CC BY
56
О.В. Кендюхов
МОЖЛИВОСТ1 ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДОЛОГИ МАТЕМАТИЧНОГО АНАЛ1ЗУ В БРЕНДИНГУ
Постановка проблеми та и зв 'язок iз важливими науковими i практичними завданнями.
• Сьогодш для багатьох компанш бренди (сильнi торговi марки), якими вони володшть, стають найцiннiшими активами, що знайшло свое вiдображення в концепци марочного капiталу [1]. Дослщження, проведене консалтинговою компанiею "Swander РасГ', показало, що доходи вiд продажiв брендованих товарiв в два рази вище, нiж вiд звичайних. О^м цього, прибуток вiд виробничо'! дiяльностi у виробникiв брендових товарiв протягом п'ятирiчного перiоду пiдвищувався на 50% швидше [2].
На сьогоднi науково обгрунтовано i на практицi тдтверджено, що брендований товар здатний завоювати бiльшу частку ринку, шж аналогiчний товар, який просуваеться тд торговельною маркою, що не е брендом. Попит на продукцiю, що просуваеться тд провiдними брендами, зростае бшьш високими темпами, нiж попит на товари, яю просуваються пiд торговельними марками, котрi не е брендами. Брендований товар у рамках свого сегменту можна позицюнувати у бшьш високих цшових дiапазонах, нiж анало-гiчний товар, який просуваеться тд торговельною маркою, що не е брендом. Наявнiсть у портфелi компани сильних брендiв полегшуе компанiям-виробникам торг iз незалежними дистриб'юторами, оскiльки бренди приносять бшьше прибутку з метра торгово'! площi. У
брендiв значна частина споживачiв (2550%) е абсолютно лояльною марщ, тобто готовою швидше вщмовитися або вiдкласти покупку, шж пiти на замiну; тодi як у "звичайних" торговельних марок рiвень абсолютно! лояльносп не перевищуе 10-15% [3].
• Головне завдання брендингу (управлшня торговими марками) -створення сильно! торгово'1 марки, пiдвищення щнносп бренду для споживача, його ринково! частки. Сильна торговельна марка не з'являеться, а головне не юнуе сама по собi, вона вимагае цшеспрямованого постiйного управлiння. Ф. Котлер та iншi захiднi фахiвцi вщзначають, що найхарактернiшими властивостями професiйних маркетолопв е '!х умiння створювати, пщтримувати, захищати, посилювати i розширювати торговельш марки, тобто управляти ними. Ефективне управлшня брендом стае сьогодш найважлившою задачею для багатьох укра'нських компанш. Тому важливим науково-практичним питанням е визначення найбшьш ефективних, оптимальних ршень у брендингу, що може бути досягнуто за допомогою методологи математичного аналiзу процесiв ухвалення ршень.
• У цiлому виршення проблеми пiдвищення ефективностi управлiння торговими марками пов'язано з такими найважлившими науковими i практичними задачами, як пщвищення
© Кендюхов Олександр Володимирович - кандидат економ1чних наук. Ушверситет економ1ки 1 права, Донецьк.
ISSN 1562-109X
конкурентоспроможносп вгтчизняних виробникiв, формування механiзму управлшня iнтелектуальними ресурсами на пiдприeмствах.
•Метою статл е визначення та обгрунтування можливостей
використання у брендингу математичних методiв прийняття управлiнських ршень.
Ефективнiсть рiшень, що схвалюються та реалiзуються, в системi управлiння торговими марками повинна ощнюватися ступенем досягнення кшцевого корисного ефекту, що ощнюеться, перш за все, за крш^ями, якi характеризують зростання частки ринку, додано" торговою маркою вартостi i загальними показниками прибутковостi.
Аналiз праць Дж. Траута [4], Д. Шуль-ца i Б. Барнса [5], С. Девюа [6], Г. Чармессона [7], Я. Эллвуда [8], М. Яненко [9] та шших дозволяе зробити висновок, що задача вироблення оптимальних ршень може бути сформульована як процес пошуку таких шструмеш^в i механiзмiв створення сильних брендiв, поеднання яких забезпечуе максимальний економiчний ефект в данiй ситуацп. Таким чином, рiзнi задачi, пов'язаш з виробленням рiшень iз рiзноманiтних питань управлiння торговими марками, незалежно вщ "х специфiки зводяться до загально" задачi оптимiзащi. Пiд цим кутом зору можна припустити, що процес ухвалення ршень у брендингу може бути заснований на теори безварiантноi багатопараметрично"
оптимiзацГi.
