О создании носимого ИТ-гаджета для использования покупателями при выборе товара Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

About creating of wearable gadget for use by buyers in the selection of goods Gavrilov L.1, Oleynikov B.2, Titov V.3 О создании носимого ИТ-гаджета для использования покупателями

при выборе товара Гаврилов Л. П.1, Олейников Б. И.2, Титов В. А.3

'Гаврилов Леонид Петрович / Gavrilov Leonid — доктор технических наук, профессор, кафедра технологий и управления продажами;

2Олейников Борис Иванович / Oleynikov Boris — кандидат технических наук, доцент, кафедра химии и физики, Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова;

3Титов Виктор Алексеевич / Titov Victor — кандидат технических наук, доцент, кафедра математических и естественнонаучных дисциплин, Московский институт экономики, политики и права, г. Москва

Аннотация: рассматривается возможность создания носимого ИТ-гаджета, предназначенного для оптимального выбора товара покупателем на основе его предпочтений к значениям характеристик товара. Выбор учитывает также величину стоимости товара. Для реализации устройства предлагается защищенная патентом Российской федерации блок-схема.

Abstract: the possibility of the creation of the wearable gadget, designed for optimal choice of goods by the buyer based on his preferences for values of product characteristics is considered. The selection also takes into account the value of commodities. For the implementation of the proposed device the block diagram, protected by a patent of the Russian Federation is proposed.

Ключевые слова: ИТ-гаджет, товар, выбор товара, покупатель, характеристики товара, предпочтение покупателя.

Keywords: wearable gadget, goods, selection of goods, buyer, product characteristics, buyer preferences.

Рынок носимых ИТ-гаджетов (wearable gadgets) в настоящее время предлагает бурно расширяющийся спектр устройств различного назначения. Эксперты утверждают, что создание таких устройств станет основным трендом развития рынка электронных гаджетов [1]. В настоящее время в ассортименте носимых гаджетов можно обнаружить устройства с очень разнообразными функциями: от отслеживающих качество продовольственных продуктов (срок годности, калорийности и т. п.) до трости, оснащенной GPS-навигатором и передачей сведений о состоянии организма хозяина. К ним также относятся: умные очки Google Glass, контейнеры для таблеток с подсказками, вибрирующие стельки или ремень с функциями навигатора и др. [1].

В настоящей работе предлагается к рассмотрению возможность создания носимого устройства с функциями помощника покупателю при выборе товара. Актуальность использования таких устройств объясняется стремлением покупателя иметь полную информацию о товаре. Однако часто эту информацию покупатель с трудом может сопоставить в процессе выбора подходящего товара. Действительно, покупатель, делая выбор, рассматривает не только предлагаемый ему экземпляр производителя Х, но и целую группу аналогичных экземпляров других производителей. В интересующей его группе однородных товаров из-за большого количества данных о функциях и характеристиках товара покупатель начинает испытывать затруднения и часто делает в определенной мере случайный выбор, например, на основе совета со стороны заинтересованного в продаже продавца.

Предлагаемое в настоящей работе устройство позволяет покупателю при выборе действовать вполне осознанно:

- учитывать большое (точнее, любое) количество характеристик товара, влияющих на его выбор;

- сформировать свои предпочтения к функциям и значениям характеристик товара в количественной форме, включая цену товара.

Алгоритм работы устройства описан в работе [2] и позволяет покупателю учитывать также те характеристики товара, которые продавец (или производитель) не всегда анонсируют.

Покупатель, делая выбор, руководствуется описанием потребительских свойств товара, которые ему предоставляет торговая организация. Эти свойства, как правило, описываются количественно. Далее производится сравнение рассматриваемого товара с его аналогами посредством сопоставления свойств.

Пусть некоторый товар характеризуется количественными показателями (качествами) q j, J = 1,2,..П , число которых равно n. Тогда свойства этого товара могут быть заданы в виде вектора

q : q = (q\, q2, -4j ,.Qn) ' где Qj • J = 1,2,.. n - проекции вектора. Покупатель

рассматривает этот товар в сравнении с некоторым эталоном и оценивает конкурентоспособность по отношению к этому эталону, свойства которого характеризуются вектором q0:

qo = (qob q02,. . qo j ,.. qon) ■

Показатель конкурентоспособности товара по отношению к выбранному эталону по j -му качеству определяется как

Qj = j •

J qo j

если максимальное значения параметра является лучшим, или

Ql=qqoj •

J qj

если лучшим является минимальное значение параметра.

