В. А. Осовцев, М. В. Рыков
ИНФОРМАЦИОННАЯ КИБЕРНЕТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СТРАТЕГИЧЕСКОГО МАРКЕТИНГА
Аннотация
В статье на основе кибернетического подхода рассматривается структура и механизм информационного обеспечения стратегического маркетинга, раскрывается его проблематика.
Ключевые слова
Стратегический маркетинг, кибернетический подход, информационное обеспечение, распознание маркетинговой среды, синтез обработанной маркетинговой информации.
V. A. Osovtsev, M. V. Rykov
INFORMATION CYBERNETIC MODEL OF STRATEGIC MARKETING
Annotation
The article describes the structure and method of information support of strategic marketing on the basis of cybernetic approach and discloses its problems.
Keywords
Strategic marketing, cybernetic approach, information support, examination of marketing environment, marketing information fusion.
Одним из важнейших методических инструментов стратегического маркетинга следует считать маркетинговую информационную систему (МИС). По общему признанию специалистов, ее наличие является необходимым условием повышения результативности маркетингового стратегического управления. В развитие этого положения во многих источниках по маркетингу [1] приведены разнообразные варианты структуры, функций и определений МИС. Также предлагаются многочисленные рекомендации по сбору и анализу данных из внешних и внутренних источников информации, по использованию статистических и экспертных методов обработки результатов маркетинговых исследований [2]. Тем не менее имеющиеся рекомендации только в определенной мере устраняют высокий риск использования недостоверных данных, что вызывает необходимость раскрытия проблематики ин-
формационного механизма стратегического маркетинга.
Полагаем, что решение этого вопроса лежит на пути адаптации идей и методов экономической кибернетики к задачам стратегического маркетинга. Основанием тому служит открывающаяся возможность понимания органических недостатков существующих описательных и статистических моделей информационного обеспечения, что продемонстрировано в результате использования кибернетического подхода в стратегическом контроле [3], организации управления [4], управлении информационными ресурсами организаций [5]. Наши исследования [6] также подтверждают то, что кибернетические модели развивают научное представление о механизме маркетингового управления на основе информационного ресурса.
Отталкиваясь от результатов этих исследований, предварительно рассмотрим систему управления маркетингом
на основе понятий об оптимальной и допустимой траектории долгосрочного развития компании, которые являются важным атрибутом экономической кибернетики [7].
Представим маркетинговый управленческий механизм, посредством которого можно было бы обеспечить развитие компании по оптимальной траектории. По всей видимости, этот механизм должен не только выполнять функции управления и стратегического контроля, но и участвовать в формировании маркетинговой стратегии, направленной на достижение целевых ориентиров компании в соответствии с прогнозом развития событий и располагаемыми ресурсами. Кроме того, подобный механизм должен обладать свойствами гибкости и динамической устойчивости, чтобы иметь возможность оперативно реагировать на изменение обстоятельств по пути движения компании к намеченной цели.
Иными словами, в идеале система управления стратегическим маркетингом должна обеспечивать формирование и регулярный контроль оптимальной траектории развития компании. В случае появления информации об отклонениях от оптимальной траектории
система оперативно принимает меры по возврату к запланированному оптимуму или по его корректировке в области, которую целесообразно называть коридором допустимых траекторий.
Важным этапом при определении оптимальной траектории является выявление параметров, которые зафиксируют исходную рыночную позицию компании на основании потока входной информации. Комплекс входных маркетинговых параметров может, например, включать: основные показатели динамики рынка, ключевые характеристики конкурентоспособности компании, обобщенные результаты опросов и статистики, касающиеся особенностей потребительского поведения и т. п. Также важно иметь в виду, что изменение траектории развития компании в условиях рынка, как правило, происходит нелинейно, порой выходя за пределы «коридора» допустимых траекторий, вызывая необходимость принятия неординарных управленческих решений. Такова описательная часть информационной модели управления стратегическим маркетингом в коридоре допустимых траекторий долгосрочного развития компании, схематично представленная на рисунке 1.
Рисунок 1 — Схема воздействия на траекторию развития компании через систему управления стратегическим маркетингом
Разработан авторами на основе [7, с. 53].
