CC BY
12
WW^WW^V РРГМПНД пкн&я иптрлгптля яwnнпмикл
РЕ! ИОПАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА
Научная статья УДК 504.53.052
DOI: 10.24412/2227-9407-2023-6-101-115
Выбор маркетинговых стратегий продвижения сельскохозяйственной продукции на основе нечетких лингвистических оценок
Юлия Валентиновна ЛогиноваИлья Валентинович Логинов2
1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
2 Среднерусский институт управления - филиал РАНХиГС, Орел, Россия
1 jul. cool@mail. ru, https://orcid. org/0000-0002-8854-5886
2 loginov_iv@bk. ru
Аннотация
Введение. Статья посвящена разработке механизмов принятия решений при выборе маркетинговых стратегий сельскохозяйственных предприятий в условиях неопределенности. Развитие рыночной ситуации, повышение взаимосвязанности товарных рынков и рынков услуг посредством электронной торговли, возможности доставки товара до покупателя значительно повышают уровень конкурентной борьбы. Развитие транспортных возможностей, сетей доставки и возможность длительного хранения позволяет конкурировать сельскохозяйственным производителям по всему миру, а с другой стороны, изменение внешней и внутренней среды приводит к высокой неустойчивости аграрных предприятий и их рыночных положений. Такое положение дел предъявляет особые требования к выбору эффективной маркетинговой стратегии, что обосновывает актуальность совершенствования механизмов.
Материалы и методы. В работе рассматривается применение математического аппарата колеблющихся наборов нечетких лингвистических терминов для описания ситуации выбора маркетинговых стратегий для сельскохозяйственных предприятий. В соответствии с HFLTS подходом эксперты оценивают маркетинговые кампании сельскохозяйственных предприятий по нескольким критериям в форме естественных лингвистических оценок. Метод исследования заключается в разработке на основе аппарата колеблющихся наборов нечетких лингвистических терминов механизма принятия решения по выбору маркетинговых стратегий в условиях неопределенности экспертных предпочтений и его применения к выбору маркетинговой стратегии продвижения кре-стьянско-фермерского хозяйства.
Результаты. В рамках исследования на основе анализа существующих подходов разработаны варианты маркетинговых стратегий сельскохозяйственного предприятия при продвижении на товарных рынках разного охвата: выход на рынок одного города, выход на весь регион, выход на несколько регионов. Механизм принятия решений по выбору маркетинговой стратегии сельскохозяйственного предприятия построен на основе нечеткого лингвистического подхода и включает семь стадий.
Обсуждение. Эффект в рамках предлагаемого метода принятия решения достигается многокритериальным выбором и учетом неопределенности оценок, выдаваемых экспертом с использованием HFLTS подхода. В отличие от известных подходов на основе лингвистических вычислительных моделей, основанных на порядковых шкалах или гладких комбинациях, HFLTS подход позволяют учесть неопределенность экспертных оценок при оценивании маркетинговых стратегий.
Заключение. Результаты исследования показали возможность использования нечеткой лингвистической вычислительной модели при принятии решения в маркетинге в условиях неопределенности.
© Логинова Ю. В., Логинов И. В., 2023
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License. The content is available under Creative Commons Attribution 4.0 License.
Вестник НГИЭИ. 2023. № 6 (145). C. 101-115. ISSN 2227-9407 (Print) Bulletin NGIEI. 2023. № 6 (145). P. 101-115. ISSN 2227-9407 (Print)
^^WWW^^WW пгппыл i л мп сггтппл т сглилмггг
Jjfyify^^^p^^ nZUlUWAL ¿ELI ипяь CLUlVUMILb_
Ключевые слова: альтернатива, вычисления со словами, качество продукции, конкурентоспособность, концепт, лингвистическая модель, лингвистические выражения, маркетинг, маркетинговая стратегия, нечеткие множества, похожесть, принятие решения, предпочтения, различие, рынок, сегмент, сельскохозяйственные предприятия, экспертные оценки
Для цитирования: Логинова Ю. В., Логинов И. В. Выбор маркетинговых стратегий продвижения сельскохозяйственной продукции на основе нечетких лингвистических оценок // Вестник НГИЭИ. 2023. № 6 (145). С. 101-115. DOI: 10.24412/2227-9407-2023-6-101-115
The choosing marketing strategies for agricultural enterprises based on the fuzzy linguistic approach
Julia V. Loginova1^, Ilia V. Loginov2
1 Financial University, Moscow, Russia
2 The Russian Presidential Academy Of National Economy and Public Administration, Orel, Russia
1 jul. cool@mail. ru, https://orcid. org/0000-0002-8854-5886
2 loginov_iv@bk. ru
Abstract
Introduction. The article is devoted to the development of decision-making mechanisms when choosing marketing strategies of agricultural enterprises in conditions of uncertainty. The development of the market situation, increasing the interconnectedness of commodity markets and service markets through electronic commerce, the possibility of delivering goods to the buyer significantly increases the level of competition. The development of transport capabilities, delivery networks and the possibility of long-term storage allows agricultural producers to compete around the world, and on the other hand, changes in the external and internal environment lead to high instability of agricultural enterprises and their market positions. This state of affairs imposes special requirements on the choice of an effective marketing strategy, which justifies the relevance of improving the mechanisms.
Materials and methods. The paper considers the use of the mathematical apparatus of fluctuating sets of odd linguistic terms to describe the situation of choosing marketing strategies for agricultural enterprises. In accordance with the HFLTS approach, experts evaluate marketing campaigns of agricultural enterprises by several criteria in the form of natural linguistic assessments. The research method consists in developing, based on the apparatus of fluctuating sets of fuzzy linguistic terms, a decision-making mechanism for choosing marketing strategies in conditions of uncertainty of expert preferences and its application to the choice of a marketing strategy for promoting a peasant farm. Results. Within the framework of the study, variants of marketing strategies of agricultural enterprises were developed when promoting to commodity markets of different coverage: entering the market of one city, entering the entire region, entering several regions. The decision-making mechanism for choosing the marketing strategy of an agricultural enterprise is based on a fuzzy linguistic approach and includes seven stages.
Discussion. The effect within the framework of the proposed decision-making method is achieved by a multi-criteria choice and taking into account the uncertainty of the estimates given by the expert using the HFLTS approach. Unlike the well-known approaches based on linguistic computational models based on ordinal scales or smooth combinations, the HFLTS approach allows taking into account the uncertainty of expert assessments when evaluating marketing strategies.
Conclusion. The results of the study showed the possibility of using a fuzzy linguistic computational model when making decisions in marketing under conditions of uncertainty.
Keywords: marketing, market, marketing strategy, decision-making, linguistic expressions, odd sets, agricultural organizations, preferences, competitiveness, product quality, alternatives, expert assessments, segment, linguistic model, calculations with words, concept, similarity, difference
VWWWWW рргипнл пкнля u птрл г tifra я ч wn нп м и к a VWWWWW ¿^¿m^i^^i^^^i^^i^, ре! ИипАЛРпАЯ И УМГЛСЛЕВАП жипимпкн
For citation: Loginova Ju. V., Loginov I. V. The choosing marketing strategies for agricultural enterprises based on the fuzzy linguistic approach // Bulletin NGIEI. 2023. № 6 (145). P. 101-115. DOI: 10.24412/2227-9407-2023-6101-115
Введение
Развитие рыночной ситуации, повышение взаимосвязанности товарных рынков и рынков услуг посредством электронной торговли, возможности доставки товара до покупателя значительно повышают уровень конкурентной борьбы при продвижении сельскохозяйственной продукции. Развитие транспортных возможностей, сетей доставки и возможность длительного хранения позволяют конкурировать сельскохозяйственным производителям по всему миру и с использованием инфокоммуни-кационных технологий получать отклики от покупателей с внешних рынков [1]. С другой стороны, изменение внешней и внутренней среды приводит к высокой неустойчивости аграрных предприятий и их рыночных положений, что также влияет на их конкурентоспособность [2]. В связи с этим повышается роль практико-обоснованной разработки и выбора маркетинговой стратегии продвижения сельскохозяйственной продукции и позиционирования предприятия на рынке. Проблема выбора маркетинговой стратегии относится к задаче многокритериального принятия решений в условиях неопределенности. Однако большинство методов принятия решений, например на основе анализа иерархий, требует ограничения уровня неопределенности либо его отражения в рассчитываемых для альтернатив оценках рисков.
