Інформаційні системи і технології в маркетингу
(Пінчук Н.)
[ Конвертовано сайтом javalibre.com.ua ]
Пінчук Н. С., Галузинський Г. П., Орленко Н. С.
Інформаційні системи і технології в маркетингу
ЗМІСТ
Передмова 3
Частина І. Інформація та інформаційні системи маркетингу 5
Розділ 1. Інформація в управлінні маркетинговою діяльністю та її
характеристика 5
1.1. Роль і значення інформації в управлінні маркетинговою діяльністю на
сучасному етапі 5
1.2. Характеристика та властивості маркетингової інформації 9
1.3. Класифікація маркетингової інформації 12
1.4. Автоматизація інформаційних процесів і використання обчислювальної
техніки в управлінні маркетингом 16
Розділ 2. Характеристика інформаційних систем маркетингу 20
2.1. Загальна характеристика та структура ІСМ 20
2.2. Функціональна частина ІСМ 24
2.3. Автоматизовані робочі місця як засіб автоматизації роботи маркетологів 28
Частина ІІ. Інформаційні технології у маркетингу 32
Розділ 1. Типові технологічні засоби пошуку, збирання і нагромадження
маркетингової інформації 33
1.1. Засоби автоматизації маркетингової діяльності 34
1.2. Пошук інформації у базах даних 39
1.3. Сховища даних 57
1.4. Засоби комп’ютерної комунікації 60
Розділ 2. Технологічні засоби підтримки прийняття маркетингових рішень 75
2.1. Засоби графічного аналізу маркетингових даних 76
2.2. Аналіз списків 94
2.3. Засоби для роботи з даними OLAP 118
Розділ 3. Інформаційно-аналітичні методи і моделі підтримки прийняття
маркетингових рішень 126
3.1. Типи інструментальних моделей 126
3.2. Технології параметричного аналізу методами «що—якщо» 132
3.3. Статистичні моделі прийняття маркетингових рішень з урахуванням
фактора невизначеності 137
3.4. Вибірковий метод за визначення попиту 159
3.5. Реалізація оптимізаційних моделей 174
Розділ 4. Сучасні програмні продукти для управління маркетинговою діяльністю
183
4.1. Використання корпоративних інформаційних систем для розв’язання задач
управління маркетингом 184
4.2. Використання спеціалізованих програмних продуктів для розв’язання задач
управління маркетингом 191
4.3. Використання програм з маркетинговою складовою для розв’язання задач
управління маркетингом 220
Частина ІІІ. Інформаційна технологія розв'язання маркетингових задач 226
Розділ 1. Організація маркетингових досліджень з використанням комп’ютерних
технологій оброблення інформації 226
1.1. Загальні принципи розроблення концепції дослідження 226
1.2. Загальні принципи розроблення проекту дослідження 231
1.3. Загальні принципи проведення дослідження та аналізу впливу його
результатів на діяльність фірми 237
Розділ 2. Інформаційна технологія розв’язання задач з дослідження ринку та
попиту на товари 238
2.1. Автоматизація розрахунків з установлення місткості ринку 238
2.2. Автоматизація розрахунків з дослідження та оцінювання кон’юнктури
товарного ринку 243
2.3. Автоматизація розрахунків з дослідження попиту на товари 250
Розділ 3. Інформаційна технологія розв’язання задач з маркетингових
досліджень товарів 262
3.1. Загальна характеристика маркетингового дослідження
товару 262
3.2. Характеристика функціональної підсистеми «Маркетингові дослідження
товару» 267
3.3. Автоматизація розв’язання задач з аналізу конкурентоспроможності
продукції (товарів, послуг) 271
3.4. Автоматизація розв’язання задач з оптимізації асортиментного плану
випуску продукції 280
3.5. Автоматизація розв’язання задач з аналізу стадії життєвого циклу товару
284
Розділ 4. Інформаційна технологія розрахунків цін на товари 288
4.1. Загальна характеристика інформаційної системи з ціноутворення 288
4.2. Інформаційна технологія розрахунку цін на товари на основі витрат на
виробництво 292
4.3. Інформаційна технологія розрахунку цін на експортно-імпортні товари 302
Розділ 5. Інформаційна технологія розв’язання задач з управління рекламною
діяльністю 306
5.1. Загальна характеристика рекламної діяльності 306
5.2. Характеристика функціональної підсистеми «Реклама» 309
5.3. Автоматизація комплексу задач з дослідження сприйняття реклами та
тестування рекламних засобів 312
5.4. Автоматизація розв’язання задач з контролю та аналізу рекламної
діяльності 327
Додаток 1 335
Додаток 2 346
Література 348
ПЕРЕДМОВА
нформатизація суспільства значно змінила роль інформації та інформаційних
технологій, використовуваних в економіці та бізнесі. Масштаби та якість
інформаційних технологій в управлінні конкретними об’єктами господарювання
прямо впливають на показники та результати їх діяльності, допомагають
досягти ринкових цілей функціонування. Особливе значення мають ці процеси в
маркетингу як філософії сучасного бізнесу, що означає орієнтацію підприємств і
фірм на проектування, виробництво і збут товарів, які задовольняють попит
споживачів.
Якість управління та прийняття маркетингових рішень безпосередньо пов’язані з
наявністю повної, актуальної і достовірної інформації про ринок, попит на
товари, уподобання споживачів, ринкові ціни, дії конкурентів і т. п., а також
інформації про показники діяльності об’єкта управління. Значні обсяги
інформації, нагальна потреба оперативних розрахунків, пошуку та надання
маркетологам відповідної інформації для прийняття рішень зумовлюють
необхідність використання засобів обчислювальної техніки та інформаційних
технологій.
Основним напрямом удосконалення управління маркетинговою діяльністю є
створення інформаційних систем маркетингу (ІСМ), які базуються на сучасних
апаратно-програмних засобах, інформаційних технологіях, розподіленому
обробленні даних у мережах, на використанні економіко-математичних методів і
моделей та систем підтримки прийняття рішень.
ІСМ — наукова і прикладна дисципліна. У ній з наукових позицій досліджуються
особливості маркетингової інформації, визначається склад функцій і задач, що
реалізуються в системі, аналізуються методи та інформаційні технології
розв’язання задач. Прикладне значення має обґрунтування комплексів і
черговості впровадження задач, вибір технічних засобів та організація
інформаційної бази, програмне забезпечення, встановлення інформаційної
технології збирання, реєстрації, нагромадження та оброблення даних для
управління і прийняття маркетингових рішень.
Мета вивчення дисципліни — набуття студентами теоретичних і практичних
знань з основ створення та функціонування ІСМ, сучасних технологічних засобів
оброблення даних та інформаційних технологій розв’язання основних
маркетингових задач.
Вивчення дисципліни «Інформаційні системи і технології в маркетингу»
ґрунтується на знаннях таких дисциплін, як «Інформатика та обчислювальна
техніка», «Економетрія», «Маркетинговий менеджмент», «Маркетингова
товарна політика», «Маркетингова цінова політика», «Маркетингова політика
комунікацій», «Логістика» та ін.
Матеріал навчального посібника «Інформаційні системи і технології в
маркетингу» розбито на три частини. У першій висвітлюється роль інформації в
управлінні маркетингом, наводяться характеристика і структура ІСМ,
розглядається склад функціональних задач ІСМ. Друга частина охоплює сучасні
інформаційні технології у маркетингу: описуються типові технологічні засоби
збирання, пошуку і нагромадження маркетингової інформації; технологічні
засоби, інформаційно-аналітичні методи і моделі підтримки прийняття
маркетингових рішень. У ній наведено характеристики сучасних спеціалізованих
програмних продуктів для управління маркетинговою діяльністю та програм для
корпоративних і бухгалтерських систем, систем менеджменту, які містять модулі
виконання певних функцій управління маркетингом. У третій частині
розглядаються інформаційні технології розв’я¬зання основних маркетингових
задач: дослідження ринку, визначення попиту на товари, дослідження товарів,
розрахунки цін, управління рекламною діяльністю.
ІНФОРМАЦІЯ ТА
ІНФОРМАЦІЙНІ
СИСТЕМИ
МАРКЕТИНГУ
Розділ 1
ІНФОРМАЦІЯ В УПРАВЛІННІ
МАРКЕТИНГОВОЮ ДІЯЛЬНІСТЮ
ТА ЇЇ ХАРАКТЕРИСТИКА
1.1. РОЛЬ І ЗНАЧЕННЯ ІНФОРМАЦІЇ
В УПРАВЛІННІ МАРКЕТИНГОВОЮ ДІЯЛЬНІСТЮ
НА СУЧАСНОМУ ЕТАПІ
Управління маркетинговою діяльністю — складний і динамічний процес,
пов’язаний з постійним перетворенням і використанням значних обсягів
різноманітної інформації, яка характеризується зміною параметрів і показників,
що відображують зовнішнє і внутрішнє середовище об’єкта. Своєчасне
виявлення цих змін, можливість прогнозувати та оперативно реагувати на них, а
також бачити перспективу для прийняття правильних рішень — основна мета
управління маркетингом.
Маркетингова інформація — сукупність даних, повідомлень, відомостей, які
характеризують внутрішнє і зовнішнє маркетингове середовище, об’єкти, явища,
процеси, зв’язки тощо та які необхідно збирати, передавати, нагромаджувати та
обробляти для прийняття управлінських рішень.
Управління маркетинговою діяльністю базується на використанні різнопланової
інформації, необхідної для прийняття рішень. У свою чергу, якість цих рішень
значною мірою залежить від повноти та якості відповідної інформації. Потребу в
інформації на різних стадіях управління маркетинговою діяльністю у загальному
вигляді унаочнює рис. 1.1.1. На кожній із стадій спеціалістам з маркетингу
необхідна конкретна вхідна інформація, одночасно формується результатна
вихідна інформація, використовувана як вхідна на інших стадіях управління.
Результатом управлінської праці є рішення. Вони приймаються після
визначення цілей і пріоритетів діяльності фірми, виконання операцій збирання
та оброблення інформації. Для контролю ефективності таких рішень необхідно
реалізувати та оцінити їх вплив на об’єкт діяльності. Після цього стадії процесу
управління повторюються — створюється замкнений контур управління. Досягти
такої взаємодії стадій управління можливо лише за наявності різнобічної,
актуальної та достовірної інформації. При цьому вироблення управлінських
рішень є процесом постійного перетворення інформації, а сам процес
управління має інформаційний характер.
Рис. 1.1.1. Потреба в інформації на різних стадіях
управління маркетингом
Сучасні інформаційні технології, організація баз і банків даних забезпечують
прямий і зворотний обмін інформацією та доступ до неї користувачів на всіх
стадіях управління. Особливо це є важливим на стадії прийняття рішень за
оцінювання альтернативних варіантів, коли маркетолог може зробити новий
розрахунок за іншою методикою або виявити потреби у додаткових даних і
повернутися до стадії збирання даних.
Основними вимогами до використовуваної в управлінні маркетингом інформації
є її повнота, достовірність, актуальність, а також оперативність збирання. Така
інформація дає змогу набути ринкових переваг, знижує фінансовий ризик,
ефективно підтримує прийняття рішень.
Потреба в інформації для прийняття маркетингових рішень значно зросла за
умов становлення в Україні ринкової економіки. Питання зниження ступеня
ризику, необхідності оперативного виявлення змін у зовнішньому середовищі та
своєчасного реагування на них нині є одними з найактуальніших.
Інформація, використовувана в управлінні маркетингом, відо-б¬ражує показники
внутрішнього та зовнішнього середовища об’єкта, які постійно змінюються, що
спричинює необхідність їх оновлення, коригування, поповнювання. Величезного
обсягу інформації, її нагромадження та зберігання потребує аналіз конкурентів,
динаміки і прогнозування показників стану ринку, попиту і потреби в товарах
тощо.
Маркетингова діяльність справляє великий вплив на організацію виробництва і
структуру управління. Для сучасних фірм, підприємств характерним є поєднання
видів діяльності та функцій управління, створення єдиної концепції управління.
Це спричинює збільшення обсягів інформації, потребує глибокого аналітичного
оброблення та консолідації даних, застосування нових методів їх опрацювання.
Перехід від орієнтації маркетингової діяльності на регіональні умови до
орієнтації на державні та міжнародні умови викликав використання ширшого
кола показників і даних, які необхідно збирати по різних каналах: законодавство,
міжнародні кодекси та правила, інформація про ринок, товари, конкурентів, ціни
інших держав тощо.
На теперішній час існує значна потреба в інформації з маркетингових
досліджень, які досі проводилися дуже обмежено і щодо більшості товарів на
галузевому чи державному рівні практично відсутні. При цьому необхідно
вивчати не просто попит, а й потреби споживачів та їх мотивації у виборі
товарів. А це потребує збирання та оброблення деталізованішої інформації,
виявлення тенденцій і перспектив.
Нині все більшого значення набувають заходи зі стимулювання збуту,
товаропросування, рекламної діяльності. Це збільшує потреби в інформації,
пов’язаній з проведенням виставок, презентацій, рекламних кампаній, у
розрахунках витрат і визначенні ефективності цих заходів.
На сьогодні поширений підхід до інформації як до ресурсу управління
економікою, від стану якого залежать показники діяльності конкретного об’єкта і
можливості розвитку економіки взагалі. Поруч з енерго-, фондо- та іншими
ресурсами потрібні інформаційні ресурси, які, будучи опрацьовані з
використанням нових інформаційних технологій, стають основою для
вироблення ефективної стратегії управління, прийняття обґрунтованих рішень.
Інформаційні ресурси розглядаються як весь обсяг інформації,
використовуваної в інформаційній системі об’єкта. На об’єкті формується
внутрішня інформація, яка характеризує його технологічний, фінансовий та
господарський стан. Зовнішня інформація формується на об’єк¬тах за межами
підприємства (ринок, покупці, конкуренти, державні органи тощо), з якими
взаємодіє підприємство і які впливають на його діяльність. Управління
інформаційними ресурсами передбачає визначення потреби в них на кожному
рівні функціонування об’єкта, вибір методів збирання, технології оброблення,
форм подання тощо.
Як ресурс інформація має властивості товару. Її можна продати, купити,
нагромаджувати, знищити і т. п. Водночас інформація має унікальні властивості,
найсуттєвіша з яких полягає у тому, що відсут¬ність інформації про товар,
об’єкт, процес, явище тощо створює
ілюзію відсутності зазначених елементів. Якщо виробник не матиме достовірної
інформації про стан ринку, він не зможе прийняти правильне маркетингове
рішення, а відсутність інформації може призвести до тяжких фінансовоекономічних наслідків для підприємства. Наявність актуальної інформації дає
змогу оперативно стежити за станом зовнішнього середовища та оцінювати
внутрішню ситуацію, координувати маркетингову стратегію з урахуванням змін,
отримувати інформаційну підтримку за прийняття рішень, що в результаті
уможливлює підвищення показників діяльності фірми чи підприємства.
Маркетингова інформація є часткою об’єктивно існуючого і постійно
функціонуючого інформаційного процесу. Базуючись на інформації і повсяк
формуючи нові інформаційні потреби, сучасний маркетинг не може розвиватися
без використання комп’ю¬терних інформаційних технологій, створення
інформаційної бази та системи комунікацій.
1.2. ХАРАКТЕРИСТИКА ТА ВЛАСТИВОСТІ
МАРКЕТИНГОВОЇ ІНФОРМАЦІЇ
Спеціалісти з маркетингу поділяють маркетингову інформацію на типи — факти,
оцінки, прогнози, узагальнені зв’язки та конфіденційна інформація [3], які є
суттєвими за розроблення та впровадження інформаційних систем.
Факт — це інформація про подію, процес, існуючий стан, які мають місце в
маркетинговому середовищі (наприклад, про виробництво і продаж продукції,
про фактичний стан ринку і попит на товари, про ціни). Фактична інформація,
використовувана в управлінні маркетингом, дуже різнорідна, формується з
різних джерел, має великі обсяги, підлягає нагромаджуванню у базі даних і
подальшому обробленню, в основній масі циклічно поновлюється.
На всіх стадіях управління маркетингом існує значна потреба у фактичній
інформації як про внутрішнє, так і про зовнішнє середовище. Ця інформація —
основа для ситуаційного аналізу, контролю виконання планів маркетингу,
вивчення динаміки маркетингових показників і прогнозування їх на майбутнє.
