CC BY
17
УДК 658.012.2
МОДЕЛЮВАННЯ РИНКОВИХ СТРАТЕГ1Й ПiДПPИ6MCTB В УМОВАХ НЕВИЗИАЧЕНОСТ!
® 2018 СОКОЛОВСЬКА З. М.
УДК 658.012.2
Соколовська З. М.
Моделювання ринкових стратегiй шдприемств в умовах невизначеностi
Метою cmammi е розгляд можливостей застосування багатотдх1дно'1 парадигми ¡мтацИв моделювант ринкових стратегй пдприемств (на приклад,i 1Т-компанш). Узагальнюючи пращ багатьох фах!вщв, визначено особливостi функцонування Т-компанш на ринку ¡нформацшних технологй та комуншацй, а також проблеми формування та актуал'ваци ¡хстратегш. Наголошено на необх/дностi використання спе^альних'тструмент'т анал'ву та прогнозування ¡з забезпеченням попереджуючого моделювання та багатоварiантного дотдження рiзних сценарИ'в реал'ваци ринкових стратегш Т-компанй. Об(рунтовано тдпотдшсть наведеним умовам методу iмiтацiйного моделювання. Запропоновано iмiтацiйну модель формування ринковоi стратеги 1Т-компанИ, побудовану з використанням багатопiдхiдноí парадигми iмiтацi¡на платформi системи AnyLogic. Як базов\ застосоват системно-динамiчний та агентний тдходи. Роботу модел'> про'шюстровано фрагментами iмiтацiйних експеримент'в, проведених на прикладмiжнародноí Т-компани«NetCracker Technology». Продемонстрованоможливост'>параметричногоналаштуванняексперимент'в, окресле-но напрямки подальшого удосконалення модел'шренажера.
Ключов'1 слова: тдприемство, 1Т-компатя, ринкова стратегiя, iмiтацiйне моделювання, багатопiдхiдне моделювання, системна динам'ша, агентний шдюд, iмiтацiйний експеримент. Рис.: 4. Табл.: 2. Ббл.: 27.
Соколовська Зоя Миколавна - доктор економiчних наук, професор, затдувач кафедри економ'т61 юбернетики та тформацшних технологш, Одесь-кий нацональний полтехтчний утверситет (просп. Шевченка, 1, Одеса, 65044, Украна) E-mail: nadin_zs@te.net.ua
УДК 658.012.2
Соколовская З. Н. Моделирование рыночных стратегий предприятий в условиях неопределенности
Целью статьи является рассмотрение возможностей применения многоподходной парадигмы имитации в моделировании рыночных стратегий предприятий (на примере IT-компаний). Обобщая работы ряда специалистов, определены особенности функционирования IT-компаний на рынке информационных технологий и коммуникаций, а также проблемы формирования и актуализации их стратегий. Акцентирована необходимость использования специальных инструментов анализа и прогнозирования с обеспечением упреждающего моделирования и многовариантного исследования различных сценариев реализации рыночных стратегий IT-компаний. Обосновано соответствие приведенным условиям метода имитационного моделирования. Предложена имитационная модель формирования рыночной стратегии IT-компании, построенная с использованием многоподходной парадигмы имитации на платформе системы AnyLogic. В качестве базовых применены системно-динамический и агентный подходы. Работа модели проиллюстрирована фрагментами имитационных экспериментов, проведенных на примере международной IT-компании «NetCracker Technology». Продемонстрированы возможности параметрической настройки экспериментов, обозначены направления дальнейшего усовершенствования модели-тренажера.
Ключевые слова: предприятие, IT-компания, рыночная стратегия, имитационное моделирование, многоподходное моделирование, системная динамика, агентный подход, имитационный эксперимент. Рис.: 4. Табл.: 2. Библ.: 27.
Соколовская Зоя Николаевна - доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономической кибернетики и информационных технологий, Одесский национальный политехнический университет (просп. Шевченко, 1, Одесса, 65044, Украина) E-mail: nadin_zs@te.net.ua
UDC 658.012.2
Sokolovska Z. M. The Modeling of Enterprise Market Strategies under Uncertainty
The aim of the article is to consider the possibilities of applying a multim-ethod simulation paradigm in the modeling of enterprise market strategies (using the example of IT companies). By summarizing the works of a number of specialists, there identified the specific features of the functioning of IT companies in the market for information technologies and communications, as well as the problems of the formation and actualization of their strategies. The necessity of using special analysis and forecasting tools with ensuring anticipatory modeling and multivariate research of various scenarios for implementing market strategies of IT companies is emphasized. The correspondence to the given conditions of the method of simulation modeling is substantiated. A simulation model for the formation of a market strategy for an IT company, built using a multimethod simulation paradigm on the AnyLogic system platform, is proposed. System dynamics and agent-based approaches are used as the basic ones. The work of the model is illustrated by fragments of simulation experiments conducted based on the international IT company «NetCracker Technology». The possibilities of parametrization of the experiments are demonstrated, directions for further improvement of the simulator model are indicated.
Keywords: enterprise, IT company, market strategy, simulation modeling, multimethod modeling, system dynamics, agent-based approach, simulation experiment.
Fig.: 4. Tbl.: 2. Bibl.: 27.
Sokolovska Zoia M. - Doctor of Sciences (Economics), Professor, Head of the Department of Economic Cybernetics and Information Technologies, Odesa National Polytechnic University (1 Shevchenka Ave., Odesa, 65044, Ukraine) E-mail: nadin_zs@te.net.ua
Вступ. Динамiчнi змiни конкурентного ринкового середовища функцiонування пiдприeмств призводять до необхЦност постiйного перегляду й актуалiзащi ix ринкових стратегiй. Головна мета при цьому полягае у зменшенш ступеня невизначеностi та ризику реалiза-цп вiдповiдниx господарчих процесiв, а також концен-трацп зусиль на обраних прюритетних напрямках роз-витку.
Процес формування стiйкиx конкурентних переваг пiдприемства на ринку напряму залежить вiд специфiки галузi, еволюцiйниx i кризисних аспектш i"l динамiки. Зо-крема, iснують суттевi вiдмiнностi у стратепях на ринках звичайних товарiв i продуктiв iнтелектуальноi власностi.