Метод безварiантноi
багатопараметрично! оптимiзацii
припускае сумiсний розгляд всього рiзноманiття факторiв, що впливають на торгову марку i обмежують "" розвиток, в единiй економжо-математичнш моделi i вибiр такого поеднання параметрiв, при
якому цiльова функщя приймае максимальне або мiнiмальне значення. Економжо-математичне моделювання дозволяе ввести в модель вс необхiднi умови у виглядi початкових даних i таким чином потенцшно зарядити модель уама можливими за даних умов варiантами рiшень, не представляючи кожний з них в явному виглядь
Сутнють i характер рiзних рiшень обумовлеш специфiкою задач, рiшення яких е функщею дано" управляючо" системи. Сама ж постановка задачi в загальному виглядi залишаеться незмiнною.
У вах ситуацiях ухвалення рiшень у системi управлiння торговою маркою можна видшити наступнi елементи: 1) безлiч альтернатив дiяльностi, наданих бренд-менеджеру для вибору; 2) шформащю, що дозволяе бренд-менеджеру передбачати наслщки вибору будь-яко" альтернативи; 3) критерГ" ефективностi, яю дозволяють бренд-менеджеру оцiнювати результати, отримаш пiсля ухвалення рiзних ршень; 4) обчислювальнi методи, за допомогою яких бренд-менеджер може вщшукувати оптимальш рiшення.
Розглядаючи певну конкретну ситуащю ухвалення рiшення, можна констатувати велике число чинниюв, складнiсть спiввiдношень, що "х пов'язують, значнi труднощi, яю виникають при прогнозi результатiв, що вщносяться до безлiчi ухвалюваних ршень, а також труднощi порiвняння бажаносп рiзних результатiв. На практицi при пщготовщ рiшень необхiдно спростити все рiзноманiття зв'язкiв реально" ситуаци. Для цього введенням цшого ряду обмежень з юнуючого багатоманiття альтернатив дiяльностi слiд видiлити безлiч можливих. Проте вибiр будь-яко" альтернативи нерiвнозначно iмовiрний,
оскшьки кшцевий результат вибору (виконання ршення) через рiзнi причини може стати менш бажаним. Тому на безлiчi можливих альтернатив юнуе пiдмножина допустимих, з яких, у свою чергу, можна видшити ряд таких, яким вщдаеться перевага.
Для оптимiзацii ухвалюваних ршень необхiдна iнформацiя у виглядi показниюв i параметрiв, що характеризують власне ринок, конкурентiв, споживачiв, сильнi i слабкi сторони власного бренду, загрози i можливостi, що дозволяють передбачати наслщки вибору кожно" альтернативи. Точнiсть такого передбачення е функщя вiд характеру шформаци, """ обсягу, корисностi, надiйностi i т. п.
Скорочення обсягу шформаци (при збереженш """" корисностi i надшносп) може бути здiйснено на основi побудови чп^ко" економжо-математично" моделi за прийнятим критерiем ефективностi, який оцшюе найважливiшi властивостi результатiв, що передбачаються. Щоб економiко-математичнi моделi служили основним фактором при виборi оптимальних стратегш при ухваленнi рiшень, вони повинш якомога повнiше i точнiше вщображати можливi ринковi ситуацп (або хоча б "х основну частину) i наочно представляти кiнцевий результат управлшня торговою маркою i способи його досягнення. Слщ зазначити, що неможливе однозначне визначення критерш вибору альтернатив, оскiльки ухвалюваним ршенням вiдповiдае iерархiя цiлей i засобiв "х досягнення. Ця iерархiя опосередкована багатьма чинниками. Тому у кожному конкретному випадку критерш ефективносп ухвалюваних ршень залежить вiд реально" ринково" ситуацп, рiвня iерархii i специфiки бренду.
Пiсля здiйснення формалiзащi задачi оптимальне рiшення вiдшукуеться
за допомогою математичних методiв. На сьогодш розрiзняють детермiнованi i недетермiнованi задачу моделi i ситуацГ" ухвалення ршень. Детермiнованi моделi характеризуються тим, що вибiр деяко" системи значень для регульованих чинниюв виробництва незмiнно приводить до певного результату i значення цшьово" функцii.