Оцінка — ґрунтується на висновках, одержаних за оброблення інформації.
Інформація, яка містить оцінку процесу, явища, стану, є основою для прийняття
маркетингових рішень. Так, оцінка конкурентоспроможності товару дає змогу
прийняти рішення про необхідність його вдосконалення (модернізацію) чи
зняття з виробництва як застарілого.
Оцінка не завжди є достовірною інформацією і може мати різні рівні
помилковості. Це пов’язано із правильністю використаних методів вимірювання і
методик розрахунків, похибок у вибірці, професійних знань спеціаліста, який
обрав методику розрахунку та дав оцінку. Інформацію з оцінками необхідно
зберігати у базі даних для подальшого аналізу їх правильності і набуття знань
на майбутнє, особливо за використання баз знань та експертних систем.
Прогноз — інформація, отримана в результаті розрахунків маркетингових
показників на майбутнє. Для прогнозу використовуються різні методи і моделі
розрахунків (екстраполяція тенденцій, кореляційний і регресійний аналіз),
знання експертів і спеціалістів у конкретній предметній області. Достовірність
прогнозу може бути оцінена шляхом використання іншого методу прогнозування
та порівняння отриманих результатів, оцінки якості моделі і т. п. Крім того,
можна порівняти прогнозну та фактичну інформацію і зробити висновки.
Узагальнені зв’язки — один з найважливіших показників в управлінні
маркетингом. Вони характеризують ступінь залежності досліджуваного
показника від одного чи кількох інших показників (наприклад, залежність попиту
на товар від ціни та рівня доходів покупця). Узагальнені зв’язки дають змогу
побачити не тільки ті дані, що лежать «на поверхні», а й системні зв’язки між
показниками і тому широко використовуються в ситуаційному аналізі й за
розроблення тактики та стратегії маркетингу.
Конфіденційна інформація, як і джерело її отримання, не підлягає
розголошенню і має різний рівень надійності. У маркетингу використовується
конфіденційна інформація про плани конкурентів, науково-технічні досягнення,
можливі зміни у законодавстві країни стосовно виробництва, торгівлі, податків
тощо.
Чутки, на відміну від конфіденційної інформації, можуть бути опубліковані,
висловлені в публічних виступах і заявах. Навіть коли зміст чуток не відповідає
дійсності, вони можуть тимчасово спричинити зміни на ринку. Так, чутки про
зміни у законодавстві України відносно продажу цукру за кордон призвели до
змін цін на національному ринку; заява одного із членів ОПЕК про можливе
зниження рівня видобування нафти призвела до змін цін на світовому ринку
нафти.
За певних умов конфіденційна інформація та чутки можуть бути єдиними
джерелами інформації для прийняття маркетингових рішень. Їх використання,
моделювання та прорахунки ситуацій згідно з цими даними дають змогу знизити
ризик підприємців і комерсантів у господарській діяльності, своєчасно виробити
контрзаходи, впевненіше діяти на ринку.
Маркетингова інформація може бути подана у табличній та графічній формі, у
вигляді текстів і динамічних рядів [26].
Таблична (матрична) форма — найвживаніша форма подання як первинної, так
і результатної інформації. Таку форму мають первинні документи (рядки в
документах і реквізити, які можна розглядати як колонки), вихідні документи
(звіти, відомості, розрахунки, таблиці), дані на машинних носіях у реляційних
базах даних.
За обробки табличної інформації найбільш поширена організація реляційних
баз даних з використанням відповідних систем управління базами даних
(СУБД): Access, Informix, Oracle. Реляційна модель даних подана набором
двомірних плоских таблиць, які складаються із колонок і рядків. Так, на
машинному носії можна подати будь-який документ чи лінійний файл даних.
У практиці широко застосовується оброблення табличної інфор¬мації з
використанням електронних таблиць (Excel, Quattro Pro, Lotus 1-2-3 у сучасних
версіях). З допомогою табличних процесорів забезпечується виконання
традиційних розрахунків, пов’я¬заних з маніпулюванням даними рядків і
стовпців. З використанням убудованих функцій виконуються спеціальні
маркетингові та фінансові розрахунки, реалізуються алгоритми матричної
алгебри, методи дослідження операцій тощо. Застосуванню електронних
таблиць сприяє можливість експорту—імпорту даних з формату електронних
таблиць у бази даних і навпаки.
Текстова інформація широко використовується в управлінні маркетингом і в
маркетинговій діяльності. Це дані звітів, публікації науково-дослідних
матеріалів, аналітична інформація, пояснення, висновки, які для прийняття
рішень часом суттєвіші за «суху» цифру розрахунків. Для роботи з текстовою
інформацією використовуються текстові процесори, які забезпечують набір
тексту, зберігання його на машинних носіях, перегляд, друк (наприклад, Word).
Для роботи з текстом (реклама, проспект, матеріали презентацій) можуть
застосовуватися настільні видавничі системи.
Текстова інформація належить до найменш формалізованих форм подання
інформації. Практично вона подається у вигляді текстових файлів і не підлягає
автоматизованій обробці (пошу¬ку та групуванню даних, видачі інформації за
запитом і т. п.). Поява гіпертекстових програмних засобів забезпечує
організацію, ведення і подальше використання баз даних текстових до-кументів.
Графічне подання маркетингової інформації дає більш наочне і концентроване
уявлення про динаміку процесів і стан ринку, функціональні залежності між
двома і більше факторами в маркетинговому середовищі, уможливлює
виявлення закономірностей, що склалися, формує нові знання в досліджуваній
сфері.
У багатьох випадках графічна інформація ефективніше сприймається
персоналом управління і сприяє прийняттю правильних рішень. Графіки різних
видів будуються з допомогою електронних таблиць, окремих текстових
процесорів або спеціального програмного забезпечення (наприклад, пакет
«Statistica», SPSS).
Однією з форм подання маркетингової інформації є динамічні ряди, в яких у
хронологічному порядку розташовані дані про конкретні показники.
Опрацювання цих даних дає змогу виявити певні закономірності та тенденції,
що характеризують, зокрема, стан ринку, проданих товарів, попит і
використовуються для досліджень і розроблення маркетингової стратегії.
Маркетингова інформація має особливості, які необхідно враховувати за вибору
технічних засобів, організації інформаційної бази та створення інформаційної
системи в цілому. Найважливіші з них: великі обсяги внутрішньої і зовнішньої
інформації, різнорідність джерел формування інформації, тенденції до її
постійного збільшення; переважно алфавітно-цифрові знаки у формах подання
даних з відображенням числових величин у дискретному вигляді; значна
кількість рутинних операцій під час оброблення даних (арифметичних і
логічних); вимоги до оформлення результатів оброблення у вигляді, зручному
для сприйняття користувачем; необхідність нагромадження і тривалого
зберігання інформації для розв’язання маркетингових задач тощо.
Маркетингова інформація характеризується певною структурою, яку утворюють
конкретні інформаційні сукупності, що в свою чергу розглядаються як сегменти в
комп’ютерних технологіях оброблення даних. З погляду логіки управління та
розміщення даних на носіях розрізняють логічну та фізичну структуру даних [30].
Логічна струк¬тура враховує погляд користувача (управлінця) на дані і
базується
відповідно на логіці управління, а не на його техніці. Наприклад, для логічних
структур даних у порядку агрегування (укрупнення) характерне виокремлення
таких елементів даних: символ ? реквізит ? показник ? масив ? інформаційний
потік ? інформаційна база. Фізичний підхід до структури інформації
визначається її поданням на носіях. За створення інформаційних систем
оброблення даних суттєвими є машинні структури даних. При цьому, як
правило, вирізняють такі одиниці інформації (від нижчої до вищої): символ ?
поле ? агрегат даних ? запис ? файл ? база даних.
1.3. КЛАСИФІКАЦІЯ МАРКЕТИНГОВОЇ ІНФОРМАЦІЇ
За створення ІСМ важливо встановити основні характеристики маркетингової
інформації, які впливають на вибір інформаційних технологій розв’язання задач.
Це можна зробити з допомогою її класифікації за певними ознаками (рис. 1.1.2).
За стабільністю інформація поділяється на постійну, умовно-постійну та змінну.
Постійна інформація зберігає своє значення протягом тривалого часу без змін
(наприклад, рекомендовані значення неокруглених цін, дані математичних
таблиць); кількість такої інформації обмежена. Значна частка інформації є
умов¬но-постійною, що протягом певного часу не змінюється і багаторазово
використовується одним чи кількома спеціалістами за розв’язання відповідних
задач. Період стабільності має конкретний характер для певних задач (рік,
квартал, місяць, день). До умовно-постійної належить інформація довідкова
(довідники товарів, країн світу, ринків, покупців, конкурентів тощо), нормативна,
планово-договірна, розрахункова (попит на товари, частка на ринку, план
виробництва та збуту товарів) та ін.
Рис. 1.1.2. Класифікація маркетингової інформації
Виділення постійної та умовно-постійної інформації важливе для технології
оброблення даних, оскільки така інформація одноразово заноситься у базу
даних і коригується з урахуванням її поточних змін згідно із правилами ведення
баз даних. За рахунок цього забезпечується тотожність даних, які
використовуються різ¬ними спеціалістами фірми, і значно скорочується час на її
введення в ПЕОМ.
Змінна інформація — це інформація фактична, облікова, що постійно
змінюється в якісних і кількісних показниках. Переважна більшість змінної
інформації, необхідної для розв’язання задач, уводиться з клавіатури ПЕОМ і
нагромаджується в базі даних.
За місцем утворення маркетингова інформація поділяється на внутрішню та
зовнішню. Внутрішня інформація — це сукупність даних, які виникають на
самому об’єкті і характеризують його діяльність. Такі дані формуються на стадії
конструкторсько-технологічної підготовки виробництва, у поточному виробництві
товарів та за їх збуту, оперативного, бухгалтерського та статистичного обліку
тощо. Частина цієї інформації фіксована на машинних носіях (для
автоматизованого розв’язання задач), інша — тільки у паперових документах
(за виконання розрахунків традиційними ручними методами). Внутрішні дані
підприємства, фірми використовуються за розв’язання значної кількості задач з
маркетингу, а їх організація для автоматизованої обробки повинна відповідати
вимогам управління як усім об’єктом, так і маркетингом. Зовнішня інформація
виникає за межами об’єкта і має безпосереднє відношення до досліджуваної
предметної області. Це інформація про стан ринку, попит на продукцію, про
споживачів і конкурентів, державне регулювання ринкових відносин. Джерелами
зовнішньої інформації є урядові публікації і матеріали, державна статистика,
економічні огляди; науково-технічні журнали і газети (науково-технічний напрям,
нові товари, ідеї та технічні рішення), спеціалізовані журнали; індустрія
інформаційних послуг, яка забезпечує користувачів різними даними (Internet).
Маркетингові дослідження, встановлення маркетингової стратегії, ситуаційний
аналіз та інші функції маркетингу пов’язані зі збиранням, уведенням у ПЕОМ,
нагромаджуванням і подальшим обробленням зовнішньої інформації.
Ефективно можна отримати інформацію з баз даних інформаційних служб,
процес збирання нефіксованих даних є більш трудомістким і дорожчим.
За стадіями перетворення маркетингова інформація поділяється на вхідну та
вихідну. Вхідна інформація реєструється в місці її збирання чи виникнення і
вводиться у ПЕОМ без попереднього оброблення. До неї належать дані про
фактичні витрати на виготовлення товарів та їх продаж, дані анкетних
опитувань під час маркетингових досліджень, інвентаризації товарів тощо.
Вхідна первинна інформація найбільш детальна і є основою для подальшого
оброблення даних — логічного та арифметичного.
Вихідна інформація — це результат оброблення даних у внутрішньому
середовищі об’єкта. Вона містить результати (проміжні чи кінцеві) розв’язання
задач. Результатні дані в багатьох випадках архівуються і нагромаджуються у
базі даних для розв’язання інших взаємозв’язаних задач, для вивчення динаміки
показників чи процесів.
За насиченістю маркетингова інформація буває достатня, недостатня, надмірна.
Для розв’язання задач необхідна інформація, досить конкретна за змістом, яка
враховує всі фактори, що характеризують ситуацію, і достатня для прийняття
маркетингових рішень. Недостатня інформація не містить усіх необхідних даних,
може призвести до неможливості розв’язання задачі або до отримання
результату низького рівня вірогідності. Надмірна інформація — це дані, що
дублюються або не використовуються в процесах управління. Для теперішнього
стану маркетингової інформаційної системи характерним є поєднання
надмірності й недостатності даних. Це пов’язано із застосуванням традиційних
методів оброблення даних, що спричинює дублювання інформації, наявність
застарілих даних і відсутність сучасних показників стану ринкової економіки у
звітності, статистиці, поточних документах, збуті.
За впливом інформації на маркетингові рішення, на зміну ситуації і показників
інформація, що їх відбиває, поділяється на релевантну та нерелевантну. До
релевантної належать дані, які можуть бути змінені внаслідок прийняття
маркетингового рішення (наприклад, дані щодо обсягів виробництва,
розроблення нових товарів, установлення цін на товари власного виробництва).
Нерелевантна інформація не може бути змінена на підставі рішень
управлінського персоналу об’єкта і не залежить від них (наприклад, політична
нестабільність, відсутність відпрацьованої правової бази, попит на товари,
рівень прибутків покупців, загальна економічна ситуація, дії конкурентів). Варто
наголосити, що інколи категоричний поділ інформації на релевантну та
нерелевантну зробити важко, оскільки існує й частково релевантна інформація.
Так, на попит можна впливати з допомогою засобів реклами, через пресу,
виставки тощо. За формування баз даних, розроблення методик чи алгоритмів
розв’язання задач необхідно враховувати цей поділ і відслідковувати зміни
нерелевантної інформації, приділяти більшу увагу релевантній інформації та
оцінювати свої можливості щодо її зміни.
За записом інформації на машинних носіях розрізняють інформацію фіксовану
та нефіксовану. Запис даних на машинних носіях — необхідна умова
подальшого оброблення інформації. Це найбільш трудомісткий процес, на який
за автоматизованого оброблення даних припадає до 95 % усіх помилок. На
сучасних виробничих, торговельних та інших підприємствах внутрішня
інформація в основному фіксована — записана у базі даних, проте частина її
міститься у традиційних документах, звітах і у разі потреби формується у базі
даних додатково. Зовнішня інформація здебільшого є нефіксованою і
зберігається у друкованому вигляді.
За актуальністю маркетингова інформація поділяється на актуальну та
неактуальну. Актуальна інформація дає реальне відображення стану, процесу,
явища і забезпечує процес прийняття рішень. Неактуальна інформація не є
суттєвою для сьогоденного прийняття рішень, хоча може використовуватися за
розв’язання задач у майбутньому (наприклад, дані про обсяги продажу товарів
можуть використовуватися для дослідження темпів продажу за декілька років і
прийняття рішень про обсяги виробництва).
1.4. АВТОМАТИЗАЦІЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ
ПРОЦЕСІВ І ВИКОРИСТАННЯ ОБЧИСЛЮВАЛЬНОЇ
ТЕХНІКИ В УПРАВЛІННІ МАРКЕТИНГОМ
На сучасному етапі розвитку економіки України існує об’єк-тивна необхідність
автоматизації процесів і функцій управління маркетингом, використання для цих
цілей засобів обчислювальної техніки і нових інформаційних технологій.
Передусім це спричинюється гострою потребою в інформації, яка відбиває
внутрішній фактичний стан справ на підприємстві, у фірмі (науково-технічний
потенціал, можливості виробництва, збут товарів, рівень прибутків тощо), та
зовнішнім середовищем (ринок, попит на товари, конкуренція, рівень цін і т. п.).
Ця інформація слугує основою для розроблення стратегії і тактики маркетингу,
подальшого контролю за їх реалізацією, прийняття обґрунтованих
управлінських рішень. За цих умов оброблення інформа¬ції із застосуванням
традиційних методів не відповідає вимогам до якості управління маркетингом.
В управлінні маркетингом використовуються значні обсяги інформації, існують
складні інформаційні зв’язки між показниками, наявні тенденції до постійного
збільшення обсягів оброблюваної інформації. Це зумовлює необхідність
організації автоматизованих систем збирання, передавання, нагромаджування
та оброблення інформації.