Маркетинговая стратегия представляет собой план мероприятий по позиционированию предприятия на рынке и обоснование занимаемых товарных ниш и перечня производимых продуктов. Разработка маркетинговых стратегий выполняется с учетом современных реалий, условий рыночной ситуации и товарных рынков сельскохозяйственной продукции. Основой формирования предложений при разработке маркетинговых стратегий является системный подход, предполагающий в том числе целенаправленность, системность и взаимосвязанность отдельных мероприятий [3]. При изменении значимых факторов необходима их адаптация в условиях неопределенности, что показывает важность креативности [4]. Высокая креативность маркетинговых стратегий обеспечивается гибкостью решений (flexibility), широким охватом / кругозором (fluency) и настойчивостью (persistence) проведения маркетинговых мероприятий, а также использование про-
активного и предсказательного подходов при выборе маркетинговых мероприятий [5].
Проблема выбора эффективных для условий ведения бизнеса маркетинговых стратегий является актуальной для развития сельскохозяйственных предприятий и при продвижении на рынке отдельных продуктов. Сама задача выбора отличается высоким уровнем неопределенности как из-за невозможности стопроцентной реализации всех частных операций стратегии; неопределенностью отклика целевой аудитории вследствие активного характера взаимоотношений «сельскохозяйственная организация» - «покупатель»; активного характера действий конкурентов. Результаты анализа способов выбора маркетинговых стратегий из множества альтернативных решений и их оценки сводят к следующим механизмам:
- механизм многокритериального принятия решений по множеству критериев. Решение принимается на основе современных подходов многокритериального выбора альтернатив, имеющих значение для различных сфер хозяйственных отношений [6]. При этом в экономике и финансах наибольшую применимость показал метод анализа иерархий
[7; 8];
- механизм SWOT-анализа товарных рынков и выбора маркетинговых стратегий. SWOT-анализ позволяет выделять сильные и слабые стороны, возможности и угрозы при ведении операционной деятельности сельскохозяйственного предприятия и развития направлений деятельности [9; 10; 11; 12];
- механизм принятия решения по обобщенному критерию эффективности. Обобщенный критерий эффективности рассчитывается путем свертки частных показателей в единый критерий [13; 14; 15]. Примером механизма является предложенный в [16] комплексный показатель «эвклидово расстояние до наилучшей стратегии», рассчитываемый на основе частных показателей лояльности целевой аудитории и емкости интернет-площадки;
- механизм оценки на основе плановых финансовых показателей деятельности предприятия. В качестве основных финансовых и экономических показателей используются: величина рыночного спроса, величина доли рынка, выручка с одного потребителя, величина переменных затрат на продвижение продукции. В качестве примеров механизма
^^WWW^^WW пгппыл i л мп сггтппл т сглилмггг
Jjfyify^^^^ nZUlUWAL SEL1 ипяь CLUlVUMILb_
могут быть рассмотрены механизмы выбора «цена-количество» и «стратегия предпочтения» [17];
- используются различные количественные показатели оценки эффективности. К ним относятся: многомерные методы (факторный и кластерный анализы); регрессивные; корреляционные методы; имитационные методы; методы статистической теории принятия решений; детерминированные методы исследования операций; гибридные методы, объединяющие детерминированные и вероятностные (стохастические) характеристики; модели сетевого планирования [18];
- оценка эффективного распределения ресурсов при разработке стратегии. В качестве основных инструментов стратегического маркетинга выделяют: модель пяти сил М. Портера, матрицу компаний BCG, McKinsey/GE, Shell/DPM, матрицу Артура Д. Литла (ADL-LC) [9].
При принятии решений по выбору маркетинговых стратегий на сельскохозяйственных рынках сталкиваются с двумя основными проблемами: преобразование естественных лингвистических оценок в балльные или некоторые другие шкалы приводят к потере части экспертной информации; неопределенный характер основных факторов, влияющих на проведение маркетинговых кампаний и реализации маркетинговых стратегий, приводит к высокой степени неопределенности результатов выбора маркетинговых стратегий. В целом оценка маркетинговой стратегии сельскохозяйственного предприятия - это творческий процесс, который не всегда можно строго формализовать по заданным критериям. Поэтому важно использовать методы, которые позволят полноценно обрабатывать лингвистическую информацию при оценке маркетинговых стратегий. В качестве такого метода является принятие решений на основе объединения нечеткого подхода к принятию решений [19] и подхода к использованию лингвистической информации [20]. Развитие нечеткого лингвистического подхода позволяет перейти к непосредственно формируемым экспертами нечетким лингвистическим оценкам альтернатив маркетинговых стратегий, что повышает адекватность использования экспертной информации при принятии маркетинговых решений.
Развитие методов принятия решений в условиях неопределенности происходит в направлении перехода к непосредственному использованию лингвистической информации - подход «лингвистических вычислений» или «вычислений со словами» (computing with words). Базовая лингвистиче-
ская модель в рамках данного подхода базируется на основе структуры «2-tuple» или другая аббревиатура - 2-TLM [22]:
L = (S,a), (1)
где S = {s0,...,si,....,sgJ - лингвистический концепт,
описывающий лингвистическую оценку объекта по заданному критерию; a - численное значение, которое показывает значение функции членства - расстояние до ближайшего концепта s , если s неточно ему соответствует. Преимуществом базовой модели является простота лингвистических вычислений, точность и понятность при решении проблемы принятия решений [22].
Однако преодоление ограничений исходной модели привело к разработке целого спектра лингвистических моделей, более точно описывающих различного рода неопределённости лингвистических оценок [23; 24]:
- лингвистическая символическая вычислительная модель, построенная на порядковых шкалах;
- максиминные операторы, лингвистическая символическая вычислительная модель, построенная на гладких комбинациях;
- Hesitant Fuzzy Linguistic Term Sets (HFLTS) [25; 26] - колеблющиеся наборы нечетких лингвистических терминов - позволяет учесть нерешительность (неточность) экспертных оценок относительно формализации свойства объекта.
Учет неопределенности лингвистических оценок необходим при оценивании маркетинговых стратегий. С учетом вышеизложенного в работе предлагается использование нечеткой лингвистической модели для сравнения маркетинговых стратегий с целью более полного учета факторов неопределенности маркетинговых ситуаций выбора.
Материалы и методы
В работе рассматривается применение математического аппарата колеблющихся наборов нечетких лингвистических терминов для описания ситуации выбора маркетинговых стратегий для сельскохозяйственных предприятий. Выбор маркетинговой стратегии является задачей многокритериального принятия решений в условиях неопределенности: специалистом разработаны альтернативные варианты маркетинговых кампаний по продвижению сельскохозяйственного предприятия.
