CC BY
12
Обсуждая данные таблицы 2, её автор пишет, что «ожидаемый участниками рынка темп роста цен и арендных ставок на недвижимость относится к характеристикам рынка, которые как в России, так и в Европе не просто трудно, а в принципе невозможно определить расчетным путем, опираясь только на рыночную статистику. При этом, разработчики данного проекта исходят из того, что никто не может точно знать, как на самом деле будет развиваться рынок недвижимости в дальнейшем. Однако рыночная стоимость объекта на текущий момент как раз и определяется тем, что об этом «думает» рынок сегодня. Это значит, что для корректной оценки рыночной стоимости Оценщику нужно правильно «угадать» ожидания участников рынка в отношении того, как будут меняться арендные ставки, какова ожидаемая траектория цен недвижимости в обозримом будущем и т.п. Поэтому мнение каждого Оценщика, который не только фиксирует текущее состояние цен на рынке, но и оказывает на них влияние своими оценками, чрезвычайно важно для определения общего настроения и ожиданий на рынке. При наличии достаточного количества информации представляется возможным получить корректные оценки параметров, отражающих общие представления участников рынка о его дальнейшем развитии». Вышеизложенное еще раз позволяет подчеркнуть актуальность создания инновационного стратегического и операционного методологического аппарата маркетинговой политики на рынке оценки недвижимости.
Литература
1. Лейфер Л. А., Гришина М.Д. Коллективные экспертные оценки характеристик рынка недвижимости.//Вестник Приволжского центра финансового консалтинга и оценки. - 2010. - №1. - 36-42 с.
2. Марчук А. А., Бутова Е.А. Экспертные опросы при рыночной оценке недвижимости.//Рынок. - 2006. - №1. - 15-19 с.
3. Оверчук А. Л.Маркетинговая политика при падении цен на рынке недвижимости.//Рынок столицы. - 2009. - №1. - 4-6 с.
4. Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебное пособие. - М.: Издательство«Март»,2004. - http ://www. aup. ru/books/m157/2_3. htm.
Рафикова Э.Р.
Научное моделирование и результаты внедрения авторских приемов маркетингового изучения конкурентов и технологий управления внутриотраслевой конкуренцией учреждений профессиональной переподготовки работников образования на фоне совершенствования качества оценочных шкал потребителей их услуг
Объективизированные в рамках исследования обязательные этапы научного моделирования и внедрения авторских приемов маркетингового изучения
конкурентов предстают в качестве самостоятельных технологий эффективного управления внутриотраслевой конкуренцией учреждений профессиональной переподготовки работников образования на фоне завершенного нами в период 20052010 годов процесса совершенствования качества оценочных шкал потребителей названных услуг: Говоря о современной методологии формирования оценочных шкал, следует адресоваться к мнению М.Николича и соавт. (2007), которые пишут, что «первым этапом квантификации в маркетинге является формирование начальной таблицы потребительских оценочных шкал (таблица 1). Эта таблица должна содержать следующие данные: список параметров - характеристик компании (X), по которым выполняется маркетинг (первый столбец табл. 1); относительные весовые значения параметров ^г), позволяющие учесть важность отдельных параметров (второй столбец табл. 1). Относительный вес каждого параметра можно определять на основе либо оценок менеджеров компании, которая выполняет маркетинг, либо опроса экспертов о важности анализируемых параметров. Определение относительных весовых значений (критериев или параметров) представляет важную проблему, которая часто рассматривается в работах по многокритериальному анализу (Р.Ьевктеп, 2000; У.Ко§Ып, 2001; .ТРоётоувЫ, 2002); характеристики компании, выполняющей маркетинг (рассматриваемая компания -СС), выражаются с помощью оценок в интервале [0, 1] для каждого 1-го параметра (третий столбец табл. 1). Эти оценки получаются посредством квантификации исходных количественных и/или качественных оценок наблюдаемых параметров способом, описанным в предыдущем разделе статьи; характеристики партнера по маркетингу - (ВРр - выражаются оценками в интервале [0, 1] для каждого 1-го рассматриваемого параметра. Число анализируемых компаний зависит от потребностей компании СС, числа потенциальных конкурентов и т.п. Присвоение оценок наблюдаемой компании и всем партнерам по маркетингу выполняется менеджерами рассматриваемой компании в соответствии с существующим состоянием анализируемых параметров. Основой для этого служат доступные данные о деятельности компании и потенциального партнера по маркетингу. Полезным в этом отношении может оказаться наличие у наблюдаемой компании базы данных потенциальных партнеров по маркетингу. Если такой базы данных нет, то сведения можно получить в рамках установления сотрудничества с потенциальными партнерами по маркетингу. В отсутствие возможности или готовности к сотрудничеству присвоение оценок анализируемым параметрам для каждого партнера ВР] может выполняться путем приближенной оценки.
