УМК ДИСЦИПЛИНЫ МИСО (1)

е(i) - "ошибки"

Вe(i) -попадают отклонения, которые не объяснены моделью

Витоге, модель имеет следующий вид:

Покупка(i) = a*T(i)+b*Y(i)+c*K(i)+e(i)

По ряду причин, применение линейного оценивания здесь дает некорректные результаты, поэтому для оценки коэффициентов"а,b,c" задается условное распределение положительного решения о покупке в зависимости от дохода. В случае если рассматривается стандартное нормальное распределение, модель называется probit, если логистическое, то - logit.

Дискриминантный анализ

Задачи дискриминантного анализа можно разделить на два типа.

Задачи первого типа часто встречаются в производственной практике. Допустим, что мы располагаем информацией о некотором числе бракованных деталей, дефект каждой из которых может быть следствием ряда разладок производственного процесса. На основе этой информации нужно найти функцию, позволяющую определить, какая разладка (несоблюдение температурного режима, качество сырья…) вызвала причину конкретного дефекта. Построение такой функции и составляет задачу дискриминации.

Задачи второго типа связаны с предсказанием будущих событий на основании имеющихся данных. Примером может служить определение вероятности, с которой, если соответствующие предписания производственного были соблюдены, деталь окажется стандартной. (с какой вероятностью покупатель купит продукт, если ... и т.д.).

Рассмотрим на примере второй задачи пример использования дискриминантного анализа.

Допустим, мы знаем условия, в которых проходило изготовление 30 групп деталей (30 дней). Пусть, к примеру, "условия" задаются двумя показателями

-квадрат отклонения температуры в цехе от заданной

-квадрат отклонения времени обработки детали от нормативов

Допустим, по прошлым данным, мы установили явный вид классифицирующей функции, позволяющей определить, проходит ли деталь ОТК, если показатели соответствующей группы имеют соответствующие значения. (не ясно)

Оценив по имеющимся данным классифицирующие функции для групп деталей "брак", "не брак", и определив "центральные значения соответствующих показателей, мы сможем в явном виде определять принадлежность Детали к определенной группе. Допустим, для функции "брак" - центральные значения составляют (3 для температуры и 4 для продолжительности), а для "не брак" - (1 и 1 соответственно). Пусть мы имеем конкретную партию с параметрами отклонений (4 и 2). В этом случае, скорее всего ОТК ее забракует, так как сумма квадратов отклонений от показателей функции "брак" составляет (1+4=5), а для "не брак" - (9+1=10), так как 5<10, мы считаем, что по показателям деталь больше похожа на бракованную, чем на стандартную.

Итак, мы имеем две функции классификации (для деталей, проходящих и не проходящих ОТК) и можем заранее предсказать итоговый выпуск стандартной продукции, не проходя проверкуВ случае если мы не укладываемся в плановые показатели, можно своевременно определит отставание и форсировать выпуск.

Что касается технической стороны задачи, то следует обратить внимание на то, что для оценки принадлежности детали к определенной совокупности, как правило, используется так называемое, расстояние Махаланобиса, применение которого корректно, даже в случае коррелированности объясняемых переменных (в нашем случае логично предположить, что если бригада невнимательно следит за продолжительностью процесса, не стоит рассчитывать на качественный контроль температуры).

LRM - Линейная регрессионная модель

Линейный регрессионный анализ - это самый распространенный инструмент для описания связи между факторами и какой-то зависимой величиной. Как ВВП страны зависит от средней заработной платы, мировых цен на нефть и курса рубля? Такой пример из макроэкономики можно попробовать решить с помощью линейного регрессионного анализа. Как определить зависимость между погодой и количеством посетителей? Как спрогнозировать приток клиентов в зависимости от размера рекламного бюджета? Сколько времени нужно производить обжиг, чтобы достигнуть наилучшего качества?

Все эти задачи первоначально пытаются решить с помощью линейного регрессионного анализа. Покажем на конкретном примере возможности линейного оценивания.

