Моделювання інтелектуальної системи маркетингового управління підприємством

• програмні засоби вирішення завдань аналізу, діагностики й прогнозування на основі застосування експертних систем; 
• програмні засоби інтелектуалізації доступу до баз даних;
• програми аналізу й прогнозування управлінської діяльності на основі апарата нейронних мереж, баз знань прецедентів, інформаційних сховищ;
• програмні засоби динамічного планування, управління й моніторингу на основі концепції бізнес-інжинірингу, використання CASE-технологій, побудови адаптивних інформаційних систем.

Слід зазначити, що такий  розподіл є досить умовним, тому що одні пакети програм можуть сполучати  в собі властивості й можливості одночасно декількох виділених  класів, а інші – бути орієнтованими  на рішення лише вузьких спеціалізованих  завдань. Головною складовою інтелектуальних інформаційних систем є експертні системи.

Інтелектуальна система  маркетингового управління (ІСМУ) - це сукупність (єдиний комплекс) персоналу, обладнання, процедур і методів, яка  призначена для збору, обробки, аналізу й розподілу у встановлений час достовірної інформації, необхідної для підготовки й прийняття маркетингових рішень (рис. 1). Відомо, що керівники й фахівці з маркетингу відчувають потребу в специфічній інформації й методах її одержання. Таким чином, ІСМУ - це концептуальна система, що допомагає вирішувати як задачі маркетингу, так і задачі стратегічного планування. ІСМУ трансформує дані, отримані з внутрішніх і зовнішніх джерел, в інформацію, необхідну для керівників і фахівців маркетингових служб.

В ІСМУ входить підсистема аналізу маркетингових рішень, у якій за допомогою певних методів (наприклад, моделей кореляційного аналізу, розрахунку точки беззбитковості) на основі створеної бази маркетингових даних здійснюється доступ до інформації, необхідної керівникам для прийняття рішень, і здійснюється її аналіз у даному напрямку.

У підсистему аналізу  маркетингових рішень може входити  набір процедур і логічних алгоритмів, заснованих на досвіді експертів, так  званих експертних систем. Ідея експертної системи полягає в наступному: експертні системи спираються на "професійну культуру". Говорячи про професійну культуру, мають на увазі всю сукупність неформальних евристичних прийомів, здогадів, інтуїтивних суджень й уміння робити висновки, які важко аналізувати явно, але які, по суті справи, і складають основу кваліфікації експерта, яка здобувається протягом всієї його професійної діяльності. Знання, використовувані в такій системі, походять від фахівців даної галузі у вигляді правил, звичайно багатьох сотень правил, які в сукупності створюють "базу знань" системи. Експертна система складається з бази знань і механізму "виводу" - програми, що здатна знаходити логічні наслідки зі всієї сукупності наявних у системі правил.

Маркетингове середовище містить безліч факторів, що впливають на розвиток і підтримку службами маркетингу вигідних взаємин із цільовими споживачами. Воно містить як потенційні можливості, так і ризикові ситуації для діяльності фірми. Систематичне вивчення маркетингового середовища дозволяє коригувати й адаптувати маркетингову стратегію до нових вимог. Маркетингове середовище М підрозділяється на мікросередовище I і макросередовище А: М= {I, A}. Мікросередовище утворюють фактори, пов'язані з компанією, які безпосередньо впливають на її відносини з клієнтами. Це сама компанія К, посередники S, постачальники Р, конкуренти N, споживачі В и контактні аудиторії D: I= {K, S, P, N, B, D}.

Гнучкість системи в  цілому включає гнучкість її об'єктів  управління й гнучкість керуючої системи. Аналіз вітчизняних і закордонних досліджень гнучкості підприємства й методів гнучкого управління дозволив виявити їхні позитивні якості:

• орієнтація гнучкості на пристосування системи до умов зовнішнього середовища й на можливість переорієнтації системи;
• розгляд гнучкості як економічної характеристики, що практично не зачіпає основні виробничі фонди.

Гнучкість керуючої системи  стосується всіх сторін господарського механізму управління, тобто варто  виділяти:

- гнучкість планування;

- гнучкість в економічному  стимулюванні;

- гнучкість в організаційних структурах управління;

- гнучкість у загальних методах  управління.

Гнучкість керуючої системи будемо визначати граничними можливостями корегування керуючих змінних системи  у відповідь на збурення.