Совокупные оценки рассчитаны по следующей формуле:
где БА - совокупная оценка ]-й компании при ] = 1, 2, ..., б, б - число анализируемых компаний (включая компанию СС), V - оценка параметра 1 для компании ] при 1 = 1, 2, ..., п, где п - число параметров, - относительный вес параметра 1.
Например, для партнера ВР1 (] = 2) совокупная оценка рассчитывается следующим образом:
БЛ2 = 0,7 • 0,3 + 0,8 • 0,2 + 0,6 • 0,1 + 0,7 • 0,15 + 0,9 • 0,25 = 0,760. Рассчитанные таким образом совокупные оценки фактически представляют операторы агрегирования ОШЛ.
Таблица 1. Начальная таблица для присвоенных оценок (модель М.Николича, 2007)
Итак, табл. 1 содержит информацию:
1) для определения того, какой партнер по маркетингу самый лучший, а какой - самый слабый по каждому параметру в отдельности;
2) для установления совокупных оценок каждого партнера по маркетингу и их положения по отношению к компании СС;
3) о рангах всех анализируемых компаний согласно совокупным оценкам, включая компанию СС. (В примере, приведенном в табл. 1, компания СС занимает пятую позицию по отношению к ее конкурентам на наблюдаемом сегменте рынка.)».
По мнению автора таблицы 1, приведенные в ней данные позволяют «перейти к следующему этапу - определению частных и общих различий между компанией СС и каждым партнером ВР]. Этот этап формируется из относительных сбытовых расстояний компании СС по каждому рыночному параметру относительно каждого партнера ВР. Знак «-» показывает, что компания СС отстает относительно рассматриваемого партнера ВР, и, наоборот, знак «+» свидетельствует о том, что компания СС занимает ведущее положение относительно рассматриваемого партнера ВР. Относительное расстояние определяется по следующей формуле:
ёу = (VI, СС - Уу) • то (2)
где dij - относительное расстояние между компанией CC и j-м партнером BP по i-му параметру; причем i = 1, 2,..., n, n - число параметров; j = 2, ..., s, Vi, СС - оценка i-го параметра для компании CC, Vj - оценка i-го параметра для j-го партнера BP». Как указывает последователь экономической школы М. Николича маркетолог из Екатеринбурга А. А. Веселовский (2011), данные по определению частных и общих различий маркетинга могут быть использованы для определения сходства маркетинговой политики любой фирмы, в т.ч. занимающейся последипломными образовательными услугами. При этом, по мнению названного исследователя, эти данные помогают «идентифицировать все степени взаимного сходства для сети анализируемых компаний. Степень сходства маркетинговой политики этих фирм (similarity measure) определяется посредством соответствующего показателя маркетинговой среды, сложившейся вокруг конкретного вида образовательного продукта. На их основе, а также с учетом потребностей и специфики данной проблемной области образования был выбран показатель степени сходства, основанный на расстоянии Хамминга:
л
/=i
где таь — степень сходства компании а с компанией t>, Vja — оценка i-го параметра для компании a, Vib — оценка i-го параметра для компании b, n — число параметров. Вычитаемое в выражении (3) в действительности представляет относительную разницу (расстояние) между компаниями а и b. Степень сходства принимает значение в интервале [0, 1]. При этом выполняется равенство mab = mba. Все меры рыночного сходства рассчитаны по формуле, когда степень сходства для компании СС и партнера BPj равна: mCC j = 1 - [|0,5 - 0,7| • 0,3 + |0,6 - 0,8| х 0,2 + |0,4 - 0,6| • 0,1 + |0,7 - 0,7| Ч 0,15 + |0,6 -'0,9| • 0,25] = 0,805.