Недетермiнованi моделi ухвалення ршень цiй вимозi не вщповщають.
Р. Беллман i С. Дрейфус одними з перших дослщниюв запропонували ряд способiв формалiзацii i ршення задачi оптимiзацii в умовах невизначеносп [10, 28]. По-перше, можна керуватися положеннями неокласично" теорii ризику i вводити в аналiз функцiю переваги. Подруге, можна користуватися методом гранично" вiрогiдностi, при якому вводиться умова, що встановлюе верхню межу можливосп виникнення труднощiв у досягненш поставлено" мети.
Ухвалюючи ршення в умовах невизначеностi, бренд-менеджери
повинш серед можливих невигщних для себе ситуацш обирати таку, яка привела б до якнайменшого збитку в дiяльностi очолювано" ними дiлянки роботи.
Вибiр рiшення на основi мЫмаксимально" стратегii, що враховуе найбiльш невигщш ситуацii, е вельми обережною стратепею. В цих умовах не рекомендуеться припускати, що ршення вiдповiдае найбшьш вигiднiй ситуацii, оскiльки очiкуванi i дiйснi результати можуть не ствпадати.
Представляеться логiчним при виборi стратеги замють двох крайнiх оцiнок ситуацп обрати промiжну оцiнку. Цю мету i переслiдуе принцип Гурвiца, що е компромiсним правилом, яке визначае вибiр рiшення в умовах повно" невизначеностi як середньоарифметичне - максимшу i мiнiмаксу:
К = —(maxminа + тттаха ), (1)
ц 2 ч ч
де Кц - критерш Гурвiца;
тах min а^ - значення цшьово! функцп;
min тах а^ - максимшне значення цшьово! функци;
тттаха1] - мшшаксне значення
' ]
цшьово! функци.
Для вибору ршень в умовах невизначеностi може бути використаний також принцип Байеса-Лапласа, який припускае, що можливим ситуащям можна приписати певну апрюрну можливють !'х настання, вiдповiдно рiвну Р1, Р2, ..., Рп, причому
X Р = 1.
(2)
Це дозволяе визначити математичш очiкування цшьово! функцГ!, що вiдповiдають окремим ршенням.
Принцип Байеса-Лапласа можна застосувати на практицi у разi багаторазового повторення можливих ситуацiй, що дозволяе, грунтуючись на частой виникнення окремих ситуацiй, оцшити вiрогiднiсть !х появи в майбутньому. У разi одиничних рiшень застосування принципу Байеса-Лапласа недоцшьне. Принцип Гурвiца за суттю близький до принципу Байеса-Лапласа i е його спрощеним варiантом.
На практищ для вибору оптимального рiшення в умовах невизначеносп найбiльш часто застосовуеться принцип мЫмаксу наслiдкiв помилкового ршення, запропонований Севiджем. Принцип Севiджа направлений на те, щоб не допустити дуже великих утрат, до яких могли б привести помилковi ршення. Дшсно, приймаючи рiшення, бренд-менеджери, як правило, зупиняються на альтернативi, вибiр i реалiзацiя яко! у разi
помилки матиме найменш серйознi наслщки. Застосування принципу Севiджа грунтуеться на матрищ наслiдкiв помилкових рiшень.
Для вщшукування оптимуму багатопараметричних лiнiйних функцш, наприклад величини додано! вартостi торгово! марки, за наявностi обмежень у виглядi лiнiйних нерiвностей або рiвнянь, в брендингу можуть бути використаш методи лiнiйного програмування, зокрема метод дозволяючих множниюв i симплекс метод. Усередиш цього класу задач можна видшити задачi цiлочисельного програмування, в яких кожна iз змiнних, наприклад кутвельна прихильнiсть, популярнiсть бренду та ш., можуть приймати цiлочисельнi значення.
Можуть бути також використаш методи нелшшного програмування, зокрема метод квадратичного
програмування. Його застосування припускае, що обмеження лшшш (як в лшшному програмуванш), але цшьова функцiя може бути опуклою.
