Моделювання інтелектуальної системи маркетингового управління підприємством

 

 

де   - функція порівняння варіантів T_i відносно факторів C^x_f;

- функція порівняння факторів C^x_f відносно істотних факторів середовища Z_x;

- функція порівняння важливості  факторів Z_x

відносно головної мети Z_x.

 

Серед варіантів T₁,…, T_i,…, T_m вибирається той з них, що має найбільший пріоритет U(T_i). Він є самим перспективним по ресурсних можливостях компанії.

Загальна схема використання методів Data Mining складається з п'яти  кроків. Ця послідовність дій не залежить від предметної області, тому її можна використати для будь-якої сфери діяльності. Гіпотезою в цьому випадку будемо вважати припущення про наявність деякої залежності між певними факторами й деякими параметрами досліджуваного завдання.

Форма цієї залежності в  цьому випадку значення не має, тобто можна стверджувати, наприклад, що на обсяг продажів впливає відхилення ціни на продукцію компанії від середньоринкової, але при цьому не вказувати, а як, власне, цей фактор впливає на продажі. Автоматизувати процес висування гіпотез не уявляється можливим, принаймі на сьогоднішньому рівні розвитку технологій аналізу даних. Це завдання повинні вирішувати експерти - фахівці в предметній області.

Наприклад, для завдання прогнозування попиту це може бути список наступного складу: сезон, день тижня, обсяги продажів за попередні тижні, обсяг продажів за аналогічний період минулого року, рекламна кампанія, маркетингові заходи, якість продукції, бренд, відхилення ціни від середньоринкової, наявність даного товару в конкурентів і т.д.

Цільову аудиторію в рекламній діяльності маркетингу утворять споживачі, на яких спрямована конкретна кампанія з реклами. Цільову аудиторію C утворить підмножина груп покупців, які мають найбільший потенціал щодо придбання торговельної марки фірми, де: G₁ - нові користувачі товарної категорії; G₂ - споживачі, лояльні до торговельної марки; G₃ - непостійні споживачі торговельної марки; G₄ - непостійні споживачі інших торговельних марок; G₅ – споживачі, лояльні до іншої товарної марки.

Завданням рекламного менеджера є встановлення потенційних покупців торговельної марки на всіх стадіях життєвого циклу продукту. Життєвий цикл продукту є головним чинником, що визначає відносну частку реклами стосовно стимулювання збуту.

На стадії запровадження  витрати на стимулювання збуту досить великі. Обсяги збуту V і прибутку P на цій ділянці характеризується повільно зростаючими опуклими функціями V(t) і P(t).

На стадії зростання  витрати на рекламні комунікації  й стимулювання збуту диференційовані  в залежності від виду представленого на ринку продукту: а – продукт-лідер на ринку, б – продукт-аналог. У першому випадку успіх досягається за рахунок збільшення витрат на рекламу й незначних витрат на стимулювання збуту, в іншому – за рахунок високих витрат на стимулювання збуту й незначних витрат на рекламу. Функції збуту V(t) і прибутку P(t) на цій ділянці є ввігнутими зростаючими.

На стадії зрілості вибір  стратегій реклами й стимулювання збуту залежить від відношення груп покупців до торговельної марки: покупці  з високою прихильністю або покупці з низькою прихильністю. У першому випадку основна увага приділяється рекламі, в іншому - стимулюванню збуту.

На заключній стадії життєвого циклу (спад) відбувається згортання всіх рекламних заходів  і всі витрати поступово зводяться  до мінімуму. Основна мета – мінімізувати запаси продукту. Функція збуту V(t) і прибутку P(t) на цій ділянці, проминувши точку локального екстремуму, залишаються ввігнутими з наростанням спаду.

В третьому розділі «Методи реалізації й ефективність прийняття рішення в інтелектуальних системах» запропоновано методи підтримки прийняття адаптивних рішень, розроблено механізми раціонального вибору рішень в інтелектуальних системах, а також проаналізовано ефективність інтелектуальної системи гнучкого маркетингового управління підприємством.

У сучасних умовах для  забезпечення необхідної швидкості  й обґрунтованості прийнятих  рішень застосовуються системи підтримки  прийняття рішень, побудовані на базі сучасних цифрових технологій. Системи  підтримки прийняття рішень призначені для інтеграції можливостей сучасних засобів збору, аналітичної обробки й візуального подання інформації, а також підтримки групової діяльності експертів, що дозволяє підвищити адаптивність системи управління підприємством.

Складність сучасного  виробництва, випадковий характер збурень, стислі строки прийняття оперативних рішень - все це приводить до необхідності автоматизації процесу прийняття рішень  в області виробничо-збутової діяльності.

Системний аналіз завдань  управління діяльністю підприємства показує, що процес рішення таких завдань складається із системи однотипних дій, незалежно від рівня управління, характеру ресурсів, що розподіляють, і режимів розподілу.

Типовий процес вирішення  завдань оперативного управління являє  собою наступний набір операцій:

оцінка ситуації з  ресурсами на об'єкті управління;

виявлення дефіциту ресурсів кожного виду;

виявлення резервів ресурсів кожного виду;

визначення потреб у ресурсах різних об'єктів;

замовлення додаткової кількості  ресурсів;

вибір варіантів розподілу ресурсів.

Стратегічні СППР припускають  досить глибоке пророблення даних, спеціально перетворених для зручності  використання в ході процесу прийняття  рішень. При застосуванні засобів  раціонального обґрунтування рішень виділяють наступні моменти, які  необхідно враховувати:

відмова від ідеалізованої  передумови повної забезпеченості процесу  рішень інформацією;

врахування обмежених  можливостей засобів обробки  інформації;

врахування реальних, історично визначених обмежень й  одночасно з цим – прагнення  до їхнього покрокового усунення.

Більшість завдань раціонального  вибору ґрунтується на попарному  порівнянні альтернатив, виділенні  кращих з них, більш кращих. У цих  умовах необхідний математичний апарат, що дозволив би формалізувати поняття  кращої альтернативи.  Досить ефективними засобами вирішення багатьох виникаючих в економіці завдань є мова бінарних відносин. Наприклад, відношення порядку в технологічному процесі виготовлення виробу показує черговість запуску деталей (складальних одиниць) у виробництво, відношення еластичності товарів на споживчому ринку показує рівень попиту на різні види товарів.

Основними механізмами  вибору альтернатив є: парнодомінантний механізм на бінарних відносинах; критеріально-екстремізаційні  механізми. Парнодомінантні механізми  на базі декількох бінарних відносин відображають перевагу одних варіантів над іншими. Крім бінарних відносин R₁,R₂,...,R_к, що беруть участь у виборі, в структуру можуть входити й інші компоненти. Часто істотним є порядок розташування відносин (упорядкування за їхною важливістю), іноді використовуваються економічні параметри (вартість, коефіцієнт еластичності, витрати та ін.), що характеризують важливість інформації, що визначається відносинами. Це можуть бути альтернативи, до яких бажано максимально наблизитися при виборі, або альтернативи, що задають  припустимий рівень, не гірше якого повинні бути обрані варіанти.

 Критеріально-екстремізаційні механізми вибору характеризуються завданням деяких числових характеристик (критеріїв) , що належать до  варіантів x є X. Критеріально-екстремізаційному вибору відповідає структура . Іноді до неї відносять також додаткові дані про впорядкування критеріїв за важливістю. Проблематичними є питання, чи завжди розумний вибір описується в термінах екстремізації деякого критерію і як співвідноситься вибір за одним або декількома критеріями з парнодомінантними механізмами вибору.

Позначимо векторну оцінку варіанта через . Тоді опис найпоширеніших механізмів крітеріально-екстремізаційному вибору може бути наданий у такому вигляді:

 

 

де  P -   вибір за Парето;

L -   лексикографічний вибір;

M -   мажоритарний вибір;

S -   сукупно - екстремальний вибір;

W - вибір за зваженим критерієм (критеріям приписуються ваги , що характеризують їхню важливість).

Перераховані методи вибору можуть бути поширені на завдання вибору по декількох відносинам довільного типу.

У найбільш загальному вигляді  ефективність системи управління є  відношенням ефекту, одержаного в  результаті її вдосконалення, до витрат підприємства. Тому головним завданням економічного аналізу на підприємствах є виявлення ефекту, який повинен визначатися, перш за все тим, в якій мірі система управління підприємством сприяє досягненню його головної мети. В зв'язку з цим результати вдосконалення системи управління виробництвом повинні відображатися в економії всіх видів ресурсів, підвищенні якості продукції, зміні характеру і культури праці. На жаль, не всім з вище перелічених елементів економічного і соціального ефекту може бути надана натуральна або вартісна оцінка. Тому при визначенні ефективності системи управління підприємствами разом з кількісними показниками необхідно враховувати і ряд якісних.

Для визначення ефективності вибрано критерій, відповідно до якого  можна судити, чи є ефективною система управління підприємством, а, якщо так, то в якій мірі. Для кількісного визначення ефективності критерій повинен бути охарактеризований певним чисельним виразом і відповідати оцінюваному явищу, бути універсальним і простим в застосуванні, давати однозначну і повну оцінку.

З урахуванням вказаних вимог, до показників, що характеризують систему управління, можна віднести:

коефіцієнт ритмічності  виробництва;

коефіцієнт економічності  апарату управління;

коефіцієнт якості виконання  управлінських функцій;

коефіцієнт оперативності  роботи апарату управління;

коефіцієнт стабільності кадрів.

Разом із загальними критеріями ефективності, необхідно виявити  також і часткові критерії, які  допомагали б на різних стадіях проектування системи управління визначати найбільш ефективні напрями розробки і впровадження заходів щодо її вдосконалення.

До таких показників відносяться:

коефіцієнт використання робочого часу;

рівень кваліфікації персоналу;

коефіцієнт умов праці.

При цьому всі вищевикладені  показники повинні не виключати, а доповнювати один одного.

Вибір найкращого варіанту системи управління - це комплексне завдання, вирішити яке можна тільки шляхом глибокого організаційно-технічного і соціально-економічного аналізу  виробництва в цілому. Отже, ефективність системи управління підприємством не може бути визначена якимось одним показником, а визначається цілою системою показників, тому що економічна ефективність системи управління виробництвом виявляється, головним чином, в непрямому, а не в прямому ефекті. Вона проявляється в поліпшенні результатів роботи підприємства завдяки більш раціональній організації виробничо-господарської діяльності. Разом з тим, підвищення рівня організації системи управління створює сприятливі умови для підвищення ефективності виробництва в цілому при зниженні витрат на апарат управління.

 

 

 

ВИСНОВКИ 

У дисертаційній роботі на теоретичному та методологічному  рівні вирішено актуальне науково-практичне  завдання розробки комплексу економіко-математичних моделей інтелектуальної системи  маркетингового  управління  підприємством, і відповідно до мети та завдань дослідження отримано наступні результати.

1. Організація управління на підприємствах в умовах сучасної економіки повинна базуватись на маркетингових принципах, що дозволить уникнути кризових ситуації від впливу ринкових чинників на функціонування підприємства. 
2. Особливості синтезу сучасних інтелектуальних систем управління підприємством полягають в спроможності вживання широкого спектру інформаційних технологій і обчислювальної техніки, а також удосконаленні механізмів зберігання, аналізу і обробки даних.
3. Одним з перспективних напрямів вирішення проблем синтезу є розробка і впровадження комплексу економіко-математичних моделей в гнучкій системі маркетингового управління, що підтверджує проведений аналіз робіт і напрямів досліджень, пов'язаних із застосуванням інтелектуальних систем управління, і зокрема, експертних систем, в системах прийняття рішень.
4. Концепція гнучкої системи маркетингового управління підприємством відображає механізм прийняття рішень і структуру формування системи, що дозволяє пов'язати рішення стратегічних, тактичних і оперативних задач управління в єдину схему. Суть даної концепції полягає в гнучкому реагуванні системи маркетингового управління підприємством на зміни умов його функціонування.
5. Застосування логічних рівнянь в моделюванні інтелектуальних задач прийняття рішень на основі комп'ютерних систем OLAP і Data Mining дозволяє одержувати нові знання для вирішення стратегічних задач управління, зв'язати загальні риси нечіткої логіки і природного мислення людини для одержання додаткового економічного ефекту.
6. Запропонована методика моделювання вибору цільової аудиторії дозволяє гнучко реагувати на динамічне середовище та виявляти потенційних споживачів на усіх стадіях життєвого циклу продута.
7. Моделі та методи, що розроблені у дисертації були впроваджені при удосконаленні методів планування діяльності ТОВ ВКФ «Авентос» з економічним ефектом 80 тис. грн., а також в навчальному процесі Донецького національного університету при викладанні дисциплін «Інформаційні системи і технології в економіці» та «Методи прийняття рішень».