Руководствуясь принципом модульного построения модели, структурируем проблематику системы управления стратегическим маркетингом с помощью кибернетической схемы, состоящей из трех, ранее описанных нами модулей управления маркетингом в зависимости от характерных особенно-
стей спроса [6]. Эти модули, согласно рисунка 2, образуют единую цепь на трех временных горизонтах — Т1, Т2, Т3, где входные характеристики каждого последующего модуля являются выходными характеристиками предыдущего модуля.
Рисунок 2 — Модульная кибернетическая модель управления стратегическим маркетингом на временных горизонтах от Т1 до Т3
Самостоятельная авторская разработка.
Одна из базовых задач системы маркетингового управления и стратегического контроля при кибернетическом подходе состоит в том, чтобы оперативно выявлять и использовать благоприятные тенденции и одновременно смягчать влияние негативных факторов в процессе формирования и реализации конкурентоспособной маркетинговой стратегии и тактики. Поэтому результативность стратегического маркетинга в значительной мере будет зависеть от решения вопросов, позволяющих регулярно получать по разным каналам разнообразную информацию, накапливать полезную и «отсеивать» недостоверную часть. Только в этом случае возникает целесообразность синтеза накопленной за определенный период времени информации для выработки управляющих сигналов, адекватных состоянию внешней и внутренней среды.
Между тем, как видно из данных рисунка 2, если маркетинговый анализ
потока информации на входе {X} каждого модуля можно осуществлять по факту, то аналогичный анализ потока информации на выходе возможен только на основании прогнозных данных, степень достоверности которых всегда находится под вопросом. По этому поводу уместно привести выдержку из монографии «Проблемы системологии», раскрывающую принципиальные трудности определения ценности информационного ресурса: «Перспективную ценность информации можно определить только на основании прогноза среды; самая совершенная система оценивает генерируемую ею информацию, исходя из этого прогноза, причем прогноз зависит от ценности информации, если система обладает свойствами средоформирования» [8, с. 178].
В связи с этим обратим особое внимание на элемент модуля «распознаватель среды», поскольку именно в нем на принципах обратной связи и вариативности решений предполагается обработка и
синтез поступающей из внешней и внутренней среды информации, чтобы на этой основе можно было сформировать и передать в подсистему управления соответствующие сигналы (команды).
Рассмотрим этот вопрос несколько глубже — с позиций архитектуры сбора, сортировки, хранения и обработки внешней и внутренней маркетинговой информации. С этой целью позаимствуем из теории массового обслуживания методику построения непрерывно-стохастической модели (0-схемы) [9].
Используя кибернетический принцип декомпозиции системы, составим простейшую 0-схему «распознавателя среды» (рис. 3), с помощью которой смоделируем обмен информационными потоками между источниками информации (И, В), «каналами обслуживания» (К), «накопителями» (Н), «сумматорами» (С) и «распределителями» (Р).
При таком методе построения вероятностной модели «каналы обслуживания» моделируют процессы сбора и обработки потоков информации, «накопители» — процессы ее хранения, совместно образуя как бы рабочий каркас «распознавателя среды». А «сумматорам» и «распределителям» отводится роль элементов, которые имитируют процессы управления информационными потоками. По сути, «сумматоры» моделируют процесс обобщения поступающей от каналов и накопителей информации, а «распределители» — процесс ее распределения в подсистему управления стратегическим маркетингом.
В качестве примера с помощью выше указанных элементов на рисунке 3 изобразим непрерывно-стохастическую модель «распознавателя среды». При этом движение информационных потоков между источниками информации и элементами модели обозначим сплошными стрелками, управляющие сигналы — точечными, а исполнительные механизмы блокировок каналов обслуживания — треугольниками.
Для упрощения эта модель оперирует только четырьмя характерными потоками маркетинговой информации (товар, цена, сбыт, коммуникации) в соответствии с концепцией управления маркетингом — «4Р». Как видим, в этом случае информационная структура «распознавателя среды» может включать порядка двадцати «каналов обслуживания» и «накопителей», три «сумматора» и, как минимум, один «распределитель» управляющих сигналов. Но это далеко не самые большие сложности организации работы «распознавателя среды» как основного компонента МИС при кибернетическом подходе, на основе которого, в конечном счете, развиваются компьютерные информационные технологии и АСУ.