У загальному випадку задача вщшукання оптимального поеднання параметрiв маркетингового бюджету на просування торгово! марки, що забезпечуюють оптимальне значення прийнятого критерш ефективносп при заданих обмеженнях, представляе задачу нелшшного багатопараметричного
програмування. При !! ршенш такi класичнi методи вщшукання оптимуму функцш багатьох змшних, як метод сканування, метод почергово! змши параметрiв (метод Гауса-Зайделя), метод градiенту, метод найшвидшого спуску, можуть бути застосоваш за наступною схемою:
1) без урахування обмежень (зв'язюв) вщшукуеться абсолютний мiнiмум цiльовоi функцГ!;
< ]
2) постановкою отриманого
значення у зв'язку проводиться nepeBipKa дотримання обмежень.
Якщо обмеження задоволеш, то рiшення знайдене, якщо ш, то процедура повторюсться для вiдносних мiнiмумiв.
Для виршення задачi може бути також застосований метод статистичних випробувань (метод Монте-Карло).
У конкретнш ситуацп для пошуку абсолютного мiнiмуму функцп багатьох змшних можуть бути застосованi деяю комбшацп розглянутих вище методiв. У разi невеликого числа параметрiв для виявлення наближено'1' точки оптимуму спочатку доцшьно здiйснити метод простого перебору (з грубою сгткою). Потiм можна застосувати кроковий метод, метод найшвидшого спуску або метод ачних. У разi значно'1' кiлькостi параметрiв спочатку доцшьно використовувати метод Монте-Карло при невеликш кiлькостi випробувань, далi пошук мiнiмуму може бути здшснений методом найшвидшого спуску, випадкового пошуку i т. п. В найзагальнiшому випадку задача вщшукання мiнiмуму цшьово'1' функци при рiзного роду обмеженнях найбшьш коректно розв'язуеться методами варiацiйного обчислювання або динамiчного програмування. Проте найбшьш просто, на нашу думку, вона може бути виршена графоаналггичним методом.
Застосування графоаналгтичного методу передбачае використання термшологи багатовимГрно'1' геометрГï, яка дозволяе дати наступне геометричне трактування задачi багатопараметрично'1' оптимiзацГï.
ЦГльову функщю D (наприклад, частка ринку торгово" марки) можна штерпретувати як координати
(параметри) точки (х1, х2, ..., хп) в п-мГрному фазовому просторГ що описуе
сукупнють можливих сташв
вугледобувного виробництва. Кожному миттевому стану його функщонування вщповщае певна точка - фаза цього простору.
Оскшьки функщя D=f (х1, х2, ..., хп), визначена в цьому просторГ вщносить до кожно! його точки певне значення цшьово'1' функцп, природно з'еднати точки, що мають рГвш значення. В результат отримаемо ГзоцГльовГ гшерповерхш
D=f (хп, X2i, ..., xm)=const. (3)
Оптимальне розв'язання задачГ задаеться координатами одше'1' або бГльше точок обласл допустимих ршень, яка е позначеним граничними умовами (m - т)-мГрним опуклим
гшермногогранником, де n - число невщомих задач, а m - незалежних обмежень. Ц точки лежать на ГзоцГльових гшерповерхнях, яким вщповщае найвищий стутнь досягнення мети.
Розв'язання задачГ однозначне, якщо многогранник торкаеться Гзоцшьово'1' гшерповерхш одшею вершиною, i неоднозначне, якщо торкання здшснюеться k вершинами (k > 1). У цьому випадку задача мае (k-1) ступешв свободи, тобто (k-1) значень змшних може бути встановлено довГльно, а шшГ n-(k-1) змшних е функщями цих (k-1) змшних.
«Слщи» ГзоцГльових гшерповерхонь можуть бути представлен на рисунку сГмейством ГзоцГльових лшш.
Графоаналгтичний метод розв'язання задач оптимГзаци може ефективно застосовуватися в брендингу тшьки в тих випадках, коли цГльова функщя була функщею двох, максимум трьох змшних. Тому статистичним шляхом важливо виявити щ домшуючГ змшш.
Для певного класу маркетингових задач з управлшня торговими марками
може бути з устхом застосована методолопя стохастичного моделювання процесу ухвалення ршень.
Частка ринку торгово'' марки на 15% або величина додатково'' вартостГ торгово'1 марки в цiнi одинищ товару на рiвнi 50% i т. п. можуть бути штерпретоваш як координати точки в n-мiрному фазовому просторi, що описуе сукупнiсть можливих станiв бренду. Кожному миттевому стану його функцiонування вщповщае певна точка -фаза цього простору, а рiзнi змiни стану можна розглядати як фазову траекторш.