Для управління маркетингом характерна різнорідність даних і джерел, де вони
формуються або відображуються (обліково-статистична звітність підприємства,
публікації, опитування, конференції, виставки, бази даних інформаційних служб
тощо). Цю інформацію треба зібрати з необхідним складом показників, занести
у базу даних фірми для подальшого оброблення і постійно підтримувати в
актуальному стані. При цьому необхідно забезпечити оперативність та
актуальність інформації, що вкрай важливо для прийняття маркетингових
рішень. Це зумовлює необхідність організації локальних і використання
глобальних інформаційно-обчислювальних мереж, побудови розподіленої
системи оброблення даних, створення баз і банків даних, які містять
інформацію для виконання функцій управління маркетингом.
Важливою передумовою для впровадження нових інформаційних технологій та
організації інформаційних систем маркетингу є вдосконалення організації
управління маркетингом, високі вимоги до якості цього процесу. На
підприємствах, у фірмах та акціонерних товариствах організуються маркетингові
служби, різні за структурою та розподілом функцій між спеціалістами. Важливо,
щоб створювані маркетингові організаційні структури базувалися на
використанні обчислювальної техніки, нових інформаційних технологій,
передбачали організацію і поступове вдосконалення інформаційних систем
маркетингу. За такого підходу маркетингові служби відповідатимуть своєму
призначенню і матимуть змогу найповніше реалізувати можливості маркетингу
як способу господарювання підприємців в умовах ринкової еко-номіки.
Управління маркетинговою діяльністю пов’язане з виконанням значної кількості
обчислювальних операцій, з прогнозуванням та оптимізацією важливих
показників, розглядом значної кількості варіантів і вибором найдоцільнішого з
них. Можливість формалізації переважної кількості задач з управління
маркетингом, використання сучасних економіко-математичних методів і
моделей для розв’язання слабоструктурованих задач забезпечують
ефективність використання ЕОМ за виконання спеціалістами з маркетингу
різних функцій. Цьому сприяє масовість, типовість і повторюваність розв’язання
значної кількості задач з маркетингу та процедур оброблення даних.
Існують декілька напрямів використання обчислювальної техніки в маркетингу,
які відповідають основним ознакам нових інформаційних технологій. До них
належить організація автоматизованих робочих місць (АРМ) персоналу
управління (найпоширеніші). АРМ організуються на рівні керівників (комерційний
директор, керівник відділу маркетингу), спеціалістів (маркетологи, збувальники,
виробничий персонал), технічних робітників (комірники, збирачі інформації,
архіватори). Основними концепціями побудови АРМ є децентралізоване
оброблення даних, об’єднання їх в мережу, створення персональних баз даних і
баз знань, інтелектуалізація АРМ.
Маркетингова діяльність реалізується в процесі взаємодії з рі-з¬ними службами
підприємства чи фірми (конструкторсько-техно¬логічні та проектні відділи,
виробничі підрозділи, відділ збуту, склади тощо), а також із зовнішніми
структурами (філії, магазини, торгові агенти тощо). В системах обробки даних
виникає необхідність колективного використання інформаційних ресурсів
шляхом організації локальних мереж і розподіленої бази даних. Це виключає
дублювання даних, дає змогу оперативно використовувати інформацію, яка
формується на АРМ різних спеціалістів, сполучає переваги індивідуальної
роботи на ПЕОМ з можливістю ефективного використання значних обсягів
інформації, що циркулюють на об’єкті. При цьому організуються багаторівневі
розподілені системи обробки інформації, в яких кожний рівень обробляє
відповідну інформацію.
Одним з основних напрямів удосконалення управління бізнесом і економікою є
створення інформаційних систем (ІС) в конкретних предметних областях (в
менеджменті, фінансах, маркетингу) та їх розвиток відповідно до вимог
управління і бізнес-процесів [30]. Важливе місце посідає різновид ІС — системи
підтримки прийняття рішень (СППР). СППР — інтерактивні інформаційні
системи, призначені для підтримки різних видів діяльності за розв’язання
неструктурованих і слабо структурованих проблем (задач). У складі СППР —
набір універсальних елементів, які утворюють базову модель: інтерфейс
користувача, системи управління базою даних та управління базою моделей.
СППР находять широке застосування в маркетингу, наприклад, Marketing Expert
— підтримка прийняття стратегічних рішень, планування маркетингу,
моделювання стану ринку; Decision Grid — підтримка прийняття
багатокритеріальних рішень в економіці; Precision Tree Prime Decision —
підтримка прийняття рішень в економіці на основі дерев рішень (аналіз
конкурентоспроможності товарів, попиту).
До нових класів СППР належать:
• виконавчі інформаційні системи (ВІС) — орієнтовані на підтримку діяльності
(наприклад, стратегічних рішень) перших керівників підприємств та організацій;
• групові системи підтримки прийняття рішень (ГСППР) — для підтримки
колективного вироблення рішень. Так, у прийнятті рішення про впровадження
нового товару беруть участь конструк¬тори, технологи, економісти,
маркетологи;
• системи підтримки прийняття рішень, побудовані на даних експертної системи.
Сучасні концепції створення ІС ґрунтуються на використанні нових підходів до
проектування і розроблення ІС та їх компонентів і на застосуванні
інструментально-технологічних засобів функціонування ІС.
У сучасних інформаційних системах застосовуються два класи технології:
технології, які реалізують оперативне оброблення інформації, та технології, які
реалізують аналітичне оброблення інформації [30]. Перші, названі On-line
Transaction Processing (OLTP), орієнтуються на бізнес-процеси, що
відбуваються на
конкретному об’єкті, й призначені для підтримки поточної діяльності фірми.
Технології, що реалізують аналітичне оброблення інформації (On-line Analytical
Processing, OLAP), призначені для розв’язання стратегічних задач об’єкта. Для
OLAP-технологій характерні багатовимірні (гіперкубічні) моделі даних (на
відміну від плоскої реляційної моделі даних), що забезпечує можливість
моделювати реальні структури і зв’язки, отримувати повну картину аналізованих
ситуацій для осіб, які приймають рішення. Використання OLAP-технологій у
маркетингу важливе для аналізу ринкової ситуації, аналізу
конкурентоспроможності, прийняття рішень відносно стратегії і тактики
маркетингу з урахуванням багатьох параметрів, що впливають на них.
Створення OLAP-тех¬нологій пов’язане з використанням сховищ даних.
Сховище даних (Date Waren House) є різновидом баз даних, але на відміну від
традиційних БД орієнтується на інформаційні потреби користувачів щодо даних,
передбачає роботу з іншими базами даних системи, інтегрування локальних
підмножин даних і розроблення єдиної погодженої системи сховища. Для
створення сховища даних використовуються різні інструментальні засоби. За
допомогою OLAP-технологій користувач може отримати дані прямо або через
«інформаційні вітрини» (data mart), в яких знаходиться підмножина даних,
вибрана із сховища за певною тематичною ознакою, вказаною користувачем.
Сховища даних дають можливість розв’язувати задачі з аналізу діяльності
фірми, прогнозувати і виявляти відхилення від прогнозу за визначення
ефективності реклами, проводити сегментацію ринку тощо.
У процесі діяльності економічних об’єктів застосовуються нейромережі, які не
тільки полегшують фахівцеві процес прийняття рішень, а й здатні «навчатися» згідно із зміною параметрів об’єкта,
здобувати приховані закономірності з потоку даних.
Один з важливих напрямів в організації інформаційних систем — мережеве опрацювання даних. На сьогодні найбільш поширеним є
оброблення даних у локальних (Intranet) і глобальних (Internet) мережах.
У маркетинговій діяльності мережі Internet та Internet-техно-логій
використовуються за такими напрямами:
• маркетингові дослідження в Internet;
• організація продажу товарів (електронна комерція, Internet-ринок, віртуальні
магазини);
• реклама в Internet.
В Internet можна здійснювати індивідуальний маркетинг, оріє-н¬тований на
потреби конкретного споживача, та прямий маркетинг (direct-marketing), що
являє собою інтерактивну систему збуту з чітко сформульованою пропозицією,
наявністю інформації, необхідної для прийняття рішень про купівлю, і
можливістю отримання реакції клієнта.
Розділ 2
ХАРАКТЕРИСТИКА
ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ МАРКЕТИНГУ
2.1. ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА ТА СТРУКТУРА ІСМ
Роль інформації в процесах управління, зростання вимог спеціалістів з
маркетингу до оперативності, якості та форм подання інформації зумовили
необхідність використання сучасних апарат¬них, програмних, інформаційних і
технологічних засобів для її
оброблення.
У практиці сучасної маркетингової діяльності існують два основних підходи до
використання обчислювальної техніки.
За першого підходу ПЕОМ установлюються на робочих місцях маркетолога для
розв’язання різноманітних задач згідно із вимогами користувачів. Такий підхід
характерний для новоутворених підприємств чи фірм, які вважають
автоматизацію функцій і процедур управління маркетингом першочерговою
проблемою. При цьому рівень упроваджуваних інформаційних технологій дуже
різний: від використання текстових редакторів та електрон¬них таблиць до баз
даних і оброблення даних у мережах. З часом виникає необхідність
інформаційної взаємодії з іншими ділянками управління (виробництво, збут,
конструкторсько-технологічне розроблення нових товарів) і зростають потреби
маркетологів в інформаційній підтримці прийняття рішень з інших функцій
управління. При цьому механічне нарощування кількості задач не даватиме
бажаного ефекту, необхідні додаткові розробки і витрати. Тому такий підхід
може розглядатися як перший етап створення ІСМ.
Другий підхід пов’язаний з детальним обстеженням об’єкта, дослідженням
бізнес-процесів, установленням функцій і процедур в управлінні маркетингом,
вивченням їх інформаційно-функціональних зв’язків та обґрунтуванням
підсистем, модулів (комплексів задач) і задач, які реалізуються в інформаційній
системі маркетингу. Найдоцільніший варіант — створення ІСМ як складової
інформаційної системи об’єкта (корпорації, фірми, підприємства), яка має свою
автономію за розв’язання функціональних задач. За такого підходу формування
забезпечувальної частини (інформаційне, технічне, програмне та інше
забезпечення) розглядається з позицій вимог усього об’єкта і з урахуванням
спеціальних вимог до розв’язання маркетингових задач.
Інформаційна система маркетингу (ІСМ) — це сукупність інформації, апаратнопрограмних і технологічних засобів, засобів телекомунікацій, баз і банків даних,
методів і процедур, персоналу управління, об’єднаних в технологічний ланцюг
для збирання, передавання, оброблення й нагромаджування інформації для
підготовки і прийняття управлінських рішень у маркетингу. У спеціальній
літературі з маркетингу більш вживаною є назва «маркетингові інформаційні
системи» (МІС) [8, 11, 24, 26]. Під цим розуміють сукупність планових і
систематизованих методів і процесів збирання, аналізу та оброблення
маркетингової інформації, необхідної для прийняття відповідних рішень.
Сучасна концепція використання обчислювальної техніки та інформаційних
технологій передбачає створення інформаційних систем у конкретних
предметних областях діяльності: інформаційні системи менеджменту,
статистики, міжнародного бізнесу, фондового ринку і т. п. З урахуванням
термінології, прийнятої в комп’ютер-них інформаційних системах управління
економічними об’єктами, нами далі використовуватиметься назва «інформаційні
системи маркетингу» (ІСМ).
Головна мета функціонування ІСМ — підвищення якості управління
маркетингом, забезпечення спеціалістів необхідною інформацією для прийняття
маркетингових рішень. Результат функціонування ІСМ — доведення до кожного
користувача (керівника, спеціаліста) інформації, яка за змістом, часом подання
та методами відображення дає змогу ефективно виконувати функції і процедури
управління. Це зумовлює певні вимоги до формування бази даних,
установлення актуальності й цінності інформації, форм подання результативної
інформації, методів агрегування даних з мінімальними витратами на технологію
перетворення даних.
Відомо, що в ІСМ циркулюють значні обсяги різноманітної інформації, але мета
функціонування ІСМ — надання маркетологам тільки необхідної інформації,
мінімальної, але достатньої для прийняття рішень. В ІСМ забезпечується
оброблення та фільтрація інформації, вибір необхідних показників і варіантів
розрахунків; за використання систем підтримки прийняття рішень можна
отримати й обґрунтування альтернативного варіанта. Водночас можна
користуватися базою даних для деталізації окремих розрахунків, для зміни
вхідних даних чи методів розв’язання задач.
Розроблення і створення ІСМ — тривалий і трудомісткий процес, який
проходить декілька етапів: обстеження об’єкта та обґрунтування необхідності
створення ІСМ, розроблення конце-п¬ції ІC, складання технічного завдання,
технічного та робочого проектів, уведення в експлуатацію [30].
Інформаційні, організаційні та методичні зв’язки управління маркетингом з
іншими об’єктами управління (виробництво, збут, конструкторсько-технологічні
розробки тощо) зумовлюють необхідність їх проектування як єдиної системи. Це
знаходить відображення в обґрунтуванні комплексу використовуваних технічних
засобів, програмного забезпечення, організації баз і банків даних.
Варто наголосити, що розроблення і впровадження ІСМ пов’язані зі значними
витратами на проектування й підтримку функціонування (наприклад,
повсякчасне оновлення та актуалізація бази даних). Доцільність розроблення
ІСМ визначається не за зменшенням витрат на оброблення інформації, а за
впливом функціонування системи на прийняття маркетингових рішень,
установлення нових цілей і через них на збільшення прибутків фірми,
виявлення перспектив її діяльності.
Існують два основних способи впровадження ІСМ:
• адаптація комп’ютерних інформаційних технологій і комунікацій до існуючої
структури управління і розподілу обов’язків між спеціалістами з маркетингу. При
цьому відбувається автоматизація, модернізація методів виконання функцій
управління, певне вдосконалення розподілу інформаційних потоків між
фахівцями з управління;
• розроблення нової організаційної структури управління (не тільки маркетингу,
а й всього об’єкта), за якої ефективність фун-к¬ціонування ІСМ є найбільшою.
При цьому ліквідується розрив між інформаційними та організаційними
структурами, зменшуються потоки інформації, що циркулюють на об’єкті тощо.
Цей
підхід передбачає максимальний розвиток комунікацій, формування нових
організаційних взаємозв’язків, удосконалення форм і методів управління.
За першим варіантом ризик упровадження системи зводиться до мінімуму, за
другим система може розвиватися згідно з вимогами й потребами
вдосконалення управління об’єктом.
ІСМ за функціональними характеристиками, інформаційними ресурсами та
зв’язками у внутрішньому та зовнішньому середовищі належить до складних
систем організаційно-економічного управління, включає множину різних
елементів і зв’язків між ними, що складають систему в цілому. Системний підхід
передбачає декомпозиціювання системи на складові згідно з цілями її
функціонування. В сучасній концепції організації інформаційних систем у різних
предметних областях виокремлюють дві частини: забезпечувальну та
функціональну. Кожна з них складається з підсистем — компонентів системи,
виділених за певною ознакою.
Забезпечувальна частина ІСМ включає підсистеми, які реа-лізують технологію
автоматизованого оброблення інформації. Склад цих підсистем однорідний в
різних інформаційних систе-мах і відповідно до державного стандарту з
впровадження інфор-маційних технологій включає інформаційне, технічне,
програмне, математичне, правове, лінгвістичне, методичне, організаційне та
ергономічне забезпечення [30]. Забезпечувальна частина відповідає цілям
функціонування інформаційної системи всього об’єкта і реалізує
автоматизоване розв’язання задач різних управлінських служб. При цьому
враховуються спеціальні вимоги до забезпечення з боку кожної функціональної
підсистеми.
Функціональна частина ІСМ — своєрідна інформаційно-функціональна модель
системи управління маркетинговою діяль-ністю. Основне її призначення —
автоматизоване розв’язання задач і виконання розрахунків для надання
співробітникам служб маркетингу інформації, необхідної для виконання функцій
і процедур управління маркетинговою діяльністю, прийняття ефективних
управлінських рішень.