Опираясь на модель, изображенную на рисунке 3, несложно обнаружить, что для эффективной работы «распознавателя среды» прежде всего необходимо установить критерии блокировки каналов обслуживания, которые бы исполняли роль своеобразных фильтров, настроенных на пропуск полезной и задержку «вредной» информации. Однако этот вопрос пока не поддается строгому научно-обоснованному решению, образуя обширное поле экспертной деятельности, где набор и весовые коэффициенты оценочных критериев определяются исходя из собственного представления экспертов об их важности.
Еще сложнее научно обосновать и экспериментально подтвердить для разных состояний среды эффективные способы синтеза обработанной информации для распознания среды. Заметим, что в кибернетике и системологии процесс синтеза информации принято называть «генерированием информации». Здесь под генерированием информации понимается «преобразование одного информационного кода (реализованного при помощи определенной материальной структуры) в другой, более ценный для системы генерирующей информацию» [8, с. 179].
Рисунок 3 — Четырехканальная непрерывно-стохастическая модель архитектуры сбора, сортировки, хранения и обработки внешней и внутренней маркетинговой информации в «распознавателе среды»
Самостоятельная авторская разработка.
На рисунке 4 представлена упрощенная схема цикла генерирования маркетинговой информации, которая, тем не менее, позволяет в первом приближении очертить его структуру и этапы синтеза в «распознавателе среды».
Эта схема включает: 1) распознание в маркетинговой среде компонент, характеризующих ее состояние и динамику; 2) отбор этих компонент из маркетинговой среды; 3) выделение и отбор ценных информационных блоков;
4) объединение ценных информационных микроблоков в единый макроблок;
5) «прокрутку» ценной информации через программный комплекс генерирования информации; 6) оценку результатов синтеза и использование синтезированной информации при положительной оценке; 7) совершенствование и использование нового программного комплекса для продолжения процесса генерирования информации (синтеза) при отрицательной оценке.
Анализ
Программны и ком плене гепернров:шия ипформапи
Корректировка про[ ра ммпого комплекса
Рисунок 4 — Схема цикла генерирования информации
Разработан авторами на основе источника: [8, с. 179].
В кибернетике обычно применяются три основных метода программирования процесса генерирования информации [8, с. 205-208].
1. Аксиоматический метод, который заключается в получении формального вывода, исходящего из ограничительных условий целевой задачи и априорного набора аксиом. В свою очередь, этот метод в стратегическом маркетинге может быть реализован четырьмя способами:
- алгоритмическим способом, при котором аксиоматика формулируется в виде алгоритма;
- диспозиционным способом, когда аксиоматика формулируется при помощи правил выбора алгоритма и оценки результатов на всех этапах исполнения маркетинговых стратегических решений;
- эвристическим способом, когда задаются ограничения на область поиска стратегического решения и способ проверки его удовлетворительности;
- способом случайного поиска, включающего перебор всех возможностей в достижении целевых ориентиров компании.
Важно подчеркнуть, что аксиоматический метод имеет ряд особенностей, которые существенно ограничивают область его использования в стратегическом маркетинге. Во-первых, он пригоден для типовых (стереотипных) задач и ситуаций, имеющих формализованные алгоритмы решения, а не сложных проблем, из которых состоит стратегический маркетинг. Во-вторых, задачи стратегического маркетинга могут быть решены аксиоматически, только
если они имеют полное описание, что представляется весьма трудноразрешимым занятием.
2. Эмпирический метод, который предполагает использование эмпирических правил решения. Этот метод основан на выделении и распознавании основных признаков ситуации, чтобы, опираясь на них, можно было применить эмпирические процедуры решения и эмпирические оценки результатов.
Важной позитивной характеристикой эмпирического метода является эволюционное развитие правил и способность к самообучению на экспериментальном материале, т. е. способность изменять правило, если предшествующее правило не дает успеха, доопределять проблему на основе эмпирических стереотипов, что повышает значимость эмпирического метода в стратегическом маркетинге.
3. Диалектический метод представляет собой совокупность аксиоматического и эмпирического методов. Он предполагает абстрагизацию проблемы и оперирование образами, а также восприятие какого-либо явления по ассоциации и по аналогии с другим явлением. Способность оперировать образами, выдвигать гипотезы и доопределять ситуацию или задачу на основании аналогий и ассоциаций являются главным достоинством диалектического метода.
Итак, реализация диалектического метода требует образования ассоциаций и настроенных на их поиск ассоциативных программ, важными элементами которых является концептуализация и абстрагизация. Ассоциативные программы обычно основаны на обнаружении сходства абстрагированных исследователем явлений.