Здесь Qo j - величина J -го показателя качества для эталонного продукта. Количественные

характеристики товара в этом случае описывается вектором Q = (Q\,Q2,.. Qj,.. Qm )■

Покупатель обычно делает выбор из некоторого множества m однородных товаров. В этом случае для сравнения совокупности всех m товаров целесообразно рассматривать матрицу их количественных

характеристик Q = Qj . Строки матрицы - векторы, характеризующие 1 -й (i=1,2..m) товар по n

параметрам Qi = (Qi\, Qi2,--Qlj ,..Qin), а элементами матрицы являются

Qij, (1 = \,2,..т, J = \,2,..n) - показатели конкурентоспособности 1 -го товара по J -му показателю качества.

Очевидно, что для потребителя показатели качества по важности неравнозначны, вследствие чего

он их ранжирует по важности. Пусть X ; - весовой коэффициент важности для покупателя j -го

J J

показателя качества (J = 1,2,.. n) . Причем весовые коэффициенты должны удовлетворять

n

условию ^ X = \ ■ J=\

Пусть A = ((, ,.. ,,,, Xn) - вектор весовых коэффициентов. Тогда

^ ^ n

Q . A = ^ x Q ■ будет являться интегральной оценкой конкурентоспособности 1 -го

J=\

(1 = 1,2,.. m) товара. Интегральные оценки конкурентоспособности всех m товаров определятся матрицей-столбцом K = ЦК' ||. Здесь K1 - интегральный показатель конкурентоспособности 1 - го

n

товара, (1 = \,2,..m) и к = Q■ . A = ^X Q -. Выбор потребителя в этом случае сводится к

j=\

максимизации математического ожидания конкурентоспособности K1 , т. е. потребитель предпочтет товар, имеющий максимальное значение max Kj ■

Учет цены товара при его выборе приводит к следующему виду интегрального показателя / - го

товара: К у = ——, где Су - цена I -го товара. В этом случае элементами матрицы || будут С1

п

~ К- ~ — 1

элементы =_1 или = _, а критерий выбора будет иметь вид ПЩХ К■ ■

1 О 1 О г г

При выборе товара покупатель нередко сталкиваются с ситуацией, когда информация о тех или иных параметрах товара какого-либо конкретного производителя отсутствует. В этом случае

отсутствующее значение ^ ■ необходимо рассматривать как случайную величину, которая с

определенной вероятностью Ру принимает значение у для ] -го показателя качества для

эталонного продукта. В расчете необходимо в качестве ^ ■ принимать математическое ожидание этой

случайной величины ру • ^0 у .

Рассмотрим использование алгоритма на примере [3].

Пусть перед покупателем стоит задача выбора смартфона из 5 предложенных ему моделей. Покупатель в качестве эталонного образца смартфона решил выбрать воображаемый смартфон, каждый параметр которого является лучшим из множества представленных образцов. В таблице 1 приведены параметры смартфонов и эталона.

Таблица 1. Параметры каждого товара из 5 предлагаемых

№ образца Диагональ (см) Флеш память (Гб) Разреш фото (Мпикс) Разреш матрицы (Мпикс) Время режим разговора (час) Время режим ожидания (час) Вес (г) Цена (руб)

9,1 9« 9п 9,4 9,-; Ян, 9,-7

1 10,2 32 8 1,2 10 250 112 20990

2 12,95 16 16 2 21 390 145 21990

3 12,7 32 13 1,8 13 350 140 18900

4 13,2 16 20,7 2 16 890 153 29000

5 12,7 16 4 1,8 20 496 160 28900

Эталон 13,2 32 20,7 2 21 890 112

Рассмотрим возможные варианты предпочтений покупателя и результаты выбора смартфона. Вариант 1. Покупатель отдает приоритет размеру диагонали экрана и в соответствии с этим выбирает вектор весовых коэффициентов

А = (а1,а2,..а.- ,,,, а7 ) = (0,45; 0,1; 0,2; 0,1; 0,05; 0,05; 0,05)

№ образца Ki Ki (с учетом цены)

1 0,673 0,000032

2 0,857 0,000039

3 0,84 0,0000444

4 0,925 0,000032

5 0,722 0,000025

Расчет результатов приведен в таблице 2, из которой следует, что max Ki соответствует

i

смартфону № 4, который по совокупности параметров и предпочтений покупателя является лучшим.

