях теорий графов, кластерного  анализа и теории оптимального управления и охватывают основные стадии жизненного цикла товара: от рыночных исследований и промышленного внедрения инновации  до решения проблемы выбора каналов  сбыта и набора сопутствующих  сервисных услуг. В частности, в  качестве товара может рассматриваться  и банковская услуга. Таким образом, в системе осуществляется единый подход к решению задач банковского  и товарного маркетинга, что позволяет  говорить о технологии сквозного  маркет-моделирования, включающей все  последовательные стадии процесса маркетинговой  деятельности хозяйствующего субъекта.

      Так, в разрезе банковской составляющей компьютерной реализации этих моделей  ставятся следующие задачи «Автоматизированной  системы банковского маркетинга»:

• диверсификация продуктового ряда, оптимизация ассортиментной стратегии по критериям «максимальная прибыль — минимальный риск»;
• филиальная стратегия и тактика банка;
• согласование управления активными и пассивными операциями с учетом ограничений ликвидности, платежеспособности и прочих нормативов;
• управление кредитным портфелем;
• управление инвестиционным портфелем;
• моделирование и регулирование потребительского спроса на услуги банка;
• ценообразование;
• оптимальный выбор средств коммуникации, «каналов сбыта» банковских услуг, методов рекламы;
• сегментация рынка (оптового и розничного), выбор эффективной ниши, классификация клиентских счетов;
• управление персоналом и структурными подразделениями банка на основе прогнозов рентабельности;
• анализ внешней среды банка и рейтингование конкурентов, обслуживаемых и потенциальных клиентов;
• разработка технологии внедрения инноваций (в том числе трастовые операции, комплектование банковских услуг, программа «Управление личными сбережениями клиента»).

      Приведенная система уже сегодня внедряется в практику банковской деятельности некоторых московских банков. Для  ее реализации были разработаны:

• метод балансировки графа связей факторных признаков;
• алгоритмы решения задачи целочисленного программирования для определения оптимального оперативного плана;
• эвристический алгоритм автоматической классификации множества товаров с целью разделения и выбора каналов сбыта;
• комплексный метод прогнозирования спроса, синтезирующий частные прогнозы на кратко- и среднесрочную перспективу;
• поисковый адаптивный алгоритм экстремального регулирования спроса в условиях изменения рыночной среды с выбором цены в качестве управляющего параметра.

      Особенностью  разработанных моделей является их способность к адаптации в  зависимости от изменения информационного  фона. Алгоритмы не предъявляют высоких  требований к объему априорной информации. Непрерывное слежение за состоянием товарных и финансовых рынков позволяет  оперативно реагировать на них. Базовые  принципы экономико-математического  моделирования инвариантны относительно товара, что и позволяет распространить их и говорить о методах сквозного  моделирования, независимо от характера  изучаемого рынка.

      Таким образом, создание автоматизированной системы сквозного маркет-моделирования, очевидно, выгодно и коммерческому  банку, и его клиентам — юридическим  лицам, поскольку позволяет избежать лишних расходов на производство никому не нужной продукции, назначать на товары и услуги эффективные цены, упорядочивать  и строить наиболее целесообразно  рыночную деятельность хозяйствующего субъекта. При этом может быть повышена конкурентоспособность системы  «банк-клиент» как единого целого за счет оптимального согласованного управления, улучшены показатели устойчивости всей экономической системы конкретного  территориального региона за счет информационной осведомленности и уравнивания  шансов субъектов рынка.

Заключение

Список  используемой литературы

1. Титоренко Г.А. Автоматизированные информационные технологии в экономике. М.: ЮНИТИ, 2008.
2. Быкова Е.В., Стоянова Е.С. Финансовое искусство коммерции. М.: Перспектива, 2009.
3. Тихомиров В.П., Хорошилов А.В. Введение в информационный выбор. М.: Финансы и статистика, 2009.
4. Ковальков В.П. Эффективные технологии в маркетинге. Спб.: Экономическое образование, 2008.
5. Глазьев В.П. Операционные технологии межбанковского финансового рынка. М.: ЮНИТИ, 2009.