У другому розділі «Моделювання гнучкого управління в інтелектуальних системах» розглянуто можливості застосування логічних рівнянь у виборі асоціативних залежностей, запропоновано інтелектуальну модель просування нового товару на ринок, моделі вибору цільових споживачів, а також запропоновано способи моделювання характеристичного портрету споживача.

Розвиток сучасних систем поступово  відбувається в напрямку інтелектуалізації, як найбільш ефективному з погляду  адаптації до зовнішнього й внутрішнього середовища й кооперативної взаємодії. Інтелектуальні організації характеризуються процесами інтенсивної циркуляції й переробки знань, перетворенням інтелектуальних ресурсів у продукти й послуги, що забезпечують їхнє виживання й конкурентноздатність.

Принципова схема функціонування інтелектуальної системи наведена на рис.2. Визначимо множину користувачів системи у вигляді П={П₁, П₂,…,П_n}. Діалоговий процесор є структурною одиницею інтелектуального інтерфейсу. Він забезпечує заданий сценарій діалогу залежно від ступеня підготовки користувачів й інтелектуальності системи і містить набір сценаріїв діалогу, меню діалогу, генератори випадкового та направленого пошуку, блоки перебору варіантів.

Ключовими компонентами інтелектуальної системи процесу виведення нового товару на ринок є база даних (БД) і база знань (БЗ). База даних містить реляційну базу компанії (БК), реляційну базу галузей (БГ), робочу базу даних (РБ), відомості про конкурентів (К), стан мікро- і макросередовища (СММ), бізнес-портфель (БП). База знань містить правила (методи, алгоритми) здобуття знань. Вона включає: правила видобування знань зі сховищ (ПЗС), методи рішення задач оптимізації (МО), методи нечіткої логіки (МН), методи рішення економічних задач (МЕ), принципи вибору стратегій (ПС), правила прийняття рішень (ППР).

У структурі логічних рівнянь насамперед виділяють так  званий булевий базис, що складається  з одномісних функцій, двомісних  і багатомісних функцій типу: кон’юнкція диз'юнкція імплікація ,  еквівалентність й ін.

Функції логічного вибору рішень знайшли  широке  застосування в побудові асоціативних залежностей у маркетингу: стимулювання продажів, сегментація ринку споживачів, модель поведінки споживачів, аналіз каналів збуту, оптимізація асортименту продукції, ефективні комунікації й розподіл продукції й ін.

Визначення 1. Асоціативне правило, побудоване на основі одномісних логічних функцій простого базису, називається простим асоціативним правилом.

  Визначення 2. Асоціативне правило, побудоване на основі n – місних логічних функцій F(x₁,x₂,…, x_n), називається складним асоціативним правилом.

Прикладом складного асоціативного  правила може бути вислів:

«якщо V(x₁,x₂,…, x_n) L(x₁,x₂,…, x_n) Q(x₁,x₂,…, x_n)…... то R(x₁,x₂,…, x_n)»...

Тут застосована асоціативна структура  типу «якщо (умова) ,..., то (висновок)».

Практичне значення мають асоціативні  правила, побудовані для об'єктів ієрархічної структури. Розгляд ієрархічної структури  об'єктів управління надає більш гнучкий асоціативний аналіз й одержання додаткових знань. Також розширенню можливостей аналізу сприяє розгляд додаткових атрибутів, як правило, у кількісному вигляді: ціна, кількість, ринковий сегмент і т.д.

Визначення 3. Асоціативне правило, побудоване на основі одномісних логічних функцій об'єктів ієрархічної структури називається ієрархічним асоціативним правилом.

Рішення завдань узагальненого  асоціативного вибору в економіці  припускає побудова функцій вибору C(Х), що задовольняють наступним характеристичним властивостям принципу класичної раціональності: спадкування (I):  C(Х¢)ÊC(C)ÇC¢, C¢ÍC, згода (Ag): ÇC(Ci)ÍC(ÈCi); незалежність від відкинутих альтернатив (O): C(C¢)=C(C)ÞC(C)ÍC¢ÍC; монотонність (М): C₁ÍC₂ÞC(C₁)ÍC(C₂); константність (C): C¢ÍCÞ {C(C)=Æ, C(C¢)=Æ; C(C)ÇC¢¹Æ, C(C¢)=C(C)ÇC¢}; мультиплікаторність (Mp): C(C₁ ÇC₂)=C(C₁)ÇC(C₂); сумматорність (S): C(C₁ÈC₂)= C(C₁)ÈC(C₂); незалежність вибору від шляху (P): C(C₁ÈC₂)=C(C(C₁) ÈC(C₂)); адаптивність (А):  C(C₂ ) Í  C(C₁) Ç C₂ .