Ринок шформацшно-комуншацшних теxнологiй (1КТ) сьогоднi вiдрiзняеться високим i постiйно зростаю-чим рiвнем конкуренцп, ризикованiстю i тдвищеною ен-тропiею функцiонування його суб'ектш. Ситуацiя усклад-няеться внаслiдок зближення та взаемопроникнення рiз-них секторiв ринку. За визначенням експертш, у цей час спостертаеться очевидне розмивання продуктових меж ринку - мiж стiльниковим i фiксованим зв'язком, у сферi «голосу», в планi штернет-послуг та iн. Компанп, якi рань ше працювали тiльки в традицшному секторi мобiльного зв'язку, що демонструе зниження темпш приросту, вже е повноправними гравцями на ринку штернет-послуг, IP-телефонп, телебачення [1; 2]. Джерела зростання ринку часто знаходяться на стику галузей телекомушкацш та шформацшних теxнологiй. Телекомунiкацiйнi компанп ви-ступають безпосереднiми споживачами послуг i програм-них продуктш IТ-компанiй.
В останш роки швидкими темпами розвиваються системи класу OSS (системи тдтримки експлуатацп) / BSS (системи тдтримки бiзнесу), IТ-рiшення для яких пропо-нуе безлiч IТ-компанiй. Загалом OSS / BSS-ршення призна-ченi для комплексно! автоматизацп операцiйноi дiяльностi телекомунжацшних компанiй у рамках бiзнес-процесiв, послуг i функцiй управлiння [3]. OSS / BSS-системи мiстять модулi та тдсистеми, спрямованi на розв'язання рiзно-манiтниx бiзнес-задач, що у поеднанш з корпоративними iнформацiйними системами (CRM, HelpDesk, ERP) забез-печуе функщональшсть, необxiдну конкретним замов-никам [4]. Водночас аналiтики стверджують, що ршення наведеного класу не завжди е прюритетними напрямками бiзнесу для найпотужнших суб'ектiв ринку, якi зорiенто-ваш на збiльшення диверсифiкацii з наданням замовникам широкого спектра послуг. Невелик компанп при значно меншому спектрi продуктового ряду вiдрiзняе прагнення до тдвищення гнучкостi настройки у пропозицп програм-них рiшень [5].
Таким чином, шфраструктурш характеристики галу-зi та технологй ведення глобального 1Т^знесу формують стратегй IT-компанiй, висувають новi методи роботи на корпоративному ринку 1КТ, що знаходить вiдображення у багатьох лiтературниx джерелах [6-12].
Шдвищення прозоростi та вiдкритостi ринку змушуе компанп активно використовувати специфiчнi шструмен-ти аналiзу та прогнозування. Це стосуеться визначення можливостей функщонування тдприемств як на внутрш-ньому, так i на зовнiшнix IT-ринках. Своею чергою, обгрун-
тований i достовiрний прогноз передбачае проведення попереджуючого моделювання та багатоварiантного до-слiдження рiзних сценарив реамзаци ринкових стратегiй 1Т-компанш, чому вiдповiдають можливостi та наявний шструментарш сучасного iмiтацiйного моделювання.
Прюритетним напрямком застосування цього мате-матичного апарату здаеться створення гнучких за настройкою та можливостями адаптацп моделей-тренажерiв для в^працювання конкретних ринкових стратегш на рiзно-манiтну перспективу. Наявшсть засобiв врахування динамки процесiв, що протiкають у систему зворотних зв'язкiв; впливiв стохастичних факторш для iмiтацil невизначенос-тi оточення; рiзного ступеня агрегування дослiджуваних систем тощо складають математичну базу побудови таких моделей.
Теоретичш та прикладнi аспекти iмiтацiйного моделювання дктали значного розвитку за останш десятилггтя, що наведено у спещальнш лiтературi, зокрема у [13-15]. Результати впровадження методу в практику роботи складних економiчних систем рiзного ршня агрегацп та га-лузевого спрямування, зокрема, у сферi моделювання ринкових стратегш, наведет на таких форумах, як International System Dynamics Conference [16], европейський конгрес EUROSIM [17], ИММОД [18] («Имитационное моделирование. Теория и практика»); у вебшарах та публшащ-ях одного з пров^них розробниив галузi - The AnyLogic company [19].
Незважаючи на наявш розробки, додаткш, яи б ре-алiзовували необйдш пiдходи до розв'язання проблеми моделювання ринкових стратегш тдприемств, явно не-достатньо. Особливо це стосуеться галузi 1КТ - вiдносно молодо!, з вираженою специфжою та стрiмким розвитком. З шшого боку, один iз головних позитивiв методу - його гнучисть i вiдкритiсть - створюе складност на шляху прикладного застосування. Зокрема, це стосуеться в^сутност системного тдходу реамзаци iмiтацiйних досл^жень на бiльшостi програмних платформ, тобто наявност так зва-них шформацшних i технологiчних розривiв.
На сучасному етат метод швидко розвиваеться, в тому чи^ i в результат появи нових методологiчних парадигм моделювання та програмних платформ реамзацп iмiтацiйних експериментiв. Однак рiзноманiття постав-лених задач i вимог користувачш попереджае наданий ш-струментарiй.
В^пов^но до цього в останнi роки спостертаеться розповсюдження додаткiв, створених iз використанням багатопiдхiдноl парадигми моделювання та потужних програмних платформ iмiтацil (штегрованих систем), якi пiдтримують всi ll складовi iз забезпеченням гнучкого та простого штерфейсу користувача на базi сучасних шфор-мацiйних технологiй (зокрема, хмарних технологш) [13].
Метою стати е розгляд можливостей застосування багатотдпдно! парадигми iмiтацil в моделюваннi ринкових стратегш тдприемств (на прикладi 1Т-компанш).
Основш результати дослiдження. Моделювання ринкових стратегш розглянемо на прикладi мiжна-родно! 1Т-компанп «NetCracker Technology» (скорочено «NetCracker») - одного з л^ерш у розробцi BSS / OSS-рь шень для телекомунжацшних операторiв.
