CC BY
50
креативная экономика
Том 11 • Номер 12 • декабрь 2017 ISSN 1994-6929
>
издательство
Креативная экономика
Journal of Creative Economy
информационные технологии и новые подходы к разработке современных инструментов маркетинговых исследований
Шатдинов Р.С.1, Богданова С.Ю. 2
1 Уфимский государственный нефтяной технический университет, Уфа, Россия
2 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации - Уфимский филиал, Уфа, Россия
В статье авторы анализируют одно из самых активно развивающихся направлений развития информационного обеспечения бизнеса - систему искусственного интеллекта. Обосновывается необходимость в разработке новых критериев, обеспечивающих оценку перспективы развития экономической деятельности; а также необходимость трансформации традиционных моделей маркетинговых исследований в цифровую модель, основанную на продвинутой аналитике, искусственном интеллекте и технологиях. Определены направления развития прогнозирующих систем, разрабатывающих рекомендации на основе данных, характеризующих ситуацию, состояние анализируемого или разрабатываемого экономического объекта. Статья будет полезна предпринимательским структурам, менеджерам высшего и среднего звена, исследователям и ученым в области экономики и информационных технологий.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: интеллектуальные системы, искусственный интеллект, маркетинговое исследование, методы формирования информации в маркетинге.
Information technologies and new approaches
to the development of modern tools for marketing research
ShatdinovR.S.1, Bogdanova S.Yu. 2
1 Ufa State Petroleum Technological University , Russia
2 Financial University under the Government of the Russian Federation - Ufa Branch, Russia
введение
Как было отмечено в [1] (Скетткоуа, Скетткоуа, 2012), «конвергенция информационных и когнитивных технологий не ограничивается использованием компьютеров в изучении мозга, но используется для усиления человеческого интеллекта».
Коренные изменения в развитии человечества в настоящее время обусловлены развитием интеллектуальных систем. Определенная разумность данных технологий привела к появлению нового термина -искусственный интеллект.
АННОТАЦИЯ:
Искусственный интеллект ближайшего будущего из системы, изучающей различные возможности обеспечения обоснованных рассуждений, не связанных с человеческими эмоциями, переходит в разряд искусственных устройств, решающих широкий круг задач, в большинстве которых заранее не известен их алгоритм решения.
Таким образом, основной перспективной задачей искусственного интеллекта является построение интеллектуальных систем, обладающих возможностями успешного решения неформализованных задач.
Можно утверждать, что на данный момент не существует систем искусственного интеллекта, однозначно отвечающих данным задачам. Если на основе субъективных знаний о ситуации нескольких экспертов может быть построена модель, учитывающая совокупность причинно-следственных связей между факторами различных ситуаций, в том числе и экономических, то возникает необходимость в разработке новых критериев, показателей и т.д., обеспечивающих оценку перспективы экономического развития, начиная от крупной компании до индивидуального предпринимателя.
Надо полагать, до сих пор не существует экспертных систем, которые могли бы, основываясь на данных о конъюнктуре рынка, рекомендовать, каким образом можно повысить экономическую составляющую или осуществлять регулирование финансовой деятельности предприятия или индивидуального предпринимателя.
Очевидно, решение указанных задач будет связано с развитием искусственного интеллекта, основанного на новой вычислительной модели, способствующей его саморазвитию. Модель, основанная на обработке команд, себя изжила. Это означает, что с возникновением новой вычислительной модели, имеющей возможность обра-
ABSTRACT:_
The authors analyze artificial intelligence system which is one of the most active developing areas for the development of information support for business. We justify the need to develop new criteria for assessing the prospects for economic activity development and the need to transform traditional models of marketing research into a digital model based on advanced analytics, artificial intelligence and technology. We determine the directions of forecasting systems that develop recommendations based on data characterizing the situation, the state of the analyzed or developed economic facility. The article will be useful to business structures, senior and middle managers, researchers and scientists in the field of economics and information technology.