Задача вироблення оптимальних ршень полягае в цшеспрямованш змiнi фактичних значень параметрiв до 'х оптимального рiвня, тобто у вiдшуканнi тако'' фазово'' траектори, рухом уздовж яко'' забезпечуеться найбшьш можливе досягнення мети, наприклад мшГмально можливих витрат на рекламу в умовах необхщносп пiдтримки частки ринку торгово'' марки в 15% i збереженш додатково'' вартостi торгово' марки в цiнi одиницi товару на рiвнi 50%. Для цього може бути застосований аналiз графка iзолiнiй, оскiльки саме по собi вказування на точки оптимуму допомагае вже рухатися до не'' по найкоротшш лшп. При цьому для оптимГзаци мае сенс тiльки перехщ на iзолiнiю менших витрат, тобто зсув криво''.
Згщно ще' Р. Беллмана [10], весь шлях до мети можна розбити на ряд послщовних етатв, на кожному з яких здшснюеться вибiр рекламних стратегш. Стратегiю можна описати як #-кроковий процес, в якому виникаюча на кожному кроцi ситуацiя характеризуеться набором змшних, що повнiстю описують стан системи на цьому кроцГ Наприклад, для кожного з планованих перiодiв потрiбно так обрати значення одше'' або декГлькох регульованих змiнниx, щоб була досягнута та або шша поставлена мета.
#-крокова стратегiя, в якш деяка цiльова функцiя досягае свого максимального або мшГмального значення, називаеться оптимальною поведшкою. Вона володiе наступною властивiстю: якi б не були початковий стан системи i початкове ршення, подальшi рiшення повиннi складати оптимальну поведшку по вiдношенню до стану системи, що виходить у результат ухвалення першого рiшення.
При виборi рiшень розглядаються два основш простори: простiр станiв (тобто вах можливих станiв, з якими ми можемо зггкнутися на будь-якому заданому крощ) i проспр рiшень (тобто вах можливих поведiнок, будь-яку з яких можна обрати на кожному крощ). Для вибору оптимального ршення весь фазовий проспр сташв необхщно зiставити з простором оцiнок корисносп окремих траекторiй. Як мiра корисп, що вiдображае зменшення вiдстанi до мети, можуть бути застосоваш таю критерп, як вiрогiднiсть реалiзацiï необхщно'' змши параметрiв або ризик, пов'язаний з цим, i т. п.
Найбшьш коректно, на нашу думку, мiра корисп може бути ощнена iнформацiйною мiрою Харкевича, що виражае прирiст вiрогiдностi досягнення мети
I = log 2 P - lög2 P0 = log2 P, (4)
P0
де I - кориснiсть окремих траекторш;
Р0 - еталонна вiрогiднiсть досягнення мети;
Pi - вiрогiднiсть досягнення мети при руа уздовж i-ï траекторГ'.
Щоб не заповнювати оцiнками весь фазовий проспр, при аналiзi графiку Тзолшш видГЛЯЮТЬСЯ найбiльш ВГРОГГДНГ траекторiï (напрями) досягнення мети.
ЦГ траектор11' е перелшом альтернатив (або комплексом рекламних заходГв), що намГченГ бренд-менеджером
до реалiзацii. Тодi процес i структура ухвалення ршень можуть бути змодельоваш стохастичною сiткою, що вiдображае всю множиннють допустимих рiшень.
Вiдповiдно до термшологи мережного планування процес ухвалення рiшення як вибiр з деяко" множинностi альтернатив може бути уподiбнений до звичайних робiт, а реалiзацiя цього вибору - до подш. Окремi поди характеризуються тим, що результати "х здiйснення обумовлюють подальше розгортання i кiнцевий результат реалiзацii всього комплексу робiт. Таю поди називаються вирiшальними, причому в одному комплекс робiт "х може бути декшька.