Допустим, Вы задаетесь вопросом: как влияет рекламный бюджет на привлечение новых клиентов. Покажем на примере этой задачи возможности линейного оценивания:

Пусть мы собрали статистические данные по нашей фирме за три последних года. Обозначим за x - величину рекламного бюджета в месяц, а за y - количество новых клиентов в месяц. Последние к нам приходят иногда вне зависимости от нашей рекламы, поэтому попробуем оценить также долю таких покупателей.

Итак, наша модель имеет вид:

где а характеризует влияние на приток покупателей рекламного бюджета и b - характеризует независимый от рекламы поток клиентов. Величина включает в себя отклонения, которые не объясняются моделью, а вызваны другими факторами (сезонность, курс доллара…).

Для оценки коэффициентов регрессионного уравнения, при определенных предпосылках, мы можем использовать метод наименьших квадратов. Тогда получим следующую модель:

Как читается данная модель? При прочих равных, 3000 клиентов в месяц приходят к нам вне зависимости от наших маркетинговых акций, а каждый доллар инвестиций в рекламу дает нам в среднем 12 новых клиентов.

Однако жизнь многогранна, и в чистом виде такую модель применить можно не всегда. В таких случаях можно перейти от абсолютных значений к логарифмам. Тогда интерпретация результатов оценивания несколько меняется.

Если в результате работы с логарифмами модель будет иметь следующие оценки: а = 0.5, а b=0,02 , можно предположить, что, в среднем, количество клиентов растет на 2% в месяц (даже если мы не занимаемся рекламой), а, увеличив в два раза бюджет отдела продаж, мы добьемся 50% - го увеличения числа клиентов.

Но и такая модель не всегда хорошо описывает действительность, поскольку на количество новых клиентов оказывают воздействие целый ряд факторов. Мы можем в число факторов помимо затрат на рекламу добавить переменную "ЦЕНА ПРОДУКТА". Таким образом, мы сможем изучать зависимость притока потребителей уже от двух факторов.

Применяя модель, надо обязательно проверять выполняются ли предпосыли для использования линейной модели. Если мы перешли через границы применимости используемого метода оценивания, то интерпретация полученных результатов будет некорректной.

Сформируем основные предпосылки:

1.Нулевое математическое ожидание ошибок;

2.Диагональность ковариационной матрицы ошибок;

3.Отсутствие гетероскедастичности в модели.

Нарушение любой из этих предпосылок ведет к искажению полученных результатов. Можно не обнаружить существующую зависимость или построить ложную модель. Поэтому, за кажущейся простотой метода скрывается целый комплекс проблем, неочевидных на первый взгляд.

GRM - Общая регрессионная модель

Вернемся к предыдущему примеру, в котором речь шла о рекламном бюджете. В реальной жизни достаточно наивно было бы предполагать, что успешность рекламной акции, которая планируется на завтра, не зависит от бюджета прошлых лет. Доброе имя компании формируется годами.

Однако в этой ситуации нарушается требование диаганальности ковариационной матрицы ошибок и применение метода наименьших квадратов дает не очень хорошие оценки.

Допустим также, что существует некоторое запаздывание реакции на нашу акцию, тогда можно предположить присутствие гетероскедастичности в модели.

Для работы в таких условиях рекомендуется использовать общую регрессионную модель. В чем отличие применения?

Вы получите регрессионное уравнение аналогичного вида

однако коэффициенты, скорее всего, будут отличаться от найденных для линейной регрессионной модели.

Причина различия кроется в ином методе оценивания. Для построения общей регрессионной модели используется общий метод наименьших квадратов, который имеет более широкую область применения и строит хорошие модели даже при отсутсвии выполнения некоторых предпосылок, указанных выше.

Анализ соответствий

Главной целью анализа соответствий является представление в упрощенном виде (пространстве меньшей размерности) информации, содержащейся в больших частотных таблицах. Поясним с помощью примера суть метода.

Допустим, перед нами стоит задача на основе проведенного анкетирования (100 накет) выявить, насколько важны определенные характеристики помещения магазина нашим покупателям.