2.2. ФУНКЦІОНАЛЬНА ЧАСТИНА ІСМ
Зарубіжний та вітчизняний досвід показує, що для декомпози-ціювання
функціональної частини ІСМ використовуються різні підходи. Згідно з [24], у
маркетинговій ІС вирізняються системи: збирання поточної зовнішньої
маркетингової інформації, марке-тингових досліджень, аналізу маркетингової
інформації, внутрі-ш¬ньої звітності. В основу декомпозиції можуть бути
покладені основні функції та підфункції маркетингу, які реалізуються в
струк¬турних підрозділах служби маркетингу і наведені в [26]. До них
належать: аналітична функція, виробнича функція, функція збуту та функції
управління і контролю.
Маркетингова діяльність тлумачиться як послідовність пев-них кроків до
споживача, що їх має здійснити виробник на рин-ковому шляху [10]. Ними є:
комплексне дослідження ринку, розроблення стратегії маркетингу, товарна
політика, цінова по-літика, збутова політика, просування товарів, організація та
ко-нт¬роль маркетингу. Ця класифікація відповідає практичному маркетингу і
забезпечує подальшу структуризацію підсистем шляхом виділення в них
комплексів задач і конкретних задач, процедур оброблення інформації. Склад
комплексів задач у функ¬ціональних підсистемах ІСМ, побудованих за цим
принципом, наведено у табл. 1.2.1.
Наведена структура відповідає функціям управління маркетингом, не залежить
від розмірів підприємства та характеристик товару, забезпечує використання
інформаційних технологій оброблення даних, послідовність реалізації
функціональних модулів задач і можливість їх нарощування.
Задача в комп’ютерних інформаційних системах, або зада-ча оброблення даних
— структурно-функціональна одиниця ін-формаційної системи, яка може бути
описана як формалізована сукупність дій з перетворення вхідних даних у
результат задано-го вигляду [30].
Таблиця 1.2.1
СКЛАД КОМПЛЕКСІВ ЗАДАЧ
У ФУНКЦІОНАЛЬНИХ ПІДСИСТЕМАХ ІСМ
Підсистема Комплекс основних задач
1. Дослідження ринку і попи-ту Установлення місткості реального і
потен¬ційного ринків, дослідження попиту і пропозиції товарів, вивчення
кон’юнктури товарного ринку, вивчення споживачів та їх сегментація,
дослідження конкурентів, прогноз розвитку ринку
2. Розроблення стратегії і планування маркетингу Аналіз ситуації (стан
підприємства, оцінка товарного ринку), вивчення головних цілей і завдань
розвитку фірми, визначення стратегії та оцінювання альтернатив, планування
маркетингу
3. Дослідження товару Аналіз показників якості та конкуренто-спроможності
товарів, розрахунок життєвого циклу товарів, розроблення нових товарів,
планування асортименту товарів
4. Ціноутворення Розрахунок цін на товари з урахуванням різних факторів, що
впливають на ціну (витрати, попит, конкуренція), встановлення цінової
еластичності, розрахунок оптимальних цін
5. Збут товарів Аналіз збуту товарів та отримання необхідної інформації для
встановлення стратегії збуту, вибору методів і каналів збуту
6. Рекламна діяльність Дослідження сприйняття реклами та тестування
реклами, планування рекламних кампаній, облік витрат на рекламу, контроль та
аналіз рекламної діяльності
7. Контроль маркетингової
діяльності Оцінювання ефективності служб марке-тингу, включаючи розрахунки
з контролю за обсягом продажу товарів та їх часткою на ринку, розрахунки
прибутковості та аналіз маркетингових витрат, платоспроможності
підприємства, обороту товарних запасів та ін.
У функціональних підсистемах ІСМ реалізуються задачі, різні за функціями
управління, інформаційними технологіями пере-творення даних, методами та
моделями розрахунків. Найбільш поширені обчислювальні структуровані задачі
(цілком форма-лізовані, кількісно сформульовані), які легко стандартизуються і
програмуються (розв’язання задач для аналізу кон’юнктури това-р¬ного ринку,
встановлення показників збуту, розрахунок цін на
товари за витратним методом, складання документів, які відігра-ють роль
первинних в управлінні).
Велике значення надається розв’язанню оптимізаційних задач і задач з
прогнозування. Оптимізаційні задачі пов’язані з визначенням оптимального
варіанта рішення за заданими критеріями. За їх розв’язання та подальшого
аналізу отриманих результатів маркетолог може вносити зміни у вхідні дані чи
критерії оптимізації, тим самим з урахуванням своїх знань знаходити
найдоцільніший у конкретній ситуації варіант. Оптимізаційні задачі
розв’язуються у разі встановлення асортиментних планів виробництва товарів,
оптимальних цін на товари, оптимізації витрат на рекламу тощо. Задачі з
прогнозування виконуються переважно за маркетингових досліджень,
установлення маркетингової стратегії, прогнозування ринку, збуту, попиту, цін,
прибутків, ефектив-ності реклами і т. п.
У ринкових умовах маркетингова діяльність пов’язана з необ-хідністю прийняття
рішень щодо слабоструктурованих і неструктурованих проблем і задач.
Розв’язання цих задач містить неформальні процедури, які базуються на
неструктурованій інформації з високим рівнем невизначеності; для них
характерна відсутність чітких методів розв’язання задач на основі безпосередніх
перетворень даних. Реалізація таких функцій виконується з використанням
систем підтримки прийняття рішень (СППР). Функціонування цих систем
поєднує сучасні програмні засоби, бази даних, бази моделей (математичних,
статистичних, імітаційних, комбінованих) із знаннями та досвідом спеціалістів,
які використовуються для прийняття рішень. У постановці цих задач
передбачається отримання відповідей на питання: «що буде, якщо…», «що
треба зробити, щоб мати…». До задач, виконуваних з використанням СППР,
належать: підготовка стратегічного та тактичного планів маркетингу, аудит
маркетингу, вибір цілей і проблеми маркетингових досліджень тощо. При цьому
розглядаються декілька стратегій маркетингу і дається оцінка ймовірностей тих
чи інших наслідків їх застосування. Перспективними в цьому плані є
інтелектуальні інформаційні системи.
Певне коло задач у маркетингу може бути розв’язане із засто-суванням
експертних систем. Експертні системи — це обчис-лювальні системи, що
використовують знання (досвід) фахівця в конкретній предметній області, у
межах якої система може давати інтелектуальні поради та приймати рішення на
рівні експерта-професіонала, а за необхідності й пояснювати свої рішення. З
вико¬ристанням експертних систем доцільно розв’язувати задачі за методом
експертних оцінок: з прогнозування розвитку ринку, з дослідження попиту на
товари, оцінки незадоволеного попиту та ін.
У процесі управління маркетинговою діяльністю виконується значна кількість
процедур з пошуку інформації. Ці процедури можуть розглядатись як
інформаційно-пошукові задачі, які реалі-зуються за схемою «запитання —
відповідь», характеризуються спеціальними методами пошуку та значними
обсягами вхідної інформації. Великі фірми та компанії розробляють або
викорис-товують спеціальні інформаційно-пошукові системи, які забезпе-чують
пошук документів, відомостей або здійснюють пошук да-них за факторами
(ознаками), вказаними користувачем.
Вибір та обґрунтування складу задач — один із найважливі-ших елементів
створення ІСМ, і в цьому аспекті значна роль на-лежить спеціалістаммаркетологам, які досконало знають пред-метну область, характеристики
існуючого стану маркетингового середовища, можуть описати порядок роботи,
визначити вади, сформулювати вимоги та оцінити рівень упроваджуваних
інфор-маційних технологій. Маркетологи беруть участь в обстежуванні об’єктів,
розробленні проектно-технічної документації, у поста-новці задач.
Постановка задачі інформаційної системи — це необхідна та достатня
сукупність знань з конкретної задачі інформаційної сис-теми, які виражають її
суть, вимоги до регламенту розв’язання, вхідних даних і конкретних результатів
[28]. Варто зазначити, що в інформаційних технологіях маркетингу немає
готових загальних рішень для всіх суб’єктів ринкової економіки. У зв’язку із цим
проектування ІСМ, і особливо розроблення постановок задач, здійснюється з
урахуванням особливостей функціонування об’єк¬тів (виробниче, торговельне,
підприємство, банки і т. п.), товарів і послуг, місця на ринку та інших суттєвих
факторів. При цьому задачі розв’язуються з використанням різних
інформаційних ресурсів, за різними методами, моделями та алгоритмами. В
сучасних системах автоматизації проектування ІС цей компонент входить до
складу баз моделей та алгоритмів, з яких користувач, спираючись на свої
професіональні знання, може вибрати оптимальний варіант, або виконати
розрахунки за різними моделями і порівняти результати з метою вибору
найвірогіднішого.
Усі задачі, розв’язувані в ІСМ, можна розглядати як множину елементів,
з’єднаних між собою інформаційними та логічними зв’язками. Практичне
розв’язання задач передбачає встановлення періодичності, послідовності та
пріоритету їх виконання. Тому черговість (послідовність) створення підсистем
або розв’язання комплексів задач встановлюється конкретно на кожному об’єкті
діяльності. На практиці першочерговим є здебільшого розв’я-зання задач з
маркетингових досліджень ринку, попиту, товарів, цін, конкурентів. Результатні
дані цих задач — основа для визна-чення цілей функціонування фірми,
розроблення стратегії марке-тингу та його планування.
Як першочергові можуть вирішуватися задачі з ситуаційного аналізу
можливостей фірми: кон’юнктура товарного ринку фірми, планування
виробництва та збуту, конструкторсько-технологічна підготовка нових товарів,
показники роботи підприємства (продаж, прибутки, динаміка цих показників),
аналіз основних показників з маркетингу.
2.3. АВТОМАТИЗОВАНІ РОБОЧІ МІСЦЯ
ЯК ЗАСІБ АВТОМАТИЗАЦІЇ РОБОТИ МАРКЕТОЛОГІВ
Однією з характерних рис нової інформаційної технології є активна участь
користувача (спеціаліста) в інформаційному процесі, що виявляється в
організації АРМ персоналу управління маркетингом. АРМ — це професійно
орієнтований комплекс технічних, інформаційних і програмних засобів,
призначений для автоматизації функцій спеціаліста в конкретній предметній
області, які виконуються на його робочому місці. Головне призначення АРМ
маркетологів — забезпечити персонал управління маркетингом новими
засобами обчислювальної техніки та технології управління, основними
можливостями яких є автоматизоване діалогове виконання функцій управ¬ління
маркетингом (дослідження ринку, розроблення стратегії і планування
маркетингу, дослідження товару, ціноутворення, збут товарів, рекламна
діяльність), інформаційна взаємодія мар-кетологів з іншими спеціалістами з
управління об’єктом та
оперативний доступ до даних у розподіленій базі даних мережі АРМ (фірми,
підприємства). Засоби АРМ дають змогу автома-тизувати формалізовані задачі,
забезпечують інформаційну підтримку задач, які важко формалізувати, та
слабоструктуро-ваних даних. Щодо більшості маркетингових задач спеціаліст у
змозі добрати метод розрахунку (наприклад, за встановлення цін на товари),
маніпулювати вхідними та вихідними даними для отримання оптимального
результату, отримати результат в необхідній формі (звіт, графік, екранна
форма). Такі можливості особливо суттєві в маркетингу, на стан показників
якого впливає багато факторів, які важко передбачити в «жорсткому» алгоритмі
розрахунків.
Існують різні підходи до побудови АРМ персоналу управління та організації
зв’язку (інтерфейсу) між користувачем, ЕОМ і програмами [5]. Один із
поширених підходів — побудова діалогу користувача з ПЕОМ з допомогою
ієрархічних меню, що розгалужуються на підменю різних рівнів, з яких
користувач робить послідовний вибір і виконує конкретну процедуру чи
операцію. Наприклад, головне меню АРМ маркетолога зі збуту продукції
включає режими: введення даних (з деталізацією по конкретних документах чи
видах даних), робота з нормативно-довідковою інформацією (додавання,
вилучення, коригування, перегляд, друк записів файлів), складання звітів (вибір
конкретного звіту, алгоритму розрахунків, форми подання результатів даних),
сервісні функції (копіювання, поновлення, реорганізація окремих файлів чи бази
даних).
За організації ІСМ розробляється інформаційно-функціональ-на модель, яка
відбиває розподіл функціональних обов’язків між персоналом управління. За
нею визначається склад і функції АРМ, їх взаємодія на конкретному об’єкті. У
разі створення АРМ спеціалістів з маркетингу організуються автономні АРМ або
АРМ, об’єднані в локальну мережу всього об’єкта. Найбільший ефект в
управлінні маркетингом дає функціонування АРМ у мережі — забезпечується
оперативний доступ до даних, які формуються на АРМ спеціалістів різних служб
і необхідні для розв’язання маркетингових задач.
АРМ спеціалістів служб маркетингу є частиною мережі АРМ персоналу
управління фірмою чи підприємством. Їх кількість і призначення залежать від
низки факторів: організаційної струк-тури об’єкта, технології виконання функцій
у кожній предметній області, розподілу обов’язків і функцій в організаційних
структу-рах тощо. При цьому враховуються структури служб маркетингу, які
можуть бути побудовані за функціями управління, за видами товарів, з
орієнтацією на ринки та покупців [26]. Приклад узагальненої структури мережі
АРМ в ІСМ та їх зв’язки із внутріш¬нім і зовнішнім середовищем для
виробничого підприємства наведено на рис. 1.2.1.
Рис. 1.2.1. Структура мережі АРМ в ІСМ
та їхні зв’язки з внутрішнім і зовнішнім середовищем
В існуючих розробках щодо організації мережі АРМ на під-приємствах
виокремлюють три рівні управління: нижній, серед-ній та вищий. Виходячи з
принципів функціонального розподілу інформації, кожен рівень потребує різної
інформаційної підтрим-ки й програмно-технологічних засобів.
На першому рівні організуються АРМ персоналу управління в цехах і на
складах, формується фактична (облікова) інформація.
На другому рівні організуються АРМ спеціалістів відділів, на яких формується
нормативно-планова, директивна (перспектив-на), звітна інформація,
розв’язуються задачі та реалізуються функ¬ції управління, необхідні для кожної
служби та професіональної діяльності.
На третьому рівні організуються АРМ директора та його за-ступників, головного
бухгалтера, головного економіста, головного інженера і т. п. Керівництво
використовує узагальнену інформацію для прийняття рішень, користується
власною базою даних і по мережі з АРМ різних спеціалістів може отримувати
детальнішу інформацію для аналізу та моделювання ситуацій.
Структура мережі АРМ встановлюється залежно від існуючої (чи нової)
структури управління, а зміст функцій, режимів і про-цедур кожного АРМ
визначається цілями та змістом прийняття управлінських рішень на кожному
робочому місці.
АРМ у службах маркетингу належать до середнього рівня управління, а АРМ
головного маркетолога — до вищого. Згідно з функціональною структурою
служби маркетингу вони можуть включати такі АРМ: дослідника ринку,
планувальника асортиме-н¬ту товарів (дослідника з товарної політики),
спеціалістів з про-гнозування та планування маркетингу, збуту продукції
(товарів), реклами та стимулювання збуту. Технологічно-програмні засоби їх
функціонування мусять мати програми з економіко-матема-тичними та
статистичними методами, методами моделювання, а також засоби табличного,
текстового, графічного відображення даних. Функціонування АРМ має
забезпечувати пакетне, діало-гове та мережеве (розподілене) оброблення
даних.
Функціонування АРМ у службах маркетингу передбачає їх взаємодію із
зовнішніми організаціями — з філіями, магазинами, різними інформаційними
службами, з покупцями.
Необхідно наголосити, що склад АРМів та їх функції можуть відрізнятися від
існуючої структури апарату управління і бути орієнтовані на якіснішу
організаційну структуру, розподіл функ-цій, методи їх виконання та взаємодію
різних спеціалістів в інформаційних системах об’єкта.
ІНФОРМАЦІЙНІ
ТЕХНОЛОГІЇ
У МАРКЕТИНГУ
Під інформаційною технологією (технологією обробки інформації) розуміють
сукупність технологічних елементів (наприклад, пристроїв, методів), які
використовуються людьми для оброблення інформації. Виходячи з цього
інформаційну технологію автоматизованого маркетингу можна визначити як
сукупність форм, методів і засобів автоматизації маркетингової діяльності.
