Миски-Оглу А.Г., Шлапак Н.С.

Информационные технологии в управлении маркетингом

Исследования показали, что информационные технологии обладают следующими свойствами, которые полезны для маркетологов и менеджеров, так как они:

    - помогают преодолевать пропасть между экономикой и математикой;

    - являются самыми эффективными носителями современных методов решения экономических задач;

    - способствуют согласованию экономических процедур с международными требованиями;

    - подключают к единому информационному пространству – экономическому и образовательному;

    - позволяют принимать рациональное менеджерское решение.

    Говоря о новых возможностях ИС в менеджменте и маркетинге, необходимо особо отметить системы поддержки принятия решений, которые уже в течение нескольких десятилетий используются в развитых странах.

    Системы поддержки принятия решений (Decision Support System – DSS) – это компьютерные системы, почти всегда интерактивные, разработанные, чтобы помочь менеджеру в принятии решений [1]. DSS включают и данные, и модели, чтобы помочь принимающему решения решить проблемы, особенно те, которые плохо формализованы. Данные часто извлекаются из системы диалоговой обработки запросов или базы данных. Модель может быть простой типа «доходы и убытки», чтобы вычислить прибыль при некоторых предположениях, или комплексной типа оптимизационной модели для расчета загрузки для каждой машины в цехе.

    Программный комплекс Marketing Analytic [2] помогает своим пользователям решать разнообразные задачи по информационно-аналитическому обеспечению управления маркетингом и коммерческой деятельностью предприятий на стратегическом, тактическом и оперативном уровне.

    Одной из особенностей данного комплекса является то, что он совмещает в себе свойства маркетинговой информационной системы со свойствами оперативного CRM-решения. 

    Комплекс Marketing Analytic состоит из следующих шести модулей:

    1) Main – настройка структуры Хранилища, накопление маркетинговых данных, формирование справок и стандартных аналитических отчетов, автоматизация работы отдела продаж;

    2) Analyzer – OLAP-анализ, анализ динамики и прогнозирование, подготовка данных для экспорта в другие аналитические модули;

    3) Geo – построение цифровых географических карт;

    4) Predictor – статистическое прогнозирование, сценарный анализ;

    5) Portfolio – определение приоритетов развития;

    6) Conjoint – анализ важности характеристик товаров.

    Модули комплекса интегрируются между собой и с большинством учетных систем, действующих в практике работы.

    Деятельность любого предприятия в наше время сопровождается регистрацией и записью всех подробностей его деятельности. Однако без продуктивной обработки потоки сырых данных приводят к образованию никому не нужной информации. Основой современной технологии Data Mining («добыча данных») [3] является процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Применение методов Data Mining позволяет получить ощутимые преимущества в конкурентной борьбе.

    Среди многообразия программного обеспечения для научных и инженерных расчетов выделим несколько пакетов, занимающих особое место в ряду себе подобных.

    Пакет MATLAB представляет собой  универсальную программную среду  для организации научных и технических расчетов практически неограниченной сложности. Данный пакет разработан для всех основных платформ: Windows, Mac OS и Linux/Unix.

    Программа Microsoft Excel фактически сделала компьютеры такими популярными, какими они являются сегодня. Ведь необходимость в постоянных расчетах, в постоянном ведении таблиц, списков и статистики есть в каждой компании, в каждом бизнесе.

    Изучая практику деятельности предприятий Украины, мы сделали вывод, что различные аспекты оптимизации занимают очень важное место в бизнесе и деятельности современных организаций и предприятий. Проблемы оптимизации присутствуют и в процессах управления маркетингом, которые условно можно разделить на следующие категории:

    - оптимизация перевозок грузов;

    - оптимизация распределения ресурсов;

    - оптимизация расхода/раскроя материалов.

    За предыдущие полтора века математическая наука сформулировала мощную методологию решения таких задач. Основным (наиболее часто используемым) способом решения задач оптимизации является симплекс-метод, обеспечивающий решение задач, относящихся ко всем вышеперечисленным категориям.

    Универсальность применения симплекс-метода связана с самой природой таких задач, ведь оптимизация заключается в максимизации или минимизации значения какой-либо целевой функции (например, максимизации прибыли/дохода или минимизации затрат) в условиях выполнения различных ограничений (например, по количеству или стоимости доступных ресурсов).

    Решение конкретной задачи оптимизации (реализация товаров с целью обеспечения максимальной прибыли) при помощи пакетов MATLAB и Microsoft Excel позволяет сделать следующие выводы:

    1. Результаты решения с помощью использованных пакетов полностью совпадают.

    2. Решение задачи в среде MATLAB занимает меньше времени, однако связано с менее удобным в пользовании интерфейсом.

    3. Использование пакета Microsoft Excel является более привычным для широкого круга пользователей, а также позволяет получить наглядную дополнительную информацию в виде соответствующих отчетов и принять рациональное менеджерское решение.

    Литература:

    1. Грабауров В.А. Информационные технологии для менеджеров. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 368 с.

    2. www.curs.ru.

    3. Дюк В., Самойленко А. Data Mining: учебный курс.- СПб.:Питер, 2001.–368 с.