Предположим, что у нас есть три характеристики - площадь, обеспеченность консультантами и оформление витрин. Оценивание проводилось по шкале "очень важно" "важно" "не важно"

Если мы просто обобщим результаты опроса, определив долю ответов 1. и 2. по каждому пункту, объективных выводов мы не получим, поскольку, во-первых, получение распределение мнений нельзя интерпретировать однозначно.

Следует также отметить, что процедура оценки носит довольно приблизительный характер: каждый респондент имеет свои представления об "очень важной", "важной" и "не важной" характеристике, поэтому показатели, по сути дела, оцениваются по 100 различным шкалам

Анализ соответствий позволяет на основе таблиц сопряженности построить некоторую объективную с точки зрения группы в целом оценку. При этом параллельно решается вопрос о том, насколько правомерно использование шкалы "очень важно" "важно" "не важно".

Рассмотрим, к примеру последнюю стадию процесса анализа, на которой, используя, аппарат таблиц

сопряженности и собственных чисел, мы получили следующие результаты:

Критерий "очень важный" приблизительно равен 1,0761; "важный" - 0,092; "не важный" - 1,4717. Расстояния между "очень важным" и "важным", "важным" и "не важным"

соответственно составляют 0,984 (или 1,0761- 0,092) и 1,379 (или 1,4717-0,092) и

различаются на 0,395, т.е. предложенная шкала неравномерна. Происходит смещение в сторону положительных оценок. Это требует дополнительного анализа как самой шкалы (возможно, она неполна и нуждается в разукрупнении), так и выборочной совокупности (может быть, опрашиваемые более склонны давать положительные оценки, что искажает объективную картину).

Далее вычисляются по (1)-(3) средние баллы показателей. Они соответственно равны: - 1,2322, 0,1227, 1,2326. Сравнение полученных показателями баллов с числовыми значениями шкалы однозначно говорит о том, что, по мнению опрошенных, 1-й преподаватель является "не важным", 2-й - "важным ", а 3-й - "очень важным".

Можно также проверить, насколько качественными получились наши оценки ( к примеру в 98% случаев наша шкала соответствует реальным предпочтениям респондентов

В заключение, обратим Ваше внимание на то, что в ситуации, когда данные являются дискретными, результаты анализа соответствий и факторного анализа будут совпадать. Используемый аппарат, безусловно различен, но мы говорим именно о результатах.

РАЗДЕЛ 5 Лекция 8

Подготовка итогового отчета о проведенном маркетинговом исследовании

5.1Введение

5.2Значение отчета и порядок его представления

Примерная структура отчета маркетингового исследования рынка.

Традиционные схемы управления маркетингом

В соответствии современными взглядами на управление СУМ создается с целью обоснования рыночных стратегии и тактики предприятия, описания их в параметрическом пространстве в качестве одного из разделов Целевой программы предприятия (ЦПП) и контроля реализации планов маркетинга. Существует множество взглядов на организацию СУМ, схемы проведения маркетинговых исследований которой не отличаются по существу, но разнятся способом объединения бизнес-процессов и степенью детализации их представления.

На рис. изображена обобщенная схема СУМ, из которой видно, что алгоритм СУМ состоит из последовательно реализуемых независимых процедур принятия решений. Процедуры 1-3 непосредственно предшествуют разработке плана маркетинга и являются процедурами маркетинговых исследований. Процедура 4 представляет иерархическую процедуру планирования маркетинга. Процедуры 5-6 являются подготовительными процедурами к реализации планов маркетинга. Процедура 7 контролирует как разработку планов маркетинга, так и их исполнение.

Каждая из процедур завершается принятием решений, оформляемых в виде описания области допустимых значений параметров, используемых для реализации последующей процедуры. В принципе ни одна из этих процедур не может быть до конца освобождена от необходимости использования эвристических методов оценки тех или иных параметров. Как известно, любая эвристика приводит к смещениям областей решений и, как следствие, к отклонениям от оптимального решения. Наложение таких отклонений при последовательной реализации процедур 1-7 неминуемо должно привести к синергическому эффекту. Сила этого эффекта с учетом используемых эвристик зависит от аналитических способностей ЛПР, управляющих процедурами 1-7.