В соответствии с HFLTS подходом, эксперты оценивают маркетинговые кампании сельскохозяй-
WW^WW^V рргмпнд пкн&я iiптрдг птдя яwnнпмикд
РЕ! ИОПАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА
ственных предприятий по нескольким критериям в форме естественных лингвистических оценок:
- «доля рынка» = НЕ ХУЖЕ ЧЕМ «средняя»;
- «репутационные ресурсы» = МЕЖДУ «средними» и «очень высокими»;
-«отклик целевой аудитории» = НЕ «очень низкий».
Формальная модель таких лингвистических переменных в соответствии с [25] задается выражением:
Ь = (И, Т(И), и, ^М) , (2)
где Н - имя лингвистической переменной; Т(Н) =
- множество лингвистических значений переменной
- терм-множество; V - область определения (универсум переменной); О - синтактическое правило генерации значений из терм-множества Т(Н), осмысленных в рассматриваемом аспекте; М - семантическое правило ассоциации значения из области определения V с каждым терм-множеством Т(Н).
Пример лингвистической переменной (рис. 1) описывает применимость альтернативы маркетинговой стратегии для развития возможностей сельскохозяйственного предприятия:
Ь=(Н,Т(И ),и, ои М), (3)
где и = «конкурентоспособность на рынке сельскохозяйственных товаров»; Т (И) = {«незначительная», «очень низкая», «низкая», «ниже среднего», «средняя», «выше среднего», «высокая», «очень высокая», «максимальная»} - множество лингвистических терминов; и = [0;1] - область изменения оцениваемого показателя (критерия) маркетинговой кампании; - процедура формирования новых терминов с использованием правил «И», «НЕ»; м - отображение (установление соответствия между нечеткими лингвистическими терминами и областью определения показателя) Т (и) на и (рис. 1).
^значительная нгокая ср^шм высокаямаксимальная
) А
очень ниже выше очень А
низкая среднего среднего высокая
0,00 0,13 0,25 0,38 0,50 0,63 0,75 0,88 1,00 k Конкурентоспособность
Рис. 1. Пример отображения на T(и) для переменной Их
Fig. 1. Example Ux on T(И) for linguistic variable H
Источник: разработано авторами
Колеблющиеся наборы нечетких лингвистических терминов (Hesitant Fuzzy Linguistic Term Sets
- HFLTS) Hs представляют собой упорядоченное конечное подмножество последовательных лингвистических концептов s из множества лингвистических концептов S = |s0,..., si,...., sgJ [25]. HFLTS
предназначены для представления нечеткой лингвистической информации в ситуациях неопределенности, при которой эксперт не может описать показатель маркетинговой стратегии одним термином. Соответственно в этом случае эксперт формирует нечеткое лингвистическое выражение вида: LE = «конкурентоспособность на рынке сельскохозяйственных товаров» НЕ ХУЖЕ «высокой».
Такое лексическое выражение соответствует ОТЦ^ вида:
И* = {«высокая», «очень высокая», «максимальная » }. Что приводит к равенству следующих лингвистических выражений:
(ЬЕ = «конкурентоспособность на рынке сельскохозяйственных товаров» НЕ ХУЖЕ «высокой») = = (ЬЕ = «конкурентоспособность на рынке сельскохозяйственных товаров» {«высокая», «очень высокая», «максимальная»}). Использование указанного вида выражений за счет модификаторов вида «НЕ ХУЖЕ», «НЕ ЛУЧШЕ», «МЕЖДУ» позволяет учитывать неопреде-
! REGIONAL AND SECTORAL ECONOMICS
ленность экспертной оценки показателями маркетинговой стратегии при принятии решений.
С формальной точки зрения, формализация нечетких лингвистических выражений LE из множества лингвистических концептов S = |s0,...,si,....,sgJ,
однозначно отображаемых в HFLTS Hs, осмысленных в контексте физического смысла сравнения маркетинговых кампаний, выполняется с применением контекстно свободной грамматики G:
G = (N, 2, P, S), (4)
где N и 2 - конечные алфавиты грамматики, N 2 = 0; P - правила вывода,
p c(N uE)+x(N и2)" ^0, P - конечно; S -
начальный символ, S е N.
Пример лингвистических выражений LE на основе грамматики G :
LE = «конверсия» НЕ МЕНЕЕ ЧЕМ «средняя»;
LE2 = «трудозатраты» НЕ «очень высокие»;
LE3 = «привлеченность внешнего персонала» НЕ БОЛЕЕ ЧЕМ «выше среднего»;
LE4 = «новизна продукта» ОКОЛО «средняя»;
LES = «охват аудитории» МЕЖДУ «средняя» И «очень высокая».
Метод выполнения исследования заключается в разработке на основе аппарата колеблющихся наборов нечетких лингвистических терминов механизма принятия решения по выбору маркетинговых стратегий в условиях неопределенности экспертных предпочтений и его применения к выбору маркетинговой стратегии продвижения крестьянско-фермерского хозяйства.
Результаты
Маркетинговая стратегия сельскохозяйственного предприятия. В рамках исследования рассматривается крестьянско-фермерское хозяйство как одно из типовых видов сельскохозяйственных предприятий. Основным направлением деятельности является выпуск продукции растениеводства (тепличное хозяйство, садовое хозяйство). Для совершенствования продвижения товаров на рынок и развития предприятия разрабатываются маркетинговые стратегии. Целью хозяйства является получение устойчивой доходной части от продажи продуктов. В связи с этим встает необходимость выбора наиболее оптимальной маркетинговой стратегии. С одной стороны, есть определенная ниша, с которой
удобно работать, с другой стороны, встает вопрос, принесет ли необходимые результаты для компании сосредоточение только на узком сегменте рынка. Следует отметить, что внедрение социальных сетей позволяет крестьянско-фермерским хозяйствам выходить на рынки соседних регионов и даже стран [27], что отражается на уровне конкуренции. С другой стороны, государство ведет работу по поддержке сельхозпроизводителей: увеличивают гранты, компенсации затрат и т. д., что стимулирует развитие данной отрасли и, соответственно, повышает конкуренцию среди производителей.
При разработке маркетинговой стратегии следует также учитывать особенности производимой продукции, к которым относятся: продукция имеет ограниченный срок хранения; взаимозависимость предложения продукции от природно-климатических факторов, в связи с чем качество и объем непостоянны, варьируются также от года и сезона; однозначный спрос на сельскохозяйственную продукцию; ограниченность основного ресурса - земли; большое количество однородной сельскохозяйственной продукции; часть произведенной продукции идет на расширенное воспроизводство и не переходит в товарную форму [28; 29; 30].