Компанiя спецiалiзуeться на CTBopeHHi, впроваджен-ш та супроводi систем OSS / BSS для onepaTopiB зв'язку, великих тдприемств i державних установ, а також пропо-нуе послуги у галузi професiйного обслуговування (вклю-чаючи консалтинг, впровадження та тдтримку) та сервiси з управлiння телекомунжацшними процесами. Продуктовi модулi компанп докладно розглянуп у [20], а послуги та сервки - у [21].
У число клгентгв «NetCracker» входять 250 найбкь-ших компанш на ринку телекомунжацшно'1 шдустрп Америки, Свропи та Азп, серед яких ВАТ «МТС», ВАТ «Вимпел-Ком», «Advanced Info Service», «América Movil», «Allstream», «Andorra Telecom», «AT&T», «Bell Canada» та гн.
За оцшками анамтикш, ринок постачальникгв наве-деного класу систем е висококонкурентним, динамгчним i представлений такими провгдними 1Т-розробниками, як «Hewlett Packard», «Alcatel-Lucent», «IBM» («Tivoli»), «Amdocs» («Cramer»), «Comarch», «Oracle» («MetaSolv»), «NetCracker Technology», Асощащя «CBOSS», «SITRONICS» («FORIS NG»), «Agilent Technologies», «Naumen», «Telecordia» та гн.
В свош дгяльностг «NetCracker» використовуе не тгльки провгднг технологй галузг - SDN (Software Defined Network) та NFV (Network Functions Virtualization), але i сучаснг методи стратепчного аналгзу та конкурентно! бо-ротьби, а також новггш стратег!! виходу на ринок (англ. Go-To-Market - GTM).
Коротко: суттсть технологiй SDN / NFV зпдно з [22] полягае у такому. Програмно-обумовлена мережа SDN -метод адмшстрування комп'ютерних мереж, що дозволяе управляти послугами мереж! коли функщонал управлiння вiддiлений вгд нижчого ршня пересилання пакепв. Плану-вання мережi й управлiння трафiком при цьому вГдбуваеть-ся програмним шляхом. Вiртуалiзацiя мережевих функцш NFV - технолопя вiртуалiзацiï фГзичних мережевих еле-ментiв телекомунiкацiйноï мережi, коли мережевi функцп виконуються програмними модулями. Суттсть NFV поля-гае в тому, щоб реалiзувати функцп управлiння мережами i надання послуг програмним шляхом, замкть того, щоб використовувати спецiалiзоване обладнання.
Переваги SDN та NFV для операторш зв'язку [22]:
■ спрощення та центрамзащя управлiння, адмшстрування i обслуговування, тдвищення ефек-тивност бiзнесу, зниження операцiйних витрат;
■ бкьш швидке розгортання нових послуг, знижен-ня показника ТТМ (Time-To-Market);
■ створення нових ринив шляхом переходу до хмарним послуг;
■ змша операторського бГзнесу вгд надання каналiв зв'язку до надання хмарних послуг;
■ бкьш ефективне використання ресурав телеко-мунжацшно'1 мережi шляхом централiзацiï управ-лшня ресурсами, вiртуалiзацï¿ ресурсгв дата-центрГв.
Метою ринкових стратегiй е створення оргашзацш-ного процесу, який доведе клГента вгд першого контакту з компашею до повного задоволення його потреб. GTM -це план дш, що визначае, яким чином компашя буде залу-чати клГенпв i досягати конкурентних переваг, зокрема, на нових ринках [23].
На думку експерпв [24; 25], поеднання тенден-цiй - економiчного зростання, споживчого попиту i змiн нормативно-правово'1 бази - змушуе кра1ни продовжувати iнвестувати та застосовувати iнновацГ¿ для задоволення комунжацшних потреб споживачш i пiдприемств. У бкь-шостi кра1н мобiльний i широкосмуговий зв'язок пропо-нують великi можливостi та збкьшують конкуренцiю не ткьки мiж мкцевими, але й зарубiжними операторами.
Розроблена iмiтацiйна модель призначена для моделювання ринково'1 стратеги 1Т-компани з урахуванням те-ори споживчого вибору. Концептуальну структуру моделi iз взаемодiею 11 елементiв у спрощеному виглядi наведено на рис. 1.
конкурентiB Рис. 1. Концептуальна структура моделi
Модель умовно можна роздкити на три сектори:
■ «Ринок». Цей блок для об'екта дослкження наведений у виглядг трьох ринив: Свропи, Латинсько'1 та Пштчно'! Америки. Вш вiдображае характеристику телекомунжацшних операторш, яи е потенцшними клiентами компанп «NetCracker». Цей блок використовуеться для моделювання поведiнки телеком-компанш щодо вибору програмних ршень конкурентш або «NetCracker» на основ! визначених критерпв;
■ «Компашя» - блок для моделювання дгяльностг компанп та заходгв щодо вибору нового ринку, визначення основних показниив i инцевих ре-зультатгв роботи компанп. Детальний аналгз кожного з ринив трьох ргзних континентгв допомагае компанп дослгдити зовнгшне середовище (еконо-мгчний та полгтичний стан краш) на наведених континентах та виргшити, на який ринок виггд-нгше виходити, де бгльший попит на програмнг продукти «NetCracker», а також де менший ризик виникнення високо'1 конкуренцп;
■ «Конкурента» - моделювання поведшки конку-рентгв, яке полягае у встановленнг '¿х майбутньо'1 стратегй, визначеннг цГлей, сильних i слабких сторгн, а також прогнозуваннг поведшково! реак-цц. Зокрема, до конкурентгв «NetCracker» можна вгднести: корпорацп «Hewlett Packard», «Alcatel-Lucent», «IBM», «Amdocs», «Comarch», «Oracle». Цей блок вгдображае основних конкурентгв зага-лом, а також в ньому поргвнюються кгнцевг показ-ники роботи конкурентш i «NetCracker».
В рамках модел! основний акцент зроблено на до-слкженш ринково'1 стратеги продуктово'1 1Т-компанп та логжи поведшки споживачГв ïï програмних продуктГв. М-
тацiйна модель охоплюе досить велику предметну область. Тому необхiдно абстрагуватися вiд великого числа факто-piB, що можуть впливати на точшсть зб1гу результату з ре-альними даними.