Итак, что же можно сказать об аналитических способностях ЛПР?

Об адекватности управления маркетингом

Принятие решений человеком может осуществляться как в рамках теоретического (формальное принятие решений), так и в рамках обыденного сознания (волюнтаристское принятие решений).

В первом случае ЛПР использует такие "инструменты", как формальная непротиворечивая логическая система, механизм логического вывода и формальная модель принятия решений. В зависимости от развитости интеллекта ЛПР и сложности самой задачи принятия решений "физическими" носителями инструментов принятия решений могут являться как сознание ЛПР, так и специальные программные продукты. Основным свойством этих инструментов является их устойчивость (инвариантность) по отношению к различным задачам принятия решений.

Во втором случае вместо механизма логического вывода используются несистематизированные эвристические процедуры выбора, механизм логического вывода маломощен и с математической точки зрения некорректен, а формальная логическая система является неполной и противоречивой. Основным свойством используемых инструментов принятия решений является их изменчивость (неустойчивость) по отношению к различным задачам принятия решений. Носителем этих инструментов всегда является сознание ЛПР, а "облик" их в определяющей степени зависит от процессов, протекающих в подсознании ЛПР (например, под влиянием фантомных моделей - см. ниже), так и от проявления воли ЛПР, демонстрирующего исполнение волюнтаристской процедуры принятия решений.

Управленческие решения и их эффективность тесно зависят от баланса качеств и их доминирования у ЛПР. Он, в свою очередь, зависит от интеллектуального и эмоционального тонуса, профессиональной зрелости, информационной компетентности и осведомленности, одаренности и силы характера, морального статуса и культуры.

a. Надсистемное восприятие

Группа людей самоорганизованная в надсистему, мыслит как целое, и неосознаваема для каждого в отдельности, в том числе и для ЛПР. Восприятие группой иное, чем каждым в отдельности. Чем крупнее группа, тем сложнее индивиду постигнуть общественную тенденцию. Это в полной мере относится к результатам коллективного принятия решений.

b. Бюрократизм

Бюрократизм - категория не только социальная и моральная, но и психическая. Он порождается антагонизмом между факторами признания, возможностей и притязаний, которые редко являются сбалансированными (системный гомеостаз), что приводит к замене у личности социального критерия самооценки на - индивидуальный.

В деятельности руководящих органов (советы распорядительных и исполнительных директоров) и самих руководителей в той или иной степени присутствуют проявления бюрократизма. Предполагается, что у ЛПР он проявляется в принятии не оптимальных решений, а решений, обеспечивающих сохранение статуса ЛПР.

c.Противоречие "размытой" человеческой логики и свойств вычислительных процессов

Человеку в значительно большей степени свойственно мыслить и принимать решения не в "количествах", а в "качествах". Отсюда несоответствие высокой точности количественных методов современного математического аппарата и большой сложности автоматизированных систем управления исходным данным, являющимся продуктом суждений и восприятия человека. Например:

oНе все цели выбора управляющих решений и условия, влияющие на этот выбор, могут быть выражены человеком в виде количественных соотношений.

oЗначительная часть информации, необходимая для математического описания объекта, существует в форме представлений и пожеланий экспертов, имеющих опыт работы с этим объектом.

Ксожалению, в настоящее время нельзя считать полностью решенной задачу естественного отражения объектов реального мира в языковых конструкциях, согласующихся с восприятием человека.

d.Полисемия человеческого языка

Имеется в виду воздействие на развитие языка и на его внутреннюю структуру этнокультурных, географических, социальных, психологических, физиологических и прочих факторов, проявляющееся, например, в использовании одинаково звучащих слов, используемых для обозначения разных понятий. Например, понятие "управлять" в русском языке часто объединяет разные понятия, используемые в английском языке - "to control" и "to manage".