KEYWORDS: intelligent systems, artificial intelligence, marketing research, methods for generating information in marketing.
JEL Classification: M00, M31, 000 Received: 28.11.2017 / Published: 28.12.2017
© Author(s) / Publication: CREATIVE ECONOMY Publishers For correspondence: Shatdinov R.S. (akadembgu0yandex.ru)
CITATION:_
Shatdinov R.S., Bogdanova S.Yu (2017) Informatsionnye tekhnologii i novye podkhody k razrabotke sovremennyh instrumentov marketingovyh issledovaniy [Information technologies and new approaches to the development of modern tools for marketing research]. Kreativnaya ekonomika. 1 1. (12). - 13831388. doi: 10.18334/ce.1 1.12.38644
ботки больших объемов данных с целью выявления определенных закономерностей, учет которых позволит разработать обоснованные рекомендации, в том числе и развитии экономических вопросов, позволит стать искусственному интеллекту частью индустриальной революции, т.е. миллионы устройств будут наделены искусственным интеллектом, находящимся в руках обычного человека.
Таким образом, можно указать направление развития прогнозирующих систем, разрабатывающих рекомендации на основе данных, характеризующих ситуацию, состояние анализируемого или разрабатываемого экономического объекта [2] (Shatdinov, Bogdanova, Ikhsanova, 2016).
Одной из актуальных проблем современности можно считать оперативность взаимодействия бизнеса и клиента, т.е. решение дилеммы: Ь2Ь или Ь2с («бизнес-для-биз-неса» или «бизнес-для-клиента»). Желания потребителей и владельцев бизнеса схожи: они хотят большего за меньшие деньги. Главенствующей целью бизнес-структур является эффективность бизнеса, что может быть обеспечено за счет увеличения объемов продаж, сокращения издержек на ведение бизнеса и, безусловно, через интерактивное воздействие на клиента посредством получения оперативной информации о реакции потенциальных потребителей. Для потребителей - это, прежде всего, удовлетворение потребностей в тех или иных товарах, услугах. Современный российский покупатель теряется в изобилии товарного рынка; ориентиром в выборе товара (или услуги) для него выступают качество и цена, и определяющей здесь будет выступать информация о качестве и цене товара (услуге). Таким образом, информация является важнейшим основанием для любого маркетингового действия и тем более исследования. Маркетинг эффективен, когда решает задачи формирования и развития спроса, поэтому в серьезной маркетинговой деятельности приходится оперировать с информацией.
Маркетинговое исследование - это системный сбор, упорядочивание и анализ данных о параметрах и тенденциях развития рынка [3] (Pankтukhin, 2009). Поиск, обработка и анализ полученной информации составляет от трети до половины всего объема маркетинговой деятельности. По имеющимся данным, отсутствие соответствующей системы информационных связей в нашей стране ежегодно обходится обществу в колоссальную сумму - 80-90 млрд руб. В целях укрепления своих конкурентных позиций большинство компаний исследуют рыночные тенденции и рыночные доли фирм, состояние спроса, рыночный потенциал, изучают отношение участников рынка к фирменной марке, кон-
ОБ АВТОРАХ:_
Шатдинов Раис Сагирович, кандидат технических наук, доцент кафедры управления и сервиса в технических системах (akadembgu0yandex.ru)
Богданова Светлана Юрьевна, кандидат экономических наук, начальник группы по научной работе (Bogdanova70list.ru)
ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_
Шатдинов Р. С., Богданова С.Ю Информационные технологии и новые подходы к разработке современных инструментов маркетинговых исследований // Креативная экономика. - 2017. - Том 11. - № 12. - С. 13831388. сЫ: 10.18334/се.1 1.12.38644
курентные цены, проводят рыночные испытания товаров. Современные маркетинговые решения должны базироваться на тщательном анализе, основанном на достоверных источниках аналитических данных. Отсюда видно, что информация выступает важнейшим объектом маркетинговых исследований. Существующие методы формирования и получения информации в маркетинге не обладают оперативностью, точностью и затратны; они исходят в основном из возможностей производителей продукции, мало учитывают ситуацию на рынке и потребительские приоритеты.