Существуют различные подходы к маркетинговым стратегиям в агропромышленном комплексе (АПК). Некоторые ученые рассматривали маркетинговые стратегии в целом для всей отрасли [29; 30], другие ученые изучали, в частности, отдельные сегменты, как винодельничество [31; 32], животноводство [9; 33], производство кофе [34] и др. Liao M., Zhang J., Wang R., Qi L. в своей работе оптимизировали онлайн-маркетинговые стратегии, сочетающие теорию игр, которые основаны на различии мнений лидеров брендов сельскохозяйственной продукции [35]. Существует комплексный подход к разработке маркетинговой стратегии в АПК, объединяющий в маркетинговой стратегии одновременно несколько стратегий [9; 30], например, в состав маркетинговой стратегии входят: стратегия работы с поставщиками, рыночная стратегия, конкурентная стратегия, финансовая стратегия, стратегия сочетания видов деятельности, товарная стратегия, ценовая стратегия, стратегия продвижения, сбытовая стратегия, стратегия работы с контактными аудиториями [9]. Лысенко Е. А. рассмотрены маркетинговые стратегии управления товарным портфелем предприятий по матрице Мак-Кинзи: стратегия защиты позиций, стратегия развития, стратегия выборочного развития, стратегия «сбора
VWWWWW рргипнл пкнля и птрлгtifra я жпнпмнк'л VWWWWW
¿^¿m^i^^i^^^i^^i^, РЕ! И ОПАЛЬНАЯ И и 1 РАСЛЕРАЯ ЭКОНОМИКА
урожая», стратегия элиминации [29]. Mehrez К. Н., Khemira Н., Medabesh А. М. в работе представили стратегии, основанные на ценности (стратегия дифференциации, стратегия устойчивого сельского хозяйства, высокая альтернативная стоимость, высокая стоимость переключения), а также рассмотрели новаторскую стратегию - климатическую стратегию «умного сельского хозяйства» (CSAS) [34]. В некоторых исследованиях успех маркетинговой стратегии определен в зависимости от региона происхождения, что в решающей степени зависит от осведомленности потребителей и положительного имиджа области, края [31]. Основное внимание уделяется пониманию природы и динамики взаимосвязей между принятием стратегий дифференциации на основе качества, диверсификацией каналов сбыта и их региональными и местными детерминантами [32]. В условиях неопределенности в АПК рассмотрены стратегии под влиянием пандемии и выделены стратегии в зависимости от периода пандемии и институциональных изменений: стратегия «концентрация на имеющемся», стратегия «отложенного роста», стратегия «сокращение активов», стратегия «развитие или выход», стратегия «увеличение доли на рынке - роста» [36]. Для разработки маркетинговой стратегии Шичиях Р. А., Сычева И. Н., Черных И. Н., Лебедева Е. С. выделили 21 основной сегмент рынка продукции [33]. На основе анализа подходов к разработке маркетинговых стратегий в АПК и учетом особенностей продукции выделены следующие стратегии для рассматриваемого объекта:
1. Выход на рынок одного города.
2. Выход на весь регион.
3. Выход на несколько регионов.
Оценка маркетинговых стратегий выполняется по нескольким параметрам, количество которых в общем случае не очень велико: в [7] рассмотрены показатели: действенность, адаптивность, прибыльность, минимизация ответного удара конкурентов, уровень рисков, реализуемость; в [37] выделено шесть критериев: managerial capabilities (C1), customer linking capabilities (C2 ), market innovation capabilities (C3 ), human resource assets (C4), reputation-al assets (C5), Capabilities in product distribution (C6 ); в [38] в качестве целевых выделены показатели: сегментации (Broad vs focused segmentation); эффективности потребительского рынка (Customer-based performance), дифференциации (Differentiation), стоимости (Low cost) и роста фирмы (Business growth).
Специалисты маркетинговых стратегий для товарных рынков сельскохозяйственных товаров выделяют два основных показателя выбора маркетинговой программы - соотношение цена-качество или же так называемая стратегия предпочтения. Если сельскохозяйственное предприятие в планах расширения опирается на стратегию цена-качество, то, стало быть, стоимостной показатель будет считаться в данном случае самым приоритетным показателем деятельности компании в условиях жесточайшей конкуренции, которая имеет место в современной жизни. Стратегия предпочтения подразумевает использование различных маркетинговых инструментов в области политики сбыта продукции, производимой на конкретном предприятии, которые не подвержены разного рода изменениям из-за динамичности цен на данную категорию товаров на рынке. Итоговой целью такого рода стратегии считается стремление создать стабильные преимущества, которые окажутся недостижимыми конкурентным компаниям и аналогичным предприятиям. Для товарных рынков сельскохозяйственных товаров характерны показатели, отвечающие за постоянство покупки и продажи товаров. На основе анализа подходов к оценке маркетинговых стратегий в сельском хозяйстве и особенностей развития рынка в качестве основных критериев оценки определены следующие:
Критерий 1: Затраты на продвижение.
Критерий 2: Конкурентоспособность на рынке.
Критерий 3: Сохранение качества продукции.
Механизм принятия решений по выбору маркетинговой стратегии сельскохозяйственного предприятия. Выбор маркетинговой стратегии относится к типовым задачам многокритериального принятия решений: маркетологом построено несколько альтернативных вариантов проведения маркетинговых кампаний, отличающихся: целевым результатом по продвижению продукта; охватом и откликом целевой аудитории; ресурсами и временем проведения. Задача выбора наилучшей маркетинговой стратегии имеет следующую постановку -требуется на основе нечетких лингвистических оценок ЬЕ = {( х, cj )} конечного набора альтернатив
маркетинговых стратегий сельскохозяйственного предприятия X = {х,,...,хп} по конечному набору критериев С = {с,...,ст} найти ранжирование альтернатив Л = {г} . Модель выбора маркетинговой стратегии включает семь стадий (рис. 2).
^^WWW^^WW nrrinwл i л мп сггтппл т сглилмггг
Jjfyify^^^p^^ nZUlUWAL ¿ELI ипяь CLUWUMILb_
X = {Xl,...,Xn} С ={ci,...,cm}
L = (H,T(H),U,G,M) Щ EGH : Щ ^ HS Vi, j: Hj ^ env (Hj) R = }
Рис. 2. Модель принятия решения для выбора маркетинговой стратегии на основе нечеткой лингвистической модели Fig. 2. Decision-making model based on fuzzi linguistic model for marketing strategy selection
Источник: разработано авторами
1. Разработка альтернатив маркетинговых стратегий X = {x,...,xn}, где x; - i-я маркетинговая стратегия.
2. Выбор показателей оценки альтернатив C = C,...,cm} , где с - i-й показатель оценивания альтернативы.
3. Разработка лингвистической модели L = {И,T(H),U, G,M) .
Множество лингвистических терминов Т(И) = {«незначительная»=«НЗ», «очень низкая» = «ОН», «низкая» = «Н», «ниже среднего» = «НС», «средняя» = «С», «выше среднего» = «ВС», «высокая» = «В», «очень высокая» = «ОВ», «максимальная» = «М»}.
Множество модификаторов McS = {МЕНЕЕ ЧЕМ, БОЛЕЕ ЧЕМ, НЕ МЕНЕЕ ЧЕМ, НЕ БОЛЕЕ ЧЕМ, ХОТЯ БЫ, НЕ ХУЖЕ, ОКОЛО, МЕЖДУ, НЕ}.
4. Генерация экспертом нечетких лингвистических оценок оцениваемых альтернатив x в форме
нечетких лингвистических выражений lej по заданным критериям.
5. Трансформация лингвистических выражений оценивания маркетинговых стратегий по показателям в HFLTS:
EGh : LE0 ^ Щ . (5)
6. Агрегация нечеткой лингвистической информации об оцениваемых маркетинговых стратегиях сельскохозяйственного предприятия и получе-
ния для каждого HFLTS лингвистического интервала:
Vi, j : и; ^ env (и;), (6)
где env (HS ) = [HS-, HS + J - лингвистический интервал нечеткой экспертной оценки.
7. Построение отношений предпочтений между альтернативами маркетинговых стратегий сельскохозяйственного предприятия X = {x,...,xn} на
основе лингвистических интервалов env (И;). Ранжирование альтернатив выполняется на основе недоминантной стратегии NDD [25].
Пример принятия решения по выбору маркетинговой стратегии на основе нечетких лингвистических оценок. Результаты экспертного оценивания альтернатив X = {x, x2, x3} по критериям
С = {q, с2,с3} экспертом-маркетологом приведены в
таблице 1. Их представления в форме нечетких лингвистических выражений приведены в таблице 2. Обратное значение по критерию «затраты на продвижение» требовало их трансформации в обратный по смыслу показатель «экономичность продвижения»: Н; =1- Н;.