Сучасні досягнення у сфері інформаційних технологій справили величезний
вплив на створення інформаційних систем. Функціонування багатьох типів ІС
було б неможливе без тієї швидкості і точності оброблення та надання даних,
які за-безпечуються використанням таких технологій. Проте роль новітніх
інформаційних технологій не обмежується лише поліпшенням відповідних
технічних характеристик інформаційних систем.
Вони забезпечують різке зниження трудомісткості та скорочення термінів
створення і впровадження ІС. При цьому слід наголосити, що за використання
сучасних технологій інформаційна система маркетингу (ІСМ) не може існувати
відокремлено від загальної інформаційної системи організації. Вона є її
складовою, яка значною мірою використовує те саме обладнання і те саме
програмне забезпечення, тобто ті самі технологічні засоби оброб¬лення
інформації. Але для ефективного їх використання необ¬хідно враховувати
характерні особливості маркетингової інформації та методів і процедур її
збирання, оброблення, аналізу і надання, що висуває додаткові вимоги до
професійної підготовки спеціалістів.
Розділ 1
ТИПОВІ
ТЕХНОЛОГІЧНІ ЗАСОБИ
ПОШУКУ, ЗБИРАННЯ І НАГРОМАДЖЕННЯ
МАРКЕТИНГОВОЇ ІНФОРМАЦІЇ
Маркетинг як процес планування асортименту та обсягів випуску продуктів,
визначення цін, розподілу продуктів між обраними ринками і стимулювання їх
збуту з метою задоволення визначених потреб конкретних споживачів базується
на вико-ристанні різноманітних відомостей про покупців, ринки, продукти,
конкурентів, демографію, фінанси, економіку, трудові та матеріальні ресурси
тощо. Завдяки сучасним інформаційним технологіям більшість організацій
мають доступ до величезної кіль¬кості таких даних, поданих у різноманітних
формах (табличній, графічній, текстами, динамічними рядами тощо).
Зберігаються ці дані, як правило, у вигляді файлів, розподілених між відділами і
підрозділами організації.
Проте наявність в організації доступу до максимальної
кількості даних ще не означає, що її шанси в конкурентній
боротьбі на ринку автоматично зростатимуть. Цінність даних полягає не в їх кількості, а у можливості вчасно та в потрібній формі
отримувати з них корисну інформацію, яка допомагає тим, хто приймає
маркетингові рішення, знаходити кращі рішення, які, природно, збільшують
прибутки підприємства.
Головна перевага нових інформаційних технологій у разі їх упровадження у
процес планування та управління маркетингом полягає у тому, що вони дають
змогу проводити аналіз та обґрунтування варіантів рішень на підставі
врахування значно більших відомостей про ринок, регіон, кон’юнктуру, фірму,
економіку, трудові та матеріальні ресурси. А це уможливлює впровадження
якісно інших форм маркетингової діяльності. Характерним прикладом впливу
нових інформаційних технологій на вдосконалення методів маркетингу є
розширення сфери використання інтерактивного маркетингу, розвиток якого йде
у напрямі все шир¬шого використання персоналізованих комунікаційних засобів,
завдяки чому забезпечується більша ефективність зв’язків фірми з ринком.
1.1. ЗАСОБИ АВТОМАТИЗАЦІЇ
МАРКЕТИНГОВОЇ ДІЯЛЬНОСТІ
Незважаючи на все розмаїття маркетингової діяльності, в ній можна
виокремити, з погляду опрацювання інформації, три основних напрями: робота
з документами, організація комунікацій та інформаційного обміну, евристична
діяльність. Робота з документами, необхідна для інформаційного забезпечення
процесів планування та управління маркетингом, включає операції створення,
реєстрації, збереження, редагування та обертання документів у вигляді текстів і
таблиць. Організація комунікацій між різними учасниками виробничого процесу
забезпечує інформаційний обмін і спілкування співробітників. Евристична
діяльність пов’язана з отриманням релевантної інформації, вивченням та
аналізом її та з подальшим тлумаченням під час підготовки та прийняття
маркетингових рішень.
Технологічні засоби, використовувані для автоматизації маркетингової
діяльності, можна поділити на інструментальні та комунікаційні.
Багатофункціональний характер маркетингової діяльності визначає
різнорідність інструментальних засобів, проте задачі, вирішувані за їх
допомогою, а отже, й самі інструментальні засоби можна класифікувати як
функціональні, забезпечувальні та допоміжні.
Функціональні задачі — це, власне, і є маркетингові задачі. До інструментальних
засобів їх вирішення належать:
• засоби введення маркетингової інформації;
• засоби забезпечення інформаційно-пошукових робіт;
• засоби підтримки прийняття рішень у сфері маркетингової діяльності.
Уведення маркетингової інформації потребує інструментальних засобів, які
забезпечують уведення та експертизу первинної інформації, а також уведення,
контроль і коригування вторинної маркетингової інформації.
Для пошуку маркетингової інформації необхідно мати розвинені засоби пошуку
документів, які містять потрібну інформацію, засоби формування запитів до баз
даних і відображення результатів їх виконання, а також уміти користуватись
інтерактивними сервісними службами пошуку інформації в Internet.
Для пошуку документів достатньо вміти використовувати ті можливості, які
надають сучасні операційні системи для пошуку файлів. Команда Пуск/Знайти
ОС Windows дає змогу знайти потрібний файл за його назвою, датою створення,
розміром, типом, змістом або за будь-яким сполученням зазначених параметрів.
Пошук можна ініціювати з будь-якого рівня після виділення піктограми
відповідного диска чи папки за допомогою команди Файл/Знайти або команди
Знайти контекстного меню.
Для того щоб можна було використовувати додаткові можливості пошуку документів, треба встановити програму Internet Explorer. У
такому разі в підменю Знайти меню Пуск буде роз-міщено декілька нових
команд. Команда Пуск/Знайти/Комп’ютер дає змогу шукати файли на іншому
комп’ютері локальної мережі або intranet, а команда Пуск/Знайти/Люди — за
допомогою засобів Internet розшукувати у Web ділових партнерів.
Підтримка прийняття маркетингових рішень потребує інструментальних засобів,
які дають змогу:
• здійснювати переструктуризацію та перетворення даних для виявлення
залежностей між різними факторами й отримання нових знань;
• виконувати умовний аналіз для прогнозування результатів прийняття
маркетингових рішень;
• мати гнучкий доступ до бази моделей;
• поповнювати та модифікувати існуючу базу моделей силами кінцевих
користувачів.
Серед задач, що належать до забезпечувальних, варто виділити підготовку
листів потенційним споживачам, підготовку контрактної документації, контроль
та аналіз виконання договорів.
Крім того, в маркетинговій інформаційній системі має передбачатися значний
набір допоміжних засобів, які створюють комфортні умови роботи. До них, перш
за все, слід віднести засоби, які визначають загальну технологію спілкування
користувача з комп’ютером, а також навчальні системи, видавничі системи,
системи перекладу і т. ін.
Ефективність використання інструментальних засобів підтрим¬ки маркетингової
діяльності значною мірою залежить від комунікаційних засобів. З одного боку, це
пояснюється тим, що комунікаційні операції забезпечують спілкування
пра¬цівників, координацію їх роботи, контроль проміжних результатів, тобто все
те, що є необхідним для ефективної організації колективної праці.
Автоматизація цих операцій полегшує передавання звітів, таблиць, діаграм і
рисунків, дає змогу складати і вести графіки нарад та інших заходів. З іншого
боку, важливість комунікаційних операцій пояснюється особливостями
маркетингової діяльності.
Перша особливість цієї діяльності полягає у тому, що вона базується на
збиранні, систематизації та аналізі значної кількості даних про ринки,
споживачів, конкурентів та елементи зовнішнього середовища маркетингу,
тобто на даних, що надходять з різних інформаційних джерел. Отже, досить
часто виникає необхідність використовувати комп’ютер не тільки в автономному
режимі, а й у мережі даних — локальній, віддаленій або навіть
трансконтинентальній, не тільки для отримання, а й для відправлення
інформаційних матеріалів. Таким чином, обсяг інформації, що теоретично має
бути доступ-ний користувачеві у рамках маркетингової інформаційної системи,
складається з досить великої кількості компонентів, а саме:
• персональної бази даних, яка створюється і ведеться безпосередньо
користувачем;
• баз даних інших локальних користувачів;
• інтегрованої бази даних організації;
• альтернативних баз даних, зовнішніх щодо даної організації та існуючих
незалежно від неї.
Друга особливість маркетингової діяльності — її багатофункціональний
характер, що вимагає застосування різнорідних інструментальних засобів.
Звідси виникає потреба обміну даними між ними. Важливість обміну даними
пояснюється ще й тим, що, мабуть, у жодній іншій галузі життєвий цикл продукту
не є таким коротким, як у комп’ютерній, — те, що ще вчора сприймалося
користувачами як нововведення, сьогодні вже є застарілим. Тому дані, які ще
донедавна оброблялись одним технологічним засобом, нині можна значно
ефективніше обробляти іншим, досконалішим. Це спричинює постійні
модифікації інформаційної системи та її безперервний еволюційний розвиток.
Ще одна особливість сучасної маркетингової діяльності полягає у постійному
розширенні сфери застосування інтерактивного маркетингу. Головне завдання
інтерактивного маркетингу — забезпечити пряму комунікацію з наявними або
перспективними клієнтами і стежити за їх реакцією на маркетингові стимули,
використовувані організацією.
Інтерактивний маркетинг поділяється на два види: систему прямого продажу і
систему маркетингу прямих відносин.
Прямий продаж без посередників — звичайна практика на промислових ринках.
Це пояснюється тим, що, по-перше, потенційні клієнти на таких ринках, як
правило, нечисленні й їх легко виявити, а, по-друге, товари, що продаються на
них, — складні, часто постачаються за спеціальним замовленням і мають
високу вартість. Проте в останні роки такий метод збуту застосовується там, де
його менш за все можна було очікувати: на ринку споживацьких товарів і послуг.
І пов’язане це саме з розвитком інформаційних технологій, які дають змогу
навіть малим фірмам сегментувати свою клієнтуру аж до окремих осіб,
контактувати з ними шляхом все більш персоналізованих повідомлень й
одержувати від них відповіді. В результаті багато споживацьких товарів можуть
замовлятися з дому і доставлятись у дім — так фірма може здійснювати прямий
збут без посередників. Торгівля без магазинів може здійснюватися за
каталогами з поштовим розсиланням, шляхом прямого розсилання
повідомлень, за допомогою телемаркетингу, закупівлею через електронні
засоби і т. п.
У системі маркетингу прямих відносин безпосередній продаж не є обов’язковим.
Завдання полягає в установленні прямих контактів з клієнтами для
підтримування постійних відносин з метою виявлення реакції клієнтів на
маркетингові стимули, використовувані організацією.
Розвиток інтерактивного маркетингу, що став можливим завдяки досягненням у
інформаційних технологіях, відбиває значно глибші зміни, ніж простий
технологічний розвиток. Він пов’я¬заний з новим типом відносин (у сфері
комунікації та обміну) між виробником і споживачем, який характеризується
зростаючою індивідуалізацією цих відносин і який прагне замінити традиційний
монолог масового маркетингу на діалог з ринком.
Які засоби використовуються для підтримки маркетингової діяльності? Як
показують дослідження, що проводилися неодноразово, до них належать [1]:
1) «велика четвірка» інструментів для особистого користування: електронні
таблиці, графічні пакети, текстові редактори і бази даних, доповнені
інструментами групової роботи, такими як електронна пошта;
2) маркетингові й торгові системи, засновані на СКБД загального призначення,
що забезпечують відстеження окремих напрямів діяльності та оформлення
замовлень;
3) статистичні пакети для аналізу результатів дослідження ринку тощо.
Серед програмних продуктів загального призначення найпридатнішими для
автоматизації маркетингової діяльності є програмні продукти фірми Microsoft.
Це пояснюється тим, що такі програмні продукти широко розповсюджені, а
операційна система Windows має архітектуру, яка забезпечує достатню
продуктивність і надає користувачеві можливості, дуже корисні для проведення
маркетингової діяльності:
• користувацький інтерфейс, що значно спрощує запуск програм, пошук,
відкриття і збереження документів, роботу з дисками і мережевими серверами;
• убудовану підтримку роботи в мережі, завдяки якій можливість спільного
використання файлів і пристроїв повністю інтегровано в інтерфейс користувача;
• убудовану підтримку електронної пошти і факсимільного зв’язку;
• наявність прикладних програм, які разом із системою Windows створюють
інтегроване середовище для ефективного оброблення всіх видів маркетингової
інформації і дають змогу будувати ІСМ на основі запропонованої фірмою
Microsoft концепції відкритої інформаційної системи з документо-орієнтованим
стилем роботи.
Згідно з цією концепцією інформаційна система складається з баз даних,
сховищ даних і вузлів з опрацювання даних. Внутрішні дані організації, а також
дані, що є зовнішніми щодо цієї організації, мають бути легкодоступними в
кожному вузлі; в результаті роботи з даними мають створюватися видимі образи
документів. Усі документи мають легко переміщуватись і бути доступними для
колективної роботи. Характерною особливістю документо-орієнтованого стилю
роботи є те, що документ трактується не просто як сховище певної частини
структурованої інформації, а як об’єкт в об’єктно-орієнтованому програмуванні
— він поєднує в собі різноманітну інформацію і певні функціональні можливості
(методи) її оброблення. За такого стилю роботи інформаційна система не
постає перед користувачем у вигляді програмної системи з певними,
притаманними саме їй конкретними особливостями і правилами використання,
що їх необхідно засвоїти і чітко дотримуватись, а сприймається як система
документів, кожен з яких у більшості випадків може використовуватись окремо і
саме так, як це потрібно в конкретній ситуації. Технологія роботи користувача в
такій (за термінологією фірми Microsoft) цифровій нервовій системі (Digital
Nervous System) організації залишається дуже схожою на звичну для більшості
користувачів технологію роботи зі звичайними текстовими документами,
потребує мінімальної кількості додаткових навичок і тому відносно легко
освоюється. Іншим позитивним моментом є те, що, завдяки відкритості
інформаційної системи, спрощується технологія її розроблення. Воно стає
еволюційним (розподіленим у часі) і значною мірою зводиться до більш-менш
автономного проектування та впровадження окремих документів.
Одну з ключових ролей в опрацюванні інформації в цій «нервовій системі»
електронного документообігу відведено пакету MS Office, який забезпечує
документо-орієнтований стиль роботи, доступ до широкого спектра даних,
колективну роботу в локальній мережі, інтрамережах та Internet.
З кожною новою версією пакета його можливості зростають. Наприклад, у MS
Office-2000 було додано програмне забезпечення постачальника даних для
засобів OLAP (On-Line Analytical Processing), що дає змогу працювати (через MS
Query та Excel) з базами даних OLAP: налагоджувати джерела баз даних,
створювати куби OLAP з реляційних баз даних, зберігати файли визначення
куба OLAP. Це підвищує ефективність доступу до великих обсягів зовнішніх
даних, скорочує час і зменшує зусилля під час їх аналітичного оброблення.
У всі програми пакета вбудовано сучасну, дуже потужну, об’єктно-орієнтовану
мову програмування — Visual Basic for Application (VBA), завдяки якій пакет
забезпечує «масштабоване» середовище розроблення. Тобто середовище, яке
добре підходить як для розв’язання окремих маркетингових задач кінцевим
користувачем, так і для створення на його основі ІСМ.
1.2. ПОШУК ІНФОРМАЦІЇ У БАЗАХ ДАНИХ
Однією з основних функцій маркетингової інформаційної системи є надання
користувачам можливості здійснювати швидкий пошук необхідної інформації та
отримання відповідей на різноманітні питання. Це пояснюється тим, що сьогодні
більшість організацій мають доступ до практично необмеженої кількості даних,
що містять відомості про продаж, демографічні дані, тренди, про продукти
конкурентів тощо. Більша частина цих даних розподілена і знаходиться в
локальних базах співробітників, в інтегрованій базі даних організації, у базах
даних, зовнішніх щодо відповідної організації. Проте багато організацій не
можуть ефективно перетворити ці дані в необхідну для прийняття рішень
інформацію, подану у зручній формі. Наприклад, менеджери компаній нерідко
не в змозі оперативно одержати відомості про обсяги продажу своїх продуктів у
певних регіонах. Необхідні для цього дані, звісно, існують, проте швидкість, з
якою вони можуть бути перетворені на зручну інформацію, залежить від
інформаційної системи, використовуваної в компанії. Часто для збирання та
аналізу потрібної інформації необхідні зусилля кількох людей протягом годин
або навіть днів.