Комментируя данные таблицы 2, следует подчеркнуть, что проведенные нами научное моделирование и реализация авторских приемов маркетингового изучения конкурентов позволили в 2005-2010 годах активно внедрять среди баз исследования собственные технологии управления внутриотраслевой конкуренцией учреждений профессиональной переподготовки работников образования на фоне совершенствования качества оценочных шкал потребителей их услуг. Экономическим приоритетом в определении уровня рыночной конкурентности изучаемого послеобразовательного продукта стал впервые выделенный нами мультиплексорный индекс внутриотраслевой конкурентоспособности факультетов повышения квалификации и профессиональной переподготовки работников образования. Предложенное нами научное толкование термина «маркетинговый мультиплексор» в авторском понимании является маркёром эффективности системы внутриотраслевой конкурентоспособности дилерской сети в сфере сбыта услуг учреждений профессиональной переподготовки работников образования, а сама система предусмотрена для передачи данных о параметрах образовательного продукта в пункты его сбыта в различных субъектах РФ. Кроме этого, авторская модификация
метода многокритериального анализа (по .ГОЬе^опе, 2000), впервые примененная нами для определения динамики мультиплексорных параметров внутриотраслевой конкурентоспособности образовательных фирм, определялась по формуле:
где ЕАк - совокупный результат действия к, к = 1, 2, ... , г, и г - число действий, Укр - оценка действия к по критерию р, р = 1, 2, ... , т, и т - число критериев, 'р -относительный вес критерия р при его значении <0,05.
Таблица 2. Научное моделирование и результаты внедрения авторских приемов маркетингового изучения конкурентов и технологий управления внутриотраслевой конкуренцией учреждений профессиональной переподготовки работников образования на фоне совершенствования качества оценочных шкал потребителей их услуг
Маргсгтштгувое тестирование потреоите-
ГГшк.'.идньк: нснсоы .шркьчлшший ЮО/ЗУКПШЕЮСТИ авторских технологий.
леи I ОСЛСДИШШиЕЮШ LhL>píLTh)Ki. I L'-JhHLiril
продукта (п=500, р<0.05)*.
2005 го:
201 ü™
Считаю, что
ft pU'iy.LbrirLk.': а) улучшилосг. гачестпо последг-тгошгога иорвдЕиддяьвдю продукт: л) пены на услугу сталт* полос лостугттш
пдгтребителт;
н) íi^COprUMCT'I' I ШСЛСДШГИОМНЫХ DljfiLUlKil-
тельных услуг стал разнообразнее: i) Jifjiciíua.1. факуи.ычлиь: мшышенп» kujjih-фикацктг стал палее вежлив и лучше профес-сиона.ткно п пдготонлег-н.
: (.so> 17,0% (51}
(пОЛ/'з (Ш21 <i7.№:, (2(11 j 70.6^(2121 69.6 ¡209}
* один респондент МОГ БыбраТЬ При мирке i мнтнич TL'trrifpomii-iH н дни i íjojitt OTDCTOB
Му.илнилексорпый шшекс imy гришртмеиин киикурелгоснисиблисш ф акулы е-
Юк цинкит^ ннч кжа.шфикЗиии н 11 [Hi i|t['ii'-|-i и) н 1 к т h ii 11 ере 11 n.n i r h i (ж KH paSoiHKKDK
образования.
Лзторская модификация метод; ыпогсзрн ч^ериальниш ииLLiij.it). (но .Т.ОЪе]>Шпе, 2000), впервые примененная на\ит для определения дннндлил и мулътттпсксорнмя параметров зпутриотраелевой котжурептоеттосов-ноети образовательных фирм:
ЕЛ,,
=
р=1
W
р*
где ЕАк — синикупнык результат дсйстшш
1с. к = 1, 2.....г. и г— число действий 1 Уц,
оценка денегш-ш к по критерию р, р = I, 2. .... т. и ш — число критериев, тур — относительный вес; критерия р. ([>=0,05;
Научное толкование гершша «марке-
"I И III Л R Ы ii \iyJ [ h i lt 1Г. IС КСГ1Р" R ÍU3T0рс КОМ
понимании является маркером зффектив-JIOCIн еиспемы внутриотраслевой KOHiíy-ренгоепосойноети дилерской сети в ифере сбыта услуг учреждений профессиональной переподготовки работшшов образования, я едлтя системя предусмотрена .lih переда-ш данных о параметрах образовать ьнпгп продукта R пункты огп ::пыти r F азгагшых субъектах РФ.
Kpincpmi му.тьтиплсюсорного индекса:
- высокий ранг ЕД1; = 0.660-0.680 уел ед
- средний рангЕЛк 0,600-0.650 уш.ед. тпшеий pí,Tir ЬЛк = мстгее 0,600 усл.сд.
2005 по.г 0,593 усп.ед.
201(1 год O.fi/l "усл.е^.
Говоря о динамике названного показателя, следует подчеркнуть, что в 2005 году (т. е. до начала реализации практической части нашего исследования) значения мультиплексорного индекса внутриотраслевой конкурентоспособности факультетов повышения квалификации и профессиональной переподготовки работников образования составляло лишь 0,593 усл.ед., тогда как сами критерии этого показателя трактовались следующим образом: высокий ранг EAk = 0,660-0,680 усл.ед.; средний ранг EAk = 0,600-0,659 усл.ед.; низкий ранг EAk = менее 0,600 усл.ед. По завершению экспериментальной части нашего исследования (2010 год) итоговый ранг мультиплексорного индекса внутриотраслевой конкурентоспособности изучаемых факультетов повышения квалификации и профессиональной переподготовки работников образования существенно вырос до уровня 0,671 усл.ед., т.е. приобрел критерии высокого ранга за счет опережения конкурентов в разворачивании новой дилерской сети по сбыту последипломных образовательных услуг в специально открытых для этого образовательно-консультативных пунктах баз исследования не только в Ростовской области и Краснодарском крае, но и в других субъектах РФ. Последнее выступало в качестве основного прикладного аспекта маркетинговой продуктивности авторских технологий, когда (при совершенствовании качества оценочных шкал в ходе маркетингового тестирования потребителей последипломного образовательного продукта) 60,7%-70,6% респондентов показали потребительскую удовлетворенность качеством, ценой и ассортиментной линией предлагаемого нами последипломного образовательного продукта. При этом, следует подчеркнуть, что до начала экспериментальной части нашего исследования (2005 год) аналогичные показатели маркетингового тестирования этих же потребителей последипломного образовательного продукта были практически в два раза ниже. Последнее, по нашему мнению, надлежит числить основным прикладным аспектом маркетинговой продуктивности авторских технологий.
Вывод
В рамках объективизации этапов научного моделирования авторских технологий и результатов их внедрения в общий процесс управления внутриотраслевой конкуренцией учреждений профессиональной переподготовки работников образования был доказан (на фоне совершенствования качества оценочных шкал потребителей последипломного образовательного продукта) научно-прикладной аспект маркетинговой продуктивности разработки конечного продукта факультетов повышения квалификации и профессиональной переподготовки работников образования.
Литература
1. Николич М. и соавт. Количественный подход в бенчмаркинге.// Российский журнал менеджмента.- 2007. - № 2. - 96-101 с.
2. Leskinen P. 2000. Measurement, scales and scale independence in the analytic hierarchy process. Journal of Analysis 9 (4): 163-174.