e. Образование

Это один из важнейших факторов. Образование позволяет человеку увидеть больше альтернативных возможностей действия. Чем ниже уровень образования, тем менее уравновешенным оказывается соотношение между процессом выдвижения гипотез решения и критичностью их оценок. Для каждой из категорий ЛПР можно сформулировать требования к их образовательному уровню, являющемуся той

пограничной чертой, перейдя которую ЛПР приобретает способность формального принятия решений в сфере хозяйственной деятельности предприятия.

f. Внешняя оценка и Я-концепция

Степень уверенности в своих оценках ЛПР склонен корректировать с учетом внешних оценок. Принятие рискованных решений несет потенциальную угрозу самоуважению индивида, поскольку выбранная альтернатива может привести к менее желательному результату, чем отброшенная. Индивид может начать сомневаться в своих способностях и суждениях, особенно когда последствия принятого решения могут оказаться весьма серьезными. Исходя из этого, внешняя оценка может представлять собой угрозу Я- концепции. Например, когда:

o оценка не совпадает с представлениями индивида о самом себе и является негативной;

o оценка затрагивает (искажает) функционально значимые понятия, которые индивид использует для самоопределения;

o эксперт, выносящий оценку, пользуется значительным кредитом доверия;

oиндивид подвергается систематическому воздействию одной и той же внешней оценки и не может ее игнорировать.

g.Влияние фантомных моделей

Фантомные модели - законсервированные в сознании сжатые программы, связанные с отображением прошлых реалий, предполагаемой деятельности и нереализованных возможностей. Банк фантомных моделей все время пополняется и трансформируется ввиду конформности психических процессов. Он включается в состав априорных данных, используемых при оценке событий и принятии решений. Под воздействием внешней среды фантом довольно часто превращается в сильный личностный стимул необоснованных действий. Особую неприятность может принести активизация реактивного ума (см. ниже) при реактивации памяти прошлого из-за условий и обстановки настоящего.

h. Реактивный ум

Насмешки над человеческой натурой часто порождены тем, что люди не в состоянии отличить нерациональное поведение, вызванное некачественной информацией, от нерационального поведения, имеющего гораздо более глубокие истоки. Реактивным умом наделен каждый. "Это та часть сознания, которая внушала Сократу, что у него есть "демон", дающий ему ответы. Та, которая заставила Калигулу назначить своего коня на государственную должность. Это тот самый ум, который заставил Цезаря отрубить руки тысячам галлов, а Наполеона - на дюйм уменьшить рост французов" (Л.Рон. Хаббард).

i. Психоаналитические свойства человека

Психическое состояние ЛПР влияет на способность или склонность ЛПР

oнезависимо от области принимаемых решений в той или иной степени учитывать как мысли (мнения, мотивации), так и чувства окружающих людей;

oпроявлять последовательность и настойчивость в достижении целей, к самоанализу и независимости;

oискажать объективные связи, относить события к себе как субъекту познания и активности в рамках управленческой ситуации.

Специалисты по управлению знаниями справедливо критикуют психоаналитические свойства ЛПР. Например, установлено, что ЛПР рассматривают возникающие проблемы либо как представляющие опасность, либо как создающие новые возможности. Переоценивая одну информацию и недооценивая другую, они часто не могут увидеть в новой информации и то и другое.

Кроме того обнаружен фактор редукции диссонанса. Когда выбор ЛПР из ряда возможностей уже осуществлен, этот выбор ему начинает казаться более правильным и предпочтительным, чем раньше, а отвергнутые возможности он стремиться обесценить.

j. Половое различие

Установлено, что исход процесса принятия решения руководителем в определенной степени обусловлен его полом. Отличия проявляются по отношению к количеству перебираемых вариантов решения, интуиции, логике, условиям, колебаниям, внешним и собственным мнениям и чувствам, последовательности и настойчивости достижения целей, склонности к самоанализу и независимости, осторожности, конформности, адекватности восприятия объективных связей, абстракции от своих мыслей и чувств и т.д.

