CC BY
55
ПРЕВЕНТИВНЫЕ МЕТОДЫ В ИННОВАЦИОННОМ МЕНЕДЖМЕНТЕ
Ю.В. Разовский, д-р экон. наук Р.Т. Кулиев, магистрант Московский университет имени С.Ю. Витте (Россия, г. Москва)
DOI: 10.24411/2411-0450-2019-10442
Аннотация. В статье рассматриваются актуальные и востребованные в будущем, по мнению авторов, превентивные методы, которые могут быть применены в сфере инновационного менеджмента и уже применяются в других сферах менеджмента. Применение превентивных методов исследования наиболее актуально в инновационном менеджменте, так как именно данная разновидность менеджмента сопряжена с повышенными условиями неопределенности и риска, но в случае успешной реализации инновации, все затраты будут восполнены. Следовательно, если иметь в наличии более точную прогнозную информацию с помощью описанных в статье превентивных методов, количество удачных реализаций инноваций будет повышено, что плодотворно скажется на компании, увеличив ее прибыль, конкурентное преимущество и позицию на рынке.
Ключевые слова: инновационный менеджмент, превентивный менеджмент, инновации, управление инновациями, нейромаркетинг, нейроэкономика, математическое моделирование в менеджменте.
С ростом научно-технического прогресса увеличивается количество новаций, которые в дальнейшем становятся инновациями, в процессе их коммерциализации. Новые изобретения в физико-математических науках, начинают применяться в других науках. Изобретение оптического микроскопа в XVI веке Антони ван Левенгуком позволило изучать микроорганизмы в биологии [5], открытие рентгеновских лучей значительным образом повлияло на развитие медицинских наук [6, с. 144-145], а инструментарий технических наук успешно применяется в экономике и менеджменте (теория игр, автоматизированные системы управления, информационное управление, эконофизика и так далее) [2].
Валидная информация в менеджменте является ценным ресурсом и дает возможность осуществлять грамотный прогноз будущего и принимать ситуационно верные управленческие решения, что в свою очередь даёт конкурентное преимущество компании. Ввиду того, что руководитель в современном мире осуществляет управленческие решения в условиях неопределенности и избытка информации, что способствует повышению риска, руководите-
лю необходим инструментарий для получения наиболее валидной и необходимой по ситуации информации для минимизации риска, а соответственно и издержек, что повысит результативность управленческого решения. Особенно это актуально в инновационном менеджменте, где неверные действия, анализ и прогнозирование будут способствовать большим издержкам.
Междисциплинарных подход, по мнению авторов, позволит внести в сферу инновационного менеджмента те методы, которые успешно применяются в других научных областях, способствующие превентивно получать валидную информацию, что несомненно будет актуально для инновационного менеджера, так как, имея большее количество информационных данных, менеджер сможет рассмотреть большее количество вариантов управленческого решения, а также сделать более точный прогноз, имея информационную осведомленность, уменьшая в итоге условия неопределенности.
Далее будут рассмотрены превентивные методы, которые можно будет применить в инновационном менеджменте. Превентивные методы актуальны тем, что могут
дать приближенно достоверную информацию перед тем, как осуществлять то или иное действие. Это будет способствовать уменьшению рисков и неопределенности будущего.
Нейромаркетинговые исследования актуальны в качестве превентивного метода для коммерциализации нового товара, так как позволяют достоверно узнать, как именно будут реагировать люди на ту или иную товарную инновацию.
Это связано с тем, что как показывают исследования, при применении традиционных методов исследований (особенно качественных методов исследования) маркетинга в форме опроса, тестирования и фокус-групп вносятся определенные искажения, а методы визуализации мозга позволяют получить более достоверную информацию, плюс скрытую от самого потребителя информацию. К тому же, не тождественно и то, что люди говорят и то, что они реально думают, что снижает эффективность классических методов исследований в маркетинге [7, с. 150].
Эти методы можно использовать и на первых стадиях жизненного цикла инновационного продукта - на этапе создания концепта и прототипа, и на этапах уже имеющегося продукта, готового к реализации. Также, с помощью нейромаркетин-говых исследований можно выявлять потребительские предпочтения, которые могут быть скрыты для самих потребителей [8; 9, с. 204-217]. Таким образом у инновационного менеджера будет, еще до выведения товара на рынок и взаимодействия потребителей с товаром, достоверная информация о том, как будут реагировать на будущий товар потребители, что именно в товаре будет вызывать желание его приобрести, а что необходимо добавить в продукт или в его рекламную кампанию для увеличения количества будущих продаж.
Стоит упомянуть, что и в нейромарке-тинге есть определенные погрешности, так как примерно у 0,5-2% населения могут быть обнаружены клинические невропатологии и аномалии при визуализации мозга [10, с. 783-784]. Таким образом, прогностическая ценность информации, полученной с помощью методов нейромаркетинга
будет полезна стратегическому инновационному маркетингу. Важно также отметить, что нейромаркетинговые исследования являются довольно дорогостоящими и не каждая малая инновационная организация сможет позволить себе проводить исследования с помощью таких методов [11, с. 22-24], но успех от удачной коммерциализации инновации сможет покрыть все издержки сполна.
Далее стоит рассмотреть методы математического моделирования. Основная ценность математического моделирования состоит в том, что с помощью модели можно извлечь незарегистрированную в базах данных информацию об исследуемом объекте/объектах [1, с. 69]. Математическая модель необходимой ситуации на рынке или ситуации в компании позволит получить информацию о том, что может произойти при определенных условиях и наличия в этих условиях определенного числа переменных с заданной функцией. Это вносит методы математического моделирование в список превентивных методов, актуальных для инновационного менеджмента.