Уведення поняття «виршальна подiя» в рекламнiй кампани дозволяе враховувати альтернативи, яю виникають на деяких етапах реалiзацii комплексу робгт Чи буде використано багато рекламних заходiв, чи нi, залежить вщ того, чи виконанi певнi умови. Очевидно, що i не всi кiнцевi поди можуть бути здшснеш, перш за все тому, що бренд-менеджери, як i фахiвцi з реклами, в бiльшостi випадюв не надають особливого значення знаходженню оптимального рiшення з числа можливих. У кожного з них е особистий досвщ, яким не можна нехтувати i який дозволяе "м шту"тивно робити первинний вибiр. У пiдмножинностi рiшень, яю пiдказуе "м досвiд, вони вщдають перевагу тим рiшенням, якi, на "х думку, повиннi бути найефектившшими в данiй ситуацп. Можна припустити, що при цьому кожний бренд-менеджер, виходячи з власного досвщу, будь-якiй шкалi об'ективних значень прийнятого критерiю ефективностi ставить у вщповщнють свою власну шкалу суб'ективних значень.
Такий пщхщ найбiльш доцiльний в тих випадках, коли в якосл ощнки критерiю ефективностi використовуеться значення його математичного очжування або коли можливе тшьки одне розв'язан-ня задач1 Природно, що в цьому випадку шкалу об'ективних ршень застосовувати недоцшьно. Таким чином, бренд-менеджер, ухвалюючи те або шше ршення, керуеться в першу чергу власним досвщом, тобто для кiнцевого результату кожного можливого ршення припускае певну вiрогiднiсть його реалiзацii. Отже, юнуе функцiя переваги Р (х), змют яко" полягае в тому, що якщо у разi ухвалення ршення бренд-менеджер надае перевагу не альтернативi х1, а альтернативi х2, то Р(х1)> Р (х) (5)
Значення Р(х) для кожно" альтернативи можна тлумачити як можливiсть "" ухвалення або вибору. Таким чином, функцп переваги дозволяють визначити вiрогiднiсть остаточних рiшень на виходi стохастично" сiтки.
Практична реалiзацiя викладеного тдходу до аналiзу процесу ухвалення ршень в брендингу полягае в наступному. Перш за все, необхiдно скласти повний перелш можливих варiантiв ршень. Коли всi можливi результати перераховаш, необхiдно, приписуючи апрiорну вiрогiднiсть кожнш альтернативi, визначити, якi з результатв найбiльш можливi. При цьому вiрогiднiсть настання /-го результату (Рг) визначаеться як множення вiрогiдностi реалiзацii заходiв, що лежать на шляху вщ початково" подГ! до i-го результату (Рг), по формулi
т
р =п р), (6)
]=1
де т - число робгт
Вiрогiднiсть результату, яка близька до одинищ, показуе, що повинен бути обраний шлях, який веде до даного
результату. Bei iншi шляхи повинш бути вщкинутГ
Для того, щоб за вiрогiдною функцieю переваги судити про ефективнють рiшень бренд-менеджерiв, необхiдно мати достатню статистику випадкiв вибору бренд-менеджерами альтернатив при ухваленш рiшень на кожному рiвнi в ieрархiчнiй ^GreMi управлiння торговою маркою. Для цього необхщно з чисто формального боку вивчити ди бренд-менеджерiв i змют ix працi при виборi рiзниx рiшень. Маючи в розпорядженнi статистику рiзниx траeкторiй ухвалення рiшень, можна буде з достатньою для практичних цшей точнiстю моделювати внутрiшнi закономiрностi i зв'язки, враховувати основнi чинники, що обумовлюють шляхи ухвалення ршень.
Отримання вiрогiдниx функцiй переваги можливе також на пiдставi думок досвщчених маркетологiв про можливостi тих або шших результатiв i подальше переведення суб'ективних модальних оцiнок вiрогiдностi в числовГ
Таблиця. Еквгваленти введения суб'ективних модальних оцгнок в1рог1дност1 в числов1
Модальна оцiнка одного з двох можливих результат частоти появи лопчно! умови Biрогiдний е^валент
Постiйно 0,999
Набагато часпше 0,90 -0,99
Дуже часто 0,80 - 0,89
Часто 0,70 - 0,79
Трохи частiше 0,56 - 0,69
Однаково часто 0,45 - 0,55
Трохи рщше 0,30-0,44
Рiдко 0,20-0,29
Значно рщше 0,10-0,19
Набагато рщше 0,01-0,09
Нжоли 0,001
обраних ршень. Вона визначасться переважно чотирма чинниками: наявнютю фiнансування, дiями
Для цього можуть бути використаш наступнi еквiваленти (див. таблицю).