Питання, що формулюються щодо бази даних, називаються запитами.
Наприклад, працюючи з базою даних, яка містить інформацію про продаж,
можна отримати відповіді на такі запитання:
• Які обсяги продажу за останній тиждень, місяць, рік?
• Чи збільшилися обсяги продажу?
• Яких товарів було продано найбільше?
• Які товари приносять найбільший прибуток?
• Обсяги продажу яких товарів зменшуються?
• Скільки продано постійним покупцям?
• Як обсяги продажу розподіляються за регіонами?
Компанії, що використовують інструментальні засоби, які дають змогу
співробітникам швидко отримувати необхідну інформацію та аналізувати її,
мають значну перевагу на ринку. На сьогодні майже ідеальною програмою для
створення інструментів аналізу даних є Excel. Ця програма має найбільшу
(порівняно з іншими програмами) бібліотеку об’єктів, призначену для аналізу
даних. Об’єкти Excel самі по собі є надзвичайно потужними, а те, що вони
можуть бути з’єднані з іншими компонентами інформаційної системи, є
вирішальним фактором їх значимості для системи.
Але для того щоб можна було скористатися тими потенційними можливостями
аналізу даних, які ця програма надає кінцевому користувачу, перш за все треба
мати інструменти швидкого пошуку, відбору та імпортування даних із зовнішніх
джерел в Excel. Слово «зовнішні» тут означає, що дані зберігаються в
електрон¬ному вигляді, але у робочій книзі Excel вони відсутні. Такі дані можна
імпортувати в Excel в різні способи, проте найпотужніші — це програма Microsoft
Query та Web-запити.
Програма MS-Query може ефективно здійснювати доступ до різних джерел.
Вона має розвинені засоби формування запитів, відображення результатів їх
виконання і передавання отриманих даних на подальше оброблення. Це не
лише потуж¬ний, а й досить простий інструмент для отримання даних із
різних джерел. Його можна використовувати: для відбору даних з реляційної
бази, наприклад Access, SQL Server або Oracal; для отримання даних, що
зберігаються у вигляді списків в інших робочих книгах Excel або в текстових
файлах; для з’єднання з базою даних OLAP і передавання даних в Excel у
вигляді звіту зведеної таблиці. Коли дані отримуються з реляційної БД, списку
Excel або текстового файла, можна об’єд¬нувати дані, подані в декількох
таблицях.
Для використання Query потрібне не тільки встановлення цієї програми, але й
відповідні драйвери, що їх потребують зовнішні джерела даних. Для пошуку
інформації в кожному конкретному джерелі даних слід застосовувати свій
драйвер. Це може бути драйвер ODBC, драйвер OLE-DB або драйвер OLE-DB
для куба OLAP. Так, здатність цієї програми вибирати дані з великої кіль-кості
різноманітних баз забезпечується використанням розробле-ного фірмою
Microsoft так званого відкритого інтерфейсу з базами даних (Open Data Base
Connective, ODBC). Цей інтерфейс є буфером між програмою, з якою працює
користувач, і базою даних. Програма користувача має доступ лише до ODBC, а
вже ODBC керує даними в спосіб, який залежить від того, в якій базі вони
знаходяться. Для реалізації доступу користувача до конкретної бази даних у
ODBC мають бути включені спеціальні програми, так звані драйвери. По-перше,
потрібен драйвер ODBC, який забезпечує інтерфейс з програмою користувача, і,
по-друге, драйвер відповідної бази даних. Разом з Windows поставляються
програмне забезпечення ODBC і драйвери різних баз даних. Самі бази даних
можуть розташовуватись як на машині користувача, так і на спеціальній машині
для розміщення даних (машині-сервері). В останньому випадку ODBC
забезпечує взаємодію між машиною-сервером і машиною користувача
(машиною-клієнтом) через мережу. Незалежно від того, де знаходяться дані,
користувач отримує доступ до них через MS-Query в однаковий спосіб —
шляхом створення запитів. Для оброблення запитів використовується
спеціальна структурована мова запитів SQL (Structured Query Language). Цю
умову було розроблено фірмою IBM. Тепер вона стандартизована, але багато
розробників програмних продуктів розширюють її власними елементами.
Діалект мови SQL фірми Microsoft має назву MS-Query. Під час створення
запиту є можливість вказувати окремі поля, для яких виконуватиметься запит, а
також визначати критерії відбору записів бази даних. Все це дає змогу вибирати
із загальної маси доступних даних лише необхідну інформацію. А це значно
зменшує обсяг даних, які відправля-ються в Excel. Звичайно, можна перенести
дані в Excel, а вже по-тім обробляти їх за допомогою функцій фільтрації. Але
якщо кількість даних, які може обробляти Excel, обмежена обсягом оперативної
пам’яті, то MS-Query може зв’язувати та обробляти значно більшу кількість
даних. При цьому самі файли бази, з яких вибираються потрібні дані, можуть
без будь-яких обмежень оброблятися відповідною системою керування базами
даних. Для формування запиту зовсім не обов’язково знати мову SQL. Річ у тім,
що для формування запиту є можливість використовувати Реляційний запит за
зразком (Relational Query By Exampl, або RQBE). Запит за зразком — це
інтерактивний засіб для вибору даних з однієї або кількох таблиць бази даних.
Результатом вибірки є таблиця (таблиця запиту), яка виводиться на екран і яку
можна передати на подальше оброблення в іншу програму. Формуючи запит,
необхідно визначити вигляд вихідної таблиці запиту та у разі необхідності
вказати критерії пошуку записів у таблиці бази даних. При цьому замість того,
щоб набирати команду на мові SQL, можна заповнити форму запиту, яка
розміщується у вікні запиту. Метод формування запиту шляхом заповнення
форми досить простий для вивчення і розуміння. Він може застосовуватися
користувачем, який має мінімальні навички роботи з Windows.
Елементи вікна MS-Query. Вікно MS-Query складається зі стандартних
елементів: заголовка вікна, рядка меню, лінійки ін-струментів і робочого поля.
Більшу частину вікна MS-Query займає робоче поле для роз-ташування вікон
запитів. Кількість цих вікон лімітується лише наявним обсягом оперативної
пам’яті. Кожне вікно запиту може поділятись на три частини:
? зона таблиць. Тут дається перелік полів кожної таблиці (файла) бази, дані
яких використовуватимуться під час форму-вання вихідної таблиці (таблиці
запиту);
? зона критеріїв. Тут встановлюються умови (фільтри), за якими під час
формування вихідної таблиці запиту перевіряються рядки таблиць бази даних;
? зона даних запиту. Тут встановлюються поля (колонки), з яких має складатися
вихідна таблиця запиту, а після виконання запиту подаються рядки даних цієї
таблиці.
У вікні запиту завжди відображається (у тому чи іншому ви-гляді) третя зона —
зона даних запиту. Перша та друга зони мо-жуть бути сховані.
У рядку меню завжди є пункт випадного меню Файл. За наяв-ності у робочому
полі хоча б одного вікна запиту рядок меню доповнюється іншими пунктами
випадних меню: Правка, Перегляд, Формат, Таблиця, Критерії, Записи, Вікно.
Частина команд з цих меню, які найчастіше використовують-ся, дублюється на
лінійці інструментів у вигляді таких кнопок: Створити запис, Відкрити запит,
Зберегти запит, Перегляд SQL, Показати/сховати таблиці, Показати/сховати
критерії, Додати таблицю, Критерій дорівнює, Цикл за груповими операціями,
Сортувати за зростанням, Сортувати за зменшенням, Виконати запит,
Автоматичний режим, Довідка.
Створення запитів. У разі створення запиту загалом потрібно визначити: таблиці
бази, які використовуватимуться для отримання інформації; спосіб об’єднання
даних цих таблиць; поля вихідної таблиці запиту; критерії відфільтровування
необхідної інформації.
Розглянемо процес створення запиту на такому прикладі: тре-ба визначити
прізвища і телефони всіх зареєстрованих покупців. Файл реєстрації (довідник
покупців) має ім’я Pokupec.dbf.
Для створення запиту слід запустити MS-Query. Запуск MS-Query здійснюється
шляхом використання стандартних засобів запуску програм Windows або
безпосередньо в Excel командою Дані/Отримати зовнішні дані.
У разі запуску MS-Query засобами Windows відкриється діа-логове вікно MSQuery, у якому потрібно вибрати команду Файл/Створити запит або натиснути
на кнопку Створити за-пит. На екрані з’явиться вікно для вибору джерела даних,
тобто для вибору відповідного ODBC-драйвера. При запуску MS-Query з Excel
відразу відкриється діалог вибору джерела даних. Після визначення джерела
даних відкриється діалог Додати таблиці, в якому потрібно вказати ім’я таблиці
(файла) бази, що містить не-обхідні дані. Коли таблицю знайдено у каталозі
диска, її можна додати у два способи: або один раз клацнути мишею на імені
файла у полі Ім’я таблиці, а потім на кнопці Додати, або два рази клацнути на
імені файла. Для завершення операції додавання таблиць необхідно клацнути
на кнопці Закрити.
Подальша робота з визначення запиту здійснюватиметься в його вікні. На
початку роботи це вікно горизонтальною лінією буде поділене на дві частини:
зону таблиць і зону даних запиту. «Узявшись» мишею за цю лінію, можна
зміщувати її угору або униз, змінюючи таким чином розміри ділянок вікна запиту.
В зо-ні таблиць розташовується маленьке віконце з іменем доданої таблиці
бази даних (у даному разі це таблиця Pokupec) і списком її полів. Під лінією
поділу ділянок вікна знаходиться рядок заго-ловків (назв полів) вихідної таблиці.
До визначення її полів цей заголовок має лише одне порожнє поле. Після
виконання запиту під рядком заголовків з’являться відібрані рядки даних.
Але для того щоб можна було виконати запит, треба визначи-ти, з яких полів
таблиці бази і в які поля (колонки) вихідної таб-лиці запиту вибиратиметься
інформація. Це можна зробити в один з таких способів:
? двічі клацнути мишею на імені поля у вікні таблиці бази. Це ім’я буде
перенесене у рядок заголовків зони даних. Якщо у вікні таблиці бази вибрати
символ зірочки (*), то у рядок заголовків будуть перенесені назви всіх її полів;
? виділити поле в таблиці і, тримаючи натиснутою ліву кноп-ку миші, перетягти
його у зону даних;
? у зоні даних клацнути мишею у порожньому полі рядка за-головків. У полі
з’явиться вертикальна риска (курсор уведення) і кнопка списку полів таблиці
бази даних. Тепер можна або ввести з клавіатури ім’я поля таблиці бази, або
натиснути на кнопку і вибрати його у списку, який відкриється після цього
натискання;
? з меню Записи вибрати команду Додати колонку.
Характерна особливість останнього способу полягає у тому, що він дозволяє
давати колонкам вихідної таблиці запиту заголовки, відмінні від назв полів
таблиці бази даних.
Для даного прикладу у вихідну таблицю запиту потрібно до-дати два поля
таблиці Pokupec: Telefon і Fio. Кожен раз з дода-ванням нового поля
виконуватиметься обробка запиту і відповідна колонка вихідної таблиці
заповнюватиметься даними. Це пояснюється тим, що за умовчання
встановлено режим Запитувати автоматично. У разі значних розмірів бази це
відбирає багато часу. Тому є сенс відключити автоматичне виконання запиту.
Для цього можна або перевести кнопку Автоматичний режим у стан «вимкнуто»,
або зняти «галочку» з пункту меню Записи/Автоматичний режим. Після
вимкнення режиму Запитувати автоматично кожен раз для виконання запиту
потрібно буде або натискати на кнопку Виконати запит, або вибирати пункт
меню Записи/Виконати запит.
Перегляд таблиці даних запиту. Після виконання запиту в зоні даних з’являться
відібрані рядки даних. Для перегортання сторінок даних використовуються
стандартні засоби: клавіша Page Down (наступна сторінка), клавіша Page Up
(попередня сторінка) і вертикальна лінійка прокрутки. Для перегляду довгих
записів, яким не вистачає місця на екрані, використовуються клавіші зі
стрілками (?, ?) і горизонтальна лінійка прокрутки. Для збільшення кількості
рядків на сторінці необхідно збільшити її висоту.
Щоб збільшити висоту сторінки, треба сховати верхню частину вікна запиту, де
знаходяться таблиці даних. Для цього знімається позначка з пункту меню
Вигляд/Таблиці або натискається кнопка Відображення таблиць. Повторне
виконання однієї з вказаних команд відтворює зображення таблиць бази даних
на екрані.
Для швидкого переходу до потрібного запису за його номером можна
використати меню, комбінації клавіш і спеціальні кнопки, що знаходяться у
нижньому лівому куту.
За допомогою пункту меню Записи/Перейти можна виконати перехід до
конкретного запису за його номером у файлі бази да-них.
Другий спосіб переходу до потрібного запису — натискання відповідної
комбінації клавіш: Сtrl + PgDn — наступний запис; Ctrl + PgUp — попередній
запис; Ctrl + End — останній запис; Ctrl + Home — перший запис.
Третій спосіб швидкого переходу до потрібного запису — введення номера
запису у спеціальне поле з написом Запис або натискання на відповідну кнопку
переходу (до першого, до попе-реднього, до наступного і до останнього запису)
з лівої і правої сторони цього поля. Вводячи число у поле Запис, можна перейти
до потрібного запису за його номером.
Редагування даних. Таблиця із записами може знаходитись або у режимі Захист
від редагування, за якого внесення будь-яких змін у запис неможливе, або у
режимі Редагування, який дає змогу модифікувати дані бази. Переключення з
одного режиму на інший виконується за допомогою пункту меню
Записи/Дозволити правку.
На початку кожного запису в зоні даних може знаходитися маркер запису
(зірочка означає вільний запис, чорний трикутник — поточний запис), а під час
редагування запису у його маркері з’являється символ олівця (?). Хоча дані
редагуються у зоні таб-лиці запиту, модифікований запис зберігається на диску,
як тіль-ки покажчик поточного запису перейде на інший запис. Отже, користувач
має можливість редагувати записи таблиці бази да-них, при цьому збереження
модифікованих записів виконувати-меться автоматично, без будь-яких
додаткових дій з боку корис-тувача. Після збереження запису символ внесення
змін у цей запис зникає.
Для виправлення помилок в даних використовуються такі кла-віші: Delete — для
вилучення символу за курсором; Backspace — для вилучення символу перед
курсором; Esc — для відмови від змін у поточному запису.
Для того щоб вилучити або скопіювати поле, запис чи колон-ку, їх необхідно
спочатку виділити. Поле вважається виділеним, якщо: текст у цьому полі
виділено; курсор уведення знаходиться у цьому полі; курсор миші встановлено
на лівій межі цього поля (при цьому він перетворюється у стрілку, яка вказує
праворуч) і клацнуто лівою кнопкою миші.
Окремий запис виділяється клацанням мишею на маркері цьо-го запису. Кілька
записів, які утворюють суцільну зону, виділя-ються протягуванням курсору миші
по їхніх маркерах.
Окрема колонка виділяється клацанням мишею на заголовку цієї колонки. Кілька
колонок, які утворюють суцільну зону, виді-ляються протягуванням курсору миші
по їхніх заголовках.
Після виділення поля (колонки) чи запису (рядка) їх можна вилучити. Для цього
або в меню Правка обирається пункт Вилу-чити, або натискується клавіша
Delete. Якщо вилучається запис, то відкривається діалог, який вимагає
підтвердження щодо вилу-чення запису.
Зміна зовнішнього вигляду таблиці запитів. У меню Формат є стандартні пункти
Шрифт, Висота рядка і Ширина колонки, які визначають зовнішній вигляд
таблиці. До стандартних операцій належать також коригування висоти рядків і
ширини колонок за допомогою миші.
За значної кількості колонок у таблиці на сприйняття інформації відчутно
впливає черговість їх розташування. Процедура переміщення колонок досить
проста. По-перше, колонку, яку потрібно змістити, необхідно виділити,
клацнувши мишею на її імені. Потім, не відпускаючи кнопки миші, її можна
перемістити на потрібне місце.
Будь-яку колонку можна усунути з екрана без її вилучення з таблиці запиту. Для
цього треба виділити якесь поле цієї колонки або її всю і виконати команду
Формат/Сховати колонки. Для то-го щоб показати приховану колонку, необхідно
виконати коман-ду Формат/Показати колонки. При цьому відкривається діалог
Показати колонки, в якому перелічено імена колонок. У видимих колонок біля
імені є відповідні позначки.
Дані запиту можуть упорядковуватися за зростанням або за зменшенням
значень полів.
Для виконання операцій впорядкування необхідно виділити потрібну колонку і
клацнути на одній з наведених кнопок: ліва кнопка призначена для
впорядкування даних за зростанням, а права — за убуванням значень
відповідного поля. Критерії впо-рядкування можуть бути також вказані у діалозі
Сортування, який відкривається після вибору команди Записи/Сортувати.
Можна виконувати впорядкування і за кількома полями, якщо їх вказати у
списку. При цьому слід ураховувати, що впорядку-вання великої кількості даних
потребує чимало часу.
Для того щоб у вихідній таблиці запиту не було ідентичних рядків, треба в меню
Вигляд вибрати пункт Властивості запиту і у діалозі, який після цього
відкриється, включити параметр Тільки унікальні значення.
Перенесення даних в Excel. Перший спосіб перенесення да-них потребує таких
підготовчих дій: виділяються дані, які треба перенести в Excel; виконується
команда Правка/Копіювати або натискується комбінація клавіш Ctrl+C.
Завдяки цим діям зміст виділеної зони буде перенесений у бу-фер тимчасового
збереження і після активізації Excel командою Правка/Вставить або
натисканням комбінації клавіш Ctrl+V йо-го можна вставити у будь-яке місце
робочого аркуша. У робочий аркуш будуть вставлені лише дані без
найменувань полів. Якщо перед поверненням у Excel виконати команду
Файл/Зберегти, то це дасть змогу потім відкривати запит командою
Файл/Відкрити запит.
Другий спосіб може бути використаний лише тоді, коли ство-рення запиту
починається в Excel з допомогою команди Да-ні/Отримати зовнішні дані. Для
повернення в Excel з передаван-ням даних необхідно виконати команду меню
Файл/Повернути дані в Microsoft Excel. Відкриється діалог Отримання зовнішніх
даних, в якому запитується, в якому місці робочої книги Excel і як мають бути
розміщені ті дані, що передаються з MS-Query. Якщо у цьому діалоговому вікні
встановити параметр Зберегти запит, то у подальшому можна буде викликати
MS-Query, по-двійно клацнувши на цих даних. Запит буде виконано знову. Якщо встановити параметр Включати імена полів, то в Excel будуть передані
імена полів бази даних.
MS-Query передає в Excel лише копію оригінальних даних. Тому у разі їх зміни
відповідні зміни в Excel не відбуваються. Актуалізацію даних можна виконати за
допомогою команди Да-ні/Оновити дані. Крім того, якщо після повернення з MSQuery виконати команду Дані/Отримати зовнішні дані, то відкриється діалог, в
якому крім вже відомих параметрів для включення імен рядків і колонок є кнопка
Оновити дані, яка виконує актуалізацію даних, і Правка запиту, яка дає змогу
знову повернутися в MS-Query для редагування запиту.
Фільтрування даних. Критерії відбору. Одна з найважливіших функцій будь-якої
інформаційної системи — відбір або фільтрування даних. Виконання цієї функції
досягається шляхом накладання критеріїв відбору. Саме вони дають змогу
отримувати інформацію, яка задовольняє ті чи інші потреби.
Для того щоб визначити потрібні критерії, необхідно відобра-зити зону критеріїв
у вікні запиту. Це досягається або увімкнен-ням кнопки Показати/Сховати
критерії, або виконанням коман-ди Перегляд/Критерії. Після цього з’являється
зона критеріїв.
Перший рядок цієї зони, який позначено як Поле, признача-ється для занесення
назв полів (колонок) таблиці бази даних, зна-чення яких перевірятимуться під
час фільтрації записів. Клітини інших рядків призначені для введення умов, яким
мають відповідати ці поля відібраних записів бази даних. Умови, що
знаходяться в одному рядку області критеріїв, поєднуються між собою
оператором «І», а ті, що знаходяться у різних рядках, — оператором «Або». За
виконання команди кожний рядок таблиці бази даних перевіряється на
відповідність умовам кожного рядка критеріїв. Якщо рядок таблиці бази
відповідає умовам хоча б одного рядка критеріїв, то цей рядок бази з’являється
в зоні даних запиту.
Для визначення поля таблиці бази даних, значення якого пе-ревірятиметься за
фільтрації записів, можна застосувати один з таких способів:
? увести з клавіатури ім’я поля таблиці бази даних у будь-яке порожнє поле
першого рядка зони критеріїв;
? поставити курсор миші на ім’я поля таблиці бази даних, натиснути ліву кнопку
миші і, не відпускаючи її, перетягнути поле у зону критеріїв;
? клацнути мишею на порожньому полі першого рядка зони критеріїв. На цьому
полі буде встановлено кнопку випадного списку з іменами полів таблиці даних.
Треба розкрити цей список (клацнув¬ши мишею на кнопці списку) і вибрати зі
списку потрібне ім’я;
? виконати команду Умови/Додати умови.
У разі використання останнього способу розкривається діало-гове вікно
Додавання умови, до якого можна ввести всі необхідні умови відбору
(фільтрування) записів таблиці бази даних. Коли ж використовуються інші
способи, вводиться лише одна умова. Її можна ввести або з клавіатури, або
через діалогове вікно. В останньому випадку треба два рази клацнути лівою
кнопкою миші на полі введення умови. Формуючи умови, найчастіше застосовують такі оператори:
дорівнює = між Between
не дорівнює <> не між Not Between
більше > схоже на Like
більше або дорів-нює >= не схоже на Not Like
менше < порожнє Is Null
менше або дорів-нює <= не порожнє Is Not Null
міститься у In і And
не міститься у Not In або Or
Умови для символьних полів. У разі уведення умови для сим-вольного поля
бази у відповідному полі зони критеріїв уводиться потрібна послідовність
символів. Якщо ця послідовність містить у собі пропуски або спеціальні
символи, її слід взяти в одинарні лапки, а краще завжди за уведення
символьних значень викорис-товувати лапки.
Скажімо, потрібно отримати прізвища і телефони тих покуп-ців, які живуть у
Києві. Один із способів одержання такої інфор-мації складається з таких дій:
? якщо на екрані відсутня зона для введення критеріїв, клац-нути лівою кнопкою
миші по кнопці Відображення умов;
? поставити курсор миші на ім’я поля Misto таблиці Pokupec, натиснути ліву
кнопку миші і, не відпускаючи її, перетягнути назву поля у зону критеріїв;
? у рядку «Значення» зони критеріїв під полем Misto двічі клацнути лівою
кнопкою миші;
? у діалоговому вікні Зміна умови натиснути на кнопку Зна-чення;
? після розкриття списку значень поля Misto, які є у таблиці Pokupec, вибрати
потрібне значення (тобто Київ) і натиснути кнопку ОК;
? після повернення у діалогове вікно Правка критерію нати-с¬нути кнопку ОК.
Наслідком цих дій буде занесення в зону критеріїв умови від-бору даних з
таблиці бази даних.
Умова: MISTO
Значення: Київ
або:
Значно розширює можливості відбору символьної інформації застосування
шаблонів, які будуються за допомогою спеціальних символів (процента і
підкреслення). Символ процента (%) озна-чає будь-яку кількість символів, а
символ підкреслення (_) — лише один. Якщо, наприклад, треба отримати дані
за усіма това-рами, назва яких починається з літери «Л», то у разі уведення такої умови з клавіатури потрібно набрати Like ‘Л%’. Для того щоб спростити
застосування подібних конструкцій, у діалогових вік-нах, призначених для
введення умов, є такі оператори: почина-ється з (Like ‘...%’), не починається з
(Not Like ‘...%’), закінчу-ється на (Like ‘%...’), не закінчується на (Not Like ‘%...’).
Інколи варто знати, чи містить дане поле бази якесь значення, чи воно порожнє.
Під порожнім полем розуміється поле, в яке ще не вводилася ніяка інформація.
Якщо поле вміщує нуль або пропуски, то воно вже не є порожнім. Критерій
порожнього поля виглядає так: Is Null (є порожнім). Перевірку на те, що поле не
є порожнім, можна виконати за допомогою оператора Is Not Null.
У разі введення умов для числових полів лапки не використо-вуються.
За уведення з клавіатури умов для полів типу дати або часу замість лапок слід
використовувати знаки номера (#) (наприклад, <= #01.01.02#). Уводячи умову в
діалоговому вікні, цього знаку треба уникати, оскільки інакше буде помилка.
Розглянемо кілька прикладів конструювання критеріїв.
Вибірка з використанням оператора In («міститься у» чи «належить»).
Формулювання запиту: отримати інформацію про товари, ціна яких міститься у
760, 925, 997 (тобто ціна яких дорів¬нює або 760, або 925, або 997).
Умова (поле): CINA
Значення: In (760,925,997)
або:
Вибірка з використанням оператора Between («між»). Фор-мулювання запиту:
вибрати відомості про товари, ціни на які знаходяться у діапазоні від 775 до
1280 включно.
Умова (поле): CINA
Значення: Between 775 And 1280
або:
Вибірка з використанням оператора Like ‘%...’ («закінчуєть-ся на»).
Формулювання запиту: отримати інформацію (файл Zakaz.dbf) про замовлення
на комп’ютери з тактовою частотою 1000 МГц (у файлі Zakaz назва таких
комп’ютерів та їх код за-кінчується на 1000).
Умова (поле): KODZ
Значення: Like ‘%1000’
або:
Вибірка з обчисленням дати. Формулювання запиту: викорис-товуючи данi про
продаж (файл Zakaz.dbf), з’ясувати, які товари було продано протягом семи
днів, починаючи з 17.03.02 р.
Умова (поле): DATAP
Значення: Between #17.03.02# And #17.03.02#+7
або:
Вибірка з використанням зв’язаних умов. У багатьох випадках однієї умови у
запиті буває недостатньо. За визначення кількох умов необхідно враховувати їх
взаємодію. Чи буде вибрано запис у разі обов’язкового виконання всіх умов, чи
достатньо, щоб виконувалася будь-яка з них? У першому випадку критерій
відбору створюється за пов’язування умов за допомогою логічного «І «. Запис
обирається лише тоді, коли виконуються всі умови. Другий вид логічного зв’язку
— зв’язок за допомогою логічного «АБО». У цьому випадку запис обирається,
якщо виконується хоча б одна умова.
Формулювання запиту: Отримати інформацію про замовлення (файл Zakaz.dbf),
які були зроблені після 12.03.01 р. і вартість яких була не нижча 960 грн (тобто
отримати інформацію із запи-сів, у яких значення поля DATAZ більше за
12.03.01 і в яких зна-чення добутка полів KILZ і CINA дорівнює або більше 960).
За введеного критерію запис обиратиметься тільки тоді, коли обидві умови
виконуються.
Умова (поле): DATAZ CINA*KILZ
Значення: >#12/03/01#
або: >=960
Формулювання запиту: Отримати інформацію про замовлен-ня, які були
зроблені після 12.03.01 р. або вартість яких не нижча 960 грн. За введеного
критерію запис обиратиметься у разі виконання хоча б однієї умови.
Зв’язки як по «І», так і по «Або» можуть багаторазово зустрі-чатися в одному
запиті.
Умова (поле): DATAZ CINA*KILZ
Значення: >#12/03/01#
або: >=960
Оброблення даних. У процесі отримання даних з бази вони можуть зазнати
деякої попередньої обробки. Це досягається за рахунок використання під час
визначення полів вихідної таблиці запиту не просто назв полів бази, а виразів з
них або функцій для обчислення групових значень.
Обчислення виразів. Розглянемо такий приклад. У таблиці ба-зи даних Tovar
(Товар) є поле Cina (Ціна), а в таблиці даних за-питу потрібно відобразити ціну з
урахуванням 20 % торгової на-цінки.
Це можна виконати таким чином:
? з меню Записи виконати команду Додати колонку, що при-веде до появи
діалогового вікна з такою самою назвою;
? у рядку Поле цього діалогового вікна увести формулу Cina*1.2;
? як заголовок можна використати або той самий рядок з
формулою, або будь-який пояснювальний текст, наприклад, ‘Ці-на з націнкою’.
Пояснювальний текст уводиться у рядок Заголо-вок колонки.
Обчислення групових значень. Розглянуті способи побудови запитів далеко не
завжди дають змогу знайти відповіді на питан-ня, що виникають. Наприклад,
навіть такий простий запит, як «Скільки є покупців?», неможливо висловити,
використовуючи розглянуті вище можливості. Тому для визначення ознак, що
ха-рактеризують деяку групу записів, у мові SQL існує низка спеці-альних
функцій, притаманних усім її діалектам:
Функція Обчислює для кожної групи записів
Сума Суму значень заданого параметра
Середнє Середнє значення заданого параметра
Число Кількість рядків
Мінімум Найменше значення заданого параметра
Максимум Найбільше значення заданого параметра
Кожна з цих функцій оперує сукупністю значень указаного параметра (за
винятком функції Число) і обчислює єдине значен-ня для кожної заданої групи
записів, яке характеризує цю групу. Параметром переважно є ім’я певного поля
таблиці даних.
Для визначення потрібної функції використовується кнопка Цикл за груповими
операціями або пункт меню Записи/Додати колонку.
Функції Сума і Число дають змогу дуже просто обчислювати різного роду
підсумки. Наприклад, можна визначити загальну кі-лькість покупців, виконавши
такі дії:
? створюючи запит, до зони таблиць бази додати довідник покупців (файл
Pokupec.dbf);
? визначити поле таблиці бази, яке використовуватиметься як параметр функції
(наприклад, поле KODP), і мишею перетягнути його заголовок у зону даних
запиту;
? увести функцію, яка оперуватиме параметром. Для цього в зоні даних запиту
виділити колонку KODP і натискати у лінійці інструментів на кнопку Цикл за
груповими операціями, допоки у заголовку таблиці даних запиту не з’явиться
Число KODP;
? якщо вимкнуто Автоматичний режим, то натиснути кноп-ку Виконати запит.
У разі виконання цих дій під заголовком Число KODP з’я-виться підрахована
загальна кількість записів у таблиці Pokupec. Оскільки таблиця Pokupec — це
довідник покупців, де кожному покупцеві відповідає один запис, то кількість її
записів збігати-меться з кількістю зареєстрованих покупців.
Альтернативний спосіб створення запиту полягає у виборі з меню Записи
команди Додати колонку. При цьому відкриється діалог, у якому потрібно
виконати такі дії:
? у першому рядку Поле, клацнувши мишею на кнопці зі стрілкою, розкрити
список полів і вибрати поле бази KODP;
? в останньому рядку Групова операція розкрити список функцій і вибрати
функцію Число;
? послідовно клацнути мишею на кнопках Додати і Закри-ти.
Зверніть увагу на те, що у разі застосування операції Число не має значення,
яке поле використовуватиметься як параметр. Це пояснюється тим, що ця
функція обчислює кількість записів у групі (у даному випадку група — це вся
таблиця) і на відміну від інших функцій не оперує значеннями параметра.
Для обчислення лише певних записів до запиту потрібно включити відповідний
критерій відбору.
Внесення до попереднього запиту наведеного ліворуч крите-рію дасть змогу
визначити загальну кількість покупців зі Львова, які зробили замовлення.
Умова (поле): MISTO
Значення: ‘Львів’
або:
Для обчислення підсумкових значень для окремих груп запи-сів у вихідну
таблицю даних запиту необхідно внести поля гру-пування записів. Якщо з
попереднього запиту вилучити критерій відбору записів, а у вихідну таблицю
запиту додати поле MISTO, то після його виконання у полі Число(KODP) буде
показано кіль-кість зареєстрованих покупців для кожного міста.
Для аналізу продажу (його обсягів та вартості) по окремих днях до вихідної
таблиці запиту необхідно додати поля Число (KILP), Сума KILP*CINA і DATAP. У
першому виводитиметься інформація про кількість продажу за день, у другому
— вар¬тість продажу, а у третьому — дата продажу. Крім того, поле
дати продажу (DATAP) необхідне ще й для групування записів за датою.