Результаты экспертной оценки трех маркетинговых стратегий крестьянско-фермерского хозяйства преобразованы в HFLTS (таблица 3) и далее рассчитаны предпочтения между альтернативами маркетинговых стратегий и выполнено ранжирование (таблицы 4 и 5).
РЕГИОНАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА ]
Таблица 1. Оценки альтернатив маркетинговых стратегий в форме лингвистических выражений Table 1. Evaluation of the marketing strategies alternatives in the form of the linguistic expression
Стратегия/критерий / Strategy/criterion Выход на рынок одного города (узкий)/ Entering the market of one city (narrow) Выход на весь регион / Access to the entire region Выход на несколько регионов (2 и более) / Access to several regions (2 or more)
Затраты на продвижение / Promotion costs
Около низкие. Комментарий: есть знакомые, которые могут быть потенциальными клиентами, охваты меньше / About low. Comment: there are acquaintances who may be potential clients, coverage is less
Около средние. Комментарий: требуется больше затрат на рекламу в Интернете по охватам и распечатки листовок / About average. Comment: Need more spending on online advertising by reach and flyer printouts
Между ниже среднего и высокие.
Комментарий: Выше, чем средние по сравнению со стратегией 2 / Between below average and high.
A comment:
Higher than average compared to strategy 2
Около средняя. Выше средней. Выше, чем средняя.
Комментарий: Комментарий: в рамках Комментарий: на новом рын-
Конкуренты в пределах одного региона, находясь ке, где маленькая осведом-
Конкурентоспособность на рынке / Market Competitiveness одного города, проще в его центре / ленность, конкуренция будет
изучить их продукты / Above average. больше /
About average. Commentary: within one Higher than average.
A comment: region, being in its center Commentary: in a new market
Competitors within the same city, it is easier to study their products where there is little awareness, there will be more competition
Сохранение качества продукции / Preservation of product quality
Очень высокая. Комментарий: Расстояния в рамках одного города небольшие, можно организовать доставку с куста за 30 минут / Very high. A comment:
Distances within one city are not large, you can arrange delivery from the bush in 30 minutes
Около высокая. Комментарий: Расстояния в рамках одного региона не очень большие, при транспортировке вероятность потери качества ниже / About high. A comment:
Distances within one region are not very large, during transportation the probability of quality loss is lower
Ниже высокой. Комментарий:
Сложности в доставке, зависит от места назначения и упаковки, больше вероятность, что продукция потеряет свежесть или увеличатся затраты на упаковку / Below high. A comment:
Difficulties in delivery, depending on the destination and packaging, more likely to lose freshness or increase packaging costs
Источник: составлено авторами
Таблица 2. Экспертные оценки альтернатив маркетинговых стратегий в форме лингвистических выражений
Table 2. Expert evaluation of marketing strategies alternatives in the form of the linguistic expression
LEj Критерии / Criteria
ci C2 C3
x1 ОКОЛО/ ABOUT Н
x2 ОКОЛО/ ABOUT С
x3 МЕЖДУ/ BETWEEN НС и В Источник: составлено авторами
Альтернативы / Alternatives
ОКОЛО C / ABOUT С ВЫШЕ C / ABOVE С ВЫШЕ C/ ABOVE С
ОВ
ОКОЛО / ABOUT В НИЖЕ / LOWER В
! REGIONAL AND SECTORAL ECONOMICS
Таблица 3. Преобразование лингвистических выражений экспертных оценок в HFLTS Table 3. Translation linguistic expression of the Expert evaluation to the HFLTS
H Критерии/ Criteria
ci ci С2 С3
Альтернативы / Alternatives
x1 x2
x3
{ОН, Н, НС} {НС, С, ВС} {С, ВС}
{ВС, В, ОВ} {НС, С, ВС} {НС, С}
{НС, С, ВС} {ВС, В, ОВ, М} {ВС, В, ОВ, М}
{ОВ} {ВС, В, ОВ} {НЗ, ОН, Н, НС, С, ВС}
Источник: составлено авторами
Таблица 4. Расчеты лингвистического интервала для экспертных оценок маркетинговых стратегий Table 4. Linguistic interval calculation for expert evaluation for marketing strategies
Верхняя граница HS + / Upper line HFLTS HS+ Нижняя граница HS / Bottom line HFLT HS- Лингвистический интервал / Linguistic interval H '( X )
Крите рии / Criteria mm ( H S + ) Критерии / Criteria max (H S -)
ci C2 C3 ci C2 C3
x1 {ВС} {ВС} {ОВ} {ВС} {ВС} {НС} {ОВ} {ОВ} [ВС; ОВ]
x2 {ВС} {ВС} {М} {ВС} {НС} {ВС} {ВС} {ВС} [ВС; ВС]
x3 {С} {М} {ВС} {С} {НС} {ВС} {НЗ} {ВС} [С; ВС]
Источник: составлено авторами
Таблица 5. Расчеты отношений предпочтения между альтернативами маркетинговых стратегий Table 5. Calculation of the nondominated preference relations between alternatives marketing strategies
Альтернативы / Alternatives nddt
x X2 X3
Альтернативы / Alternatives Источник: составлено авторами
x1 x2 x3
0,00 0,00
1,00
0,00
1,00 1,00
1,00 0,00 0,00
По результатам расчетов в качестве наиболее предпочтительной маркетинговой стратегией является кампания по выходу на рынок одного города -x1. Данный вид стратегии предполагает применение разных комплексов маркетинга при сосредоточении на одном рынке. Для крестьянско-фермерского хозяйства это означает предоставление расширенного спектра продуктов в текущих условиях.
Обсуждение Предложенный в работе подход к выбору маркетинговых стратегий сельскохозяйственного предприятия опирается на дополнительное использование факторов неопределенности рыночной ситуации. Известные подходы к выбору маркетинговых стратегий на основе SWOT-анализа, плановых финансовых показателей деятельности предприятия и механизмов принятия решения по обобщенному критерию [8; 16] не учитывают в явном виде многокритериальный характер задачи выбора маркетинговой стратегии, что в общем
случае снижает эффективность выполняемых маркетинговых мер.
Рынок сельскохозяйственной продукции и, в частности, продукции растениеводства относится к высококонкурентным, соответственно для продвижения предприятия и его позиционирования на рынке для придания уникального положения требует учета набора разнородных факторов, включая неопределенность рыночной ситуации. В рамках предлагаемого метода принятия решения это достигается многокритериальным выбором (обоснование перечня актуальных для сельскохозяйственных рынков показателей маркетинговых стратегий) и учетом неопределенности оценок, выдаваемых экспертом с использованием аппарата колеблющихся наборов нечетких лингвистических терминов. В отличие от известных подходов на основе лингвистических вычислительных моделей, основанных на порядковых шкалах или гладких комбинациях [23; 24], математический аппарат колеблющихся
VWWWWW рргипнд пкнля и птрдгtwra я жпипмикд VWWWWW
РЕ1 ИОПАЛ ID ПАЯ И О1 ГАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА
наборов нечетких лингвистических терминов [25] позволяет учесть неопределенность экспертных оценок при оценивании маркетинговых стратегий по заданным показателям.
Сформулированная на основе нечеткой лингвистической вычислительной модели задача выбора маркетинговой стратегии позволила учесть особенности продвижения крестьянско-фермерского хозяйства на товарных рынках продукции растениеводства. Результаты исследования показали возможность использования нечеткой лингвистической вычислительной модели при принятии решения обоснования маркетинговых кампаний в условиях неопределенности.