Доцшьнють використання
наведених у таблицi е^валенпв обумовлюеться тим, що вiрогiднiсть результат, яка береться до уваги при виборi рiшень, по сутi вщноситься до логiчних умов.
Вiдомо, що сформульоваш рiшення намiчаються до використання через систему заходiв, що призначеш для упровадження в плановому перюдГ Тому при аналiзi важливо встановити реальнють
конкурент, наявною часткою ринку i поведшкою споживачiв.
Висновки На основi узагальнення результат дослiджень провiдних учених в област брендингу доведено, що задача вироблення оптимальних рiшень являе собою процес пошуку таких
шструментв i механiзмiв створення сильних брендiв, поеднання яких забезпечуе максимальний економiчний ефект у данiй ринковш ситуацп та у перспективi.
На основi загально" задачi оптимiзацii можна припустити, що процес ухвалення ршень у брендингу може бути заснований на теори багатопараметрично" оптимiзацii.
Викладеш принципи вибору оптимальних рiшень у брендингу в умовах невизначеносп представляють по суп правила доцшьно" дiяльностi, засновано" на оцiнцi "" ефективносп, i можуть бути застосованi в наступних випадках:
принцип Гурвща або Байеса-Лапла-са - при ситуацiях i рiшеннях на ринку, що багаторазово повторюються;
принцип мЫмаксно" стратеги або принцип мiнiмаксу наслщюв Севiджа -при виборi разових ршень. Принцип мiнiмаксу можна застосувати також при виборi колективних ршень. Таким шляхом забезпечуеться максимальний ступiнь узгодженостi ухваленого ршення з думками рiзних експертiв або фахiвцiв маркетингово" дирекцп: розбiжнiсть мiж оцiнками окремих фахiвцiв i оцшкою, що витiкае з колективного ршення, повинна бути мiнiмальною. Рiшення
детермшованих задач може
здiйснюватися iз застосуванням наступних методiв.
В окремих випадках ршення може бути знайдено за допомогою методiв диференцiального обчислювання.
Для деяких задач у брендингу може бути з устхом застосована методологiя стохастичного моделювання процесу ухвалення ршень. Задача пошуку оптимальних ршень може полягати в цiлеспрямованiй змЫ фактичних значень параметрiв до "х оптимального рiвня. Маючи в розпорядженш статистику рiзних траекторiй ухвалення ршень, можна з достатньою для практичних цiлей точнiстю моделювати внутрiшнi закономiрностi i зв'язки, враховувати основнi чинники, наприклад частку ринку, яку займае основний бренд-конкурент, динамшу ринку, що обумовлюють шляхи ухвалення ршень.
Перспективами подальших розвгдок у даному напрям1 е розробка динамiчноi моделi стратеги управлшня торговими марками та оптимiзацiя бренд-портфеля пiдприемства.
Л1тература
1. Кендюхов О.В. Теорiя марочного катталу: базовi аспекти // Вiсник Донецького державного ушверситету економiки i торпвль - 2002. - №4(16). -С. 24 - 30.
2. Байлер А. Магия бренда // Роль рекламы в создании сильных брендов. -М.: ИД «Вильямс», 2005. - С. 227-249.
3. Скоробогатых И.И., Чиняева Д.А. Сравнительный анализ существующих методик оценки стоимости торговой марки // Маркетинг в России и за рубежом. - 2003. - № 4 (36). - С. 32 - 43.
4. Траут Дж. Позиционирование: битва за узнаваемость: Пер. с англ. / Под ред. Ю.Н. Каптуревского. - СПб.: Питер, 2004. - 256 с.
5. Шульц Д., Барнс Б. Стратегические бренд-коммуникационные компании: Пер. с англ. - М.: Издат. дом Гребенникова, 2003. - 512 с.
6. Дэвис С.М. Управление активами торговой марки: Пер. с англ. -СПб.: Питер, 2001. - 272 с.
7. Чармэссон Г. Торговая марка: как создать имя, которое принесет миллионы: Пер. с англ. - СПб.: Питер, 1999. - 224 с.
8. Эллвуд Я. 100 приемов эффективного брендинга: Пер. с англ. -СПб.: Питер, 2002. - 368 с.
9. Яненко М. Торговые марки в товарной политике фирмы. - СПб.: Питер, 2005. - 240 с.
10. Беллман Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования. - М.: Наука, 1968. -256 с.