Если покупатель будет осуществлять выбор по показателю max Ki, который учитывает не

i

только совокупность параметров и предпочтения покупателя, но и цену, то лучшим окажется смартфон № 3. При расчетах с учетом цены параметр значимости цены принят равным 1 во всех вариантах расчета.

Вариант 2. Покупатель отдает предпочтение разрешению матрицы и фото. Будем считать, что эти параметры в описании смартфона № 4 не заданы.

Таблица 3. Результаты по каждому из товаров для осуществления выбора для варианта 2

№ Образца Диагональ (см) Флеш память (Гб) Разреш фото (Мпикс) Разреш матрицы (Мпикс) Время режим разговора (час) Время режим ожидания (час) Вес (г) Ki Ki (с учетом цены)

1 0,077 0,2 0,116 0,18 0,024 0,014 0 0,611 0,000029

2 0,098 0,1 0,232 0,3 0,05 0,022 0 0,802 0,000036

3 0,096 0,2 0,188 0,27 0,031 0,02 0 0,805 0,000043

4 0,1 0,1 0,24 0,24 0,038 0,05 0 0,768 0,000026

5 0,096 0,1 0,058 0,27 0,048 0,028 0 0,6 0,000021

При этом покупатель предполагает, что эти параметры с вероятностью 0,8 равны эталонным. Тогда полагаем, что = 20,7 * 0,8 = 16,56 и (Ц^ = 2 * 0,8 = 1,6. В соответствии со своими предпочтениями покупатель выбирает вектор весовых коэффициентов

А = (0,1; 0,2; 0,3; 0,3; 0,05; 0,05; 0). Расчет результатов приведен в таблице 3. В

результате смартфоны № 2 и № 3 по совокупности параметров и предпочтений покупателя (значение

К,-) являются лучшими. По показателю тах , учитывающим цену каждого смартфона, лучшим из них будет № 3.

Для производителя товара представляет интерес нахождение обладающих наибольшей конкурентоспособностью соотношений параметров товара при заданной отпускной цене. В этом случае необходимо решать многомерную задачу на основе интерполяции [4, 5, 6] по отсчетам

Ц, I = 1,2,...т или с использованием интерполяции случайных процессов [7], если в качестве

модели использовать стохастические процессы. Приведенный выше алгоритм может быть использован не только в торговле: например, был использован также при оценке эффективности видеорекламы и экономического и коммуникативного эффекта при использовании интегрированного видеопланирования [8, 9].

Блок-схема устройства, реализующего описанный алгоритм (патент Российской Федерации [10]) ,приведена на рис. 1. Устройство содержит регистры для ввода численных значений параметров эталонного товара, регистры для ввода значений параметров исследуемого товара, регистры для ввода коэффициентов значимости исследуемых параметров товара, выход устройства, на котором отображаются вычисленные значения коэффициентов, по которым осуществляется сопоставление

товаров. Для выполнения математических операций в устройстве используются блоки умножения, деления, суммирования.

В состав устройства входят: 1ц ^=1.. .т, j=1.. .п) - матрица т*п первых регистров; 2ц ^=1.. .т, j=1.. .п) -матрица т*п блоков деления; 3ц, ^=1 .. .т, j=1 .п) - матрица т*п блоков умножения; 4^ (]=1 .п) - третьи регистры по числу столбцов; 5^ (]=1...п) - четвертые регистры по числу столбцов; 6;, ^=1...т) - вторые регистры по числу строк; 7;, ^=1...т) - элементы И по числу строк; 8;, ^=1...т), -сумматоры по числу строк; 9 - блок элементов ИЛИ; 10 - блок выбора максимального кода; 11 - дешифратор; 12 - первый элемент задержки; 13 - второй элемент задержки; 14 - третий элемент задержки; 15 - четвертый элемент задержки; 16 - триггер; 17, 18 - пусковой вход; 19, 20 - выход устройства.

Рис. 1. Блок-схема устройства для выбора товара

Реализация данного устройства в виде носимого ИТ-гаджета по технологии и комплектующим элементам вполне доступна отечественным производителям электронных систем и средств вычислительной техники.

Наличие такого ИТ-гаджета у покупателей обеспечивает взаимовыгодное взаимодействие покупателей, с одной стороны, и торговых организаций и производителей товаров с другой, а именно:

- позволяет покупателю сделать выбор товара с характеристиками на основе собственных предпочтений;

- позволяет продавцу увеличить объемы продаж.

Литература

1. Гаврилов Л. П. Интеллектуальные решения в бизнесе и коммерции. Бе18сЫаш1, 2014. 152 с.