Визначення 4. Асоціативне правило, побудоване на основі одномісних логічних функцій, що задовольняють характеристичній властивості принципу класичної раціональності називається раціональним асоціативним правилом.

Кількість асоціативних правил може бути досить великим. Завданням менеджера-аналітика є виділення з безлічі підмножини правил максимальної корисності:

 

,

 

де U - функція корисності.

Застосування логічних рівнянь у моделюванні інтелектуальних  завдань прийняття рішень на основі комп'ютерних систем OLAP й Data Mining дозволяє одержувати нові знання для рішення  стратегічних завдань управління, знаходити  загальні риси нечіткої логіки й природного мислення людини.

Методологія генерації  управлінських рішень зазвичай передбачає зменшення розмірності множини  альтернатив за рахунок застосування критеріальних процедур оцінювання, що застосовуються до кожного елементу цієї множини. При цьому однією з найбільш практичних проблем є структурування множин альтернатив, яке дозволяє збільшити швидкодію процесів оцінювання та таким чином вдосконалити процеси прийняття управлінських рішень. Структура побудови сховища даних для N сегментів при реалізації інтелектуальних задач прийняття рішень наведена на рис. 3.

Ступінь корисності інформації, що міститься в асоціативних правилах, характеризують наступні показники: підтримка, вірогідність, поліпшення.

Застосування методів  адаптивного пошуку, що належать до класу еволюційних алгоритмів прийняття рішення, дозволяє уникнути повного перебору альтернатив та отримувати багатомірні ситуаційно-орієнтовані варіанти рішень, що приймаються. Процедура адаптивного пошуку на кожній стадії включає:

1. формулювання набору цілей;

2. оцінку розходження  між поточною позицією компанії  й цільовою позицією;

3. формування декількох  способів дій;

4. установлення можливості  скорочення розриву в позиціях. У протилежному випадку розглядаються  нові альтернативи.

Спочатку рішення є досить складними й узагальненими, а потім поступово стають усе більш конкретними й приводять до вибору конкретних товарів або ринків. Прийняті рішення на окремих етапах є взаємозалежними за рахунок зворотного зв'язку. При виникненні небажаних результатів рішення переглядаються.

Запропонований метод  генерації управлінського рішення  застосовано для вирішення практичної проблеми виведення на ринок нових  товарів. Концептуальна модель прийняття  рішень щодо виведення на ринок нових  товарів наведена на рис.4.

 

Етапи процесу розробки нового товару включають: вибір напрямків, генерацію ідей, відбір ідей, розробку й тестування концепції товару, вибір  маркетингової стратегії, економічний  аналіз, створення дослідного зразка, пробний маркетинг, комерціалізацію.

У табл. 1 наведено оцінку ресурсів підприємства, що забезпечують успіх виведення  нового товару на ринок.

Таблиця 1

Оцінка ресурсів підприємства,

що забезпечують успіх  виведення нового товару на ринок

№ п/п	Ресурс	Ступінь впливу
1	Фінансовий капітал	0,38
2	Потенціал менеджменту	0,26
3	Потенціал маркетингу	0,28
4	Наукові дослідження  й проектування	0,18
4	Виробничий потенціал	0,24
5	Комунікації	0,18
6	Дослідження ринку	0,23
7	Потенціал збуту	0,16
8	Розповсюдження	0,15
9	Інформаційні технології	0,24
10	Сервіс	0,25

 

Розглянемо метод виведення  нового товару з урахуванням ресурсних  можливостей, що є компонентом блоку методів рішення економічних задач бази знань. Ієрархічна структура взаємозв'язків цілей виведення нового товару на ринок і різних внутрішніх і зовнішніх факторів наведена на рис. 5. Тут: Z – головна мета; Z₁,…, Z_x,…, Z_u–істотні фактори середовища (положення на ринку, забезпеченість ресурсами, технічні можливості й ін.); C¹₁,…, C^x_f,…, C^u_L- фактори, що забезпечують; T₁…,T_i,…, T_m–варіанти нових товарів.

 

 

Рис.5. Структура взаємозв'язків  цілей і факторів при виведенні  нового товару на ринок

 

Процедура вибору варіанта нового товару передбачає розрахунок пріоритету: