Научная статья на тему 'Имитационное моделирование спроса на дополнительные услуги сотовой связи (на примере работы сервиса «Новости»)'

Имитационное моделирование спроса на дополнительные услуги сотовой связи (на примере работы сервиса «Новости») Текст научной статьи по специальности «Экономика и экономические науки»

CC BY
141
35
Поделиться

Текст научной работы на тему «Имитационное моделирование спроса на дополнительные услуги сотовой связи (на примере работы сервиса «Новости»)»

МЕТОДИКИ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

U.B. Трегуб

доцент кафедры «М-атема-тическое моделирование экономических процессов»

Д,Я, Шапиро

студентка института математических методов в экономике и антикризисного управления

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СПРОСА НА ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ УСЛУГИ СОТОВОЙ СВЯЗИ (на примере работы сервиса «Новости»)

Формирование нового рынка дополнительных услуг сотовой связи — рынка мобильного контента

С 90-х годов прошедшего века в России начал формироваться рынок сотовой связи. По мере его развития все большее внимание провайдеры — компании, предоставляющие услуги на этом рынке (от англ. to provide), стали уделять дополнительным услугам, так называемым VAS-услугам (сокр. от value added services).

Эти услуги обеспечивают как обмен короткими текстовыми сообщениями (SMS), переадресацию вызова и автоматический определитель номеров, так и предоставление клиенту различных информационных или развлекательных услуг по запросу, а также услуг по определению местоположения зарегистрированных абонентов (LBS-сервис) и многое другое.

Доходы, получаемые сегодня компаниями, работающими на данном сегменте рынка, сопоставимы по размеру с доходами от оказания стандартных услуг сотовой связи*.

Однако если в предыдущие годы наблюдался бурный рост на рынке дополнительных услуг сотовой связи в России, то начиная с 2005 г. темпы роста снизились. Это отмечалось на прошедшей недавно в Москве тематической конференции, посвященной современным тенденциям развития рынка дополнительных услуг сотовой связи в России (Wireless Content — 2006: Back to Business — Russia and Globally).

С другой стороны, на фоне снижения спроса в некоторых секторах рынка в конце 2005 г. значительный прирост показали сервисы по предоставлению на

* См.: Трегуб И.В. Становление рынка дополнительных услуг в сетях сотовой связи в России // Актуальные проблемы математического моделирования в финансово-экономической области: Сб. науч. ст., изд. Финансовой академии. М., 2006.

мобильный телефон бизнес-информации и проекты, реализованные на радио, показавшие рост на 150% и 200% соответственно за последние три квартала 2005 г.

Сокращение роста прибыли компаний по одним видам сервисов и резкий рост по другим требует детального изучения потребительского спроса. Это важно для оценки прибылей компании от предоставления различных дополнительных услуг сотовой связи, а также для модернизации уже функционирующих сервисов и поиска новых интересных пользователю решений. Прогнозирование объема продаж дополнительных услуг сотовой связи — вот основная задача, стоящая сейчас перед компаниями — участниками рынка.

Потребительский спрос на рынке мобильного контента

Исследование потребительского поведения на рынке мобильного контента Москвы и Санкт-Петербурга, проведенное компанией Business Vision в 2005 г., показало, что средняя величина затрат на приобретение мобильного контента в месяц для большинства респондентов не превышает $5, а по сообщению агентства РосБизнесКонсалтинг, респонденты мужского пола в целом чаще и больше покупают мобильный контент, нежели респонденты-женщины (www.sotovik.ru).

Среди целевых групп наиболее часто к мобильному контенту обращаются студенты 18-25 лет, реже всего — школьники 12-18 лет.

В проведенном исследовании принимали участие 2328 человек, половина из которых проживает в Москве и половина — в Санкт-Петербурге.

Процентное соотношение количества абонентов, обращавшихся к услугам мобильного контента, представлено на рис. 1.

65'%'"—----------—^

Рис. 1. 65% абонентов пользуются дополнительными услугами сотовой связи

Другой опрос проводился с целью выявления степени заинтересованности населения предоставляемыми услугами. Соотношение данных, полученных в результате проведенного опроса, отражено на рис. 2.

Как видно, подавляющее большинство респондентов считают мобильный контент безусловно полезной услугой (71%) и лишь 8% относятся к данному виду услуг как к бесполезной трате денег. Это соотношение подтверждает мнение аналитиков о перспективности и большой емкости данного сегмента рынка.

Это, безусловно, полезные услуги

Хорошее развлечение, но не более

Бесполезная трата денег

Затрудняюсь ответить

Рис. 2. Степень заинтересованности населения предоставляемыми услугами

Структура рынка контент-услут

В процессе доставки информации на сотовые телефоны участвуют компании трех типов. Основную роль играют контент-провайдеры и сервис-провайдеры.

Контент-провайдер — это компания или частное лицо — правообладатель какого-либо контента, например медиаэлементов (картинок, фотографий, звукозаписей, мелодий, видеопотока и видеозаписей, загружаемых кодов игр и другого программного обеспечения для мобильных телефонов). Эта компания занимается созданием и реализацией принадлежащего ему сервиса или прав на его использование.

Сервис-провайдер — компания, предоставляющая услуги абонентам мобильной связи непосредственно или через оператора мобильной связи. Зачастую это понятие считают тождественным понятию контент-провайдер.

Услуги, предоставляемые контент- и сервис-провайдерами, были классифицированы компанией РосБизнесКонсалтинг (www.rbc.ru) в опубликованном 1 июля 2005 г. аналитическом отчете «Российский рынок мобильного контента». Проведенная классификация сервисов представлена на рис. 3. Как видно из рисунка, все многообразие услуг можно разбить на большие группы по функциональному признаку. Следовательно, оценка эффективности работы каждого сервиса из группы может быть осуществлена на основе анализа эффективности всей группы в целом.

Рис. 3. Структура услуг мобильного контента

В данной статье будет проанализирована работа сервиса «Новости», относящегося к группе «Справочные услуги».

Постановка задачи

Цель работы — моделирование объема продаж дополнительных услуг сотовой связи на примере работы сервиса «Новости».

Объектом исследования послужили данные о количестве обращений абонентов к информационным сервисам по операторам сотовой связи Московского региона за второе полугодие 2005 г. Количество абонентов сотовой связи в рассматриваемый период считалось неизменным (это связано с тем, что уровень проникновения сотовой связи в Московском регионе оценивается практически

100% и изменением количества абонентов в рассматриваемом периоде можно

пренебречь).

Для достижения цели была поставлена задача — построить модель, описывающую количество обращений абонентов сотовой связи к услугам информационных сервисов.

Для решения поставленной задачи был выбран метод имитационного моделирования. Имитационное моделирование — это процесс конструирования модели реальной системы и осуществления экспериментов на этой модели. Цель имитационного моделирования — понять поведение системы, либо оценить в рамках принятых ограничений различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы. Этот метод позволяет, имея достаточный объем данных по количеству обращений абонентов к сервису за прошедшие периоды, прогнозировать будущие значения объема спроса.

Для моделирования объема продаж необходимо провести анализ статистических данных. С этой целью вначале определяются минимальное и максимальное значения объема продаж за рассматриваемый период с помощью функций Microsoft Office Excel МИН() и МАКС(). Затем все данные отсортировываются по возрастанию.

Для определения количества групп, на которые необходимо разбить диапазон исходных данных, использовалась формула Стерджесса

где k — количество интервалов (групп);

N — общее количество наблюдений (исходных данных).

Шаг интервала можно найти как разность максимального и минимального значений переменной, деленную на количество интервалов:

После разбиения исходного диапазона на группы было определено число наблюдений в каждой группе, найдены частоты попадания в исследуемых переменных в каждый интервал и определена относительная частота попадания в интервал. Гистограмма относительных частот представлена на рис. 4.

По одной оси откладываются середины интервалов, на которые разбиваются данные, отражающие количество абонентов, обратившихся к услуге сервиса в течение одной недели, по другой оси — относительная частота попаданий в интервал.

Построение имитационной модели

k=1+3,322*Lg(N),

(1)

max(x) - min(x)

(2)

Количество обращений абонентов к сервису

Рис. 4. Эмпирическое и теоретическое распределение абонентов, обращающихся к сервису «Новости»

Для построенного эмпирического распределения были найдены его основные характеристики — математическое ожидание и дисперсия — по следующим формулам

7 Т.-Х,.

(3)

Х/-г,

М(х) = ^-------

(4)

где f■i — частота попадания для каждого интервала; x■i — середина каждого интервала; m — число интервалов; п — общее количество наблюдений.

На следующем шаге была сформулирована гипотеза о соответствии нормального распределения наблюдаемым значениям количества обращений. После проверки гипотезы о согласии эмпирического и теоретического распределений, осуществляемой методом Колмогорова-Смирнова, оказалось, что на статистически приемлемом доверительном интервале (99%) нормальный закон распределения вероятностей согласуется с распределением эмпирических данных.

Выбор критерия Колмогорова—Смирнова обусловлен сравнительно небольшим объемом выборки, а также тем, что данный критерий применяется в тех случаях, когда проверяемое распределение непрерывно и известны среднее и дисперсия совокупности.

Проверка осуществляется путем задания интегральной функции, следующей из теоретического распределения, и ее сравнения с интегральной функцией распределения эмпирических данных.

Сравнение основывается на выборочной группе, в которой экспериментальное распределение имеет наибольшее абсолютное отклонение от теоретического. Сравниваем его с критическим значением статистики Колмогорова-Смирнова со степенью свободы, равной объему выборки. Если абсолютная разность меньше критического значения, то статистическая гипотеза о соответствии эмпирических данных теоретическому распределению принимается.

Критическое значение D при уровне значимости 0,01 оказалось равным 0,32 Э(0,01;26)=0,32, максимальное отклонение, равное 0,192, меньше критического (0,192<0,32). Для рассматриваемого сервиса гипотеза о соответствии распределения количества запросов нормальному закону распределения принимается. Рис. 4 иллюстрирует согласие эмпирического распределения дохода от сервиса «Новости» и теоретического нормального распределения.

На следующем этапе был проведен имитационный эксперимент. Для этого сначала было рассчитано количество реализаций, необходимое для построения прогноза с допустимой погрешностью 1%. После чего были сгенерированы случайные величины из нормального закона распределения, проведена обработка результатов эксперимента и построен прогноз количества обращений пользователей к сервису. Рис. 5 иллюстрирует прогноз обращений абонентов к сервису «Новости».

Количество обращений абонентов к сервису Рис. 5. Прогноз количества абонентов, обращающихся к сервису

При отсутствии существенных изменений в условиях работы сервиса (по сравнению с исследуемым временным периодом) с вероятностью более 90,93% спрос превысит 1400 заявок, с вероятностью 98,62% количество обращений к сервису в течение каждой следующей недели окажется выше 950, и практически со 100% вероятностью можно утверждать, что количество обращений к сервису окажется выше 500.

По экспертным оценкам, для компании провайдера предоставление в дальнейшем услуг сервиса «Новости» считается рентабельным, если спрос на сервис будет не менее 600 заявок в неделю. Полученный прогноз свидетельствует о том, что обращение клиентов к услугам сервиса сохранится на высоком уровне и сервис не утратит своей актуальности для потребителя. А значит, компании провайдеру выгодно предоставлять услуги этого сервиса клиентам и в дальнейшем.