2. Олейников Б. И. Модель поведения потребителя при выборе товаров, использующая методы теории принятия решений. // Международная торговля и торговая политика, 2011. № 1. С. 109-113.

3. Гаврилов Л. П., Олейников Б. И. Сервисы на сайте, повышающие эффективность продаж. // Наука и мир, 2015. Т. 1. № 11 (27). С. 120-124.

4. Олейников Б. И., Филинов В. Н. Минимизация погрешности восстановления сигналов по интегральным отсчетам при оптимальном выборе длительности опорного сигнала // Радиотехника и электроника, 1986. Т. 31. № 7. С. 1450-1453.

5. Медведев В. А., Олейников Б. И., Степанов Б. М., Филинов В. Н. О дискретном представлении сигналов с нефинитным обобщенным спектром // Проблемы передачи информации, 1973. Т. 9. № 3. С. 38-43.

6. Затуливетер Ю. С., Олейников Б. И., Филинов В. Н. К вопросу о точности представления сигналов частной суммой ряда Котельникова. // Радиотехника и электроника, 1972. Т. 17. № 4. С. 881-882.

7. Медведев В. А., Олейников Б. И., Степанов Б. М., Филинов В. Н. Об оптимальном дискретном представлении нестационарных случайных процессов // Проблемы передачи информации, 1978. Т. 14. № 2. С. 99-104.

8. Гаврилов Л. П., Кравежина Л. Е., Олейников Б. И. Оценка экономического и коммуникативного эффекта при использовании интегрированного видеопланирования // Материалы ежегодной Международной заочной научно-практической конференции, 2015. Т. 3. С. 328-334.

9. Гаврилов Л. П., Кравежина Л. Е., Олейников Б. И. Оценка эффективности мультимедийной видеорекламы // Путь науки, 2015. № 1 (11). С. 53-58.

10. Титов В. А., Олейников Б. И., Олейникова О. Л. Устройство для моделирования процесса выбора товаров: патент № 2491620 Российская Федерация, 2013. Бюл. № 24. 2 с.

Research intensity traffic flow at the intersection of Shevchenko - Karl Marx avenue of Shakhty Kalmykova O.1, Pitchenko D.2, Krjukov S.3, Ostrovskij G.4 Исследование интенсивности движения транспортного потока на пересечении ул. Шевченко - пр. Карла Маркса г. Шахты Калмыкова О. М.1, Питченко Д. С.2, Крюков С. А.3, Островский Г. А.4

'Калмыкова Ольга Михайловна / Kalmykova Olga — кандидат философских наук, доцент; 2Питченко Дмитрий Сергеевич /Pitchenko Dmitriy — магистрант; 3Крюков Семен Андреевич /Krukov Semen — студент; 4Островский Григорий Александрович / Ostrovskiy Grigoriy — студент, кафедра техники и технологии автомобильного транспорта, Институт сферы обслуживания и предпринимательства, Донской государственный технический университет (филиал), г. Шахты

Аннотация: в статье проведен анализ существующей интенсивности движения на пересечении ул. Шевченко - пр. Карла Маркса. Рассчитана часовая приведенная интенсивность на пересечении ул. Шевченко - пр. Карла Маркса. Построены условные и масштабные картограммы интенсивности. Определена фактическая пропускная способность пересечения.

Abstract: in the article the analysis of existing traffic volumes at the intersection of Shevchenko str. - prospect of Karl Marx. Designed hour reduced intensity at the intersection of Shevchenko - Karl Marx Avenue. Built conditional and scale cartogram intensity. Determine the actual throughput capacity of the intersection.

Ключевые слова: интенсивность движения, часовая приведенная интенсивность движения, транспортный поток, безопасность дорожного движения. Keywords: traffic, reduced hour traffic, traffic, traffic safety.

Безопасность передвижения транспортных средств (ТС) зависит во многом от показателей, характеризующих транспортный поток: интенсивность транспортного потока, его состав по типам ТС, плотность потока, скорость движения, задержки движения [1-8].

Интенсивность движения, Na, - это число ТС, проезжающих через сечение дороги за единицу времени [1].

Для определения фактической интенсивности на трехстороннем пересечении ул. Шевченко -пр. Карла Маркса за период краткосрочного учета движения (один час) в трех направлениях, необходимо определить интенсивность движения по трем направлениям. Для учета в фактическом составе транспортного потока влияния различных типов транспортных средств на загрузку дороги применяют коэффициенты приведения кпр; к условному легковому автомобилю, значения которых представлены в таблице 1.