Зпдно з цим узагальнена схема взаемоди трьох бло-кiв моделi виглядае так: вибip ринку - аналiз конкуpентiв -вибip постачальника OSS / BSS(«NetCracker» або конкурентов).
Модель використовуе багатошдхОдну парадигму моделювання - комбiнацiю системно-динамiчного та агентного пiдходiв - та pеалiзована на платфоpмi системи AnyLogic. Загальний вигляд моделi у гpафiчному pедактоpi системи наведено на рис. 2.
Блок «Ринок» мютить такi стpуктуpнi елементи (па-раметри):
■ потреба у продукт^
■ рейтинг постачальникш (рейтингН i рейтингК);
■ гнучкiсть налаштування (гнучистьН i гнуч-кiстьК);
■ термши виконання (теpмiниН i теpмiниК);
■ оцшка ступеня iнновацiйностi piшення (шов_ piшН, шов_ршК).
Стpуктуpнi елементи моделi (рейтинг постачальни-кiв, гнучкiсть налаштування, термши виконання i оцiнка ступеня шновацшносй piшення) ствоpенi у двох екземп-лярах - для оцшки компаш'1 «NetCracker» та 11 конкурентов. Це дозволяе моделювати поведiнку телеком-опеpатоpiв та пpоаналiзувати, якi з параметров мають найбiльший вплив на споживчий вибip.
Розшифруемо змiст структурних елементш блоку «Ринок».
Пiд постачальником маеться на увазi компанiя «NetCracker» або один з 11 конкуpентiв. Рейтинг поста-чальникiв - параметр, що вказуе, яке мюце в IT-сфеpi за-ймають компаш'1, що розробляють BSS / OSS-ршення для телекомунiкацiйних компанш. Рейтинг постачальникiв коливаеться вiд 1 до 10 мкця та визначений експертним шляхом зпдно з щоpiчним рейтингом аналiтикiв компаш'1 «Gartner» [25; 26].
Потреба у продукт демонструе ккьисть телекому-нiкацiйних компанiй, як хочуть замовити для себе розроб-ку програмного продукту (BSS / OSS-ршення). У моделi параметр «потреба у продукта» виражений як початкова ильисть агентов (клiенти). Гнучкiсть налаштування озна-чае ступiнь коригування ршення, тобто насккьки можна доповнювати та змшювати систему вiдповiдно до потреб замовниив.
Оцiнка ступеня iнновацiйностi ршення (у %) визна-чае, насильки програмне piшення здатне використовувати SDN та NFV для зменшення витрат операторов зв'язку на розвиток мереж. Чим бкьше OSS/BSS-piшень пiдтpимують та працюють на основi SDN та NFV, тим приваблившими цi ршення стають для телеком-компанiй. Саме цю iдею було вкладено в показник - оцшка ступеня шновацшност ршення.
Блок «Компашя» мiстить наступнi структурш елементи (рис. 2):
■ варткть одиницi piшення;
Компанiя / Графти
КЛ1£НТИ [
Я
ктьисть_ш£нпв
питомии_дох1д упсть од р1шення О
(jf гнучгастьН (^термшиН (jf шов_ршН (Tf реИтингН
об_£м_продажiв дохiд_вiд_реалiзацií
О
число_р1шень
динамiка_прибyткyК загал_витратиК
Рис. 2. Загальний вигляд моделi у графiчному редакторi системи AnyLogic
■ кiлькiсть рiшень (число програмних BSS/OSS-рiшень, що пропонуе компашя «NetCracker»);
■ кiлькiсть клiентiв;
■ витрати на одиницю рiшення;
■ загальш витрати, що включають витрати на досль дження ринку, розробку, просування, пiдтримку та iншi;
■ реамзащя;
■ об'ем продажiв;
■ дох1д вiд реалiзацiï;
■ питомий дойд (дохiд вiд одного ^ента);
■ динамiка прибутку;
■ прибуток.
Перелк змiнних та алгоритми ïx розрахунку пред-ставленi у табл. 1.
Елементи модельного
Блок «Конкурента» мктить наступш структурнi елементи (рис. 2):
■ кменти конкурента;
■ число ршень;
■ вартють рiшення;
■ продаж (потiк);
■ об'ем продажу конкурентов (резервуар-накопи-чувач);
■ дойд конкурента;
■ загальнi витрати конкурента;
■ динамка прибутку конкурента (потк);
■ прибуток конкурента (резервуар-накопичувач). Методи розрахунку змшних аналопчш блоку «Компашя» (табл. 1). Блоки «Компашя» та «Конкурента» змодельо-ваш з використанням шструментарш системно'1 динамки.
Таблиця 1
I «Компанiя» в AnyLogic
Назва елементу Тип елементу Алгоритм визначення (початкове значення) Призначення елементу
Pеалiзацiя Потт (KmbKiCTb_Mi£HTiB + клi£нти_ невиршили)*шьк_ршень *варткть_од_ рiшення 1нтенсивысть надходження платежiв за продаж програмного ршення
Oб_£м_продажiв Резервуар Початковезначення =150000 Характеризу£ сумарний об'£м продажу у грошову вираженн
Дохiд_вiд_реалiзацiï Динамiчна змшна Oб_£M_продажiв Дохiд вiд продажу програмних ршень за звггний перiод
Питомий_дохiд Динамiчна змшна Oб_£M_продажiв/кiлькiсть_клi£нтiв Дохiд, отриманий вщ одного клi£нта
Витрати_на_од Динамiчна змiнна загальнi_витрати/ кiльк_рiшень Витрати компанп в розрахунку на 1 про-грамне рiшення
Загальнi_витрати Динамiчна змiнна на_дослщження_ринку + на_пiдтримку + на_розробку + на_просування + iншi Сумарнi витрати компанп за званий перiод
Динамiка_прибутку Потт дохiд_вiд_реалiзацiï - загальы_витрати lнтенсивнiсть загальних фшансових надхо-джень за вирахуванням витрат
Прибуток Резервуар Початковезначення =100000 Характеризу£ фiнансовий результат дiяль-ностi компанп за вирахуванням загальних витрат за звггний перiод
Ринковi процеси, зокрема, процес вибору Рентами програмних piшень «NetCracker» або його конкуренйв, моделюються iз залученням агентно'1 парадигми. Телеко-мункацшш оператори виступають як популяцiя з задано'1 експериментатором кiлькостi агентiв - кменти. Поведш-ка телеком-операторш в^творюеться дiагpамою станш -рис. 3.