Отметим, что ассоциативное запоминающее устройство (АЗУ) является специфическим видом компьютерной памяти, используемой в системах быстрого поиска необходимой информации.
Развитие диалектического метода привело также к программной реализации алгоритмов обучения и искусственной нейронной сети (ИНС), которая построена по принципу организации и функционирования сетей нервных клеток живого организма. Подобное программное обеспечение порой используется в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.
Таким образом, в сравнении с описательными моделями маркетингового анализа [10] кибернетический подход более глубоко раскрывает структуру и механизм информационного обеспечения стратегического маркетинга, лучше видит его «болевые» точки. Их целесообразно представить в виде трех взаимно связанных функциональных блоков:
1) блок прогнозных данных, главная задача которого состоит в выявлении основных потребительских предпочтений и тенденций развития рынка, определении их последствий с целью составления относительно достоверного прогноза спроса на планируемую продукцию предприятия, уровня развития конкурентной среды и т. п. в средне- и долгосрочном периоде;
2) блок оценочных критериев, предназначенный для фильтрации, поступающей из внутренних и внешних источников информации, в частности по признакам ее достоверности;
3) блок синтеза или генерирования информации для распознания состояния внешней и внутренней среды, «работа» которого в значительной степени зависит от совокупности выбранных методов синтеза обработанной в МИС информации.
Библиографический список
1. Маркетинговая информационная система [Электронный ресурс]. — Режим доступа : http://7statey.ru/marketin govyy_analiz/marketingovaya_informacio nnaya_sistema.
2. Токарев, Б. Е. Методы сбора и использования маркетинговой информации. — М. : Юристъ, 2001.
3. Минцберг, Г. [и др.] Школы стратегий. Стратегическое сафари: экскурсия по дебрям стратегий менеджмента. — СПб. : Питер, 2002.
4. Слюсарь, Ю. Б. Кибернетический подход к организации управления в корпоративных системах : дис. ... канд. экон. наук. — Ростов н/Д, 2007.
5. Абросимов, В. К. Кибернетический подход к управлению информационными ресурсами организации // Бизнес-информатика. — 2012. — № 1 (19). — С. 3-8.
6. Осовцев, В. А., Рыков, М. В. Кибернетическая модель адаптации типов маркетинга к ситуациям спроса // Практический маркетинг. — 2013. — № 10 (200). — С. 9-14.
7. Мэнеску, М. Экономическая кибернетика. — М. : Экономика, 1986.
8. Дружинин, Р. В., Конторов, Д. С. Проблемы системологии. — М. : Советское радио, 1976.
9. Советов, Б. Я., Яковлев, С. А. Моделирование систем : учебник для вузов. — М. : Высшая школа, 1985.
10. Березин, И. С. Маркетинговый анализ. Рынок. Фирма. Товар. Продвижение. — М. : Вершина, 2007.
Bibliographic list
1. Marketing information system [Electronic resource]. — URL : http://7statey.ru/marketingovyy_analiz/mar ketingovaya_informacionnaya_sistema.
2. Tokarev, B. E. Methods of collection and use of marketing information. — M. : Yurist, 2001.
3. Mintzberg, G. [etc.] School of strategies. Strategy Safari: the guide through the wilds of strategic management.
— SPb. : Piter, 2002.
4. Slyusar, Yu. B. Cybernetic approach to arrangement of management in enterprise system : Ph. D. in Economics.
— Rostov-on-Don, 2007.
5. Abrosimov, V. K. Cybernetic approach to management of company's informational resources // Business-informatics. — 2012. — № 1 (19). — P. 3-8.
6. Osovtsev, V. A., Rykov, M. V. Cybernetic model of adaptation of marketing types to demand situations // Practical marketing. — 2013. — № 10 (200). — P. 9-14.
7. Menesku, M. Economic cybernetics. — M. : Economics, 1986.
8. Druzhinin, R. V., Kontorov, D. S. Problems of systemology. — M. : So-vetskoe radio, 1976.
9. Sovetov, B. Ya., Yakovlev, S. A. Systems modeling : textbook for institutions. — M. : Vysshaya shkola, 1985.
10. Berezin, I. S. Marketing analysis. Market. Company. Goods. Promotion. — M. : Vershina, 2007.