Заключение
В работе рассмотрена проблема выбора маркетинговых стратегий сельскохозяйственного предприятия в условиях развития конкуренции и неопределенности рыночной ситуации. Проведенный анализ позволил выделить шесть основных подхо-
дов к принятию решений (SWOT-анализ, многокритериальные решения и линейная оптимизация, оценка через эффективность, распределение ресурсов, количественные показатели оценки), однако они ограничивают неопределённость исходных экспертных оценок. Для снижения этого ограничения в работе предложен подход к принятию решений на основе нечеткой лингвистической модели с использованием Hesitant Fuzzy Linguistic Term Sets. На основе нечеткой лингвистической вычислительной модели сформулирована задача принятия решений на выбор маркетинговой стратегии в условиях неопределенности, предложена схема принятия решений и представлен расчетный пример по выбору маркетинговой стратегии продвижения крестьян-ско-фермерского хозяйства. Результаты исследования показали возможность использования нечеткой лингвистической вычислительной модели при принятии решений в маркетинге в условиях неопределенности.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Voytyuk V., Marinchenko T., VoytyukM. New Marketing Communications to Promote Agricultural Products to Foreign Markets // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2022. V. 1069. 012038. 10.1088/1755-1315/1069/1/012038.
2. Gogol I. Forming the marketing strategy of agrarian enterprises // Scientific achievements in enviromental and life science. 2018. P. 79-89.
3. Bagorka M. Methodological instruments for forming the marketing strategy of agricultural production ecolo-gization // Baltic Journal of Economic Studies. 2017. № 3. P. 7-11. 10.30525/2256-0742/2017-3-4-7-11
4. Althuizen N., Wierenga B., Chen B. Managerial Decision-Making in Marketing: Matching the Demand and Supply Side of Creativity // Journal of Marketing Behavior. 2016. V. 2. P. 129-176. 10.1561/107.00000033.
5. Tarka P., Lobiñski M.. Decision Making in Reference to Model of Marketing Predictive Analytics - Theory and Practice // Management and Business Administration. Central Europe. 2014. V. 22. P. 60-69. 10.7206/mba.ce.2084-3356.90.
6. Абдалов А. В., Гришаков В. Г., Логинов И. В. Оценка критериев принятия решений при выборе заявок на проектирование инфокоммуникационных сервисов в условиях нестационарного потока ресурсов // Инфо-коммуникационные технологии. 2021. Т. 19. № 2. С. 135—145.
7. Смольянинова И. В., Ахмедов А. Э., Шаталов М. А. Методический подход к оценке и выбору эффективных маркетинговых стратегий предприятия // Синергия. 2016. № 4. С. 71-83.
8. Dawalibi A., Al-Dali I., Alkhayyal B. Best Marketing Strategy Selection Using Fractional Factorial Design with Analytic Hierarchy Process // MethodsX. 2020.
9. Любецкий П. Б. Механизм формирования и реализации маркетинговой стратегии мясоперерабатывающих предприятий. Горки : БГСХА, 2018. 288 с.
10. Лепехина Ю. А. Выбор стратегии стивидорной компании на основе маркетингового анализа // Экономика устойчивого развития. 2018. № 2(34). С. 200-213.
11. Комарова С. Н., Мишурова А. Ю. Выбор маркетинговой стратегии сервисного предприятия для обеспечения устойчивого развития // Естественно-гуманитарные исследования. 2020. № 28(2). С. 119-128. DOI 10.24411/2309-4788-2020-10087.
12. Изакова Н. Б., Елькина К. С. Матричный метод Росситера-Перси при разработке коммуникационной стратегии производителя хлебобулочных изделий // e-FORUM. 2021. Т. 5. № 2 (15).
^^WWW^^WW nrrinwл i л мп сггтппл т сглилмггг
jjfyify^^^p^^ REGlONAL AND SECl ORAL ECONOMlCS_
13. Loginov I. V., Eremenko V. T., Eremenko S. V. [et al.] The decision making method for reconfiguration of adaptive infocommunication systems // Advances in Dynamical Systems and Applications. 2021. V. 16. № 1. P. 335-353.
14. Лазарева Е. Н. Выбор маркетинговой стратегии развития компании на основе теории статистических игр // Juvenis Scientia. 2019. № 9-10. С. 14-16. DOI 10.32415/jscientia.2019.09-10.03.
15. Анцев В. Ю., Васин Л. А., Чачина Е. Б., Коровкина Н. И. Модель рыночной ориентации промышленного предприятия на основе выбора маркетинговой стратегии // Экономический анализ: теория и практика. 2021. Т. 20. № 8 (515). С. 1462-1477. DOI 10.24891/ea.20.8.1462.
16. Барышникова Л. П. Выбор рациональной маркетинговой интернет-стратегии в условиях неопределенности // Сборник научных работ серии «Экономика». 2022. № 25. С. 57-65. DOI 10.5281/zenodo.6466982.
17. Нагапетьянц Н. А., Тарасова Е. Е. Стратегии маркетинга и оценка эффективности их реализации // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2011. № 1. С. 76-83.
18. Левкив Г. Я. Оценка маркетинговой деятельности предприятий агропромышленного комплекса Украины // Научный диалог. 2013. № 12 (24). Общественные науки. С. 6-25.
19. Zhang Y., Guan X. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. 2017. V. 32. P. 2679-2695. 10.3233/JIFS-
16723.
20. Gonzalez M. R., Carrasco R., Sanchez-Figueroa C., Gavilan D. An RFM Model Customizable to Product Catalogues and Marketing Criteria Using Fuzzy Linguistic Models: Case Study of a Retail Business // Mathematics. 2021. V. 9. P. 1836. 10.3390/math9161836.
21. Herrera F., Martinez L. A 2-tuple fuzzy linguistic representation model for computing with words // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 2000. V. 8. № 6. P. 746-752.
22. Martinez L., Herrera F. An overview on the 2-tuple linguistic model for computing with words in decision making: Extensions, applications and challenges // Information Sciences. 2012. V. 207 (1). P. 1-18.
23. Huchang L., Xu Z. Hesitant Fuzzy Set and Its Extensions // Hesitant Fuzzy Decision Making Methodologies and Applications - Uncertainty and Operations Research. (2017). P. 1-36. 10.1007/978-981-10-3265-3_1.
24. Meng L., Li L. Time-sequential hesitant fuzzy set and its application to multi-attribute decision making // Complex & Intelligent Systems. 2022. V. 8. 10.1007/s40747-022-00690-0.
25. Rodriguez R. M., Martinez Luis, Herrera Francisco. Hesitant Fuzzy Linguistic Term Sets for Decision Making. IEEE transactions on fuzzy systems // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. V. 20 (1). P. 109-119.
26. Rodriguez R.M., Labella A., Martinez L. An overview on fuzzy modelling of complex linguistic preferences in decision making // International Journal of Computational Intelligence Systems/ 2016. V. 9 (1). P. 81-94.
27. Carlos Alberto Moreno-Ortiz, Peterson Donna, Collart Alba, Downey Laura, Seal Susan, Gallardo Roberto. Small Farmers' Use of Social Media and Other Channels for Marketing their Agricultural Products // Journal of Extension. 2021. V. 49. 10.34068/joe.59.04.19.
28. Шилько И. С. Совершенствование управления системой сбыта продукции предприятия на основе взаимодействия маркетинга и логистики // Перспективы науки и образования. 2013. № 2. С. 164-171.