Наиболее интересные математические модели - математические модели, прогнозирующие поведение людей. Например, агент-ориентированная социально-
экономическая модель Порфирьева Е.Е. показала, что если в сознании потребителей определенная группа товаров воспринимается как идеальные товары субституты, то производитель не может выделить свой товар из группы товаров субститутов за счет маркетинга [4, с. 34-38], что вероятно стимулирует производителя проводить ряд мероприятий, направленных на сбыт продукции за счет осуществления каких-либо акций и тому подобного, но такие мероприятия не могу продолжаться на длительном временном промежутке. Следовательно, необходимо проектировать товар таким образом, чтобы он не воспринимался только лишь как товар-субститут по отношению к какому-либо другому товару с более известным брендом, создавая, например, дополнительную неудовлетворенную потребность или уникальное торговое предложение, которого
не будет у товаров конкурентов и товаров субститутов.
В рамках инновационного менеджмента можно создать похожие математические модели, которые будут прогнозировать наиболее вероятное поведение людей, например, при внедрении модифицирующей инновации. Также, уже довольно давно существуют математические модели, описывающие поведение людей в условиях неопределенности и риска, которые дают возможность рационально управлять рисками, уменьшая вклад интуиции, которая не всегда надежна, по сравнению, например, с математической моделью с большим числом интегрированных знаний и опыта [12].
Следовательно, инварианты данной модели можно применять и для прогнозирования поведения людей в условиях, например, применения организационных инноваций.
Вдобавок, стоит отметить плюсы использования математического моделирования в менеджменте в системе принятия управленческих решений, по сравнению с традиционными методами:
1. Повышение оперативности выработки управленческих решений в 2 раза и увеличения вариативности альтернативных вариантов решений.
2. Повышение качества вырабатываемого управленческого решения в 3 раза и бо-
Библиографический список
1. Кадыров К.С. Математические модели в системе принятия оптимальных управленческих решений // Территория науки. 2016. №5.
2. Карасева Е. И. Преимущества междисциплинарных исследований в экономике // Известия ВУЗов. Поволжский регион. Общественные науки. 2014. №1 (29).
3. Плотников В.А., Черных А.К. Использование математического моделирования в управлении организациями // Российское предпринимательство. 2005. №12.
4. Порфирьев Е.Е. Моделирование поведения экономических агентов для совершенствования управления поведением потребителей // ARS ADMINISTRANDI. 2015. №4.
5. Чугунов А. По ту сторону барьера / Наука и жизнь.2014. №11. URL: https://www.nkj .ru/archive/articles/25145/
6. Шевченко Е. В., Коржуев А. В. К 120-летию великого открытия: история обнаружения рентгеновского излучения и его значение в физике и медицине // Сибирский медицинский журнал. 2015. №1.
7. Ярош О.Б. Нейромаркетинг: новые возможности в исследовании потребительского поведения // Экономика и бизнес: теория и практика. 2018. №7.
8. Ariely D, Berns G. Neuromarketing: the hope and hype of neuroimaging in Business // Nature Review Science. - 2010.
лее, вследствие большего количества информации и наличия математических методов обработки этой информации.
3. Повышение эффективности выработки управленческого решения (примерно в 2 раза).
Но, стоит отметить, что и затраты на управленческие решения при этом могут увеличиваться [3, с. 58-61].
Успешность внедрения на постоянной основе математического моделирования в инновационном менеджменте даст существенное конкурентное преимущество тем инновационным организациям, которые внедрят эти превентивные меры в свою деятельность.
Комбинируя методы нейромаркетинго-вых исследований и математического моделирования можно добиваться еще более точной прогнозной информации, так как, например, внедряя в математическую модель данные, полученные с помощью ней-ромаркетинговых исследований, можно будет добиться еще большему снижению неопределенности и риска, что очень актуально в инновационном менеджменте. Следовательно, инновационным организациям следует уделить внимание, как каждому методу по отдельности, так и их комбинации, при наличии ресурсных возможностей самой организации.
9. Fortunato V.C. A Review of Studies on Neuromarketing: Practical Results, Techniques, Contributions and Limitations // Journal of Management Research. - 2014. Vol. 6, №2.
10. Illes J, et al. Incidental findings in brain imaging research // Science. 2006. p. 311.
11. Krajnovic A., Jasic D. Neuromarketing and customers' free will // Proceedings of the 13 th Management Internetional Conference.-Budapest, 22-24 November 2012.
12. Makowski M. Mathematical Modeling for Coping with Uncertainty and Risk // Eds. Yamamoto, S., Makino, K. & Arai, T., Amsterdam: Elsevier, Systems and Human Science - For Safety, Security, and Dependability, 2005.
PREVENTIVE METHODS IN INNOVATION MANAGEMENT
Y.V. Razovsky, doctor of economics science R.T. Kuliyev, graduate student Moscow Witte university (Russia, Moscow)
Abstract. In the article, the authors consider the preventive methods that are relevant and in demand in the future, which can be applied in the framework of innovation management and are already used in other fields of management. The use of preventive research methods is most relevant in innovation management, since it is this type of management that is associated with increased conditions of uncertainty and risk, but in case of successful implementation of the innovation, all costs will be covered. Therefore, if more accurate predictive information is available using the preventive methods described in the article, the number of successful implementations of innovations will be increased, which will have a fruitful effect on the company, increasing its profits, competitive advantage and position in the market.
Keywords: innovation management, preventive management, innovations, neuromarketing, neuroeconomics, math modeling in management.