Альтернативная схема управления маркетингом

Можно утверждать, что каждый в отдельности из перечисленных факторов неопределенности способен привести к существенным смещениям области возможного выбора, предлагаемого ЛПР. Вопрос "Что же можно сказать об их совместном воздействии?" кажется риторическим. По какой же причине мы не наблюдаем мгновенную смерть предприятий, управляемых "типовым" ЛПР? Очевидно, что причиной является наличие нормативных ограничений и инертность реакции рынка, которые успешно до момента исчерпания ресурсов предприятия исполняют роль "автопилота" в СУМ.

Качество управления предприятием как хозяйствующим субъектом рыночных отношений существенно зависит от той информации, которая может быть получена путем оценки и обработки значений параметров хозяйственной деятельности предприятия. Поскольку такая информация, как правило, бывает неточной, что обусловлено свойствами как "агрессивной" рыночной среды, так и недостатками корпоративных информационных систем, то СУМ относится к классу стохастических систем управления с обратной связью.

Бытует мнение, что управление предприятием - куда более сложный процесс, чем управление технической системой. Так ли это? Показателен следующий пример. Как известно, космический челнок - автомат. Количество параметров управления, наблюдения и факторов непредсказуемого воздействия внешней среды, учитываемое системой управления челнока, на два порядка больше, чем количество аналогичных параметров, учитываемых обычно в СУМ.

Чем же объяснить технологический отрыв аэрокосмических систем управления от СУМ? Причины, как всегда две: объективная, связанная с объемом финансирования исследований, и субъективная, вызванная "дремучестью" так называемых экономистов-

прикладников и практиков-управленцев. Как известно, последняя категория специалистов наиболее часто выступает в качестве постановщиков задачи на разработку СУМ. Поэтому, свойственный экономистам-прикладникам образовательный уровень (отсутствие хорошей математической подготовки, навыков системного анализа, знания теории операций и принятия рациональных решений) отрицательно сказывается на эффективности современных СУМ.

Для специалистов по экономической кибернетике и теории управления давно не существует методологических проблем в постановке задачи на разработку СУМ, обеспечивающей ЛПР минимумом информации, необходимой для совершения простейших операций или принятия тривиальных решений (см., например - Оценка стратегических маркетинговых решений в банке. //Маркетинг, 1996. № 1, С. 46-55). Задача синтеза оптимальной СУМ при этом может быть поставлена следующим образом.

Разрабатывается математическая модель предприятия в виде дифференциальных уравнений, и задаются ограничения, краевые условия; уравнения, описывающие параметры наблюдения; критерий оптимальности управления и характеристики случайных воздействий. Для решения стохастических задач оптимального управления разработаны специальные методы, в том числе стохастический принцип максимума, метод динамического программирования и др. Особенности предлагаемой методики управления:

1.Математической моделью предприятия является модель финансовых потоков, описывающая "перемещение" активов и пассивов предприятия из одного состояния в другое.

2.В качестве методов управления используется метод динамического программирования и методы, основанные на сведении стохастических задач оптимального управления к задачам оптимальной оценки состояния предприятия и синтеза детерминированного оптимального управляющего воздействия.

3.Программная реализация методов управления составляют теоретическую основу системы поддержки принятия управленческих решений (СППУР).

4.Предполагается, что действия лица, принимающего решение, ограничиваются санкционированием тривиальных маркетинговых решений, "проект" которых вырабатывается в СППУР.

Основной вывод, который может быть сделан из аналитических способностей ЛПР, это вывод о том, что сведение к минимуму влияния ЛПР на работу СУМ, а не использование его интеллектуальной "силы", является основным техническим требованием к СУМ. Описанный выше методический подход к управлению маркетингом вполне удовлетворяет данному требованию. Практика его использования показала его методологическую ценность не только для построения СУМ, но СУП в целом.

Маркетинговая среда фирмы - это совокупность активных субъектов и сил, действующих за пределами фирмы и влияющих на возможности руководства службой маркетинга устанавливать и поддерживать с целевыми клиентами отношения успешного сотрудничества.

Маркетинговая среда слагается из микросреды и макросреды (рис.4.1.)