В оптимизации маркетинговых моделей к нам на помощь приходит природа. Симуляции показывают, что существует большая область, непосредственно примыкающая к наилучшему решению, в переделах которой радикальные перемены (в рекламировании и т. д.) оказывают малое воздействие на краткосрочную рентабельность. Это происходит не потому, что переменные маркетинга-микс действуют слабо, а потому, что в оптимальном решении один потраченный фунт уравновешивается одним внесенным фунтом. Эта нечувствительность оптимума имеет два ценных качества и ставит одно препятствие. Ценные качества заключаются в том, что, если только модель не была в значительной степени неправильно определена или рассчитана, результаты останутся теми же самыми. Это дает менеджменту большой простор для маневра, поскольку есть целый набор комбинаций переменных с приблизительно одинаковым объемом продаж или рентабельностью. Рассмотренная таким образом модель обеспечивает менеджеру поле для игры. Если вопрос заключается в затратах на рекламу, тогда, не затрагивая серьезно рентабельность, менеджер может воспользоваться низкобюджетным подходом и пожертвовать продажами, но сохранить рост прибыли или принять агрессивный подход, который дает ту же массу прибыли, но увеличивает долю рынка. Область, в которой лежат решения [c.102]
В последнее десятилетие можно было наблюдать возникновение новых количественных методов, полезных для маркетинга. Многие из них радикально отходят от традиционного статистического подхода к построению моделей. Такие методики, как симулированная закалка, генетические алгоритмы и нейросети используют для поиска решений идеи из природы. Основное применение этих методик — приблизительная оценка и оптимизация маркетинговых моделей. Базовые проблемы остаются теми же самыми, но новые методики позволяют анализировать сложные проблемы и находить лучшие решения, чем раньше. Хотя они требуют интенсивного использования компьютера, стоимость этого использования снижается так быстро, что скоро, по всей вероятности, они станут широко распространенными. Д. Коутс и др. ( oates et al, 1994) дают обзор некоторых из этих новых методов, а их краткое описание помещено в табл. 6. [c.111]
Наиболее широко в перечне методов маркетингового анализа представлена статистика. Методология маркетингового анализа использует следующие статистические методы абсолютные, средние, относительные величины, динамические ряды и ряды распределения, группировки, индексы, вариационный и дисперсионный анализ, корреляционно-регрессионный и многомерный анализ, графический метод, трендовые модели, методы экспертных оценок. Эконометрика в маркетинге представлена методами линейного и нелинейного моделирования, а также динамического программирования, моделями, базирующимися на теории массового обслуживания (теория очередей) и теории принятия решений (теория риска), имитационными моделями. Самостоятельное значение придается логистическим моделям управления г отоками товаров и денег и оптимизации товарных запасов. В маркетинговом анализе широко используются квалиметрические методы, а также методы социометрии. Стратегические матрицы (решетки), используемые в маркетинговом планировании для целей разработки оптимальной стратегии, могут найти применение и в маркетинговом анализе - для определения рейтинга фирмы и ее позиции на рынке, для прогноза риска и т.п. Немаловажное значение придается также неформальному описательному и качественному анализу, сценариям развития и т.п. [c.100]
Прибыль (см. рис. 6.2) в этой фазе растет в абсолютных размерах. Но растут также абсолютные расходы на рекламу и другие маркетинговые мероприятия. Прибыльность торговли в этой фс ",е может быть обеспечена только благодаря уменьшению производственных издержек и оптимизации уровня издержек обращения. Менеджеры по сбыту, маркетологи уже в конце этой фазы должны принимать стандартные тактические решения по товару — мероприятия системы ФОСТИС, дальнейшее совершенствование и даже модернизация товара в пределах технических параметров модели. [c.131]