29. Лысенко Е. А. Особенности формирования портфеля маркетинговых сбытовых стратегий сельскохозяйственных предприятий // Региональные проблемы преобразования экономики. 2019. № 2. С. 44-49.
30. Агабабаев М. С., Солосиченко Т. Ж. Особенности маркетинга в сельском хозяйстве // Маркетинг и брендинг: вызовы XXI века. Екатеринбург. 2017. С. 3-8.
31. Vlachvei А., Notta О., Efterpi Т. Branding strategies in Greek wine firms // Procedia Economics and Finance. 2012. № 1. Р. 421-430.
32. Vergamini D., Bartolini F., Prosperi P., Brunori G. Explaining regional dynamics of marketing strategies: The experience of the Tuscan wine producers // Journal of Rural Studies. 2019. № 72. Р. 136-152.
33. Шичиях Р. А., Сычева И. Н., Черных И. Н., Лебедева Е. С. Разработка маркетинговой стратегии развития животноводства // Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture. 2021. Том 13. № 5. С. 167-190.
34. Mehrez К. Н., Khemira Н., Medabesh А. М. Marketing strategies for value chain development: Case of Khawlani coffee-Jazan Region, Saudi Arabia // Journal of the Saudi Society of Agricultural Sciences. 2023. DOI: 10.1016/j.jssas.2023.04.004
35. Liao M., Zhang J., Wang R., Qi L. Simulation research on online marketing strategies of branded agricultural products based on the difference in opinion leader attitudes // Information Processing in Agriculture. 2021. № 8 (4). Р. 528-536.
Вестник НГИЭИ. 2023. № 6 (145). C. 101-115. ISSN 2227-9407 (Print) Bulletin NGIEI. 2023. № 6 (145). P. 101-115. ISSN 2227-9407 (Print)
VWWWWW рргипнл пкнля и птрлгtwra я жпипмикд VWWWWW
ГЕ1 И ОПАЛ D ПАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА
36. Костюкова Е. И., Фролов А. В. Стратегии реализации антикризисного управления в КФХ в условиях последствий пандемии // Современная экономика: проблемы и решения. 2021. № 4 (136). С. 20-31.
37. Mohaghar A., Fathi M. R., Zarchi M., Omidian A. A combined VIKOR - fuzzy AHP approach to marketing strategy selection // Business Management and Strategy. 2012. V. 3. 10.5296/bms.v3i1.957.
38. Zahay D., Griffin A. Marketing strategy selection, marketing metrics, and firm performance // Journal of Business & Industrial Marketing. 2010. V. 25. P. 84-93. 10.1108/08858621011017714.
Статья поступила в редакцию 21.03.2023; одобрена после рецензирования 24.04.2023;
принята к публикации 26.04.2023.
Информация об авторах:
Ю. В. Логинова - к.э.н., старший преподаватель департамента массовых коммуникаций и медиабизнеса, Spin-код: 2212-5449;
И. В. Логинов - к.т.н., профессор кафедры математики и информационных технологий, Spin-код: 3442-3656.
Заявленный вклад авторов:
Логинова Ю. В. - общее руководство проектом, разработка маркетинговых программ, подготовка первоначального варианта текста.
Логинов И. В. - сбор и обработка материалов расчетов, подготовка первоначального варианта текста. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
REFERENCES
1. Voytyuk V., Marinchenko T., Voytyuk M. New Marketing Communications to Promote Agricultural Products to Foreign Markets, IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2022, Vol. 1069, 012038, 10.1088/1755-1315/1069/1/012038.
2. Gogol I. Forming the marketing strategy of agrarian enterprises, Scientific achievements in en-viromental and life science, 2018, pp. 79-89.
3. Bagorka M. Methodological instruments for forming the marketing strategy of agricultural production ecolo-gization, Baltic Journal of Economic Studies, 2017, Vol. 3, pp. 7-11. 10.30525/2256-0742/2017-3-4-7-11.
4. Althuizen N., Wierenga B., Chen B. (2016). Managerial Decision-Making in Marketing: Matching the Demand and Supply Side of Creativity. Journal of Marketing Behavior. 2. 129-176. 10.1561/107.00000033.
5. Tarka P., Lobinski M. Decision Making in Reference to Model of Marketing Predictive Analytics - Theory and Practice, Management and Business Administration. Central Europe, 2014, Vol. 22, pp. 60—69. 10.7206/mba.ce.2084-3356.90.
6. Abdalov A. V., Grishakov V. G., Loginov I. V. Ocenka kriteriev prinjatija reshenij pri vybore zajavok na proekti-rovanie infokommunikacionnyh servisov v uslovijah nestacionarnogo potoka resursov [Evaluation of decisionmaking criteria when selecting applications for the design of infocommunication services in conditions of non-stationary resource flow], Infokommunikacionnye tehnologii [Infocommunication technologies], 2021, Vol. 19, No. 2, pp.135-145.
7. Smol'janinova I. V., Ahmedov A. Je., Shatalov M. A. Metodicheskij podhod k ocenke i vyboru jeffektivnyh mar-ketingovyh strategij predprijatija [Methodological approach to the assessment and selection of effective marketing strategies of the enterprise], Sinergija [Synergy], 2016, No. 4, pp. 71-83.
8. Dawalibi A., Al-Dali I., Alkhayyal B. Best Marketing Strategy Selection Using Fractional Factorial Design with Analytic Hierarchy Process, MethodsX, 2020.
9. Ljubeckij P. B. Mehanizm formirovanija i realizacii marketingovoj strategii mjasopererabatyvajushhih predprijatij [Mechanism of formation and implementation of marketing strategy of meat processing enterprises], Gorki : BGSHA, 2018, 288 p.
10. Lepehina Ju. A. Vybor strategii stividornoj kompanii na osnove marketingovogo analiza [Choosing a stevedoring company strategy based on marketing analysis], Jekonomika ustojchivogo razvitija [Economics of sustainable development], 2018, No. 2 (34), pp. 200-213.
^^WWW^^WW вггтмА! л Ain сггтпп л I ргл дм м/гс ШЙЛЛЛЛЙЛЙЛЛ^
nZUlUWAL ¿ELI ипяь CLUlVUMlLà_
11. Komarova S. N., Mishurova A. Ju. Vybor marketingovoj strategii servisnogo predprijatija dlja obespecheni-ja ustojchivogo razvitija [Choosing a marketing strategy of a service enterprise to ensure sustainable development] // Estestvenno-gumanitarnye issledovanija [Natural sciences and humanities research], 2020, No. 28 (2), pp. 119-128. DOI 10.24411/2309-4788-2020-10087.
12. Izakova N. B., El'kina K. S. Matrichnyj metod Rossitera - Persi pri razrabotke kommunikacionnoj strategii proizvoditelja hlebobulochnyh izdelij [Mathematical method of analysis - Percy in the development of a combined strategy for modeling.x products], e-FORUM, 2021, Vol. 5, No. 2 (15).
13. Loginov I. V., Eremenko V. T., Eremenko S. V. [et al.] The decision making method for reconfiguration of adaptive in-focommunication systems, Advances in Dynamical Systems and Applications, 2021, Vol. 16, No. 1, pp.335-353.
14. Lazareva E. N. Vybor marketingovoj strategii razvitija kompanii na osnove teorii statisticheskih igr [The choice of a marketing strategy for the development of a company based on the theory of statistical games], Juvenis Scientia, 2019, No. 9-10, pp. 14-16. DOI 10.32415/jscientia.2019.09-10.03.