Маркетинговые методы учета рыночной конъюнктуры, в частности, метод Garbor GrangerTM (метод «покупательский отклик - кривая спроса»), заключается в тестировании серии различных цен на продукт или услугу и измерении интереса к продукту или намерения купить продукт по данной цене. Суммируя ответы респондентов, можно вывести кривую спроса, которая демонстрирует соотношение между ценой и желанием купить товар. Или метод PSM (метод измерения чувствительности к цене): здесь также проводится опрос, который позволяет учитывать мнения потенциальных покупателей.
Рассмотренные в качестве примера, а также и другие маркетинговые методы исследования имеют ряд недостатков, т.к. результаты проведенных исследований будут зависеть от субъективного мнения покупателей, профессионализма маркетологов и, что немаловажно, требуют значительных затрат времени.
В условиях реактивной реакции рынка на ту или иную ситуацию всем субъектам рынка (и прежде всего бизнесу) необходимо владеть информацией буквально в режиме on-line. Старые маркетинговые инструменты в динамично меняющейся ситуации на рынке уже неэффективны [4] (Bogdanova et al., 2017).
Маркетинг должен быть ориентирован на результат, в связи с чем необходимо выделить целевые функции маркетинга:
• анализ возможностей сбыта с учетом производственной мощности компании;
• анализ рыночной ситуации;
• анализ потребительских предпочтений покупателей.
Очевидно, что наиболее актуальной для бизнеса будет третья функция, т.к. является определяющей для двух других. Так, например, первая из указанных функций наполняет потребительский спрос качественной и количественной составляющими, вторая - формирует условия сбыта, соизмеряя интересы продавца и покупателя.
Исходя из того, что поведение потребителей - это характер и сила установок потребителей о данном товаре, возникает необходимость своевременно выявлять изменения в поведении и отношении потребителей к тому или иному товару [5] (Malikov, Bogdanova, 2014). Поэтому владелец бизнеса должен иметь возможность заблаговременно принять необходимые решения. Но вот здесь и возникает вопрос: по каким индикаторам определить степень отношения потребителя к товару, его намерения купить этот товар и его желание повторить покупку данного товара?
Маркетологи предлагают ряд показателей:
• коэффициенты пробных и повторных покупок (определяются как отношение количества покупателей, попробовавших товар, за период к общему количеству потенциальных покупателей);
• доля полки (определяется как количество мест товара фирмы на полке к общему количеству мест на полке);
• показатель соотношения цена/качество (респондент оценивает по 5 или 7-балльной шкале утверждение: «Этот товар имеет адекватное соотношение цены и качества»);
• показатель удовлетворенности потребителя (обычно измеряется в ходе опросов с помощью 5-балльной шкалы от «крайне неудовлетворен» до «совершенно удовлетворен» и др.
Изучив методику определения данных показателей, согласишься с мнением, что маркетинг является трудноизмеримой дисциплиной. Острая необходимость в оперативной информации становится целевым ориентиром для разработки новых подходов в методологии маркетинговых исследований.
Заключение
Информация должна в буквальном смысле «считываться», поэтому необходим качественно иной подход [6]. Для этого требуется запуск совершенно новых информационных систем, работающих по принципу маркетингового навигатора, по которым бизнес сможет не только оценивать конкурентоспособность фирмы на рынке, но и оперативно определять («считывать») реакцию покупателей на товар (или услугу).
Традиционные модели маркетинговых исследований необходимо трансформировать в цифровую модель, основанную на продвинутой аналитике, искусственном интеллекте и технологиях, которые помогают лучше понять потребителя, увидеть зоны рисков и потерь, заранее смоделировать сценарий развития ситуации на рынке [7] (Shatdinov, Utoplennikov, Nasretdinova, 2013).
Очевидно, что данное решение проблемы оперативности получения и обработки информации будет способствовать снижению уровня неопределенности информации и оптимизации поведения фирмы на рынке.