Дiагpама станiв (statechart) дозволяе гpафiчно задати пpостip станш алгоритму поведшки об'екта, а також поди, яи е причинами спрацьовування переходш з одних сташв в iншi, i дГ1, що вiдбуваються при змш станiв. За допомогою дiагpам сташв можна ^ФГчно задати дискpетнi поведшки об'екйв будь-яко'1 складностi.
На дiагpамi станiв «Вибip_BSS_OSS» початко-вий стан носить назву «Потенцiйний_клiент». Отже, телеком-компани (агенти) е потенцiйними клiентами як «NetCracker», так i його конкуренйв. На дiагpамi використовуються лише два види переходу - при ви-
конаннi умови та iз заданою iнтенсивнiстю (константа або випадкова змшна). Так, перех^ при виконаннi умови вiдтворюе вибiр клiентом програмного рiшення конкурента чи «NetCracker», на якш впливають: вар-тiсть рiшення, гнучкiсть налаштування (не менше 45%), термiни виконання (в^ 3 до 18 мiсяцiв), ступшь шнова-цiйностi рiшення (не менше 50 %) та рейтинг компанш-розробниюв (привабливiшою буде компанiя з рейтингом вище 5-го мкця).
Дiаграма станiв мiстить також стан «Будь_який_про-дукт» (стан байдужостi), необх^ний у тому випадку, коли ^енти не можуть остаточно обрати, у кого замовити про-грамне ршення. При виконанш statechart певна ккьисть агентгв «Клiенти» перерозподкяеться у змшш ильисть_ клiентiв, юиенти_конкурента або юиенти_невиршили. Яким чином перерозподкятимуться агенти та шд впливом якого з факторгв найбкьше, аналiзуеться пiд час прогонгв моделi.
ПрихiдН
ПрихiдК M Г?4
^ Продукт_№усгаскег
Неткрекер
Будь-який _продукт
Продукт_Конкурента
вибiрНеткрекер вибiрКонкурента
Конкурент
' Продукт_Неткрекер J ^ ^ента_Конкурента J
Рис. 3. Дiаграма сташв «Вибiр_BSS_OSS»
На моделях, побудованих в середовищ! AnyLogic, можливо проведення рГзномаштних експериментГв Гз нала-штуванням на конкретш параметри, що задаються корис-тувачами. Наприклад, стосовно наведеного фрагмента мо-дел! йдеться про налаштування параметргв блоку «Ринок» (у клас! з описом експерименту Simulation за допомогою вГдповГдних модельних елементГв визначаються початков! значення основних параметрГв модел! перед ïï запуском). Скриншот з налаштуванням декГлькох параметргв експе-риментГв i графГчного представлення результатш прогошв модел! наведено на рис. 4.
Роботу модел! продемонструемо у спрощеному ви-гляд! на декГлькох фрагментах ГмГгацшних експериментГв. Як об'ект обрано ринок Латинсько! Америки (результати показан! на умовних даних зпдно Гз забороною розголо-шення конфГденцшно! шформаци компанп).
Мтацшш експерименти ставили за мету визначен-ня параметргв стратег!! компанп на ринку телекомушкацш Латинсько'1 Америки. Тривалють кроку ГмГгацп - один мь сяць; термш ГмГгацп - три роки.
Загальш умови експерименпв полягали у такому.
Експеримент 1.
Встановлена початкова ильисть клГентгв для ком-пани «NetCracker» та для ïï конкуренпв - по 3 клГенти. Початкова ильисть агентш - десять телеком-операторГв Латинсько'1 Америки.
Параметри: термши виконання замовлення (вГд 3 до 18 мюяцш), стутнь шновацшност ршення (не менше 50 %) i рейтинг постачальниив OSS / BSS (приваблившою буде компашя з рейтингом вище 5-го мкця) для конкурентш визначений у межах нормованих значень, але вони ниж-че, шж параметри, встановлеш для «NetCracker». Варткть ршення конкурентГв значно вища за вартють програмних продукпв «NetCracker», а гнучисть налаштування менше 45 %.
Експеримент 2.
Початкова кГльисть ииенпв та агентш залишаеться незмшною. ЗбГльшуються параметри витрат на просування, дослГдження ринку та тдтримку. Вартють одного програм-ного ршення конкурентГв встановлюеться нижчою, нгж вартють продукту «NetCracker». Головш параметри ринку
телекомунгкацгйних операторш налаштовуються на користь конкурентш: термши виконання, стутнь шновацшносп рь шення, рейтинг постачальникгв OSS / BSS, гнучисть налаштування встановлет для «NetCracker» у межах нормованих значень, але нижчими за параметри конкурентш.
Експеримент 3.
У третьому експеримент! цши на програмш ршення конкуренпв доргвнювали цшам «NetCracker». ВхГдт параметри модел! залишалися незмшними поргвняно з по-передшм експериментом, окрГм параметргв ринку. Для до-слГджувано! компанп та конкурентш встановлено однаков! показники на ринку: термши виконання - 7 мкящв, стутнь шновацшносп ршення - 90%, гнучисть налаштування -80%, перше мюце в рейтингу «Gartner» у обох компанш.
Експеримент 4.
Цшова полГтика конкурентш бГльш приваблива за цшу програмного забезпечення «NetCracker». ВхГдш параметри модел! залишилися незмшними порГвняно з попере-дтм експериментом, окрГм параметргв ринку. Встановлено так! показники на ринку для «NetCracker» i конкурентш: термши виконання - 12 мкяцш i 16 мкящв, стутнь шнова-цшносп ршення - 90 % i 85 %, гнучисть налаштування -95 % i 70 %, трете i шосте мкця в рейтингу «Gartner».
Експеримент 5.
Величина початково! илькост клГентгв та агентш залишена незмшною. Цши на програмне забезпечення, як i у передньому експеримент!, нижч! у конкурентш, шж у «NetCracker». Параметри ринку е такими.
Гнучисть налаштування у «NetCracker» - 90 %, але при цьому термши виконання - 15 мюяцш. У конкурентш гнучисть налаштування дорГвнюе 70%, але термши виконання всього 12 мюящв. Стутнь шновацшносп ршення у NetCracker» - 100 % при третьому мгсщ у рейтингу, а у конкуренпв - 85 % при другому мкщ у рейтингу.
Узагальнеш результати експериментгв наведен! у табл. 2.
Проведен! експерименти визначили так! тенденцп:
■ абсолютний в1дтш кл1енпв вГд конкурентш до компанп «NetCracker» в раз! ïï бГльш привабли-во! цшово! полГтики спостерпаеться за умов тдтримки головних параметрГв роботи фГрми на
МОДЕЛЮВАННЯ РИНК0В01 СТРАТЕГИ
Параметри ринку телекомжацшних оператор1вЛатинсько'| Америки
Термши виконання
=1 "О
о
а
ь ®
Ф Ж О X
о
г
5"
5
со ел
ю о
со
ЫеЮаскег 3
Змоця 18 мкяц1в
Конкуренти 3
Оцтка ступеня ¡нновацтносп р1шення 100% МеЮжкеМО
100% Конкуренти 10
Рейтинг постачальнигав ОББ/ВББ
ЫеЮаскег 1
Конкуренти!
Гнучгасть налаштування
100% МеЮжкеМ 100% Конкуренти!
^Запустить^
---Динал/нка прибутку конкурент^
- Динал/нка прибутку Неткрекер
ГП Прибуток Неткрекер I I Прибуток конкурент^
И Об'ем продаж^ Неткрекер ^ Об'ем продаж^ конкурент^
0 10 20 30
---Реалвацт продукт^ Неткрекер
- Реалвацт продукт^ конкурента
Рис. 4. Скриншот з фрагментами налаштування параметрш експериментт \ граф1чного подання результате
122 Витрати на розробку I I Витрати на просування Г71 Витрати на гпдтримку И Витрати на дошдження ринку
(б
г
г
(б
о 13
ш
г о
13 (б а
(б Ж о х о г
Таблиця 2
Узагальнeнi результати iмiтацiйних eкспeримeнтiв на модeлi
^казники Експерименти
№ 1 № 2 № 3 № 4 № 5
N K N K N K N K N K
Дохщ вiд реалн зацп (тис. грн) 75181 14030 16320 56098 40050 39962 70092 17600 63382 22538
Загальнi витрати (тис. грн) 33481 7196 9831 29493 17879 19073 32240 9263 30918 11800
Прибуток (тис. грн) 41400 6900 6489 26605 22183 21061 37852 8441 32551 10752
Питомий дохщ (тис. грн) 5783 4676 5440 4315 5006 4995 5841 4400 5762 4508
Рух Ш£н^в притт Ш£н-тiв на почат-ковому рiвнi на почат-ковому рiвнi притк Ш£н^в стан байду-жос^ стан байду-жост значний притт клi£нтiв дуже не-значний притт клкн^в значний притт Ш£н^в дуже не-значний притт клi£нтiв
Примтка: N - <фрма «NetCracker»; K - конкуренти.
нормативному ршш; бГльш високому рейтингу по-стачальниив OSS/BSS порГвняно з конкурентами та гнучкост налаштування програмних ршень не меншо'1 45-50 %. Потенцшш користувач! перехо-дять у розряд фактичних клГентгв дослГджувано! компанп, що вГдбиваеться на инцевих показниках ïï дГяльност (експеримент 1);
■ попереднш висновок на користь конкуренпв «NetCracker» шдтверджуеться дзеркальним вГдо-браженням умов експерименту (експеримент 2);
■ поведшка та потреби споживачГв е визначальни-ми параметрами моделг що доводять результати експерименту 3. За умов приблизно однакових, але значно тдвищених (вГдносно попереднГхх екс-периментгв) параметргв всгхх гравщв ринку та по-годжено'1 цшово! полГтики суттево тдвищуеться перебування клГентгв у стан! «байдужостЬ. Пере-хГд потенцшних користувачгв послуг до клГентГв «NetCracker» i конкуренпв вГдбуваеться приблиз-но рГвномГрно.
■ цши на програмне забезпечення не мають вирь шального значення. Якщо BSS / OSS-ршення буде вГдносно дешевим поргвняно з конкурентами, але воно не буде виршувати ва поточш проблеми й вГдповГдати особливостям роботи телеком-компанп, то оператори зроблять свш вибГр на користь бГльш дорогого, але яисного i шновацш-ного ршення (експеримент 4);
■ клГенти менш чутлив! до термшв виконання та до рейтингу, а найбГльший вплив на них мае стутнь шновацшносп ршення та гнучисть налаштування BSS / OSS-системи, про що свГдчать результати експерименту 5.
Висновки. Мтацшш експерименти, проведен! з метою формування стратегй дослГджувано! 1Т-компанй на ринку телекомушкацш Латинсько'1 Америки, довели, що найбГльший вплив на вибГр телеком-операторгв мають так!
показники: стутнь шновацшност ршення та гнучисть налаштування. Середнш вплив мае варткть програмного ршення та найменший вплив демонструють термши виконання проекту та рейтинг 1Т-компанш.
На баз! наведено! модельтренажера можуть бути сплановаш та проведен! Гмггацшш експерименти по ви-значенню впливу рГзномаштних стохастичних i детермшо-ваних факторгв на инцев! показники дГяльност компанш. 1мггащя д1й суб'екпв ринку телекомушкацшних послуг дозволяе дослГдити та спрогнозувати процес вибору операторами 1Т-компанй як розробника BSS / OSS-систем або постачальниив шших програмних продуктгв i сервкш.
Компашям, що працюють у галуз! шформацшних технологш, завжди корисно скласти уявлення про можлив! дц потенцшних кментав i конкурентГв галузь Модульний та вГдкритий характер ГмГтацшно! модел! дозволяе врахо-вувати специфГчш особливост ринкового оточення та на-лаштовувати Гмггацшш експерименти за рГзними ознаками та параметрами.
Платформа AnyLogic дозволяе проведення, окрГм розглянутих стандартних експерименпв, рГзномаштних дослГджень на загальнш модельнш баз! - оцшку ризиив, чутливостГ, оптимГзащю конкретних показниив за вста-новленими обмеженнями тощо.
Подальше удосконалення Гмггацшно! модел! спря-мовуеться на бГльш ретельне вГдтворення тенденцш ринку 1КТ та динамки функцюнування його суб'ектш. Шдви-щення адекватност модел! реальним процесам сприятиме створенню дГевого шструменту в ход! розробки та при-йняття актуальних ринкових стратегш 1Т-компашями.
Л1ТЕРАТУРА
1. Думiкян M. М. Особливосп функцiонування CBiTOBoro ринку телекомунжацшних послуг. Економ'чний прост'р. 2015. № 94. С. 5-18.
2. Тренды развития рынка телекоммуникаций. URL: nag.ru/articles/article/29465/trendyi-razvitiya-ryinka-telekom munikatsiy-chto-nas-jdet-v-2016-godu
3. Кот Т. М. Метод проектування потош завдань в систе-Mi OSS/BSS : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.12. КиТв, 2012. 20 с.
4. Пути ИТ-стандартизации - исповедимы. На примере логики развития OSS. 2016. URL: www.snt.ua/news/76335. ua.php
5. Делицын Л. Л. Научные основы разработки и применения количественных моделей распространения новых информационных технологий : дис. ... д-ра техн. наук : 05.25.05. М., 2015. 299 с.
6. Бакушевич i., Мартиняк i. Маркетинговi технологи у сферi Ыформацшно-комушкацшних послуг та Тх вплив на змши кон'юнктури транскордонних рингав. Маркетинг в Укралт. 2013. № 3. С. 18-27.
7. Баширов i. Х., Маковейчук К. О., Aнуфрi£ва В. В. Методика моделювання маркетинговое' дiяльностi з продажу програмноТ продукцп. Б'анес 1нформ. 2013. № 11. С. 367-371.
8. Маркетинг в IT-индустрии на Украине. URL: b2blogger. com/articles/review/149.html
9. Маркетинг в ИТ: новые эффективные инструменты и приемы. 2013. URL: www.pcweek.ua/themes/detail.php?ID= 141983
10. Особенности маркетинга рынка B2B в сфере слож-нотехнической продукции и услуг. 2015. URL: www.marketologi. ru/publikatsii/stati/osobennosti-marketinga-rynka-b2b-na-primerakh-rossijjskogo-biznesa-v-sfere-slozhnotekhnicheskojj-produktsii-i-uslug
11. Сокол К. М. Формування маркетинговой' стратеги ви-ходу 1Т-компанп на свгговий ринок шформацмних технологiй. Зовншня торгвля: економ'ка, фнанси, право. 2014. № 5-6. С. 80-92.
12. Степанова И. С. Особенности маркетинга на рынке телекоммуникационных услуг. Вестник Омского университета. 2011. № 4. С. 261-265.
13. Борщев A. Имитационное моделирование: состояние области на 2015 год, тенденции и прогноз // Имитационное моделирование. Теория и практика : материалы конф. ИММОд-2015. URL: http://www.anylogic.ru/upload/pdf/immod15_borsh chev_statia.pdf
14. Борщев A. В. Как построить простые, красивые и полезные модели сложных систем // Имитационное моделирование. Теория и практика : материалы конф. ИММ0Д-2013. URL: https://www.anylogic.ru/upload/iblock/e93/e93d42155672af3765 02dc4022515a22.pdf
15. Каталевский Д. Ю., Солодов В. В., Кравченко К. К., Панов Р. A. Моделирование поведения потребителей. URL: http: //www.anylogic.ru/upload/iblock/cc3/cc3ef664905f3a5cbcaac4f6b5956 a75.pdf
16. International System Dynamics Conference. URL: conference.systemdynamics.org
17. Матерiали £вропейського конгресу EUROSIM. URL: www.eurosim.info
18. Материалы научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика». (ИММ0Д-2011, 2013, 2015, 2017). URL: http:// simulation.su/static/ru-immod-2017 (2015, 2013, 2011). html
19. The AnyLogic company. URL: http://www.anylogic.ru/
20. Netcracker Product Overview Brochure. 2016. URL: www. netcracker.com/products/products-overview.html
21. Netcracker Service Overview Brochure. 2016. URL: www. netcracker.com/products/services-overview.html
22. SDN и NFV: облачная виртуализация операторских сетей. 2015. URL: shalaginov.com/2015/10/09/sdnsdn^-nfv-облачная-виртуализация-операторс
23. Go-to-market strategy (GTM strategy). 2015. URL: searchitchannel.techtarget.com/definition/go-to-market-strategy-GTM-strategy
24. Ten Marketing Strategies Your Company Needs in 2016. 2016. URL: www.forbes.com/sites/johnrampton/2016/02/05/10-marketing-strategies-your-company-needs-in-2016
25. Стець О. В., Скворцова Л. i. Mоделювання динамти поведшки абонен^в на ринку телекомушкацш Украши. Моделювання та iнформацiйнi системи в економiцi. 2013. Вип. 89. С. 169-178.
2в. Magic Quadrant for Operations Support Systems. URL: www.gartner.com/doc/3153824/magic-quadrant-operations-support-systems
27. Magic Quadrant for Integrated Revenue and Customer Management for CSPs. URL: www.gartner.com/doc/3152918/ magic-quadrant-integrated-revenue-customer
REFERENCES
Bakushevych, I., and Martyniak, I. "Marketynhovi tekhnolohii u sferi informatsiino-komunikatsiinykh posluh ta yikh vplyv na zmi-ny koniunktury transkordonnykh rynkiv" [Marketing technologies in the field of information and communication services and their influence on changes in the state of the cross-border markets]. Marketynh vUkraini, no. 3 (2013): 18-27.
Bashyrov, I. Kh., Makoveichuk, K. O., and Anufriieva, V. V. "Me-todyka modeliuvannia marketynhovoi diialnosti z prodazhu proh-ramnoi produktsii" [Method of modeling marketing activities for the sale of software products]. Biznes Inform, no. 11 (2013): 367-371.
Borshchev, A. "Imitatsionnoye modelirovaniye: sostoyaniye oblasti na 2015 god, tendentsii i prognoz" [Simulation modeling: the state of the region for 2015, trends and forecast]. Imitatsionnoye modelirovaniye. Teoriya i praktika : materialy konf. IMMOD-2015. http://www.anylogic.ru/upload/pdf/immod15_borshchev_ statia.pdf
Borshchev, A. V. "Kak postroit prostyye, krasivyye i poleznyye modeli slozhnykh sistem" [How to build simple, beautiful and useful models of complex systems]. Imitatsionnoye modelirovaniye. Teoriya i praktika : materialy konf. IMM0D-2013. https:// www.anylogic.ru/upload/iblock/e93/e93d42155672af376502d-c4022515a22.pdf
Delitsyn, L. L. "Nauchnyye osnovy razrabotki i primeneniya kolichestvennykh modeley rasprostraneniya novykh informatsion-nykh tekhnologiy" [Scientific basis for the development and application of quantitative models for the diffusion of new information technologies]: dis.... d-ra tekhn. nauk:05.25.05, 2015.
Dumikian, M. M. "Osoblyvosti funktsionuvannia svitovoho rynku telekomunikatsiinykh posluh" [Features of functioning of the world market of telecommunication services]. Ekonomichnyi prostir, no. 94 (2015): 5-18.
"Go-to-market strategy (GTM strategy). 2015" searchitchan-nel.techtarget.com/definition/go-to-market-strategy-GTM-strategy
International System Dynamics Conference. conference.sys-temdynamics.org
Katalevskiy, D. Yu. "Modelirovaniye povedeniya potrebite-ley" [Modeling of consumer behavior]. http://www.anylogic.ru/ upload/iblock/cc3/cc3ef664905f3a5cbcaac4f6b5956a75.pdf
Kot, T. M. "Metod proektuvannia potokiv zavdan v systemi OSS" [The method of designing thread flows in the OS system]: av-toref. dys. ... kand. tekhn. nauk : 05.13.12, 2012.
"Magic Quadrant for Integrated Revenue and Customer Management for CSPs" www.gartner.com/doc/3152918/magic-quadrant-integrated-revenue-customer
"Magic Quadrant for Operations Support Systems" www. gartner.com/doc/3153824/magic-quadrant-operations-support-systems
"Marketing v IT: novyye effektivnyye instrumenty i priyemy. 2013" [Marketing in IT: new effective tools and techniques. 2013]. www.pcweek.ua/themes/detail.php?ID=141983
"Marketing v IT-industrii na Ukraine" [Marketing in the IT industry in Ukraine]. b2blogger.com/articles/review/149.html
"Materialy nauchno-prakticheskoy konferentsii po imitat-sionnomu modelirovaniyu i yego primeneniyu v nauke i promy-shlennosti «Imitatsionnoye modelirovaniye. Teoriya i praktika»" [Materials of the scientific-practical conference on simulation and its application in science and industry «Simulation modeling. Theory and practice»]. http://simulation.su/static/ru-immod-2017-(2015,2013,2011).html
Materialy yevropeiskoho konhresu EUROSIM. www.eurosim.
info
Netcracker Product Overview Brochure. 2016. www.net-cracker.com/products/products-overview.html
Netcracker Service Overview Brochure. 2016. www.net-cracker.com/products/services-overview.html
"Osobennosti marketinga rynka B2B v sfere slozhnotekh-nicheskoy produktsii i uslug. 2015" [Features of marketing the B2B market in the field of complex products and services. 2015]. www. marketologi.ru/publikatsii/stati/osobennosti-marketinga-rynka-
b2b-na-primerakh-rossijjskogo-biznesa-v-sfere-slozhnotekh-nicheskojj-produktsii-i-uslug
"Puti IT-standartizatsii - ispovedimy. Na primere logiki raz-vitiya OSS. 2016" [The ways of IT-standardization are confessional. On the example of the logic of development of OSS. 2016]. www. snt.ua/news/76335.ua.php
"SDN i NFV: oblachnaya virtualizatsiya operatorskikh setey. 2015" [SDN and NFV: cloud-based operator network visualization. 2015]. shalaginov.com/2015/10/09/sdnsdn-M-nfv-o6na4Hafl-вмртуa™зaцмfl-oперaторс
Sokol, K. M. "Formuvannia marketynhovoi stratehii vykhodu IT-kompanii na svitovyi rynok informatsiinykh tekhnolohii" [Formation of an IT marketing strategy for the global IT market]. Zovnish-nia torhivlia: ekonomika, finansy, pravo, no. 5-6 (2014): 80-92.
Stepanova, I. S. "Osobennosti marketinga na rynke telekom-munikatsionnykh uslug" [Features of marketing in the market of telecommunication services]. Vestnik Omskogo universiteta, no. 4 (2011): 261-265.
Stets, O. V., and Skvortsova, L. I. "Modeliuvannia dynamiky povedinky abonentiv na rynku telekomunikatsii Ukrainy" [Modeling the dynamics of subscribers' behavior in the telecommunications market of Ukraine]. Modeliuvannia ta informatsiini systemy v ekonomitsi, no. 89 (2013): 169-178.
"Ten Marketing Strategies Your Company Needs in 2016. 2016" www.forbes.com/sites/johnrampton/2016/02/05/10-mar-keting-strategies-your-company-needs-in-2016
"Trendy razvitiya rynka telekommunikatsiy" [Trends in the development of the telecommunications market]. nag.ru/articles/ article/29465/trendyi-razvitiya-ryinka-telekommunikatsiy-chto-nas-jdet-v-2016-godu
The AnyLogic company. http://www.anylogic.ru/.