15. Ancev V. Ju., Vasin L. A., Chachina E. B., Korovkina N. I. Model' rynochnoj orientacii promyshlennogo pred-prijatija na osnove vybora marketingovoj strategii [Model of market orientation of industrial enterprise based on the choice of marketing strategy], Jekonomicheskij analiz: teorija i praktika [Economic analysis: theory and practice], 2021, Vol. 20, No. 8 (515), pp. 1462-1477. DOI 10.24891/ea.20.8.1462.
16. Baryshnikova L. P. Vybor racional'noj marketingovoj internet-strategii v uslovijah neopredelennosti [Choosing a rational Internet marketing strategy in conditions of uncertainty], Sbornik nauchnyh rabot serii «Jekonomika» [Collection of scientific papers of the series «Economics»], 2022, No. 25, pp. 57-65. DOI 10.5281/zenodo.6466982.
17. Nagapet'janc N. A., Tarasova E. E. Strategii marketinga i ocenka jeffektivnosti ih realizacii [Marketing strategies and evaluation of the effectiveness of their implementation], Vestnik belgorodskogo universiteta kooperacii, jekonomiki i prava [Bulletin of the Belgorod University of Cooperation, Economics and Law], 2011, No. 1, pp. 76-83.
18. Levkiv G. Ja. Ocenka marketingovoj dejatel'nosti predprijatij agropromyshlennogo kompleksa Ukrainy [Assessment of marketing activities of enterprises of the agro-industrial complex of Ukraine], Nauchnyj dialog [Scientific dialogue], 2013, No. 12 (24), pp. 6-25.
19. Zhang Y., Guan X. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2017, Vol. 32, pp. 2679-2695. 10.3233/JIFS-
16723.
20. Gonzalez M. R., Carrasco R., Sanchez-Figueroa C., Gavilan D. An RFM Model Customizable to Product Cat-alogues and Marketing Criteria Using Fuzzy Linguistic Models: Case Study of a Retail Business. Mathematics, 2021, Vol. 9, pp. 1836. 10.3390/math9161836.
21. Herrera F., Martinez L. A 2-tuple fuzzy linguistic representation model for computing with words, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2000, Vol. 8, No. 6, pp. 746-752.
22. Martinez L., Herrera F. An overview on the 2-tuple linguistic model for computing with words in decision making: Extensions, applications and challenges, Information Sciences, 2012, Vol. 207 (1), pp. 1-18.
23. Huchang L., Xu Z. Hesitant Fuzzy Set and Its Extensions, Hesitant Fuzzy Decision Making Methodologies and Applications - Uncertainty and Operations Research, 2017, pp. 1-36. 10.1007/978-981-10-3265-3_1.
24. Meng L., Li L. Time-sequential hesitant fuzzy set and its application to multi-attribute decision making, Complex & Intelligent Systems, 2022, Vol. 8, 10.1007/s40747-022-00690-0.
25. Rodriguez R. M., Martinez Luis, Herrera Francisco. Hesitant Fuzzy Linguistic Term Sets for Decision Making, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Vol. 20, No. 1, pp. 109-119.
26. Rodriguez R. M., Labella A., Martinez L. An overview on fuzzy modelling of complex linguistic preferences in deci-sion making, International Journal of Computational Intelligence Systems, 2016, Vol. 9 (1), pp. 81-94.
27. Carlos Alberto Moreno-Ortiz, Peterson Donna, Collart Alba, Downey Laura, Seal Susan, Gallardo Roberto. Small Farmers' Use of Social Media and Other Channels for Marketing their Agricultural Products, Journal of Extension, 2021, Vol. 49, 10.34068/joe.59.04.19.
28. Shil'ko I. S. Sovershenstvovanie upravleniya sistemoj sbyta produkcii predpriyatiya na osnove vzaimodejst-viya marketinga i logistiki [Improving the management of the company's product sales system based on the interaction of marketing and logistics], Perspektivy nauki i obrazovaniya [Prospects of Science and Education], 2013, No. 2, pp.164-171.
Вестник НГИЭИ. 2023. N 6 (145). C. 101-115. ISSN 2227-9407 (Print) Bulletin NGIEI. 2023. N 6 (145). P. 101-115. ISSN 2227-9407 (Print)
VWWWWW рргипнл пкнля и птрл гtwra я чwnнпмшел VWWWWW
¿^•érni^h^^i^^^i^^i^, PEI ИОПАЛЬНАЯ И и1 rACJlEDAH ЭКОНОМИКА
29. Lysenko E. A. Osobennosti formirovanija portfelja marketingovyh sbytovyh strategij sel'skohozjajstven-nyh predprijatij [Features of the formation of a portfolio of marketing strategies of agricultural enterprises], Regional'nye problemypreobrazovanija jekonomiki [RegionalProblems of Economic Transformation], 2019, No. 2, pp. 44-49.
30. Agababaev M. S., Solosichenko T. Zh. Osobennosti marketinga v sel'skom hozjajstve [Features of marketing in agriculture], Marketing i brending: vyzovy XXI veka [Marketing and branding: results of the XXI century], Ekaterinburg, 2017, pp. 3-8.
31. Vlachvei A., Notta O., Efterpi T. Branding strategies in Greek wine firms, Procedia Economics and Finance, No. 1, 2012, pp. 421-430.
32. Vergamini D., Bartolini F., Prosperi P., Brunori G. Explaining regional dynamics of marketing strategies: The expe-rience of the Tuscan wine producers, Journal of Rural Studies, No. 72, 2019, pp. 136-152.
33. Shichijah R. A., Sycheva I. N., Chernyh I. N., Lebedeva E. S. Razrabotka marketingovoj strategii razvitija zhivotnovodstva, Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, Vol. 13, No. 5, 2021, pp. 167-190.
34. Mehrez K. N., Khemira N., Medabesh A. M. Marketing strategies for value chain development: Case of Khawlani cof-fee-Jazan Region, Saudi Arabia, Journal of the Saudi Society of Agricultural Sciences, 2023. DOI: 10.1016/j.jssas.2023.04.004
35. Liao M., Zhang J., Wang R., Qi L. Simulation research on online marketing strategies of branded agricultural products based on the difference in opinion leader attitudes, Information Processing in Agriculture, No. S (4), 2021, pp. 52S-536.
36. Kostjukova E. I., Frolov A. V. Strategii realizacii antikrizisnogo upravlenija v KFH v uslovijah posled-stvij pandemii [Strategies for implementing anti-crisis management in farms in the aftermath of a pandemic], Sovremennaja jekonomika: problemy i reshenija [Modern economics: problems and solutions], No. 4 (136), 2021, pp. 20-31.
37. Mohaghar A., Fathi M. R., Zarchi M., Omidian A. A combined VIKOR-fuzzy AHP approach to marketing strategy selection, Business Management and Strategy, 2012, Vol. 3, 10.5296/bms.v3i1.957.
3S. Zahay D., Griffin A. Marketing strategy selection, marketing metrics, and firm performance, Journal of Busi-ness & Industrial Marketing, 2010, Vol. 25, pp. S4-93. 10.110S/0SS5S621011017714.
The article was submitted 21.03.2023; approved after reviewing 24.04.2023; accepted for publication 26.04.2023.
Information about the authors: Ju. V. Loginova - Ph. D. (Economy), senior lector of Department of mass communications and mediabusiness, Spin-code: 2212-5449;
I. V. Loginov - Ph. D. (Engineering), professor of the chair «Mathematics and Information Technologies», Spin-code: 3442-3656.
Contribution of the authors:
Loginova Ju. V. - managed the research project, creating marketing strategies, preparation of the initial version of the text.
Loginov I. V. - collection and processing of materials, preparation of the initial version of the text.
The authors declare that there is no conflict of interest.