ИСТОЧНИКИ:
1. Черникова Д.В., Черникова И.В. Расширение человеческих возможностей: Когнитивные технологии и их риски // Известия Томского политехнического университета. - 2012. - № 6. - с. 114-119.
2. Шатдинов Р.С., Богданова С.Ю. Ихсанова Д.В. Влияние интеллектуальных систем на
прогнозирование оценки развития экономики // Actualscience. - 2016. - № 2. - с. 80-83.
3. Панкрухин А.П. Маркетинг. - М.: Издательство «Омега-Л», 2009. - 656 с.
4. Богданова С.Ю., Кутушева Н.С., Шайхумова В.Р., Фазлетдинова З.И. Анализ марке-
тинговой информации на основе инструментария публичного WEB-приложения Google Trends // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. - 2017. - № 4(98). - с. 19.
5. Маликов Р.И., Богданова С.Ю. // Управление экономическими системами: элек-
тронный научный журнал. - 2014. - № 9(69). - с. 15. - url: https://elibrary.ru/item. asp?id=22563231.
6. Шатдинов Р.С., Утопленников Д.С., Насретдинова Д.Р. Угрозы безопасности инфор-
мации при работе в открытых беспроводных сетях Wi-Fi // Современные тенденции технических наук: материалы II Междунар. науч. конф. (г. Уфа, май 2013 г.). Уфа, 2013. - с. 16-19.
7. Шатдинов Р.С., Богданова С.Ю., Шатдинов Р.Р. Проблемы трансформации рынка
труда и регулирование миграционных процессов. / Актуальные проблемы преодоления кризиса: национальные и региональные приоритеты. Коллективная монография / Под общей редакцией Н.Ф. Газизуллина, В.В. Ложко. - СПб: НПК «РОСТ, 2010. - 108-114 с.
references:
Bogdanova S.Yu., Kutusheva N.S., Shaykhumova V.R., Fazletdinova Z.I. (2017). Analiz marketingovoy informatsii na osnove instrumentariya publichnogo WEB-prilozheniya Google Trends [Analysis of marketing information based on the tools of public web app Google Trends]. Management of economic systems: scientific electronic journal. (4(98)). 19. (in Russian). Chernikova D.V., Chernikova I.V. (2012). Rasshirenie chelovecheskikh vozmozhnostey: Kognitivnye tekhnologii i ikh riski [Expansion of human capabilities: Cognitive technologies and their risks]. Izvestiya Tomskogo politekhnicheskogo universiteta. 321 (6). 114-119. (in Russian). Malikov R.I., Bogdanova S.Yu. (2014). Razrabotka metodicheskogo instrumentariya monitoringa formirovaniya organizatsionnoy kultury molodezhnogo predprinimatelstva [Development of methodological tools for monitoring the formation of the organizational culture of youth entrepreneurship]. Management of economic systems: scientific electronic journal. (9(69)). 15. (in Russian). Pankrukhin A.P. (2009). Marketing [Marketing] M.: Izdatelstvo «Omega-L». (in Russian).
Shatdinov R.S., Bogdanova S.Yu. Ikhsanova D.V. (2016). Vliyanie intellektualnyh sistem na prognozirovanie otsenki razvitiya ekonomiki [Impact of intellectual systems on forecasting the assessment of economic development]. Actualscience. 2 (2). 80-83. (in Russian). Shatdinov R.S., Bogdanova S.Yu., Shatdinov R.R. (2010). Problemy transformatsii rynka truda i regulirovanie migratsionnyh protsessov [Issues of labor market transformation and regulation of migration processes]SPb.: NPK «ROST. (in Russian). Shatdinov R.S., Utoplennikov D.S., Nasretdinova D.R. (2013). Ugrozy bezopasnosti informatsii pri rabote v otkrytyh besprovodnyh setyakh Wi-Fi [Threats to information security during work in public Wi-Fi networks] Modern trends in technical sciences. 16-19. (in Russian).