Використання функцій у критеріях відбору. Розглянуті функції для обчислення
групових значень можна використовувати не тільки у полях вихідної таблиці
запиту, а й у зоні критеріїв для відбору відповідних груп записів.
Припустимо, що потрібно визначити коди товарів, які за період з 13.03.02 р. по
20.03.02 р. мали попит більш як у одного покупця (були куплені більш як одним
покупцем). Визначити запит на отримання цієї інформації можна таким чином:
? вибрати таблицю бази з даними з продажу (Zakaz.dbf);
? у вихідну таблицю запиту занести поле з кодом товару (KODT);
? виконати команду Критерії/Додати критерії, що приведе до відкривання
однойменного діалогового вікна;
? у рядках діалогового вікна встановити показані зліва зна-чення. Це дасть
можливість відбирати лише ті товари, які були куплені більш як одним покупцем;
Групова операція: Число
Поле: KODT
Оператор: більше
Значення: 1
? натиснути кнопку Додати (для перенесення встановленої умови у зоні
критеріїв);
? у рядках діалогового вікна встановити нові значення для введення другої
умови (період з 13.03.02 до 20.03.02) і, нарешті, послідовно натиснути кнопки
Додати і Закрити.
Групова операція:
Поле: DATAP
Оператор: між
Значення: 13.03.02;20.03.02
У результаті зона критеріїв матиме наведений праворуч ви-гляд, що дасть змогу
отримати потрібну інформацію.
Умова (поле): Число(KODT) DATAP
Значення: >1 Between #13/03/02# And #20/03/02#
Об’єднання таблиць. Поки що ми розглядали запити, які ви-бирали дані лише з
однієї таблиці. Але в запиті можна викорис-товувати одночасно кілька таблиць
бази даних і таким чином отримувати вихідну таблицю, яка матиме інформацію
з усіх цих вхідних таблиць. Здатність об’єднувати кілька таблиць в одну є однією
з найпотужніших можливостей мови SQL.
Розпочнемо з досить простого об’єднання двох таблиць. Об’єднаємо список
замовлень з адресами покупців, які зробили ці замовлення. Для цього,
створюючи новий запит у діалоговому вікні Додати таблицю, потрібно вибрати
два файли: Zakaz.dbf і Pokupec.dbf і лише після цього закрити діалог,
натиснувши кнопку Закрити. Цей діалог не закривається автоматично. І якщо
кілька разів натискати на кнопку Додати, то відбудеться додавання тої самої
таблиці. За правильного виконання операції додавання у зоні вхідних таблиць
вікна запиту з’являться два списки з переліком полів таблиці Zakaz і Pokupec.
У таблиці Pokupec кожному покупцеві відповідає певний код, який знаходиться у
полі KODP і для різних покупців має різне значення. Таким чином, таблиця
Pokupec — це довідник покуп-ців, у якому кожного покупця можна знайти за його
кодом.
У таблиці Zakaz кожному замовленню також відповідає пев-ний код покупця.
Але кількість записів з однаковим кодом у цій таблиці не обмежена (вона
визначається кількістю замовлень, зроблених конкретним покупцем). Для того
щоб довідкові відо-мості з таблиці Pokupec можна було використовувати у разі
виведення інформації з таблиці Zakaz, необхідно визначити зв’язки між
записами цих двох таблиць. MS-Query не встановлює зв’язки авто¬матично. Це
повинен робити користувач. Слід зауважити, що імена полів з кодом покупця у
таблицях Zakaz і Pokupec можуть збігатися (Zakaz.KODР і Pokupec.KODP), а
можуть бути й різними.
Визначення зв’язків (відношень) між таблицями. Для того щоб визначити зв’язки
між двома таблицями, потрібно виконати такі дії:
? бажано виключити режим Запитувати автоматично (у ра-зі великих розмірів
таблиць це значно зменшить витрати часу);
? установити курсор миші на ім’я потрібного поля в таблиці, до якої слід
приєднати іншу (у нашому прикладі — поле KODP таблиці Zakaz, тобто
Zakaz.KODP);
? натиснути ліву кнопку миші і, не відпускаючи її, перемістити курсор миші на
ім’я поля другої таблиці (у нашому прикладі — поле KODP таблиці Pokupec,
тобто Pokupec.KODP). Між іменами двох полів різних таблиць з’явиться лінія,
що відбиває зв’язок таблиць за відповідними полями.
Альтернативний спосіб визначення співвідношення між двома таблицями —
виконати в меню Таблиця команду Об’єднання.
Визначення властивостей зв’язків. У MS-Query є можли-вість установлювати
різні властивості зв’язків між таблицями.
Найчастіше встановлюється такий тип зв’язку, за якого оби-раються записи з
лівої і правої таблиці, що пов’язані заданим співвідношенням (дорівнює, не
дорівнює, більше, менше і т. ін.). Це так зване справжнє об’єднання.
Але трапляється, що необхідно побачити всі рядки з однієї таблиці і додатково
деяку інформацію з іншої для тих рядків першої таблиці, які мають відповідний
рядок, або для рядків ін-шої таблиці. Такий тип зв’язку має назву Зовнішнє
об’єднання.
Щоб дізнатися про тип встановленого зв’язку або змінити його, треба клацнути
мишею на відповідній лінії між таблицями. Ця лінія зв’язку стане виділеною.
Подвійне клацання на цьому зв’язку або виконання команди
Таблиця/Об’єднання не тільки відкриє діалог Об’єднання, а й покаже параметри
саме цього зв’язку. У діалоговому вікні можна встановити будь-який із вказаних
типів зв’язку. За умовчання встановлюється перший тип з умовою «дорівнює».
Саме такий тип зв’язку потрібно встановити для об’єднання списку замовлень з
адресами покупців. Після встановлення зв’язку можна, наприклад, отримати
список прізвищ і телефонів покупців з Києва, які замовили 486-й комп’ютер.
Створення нової таблиці. За допомогою MS-Query можна створювати нові
таблиці для баз даних. Для цього потрібно вико-нати команду меню
Файл/Визначення таблиці. Відкриється діалог Вибір таблиці. У цьому діалозі
потрібно вибрати таблицю, яка використовуватиметься як шаблон для нової.
Якщо двічі клацнути на імені таблиці (файла бази даних), то відкриється діалог
Перегляд визначення таблиці. У відповідних полях цього діалогу можна
визначити ім’я та тип поля (символьне, чисельне і т. ін.) таблиці, довжину цього
поля. Можна також додавати нові поля (кнопка Додати) та вилучати існуючі
(кнопка Вилучити). Для того щоб завершити створення таблиці і записати її на
диск, у першому рядку (Ім’я таблиці) діалогу слід замінити ім’я попередньої
таблиці (шаблону) на нове ім’я. За спроби створити таблицю з таким самим
ім’ям MS-Query попередить, що така таблиця не може бути створена.
1.3. СХОВИЩА ДАНИХ
Спосіб отримання інформації безпосередньо з оперативних баз даних великих
корпоративних систем створює для кінцевих користувачів значні труднощі. Поперше, це змушує користувачів формувати складні запити до даних, що
зберігаються в різних місцях мережі й у різних форматах. По-друге, коли дані
нагромаджуються в декількох незв’язаних оперативних базах даних, вони часто
багато в чому дублюються, але при цьому ніяк не узгоджуються. У такому разі
достовірну комплексну інформацію одержати практично неможливо, незважаючи на її надмірність.
Навіть якщо всі дані зберігаються на центральному сервері БД, розібратися в їх
складних структурах кінцевому користува-чеві, як правило, дуже складно. Тому
виникає потреба у поперед-ній обробці оперативних даних, що збираються в
різних відділах організації, не тільки для того, щоб зібрати їх в одному місці, а й
для того, щоб узгодити їх та, виходячи з особливостей задач, які потрібно
розв’язувати, очистити від непотрібних даних і зберегти в простій, зрозумілій та
зручній для формулювання нерегламентованих запитів структурі. Саме це й є
основною причиною появи так званих сховищ, або складів, даних, які мають
зберігати лише необхідну, актуальну і точну інформацію з метою доставки її
певним особам у потрібний час для прийняття ними обґрунтованих і своєчасних
рішень.
Потреба у повноцінній максимально швидкій інформаційній підтримці процесів
прийняття рішень змушує не звертати увагу на очевидну ваду сховищ даних —
на те, що вони містять явно надлишкову (оскільки вона дублює дані, що є в
базах або файлах оперативних систем) інформацію.
Іншою причиною, яка виправдує появу окремих сховищ да-них, може бути
гальмування поточної роботи організації через те, що складні аналітичні запити
до оперативної інформації можуть надовго блокувати таблиці баз даних, де
вона зберігається, і захоплювати ресурси серверу, не даючи змоги вводити та
модифікувати оперативні дані. Певна річ, така попередня підготовка даних має
проводитися не самими кінцевими користувачами, а спеціальною групою
адміністраторів сховища даних.
Основні компоненти сховища даних наведено на рис. 2.1.1. Оперативні дані
збираються з різних джерел, очищуються, узгоджуються, інтегруються й
складаються в реляційне сховище. Потім вони (цілком або частково)
підготовлюються для OLAP-аналізу. Вони можуть бути завантажені в спеціальну
БД OLAP або залишені в реляційному сховищі.
Рис. 2.1.1. Основні компоненти сховища даних
Дані реляційного сховища доступні для аналізу за допомогою різноманітних
засобів побудови звітів. Але ті традиційні звіти, які створюються програмістами і
призначені для безпосередньо-го використання особами, що приймають
рішення, хоча і є над-звичайно простими у застосуванні, проте жорстко
обмежені у функціональності (позбавлені гнучкості). Вони отримуються за
допомогою певної множини запитів і, будучи достатніми для по-всякденного
застосування, неспроможні відповісти на всі запи-тання до наявних даних, що
можуть виникнути при прийнятті рішень. Результатом виконання цих запитів, як
правило, є багато-сторінкові звіти. Особа, що приймає рішення, не може їх «прокрутити», «розгорнути» або «згорнути», щоб одержати бажане уявлення даних.
Тому після ретельного вивчення цих звітів у неї з’являється нова серія
запитань. Проте кожний новий непередбачений запит має бути спочатку
формально описаний, закодований програмістом — тільки після цього він може
бути виконаний. Час чекання в такому разі може сягати кількох годин і навіть
днів, що здебільшого неприйнятне. Отже, зовнішня простота отримання
інформації, чого активно домагається більшість замовників інфор¬маційноаналітичних систем, обертається катастрофічною втратою гнучкості. За не дуже
великих обсягів даних у реляційному сховищі та не дуже складних
взаємозв’язків між таблицями непоганий спосіб виходу з цієї ситуації — відбір
потрібних даних і перенесення їх для наступного аналізу в Excel за допомогою
програми MS Query. Але у разі роботи з великою кількістю реляційних таблиць
така задача залишається надто складною і проведення оперативного аналізу
даних стає практично неможливим.
Тому попереднє збирання, очищення та інтегрування даних — це ще не все, що
потрібно кінцевому користувачеві. Йому потрі-б¬ні також:
? зручніша, ніж це можуть забезпечити реляційні таблиці, структура даних (з
погляду спрощення доступу до даних);
? гнучкі інструменти для обчислень і перегляду інформації, які дають змогу
просто й зручно розгортати і згортати дані, забезпечуючи можливість як
перегляду деталізованої інформації, так і комплексного погляду на зібрану
інформацію, її узагальнення та агрегацію;
? інструменти для здобуття знань, тобто інструменти оброб-лення даних, що
дають змогу автоматизувати різні види отри-мання корисної аналітичної
інформації, на основі якої можна ви-являти приховані тенденції, будувати
стратегію розвитку, знахо-дити нові рішення. Тільки за наявності таких
інструментів можна проводити серйозні аналітичні дослідження на базі всієї
доступ-ної інформації про діяльність організації.
Одним із засобів вирішення перших двох проблем є OLAP (On-Line Analytical
Processing — оперативне аналітичне оброб-лення) — технологія організації
даних відповідно до методів їх аналізу, що зменшує витрати часу і зусилля на
створення необ-хідних звітів. Хоча OLAP і не є необхідним атрибутом сховища
даних, але саме він найчастіше застосовується для аналізу нагро-маджених у
сховищі відомостей.
Важливим елементом сховища є метадані (або дані про дані). Вони містять
інформацію про структуру, розміщення та трансформацію даних (повний опис
усіх процесів завантаження даних), спеціальні програми для аналізу й подання
даних у певних областях, а також додаткову інформацію про всі елементи
сховища, що допомагає орієнтуватися в його складній структурі. Завдяки
метаданим забезпечується ефективна взаємодія різноманітних компонентів
сховища. Метаданими явно або приховано користуються всі групи користувачів
сховища — від найменш підготовлених кінцевих користувачів, програми для
яких управляються метаданими, до адміністраторів даних і розробників.
У дуже великих організаціях підрозділи верхніх рівнів досить незалежні і мають
розвинену організаційну та інформаційну структуру. При цьому потреби та
пріоритети розв’язання певних задач також різняться. З іншого боку,
інформація, необхідна для підтримки прийняття рішень на більш високому рівні,
збирається і зберігається на більш низькому організаційному рівні в детальнішому вигляді. В таких організаціях навіть велика група адміністраторів не
може контролювати сховище, що містить усі дані, та управляти ним. Поняття
єдиного сховища даних у такому разі реалізується в концепції ієрархічних
сховищ даних.
1.4. ЗАСОБИ КОМП’ЮТЕРНОЇ КОМУНІКАЦІЇ
Для того щоб успішно продавати, мало запропонувати товар за привабливою
ціною через розгалужену збутову мережу. Необ-хідно, використовуючи
відповідні засоби стимулювання попиту, досягнути того, щоб розпізнавальні
якості товару стали відомі цільовій групі покупців. Отже, умовою ефективності
маркетинго-вої стратегії є розроблення програми комунікації з двома взаємопов’язаними цілями: «зробити відомим» і «зробити привабливим». Така
програма має використовувати різні канали комунікації: тор¬говий персонал,
рекламу, стимулювання попиту і зв’язки з громадськістю. Нижче буде
розглянуто, як для успішного вирішення цієї проблеми можна використати
комп’ютерні комунікації.
Роль і місце
електронних комунікацій у маркетингу
На сучасному висококонкурентному ринку можливість досту-пу до актуальної
інформації стає все важливішим компонентом успіху у бізнесі. Застаріла
інформація — це непотрібна інформація. Тому ті компанії, які навчились
отримувати доступ до актуальної інформації, необхідної для прийняття рішень,
та інтелектуально використовувати ці дані (наприклад, для обслуговування
своїх покупців, удосконалення внутрішніх процесів або скорочення циклу
розроблення продукції), мають значну перевагу над іншими.
У маркетингових інформаційних системах комунікаційні опе-рації спрямовані на
вирішення двох найважливіших завдань.
По-перше, комунікаційна технологія з метою створення належних умов для
спільної діяльності співробітників організації має забезпечити циркулювання між
ними інформаційних потоків.
По-друге, для ефективного узгодження попиту і пропозиції між учасниками
процесу обміну ця технологія має забезпечити циркулювання інформаційних
потоків, спрямованих на доведен-ня до відома суб’єктів ринку позиції, на яку
претендує фірма або марка товару.
Якщо перші потоки інформації є досить традиційними для будь-якої
інформаційної системи, то другі характерні саме для маркетингової
інформаційної системи. Ці інформаційні потоки (сукупність сигналів) ідуть від
фірми на адресу різних аудиторій, у тому числі на адресу клієнтів, збувальників,
постачальників, акціонерів, органів управління, а також власного персоналу.
Саме сукупність таких сигналів і називають маркетинговою комунікацією.
З погляду контролю за станом і змінами, які відбуваються у зовнішньому
середовищі, інформаційна маркетингова система у рамках своєї основної
діяльності зі збирання та оброблення ін-формації, що надходить із зовнішнього
та внутрішнього середо-вища, повинна ретельно обробляти і систематизувати
ініційовані впливом маркетингової комунікації сигнали.
Будь-яка комунікація передбачає обмін сигналами між пере-давачем і
приймачем з використанням системи кодування—деко-дування для запису та
інтерпретації сигналів. Цей процес можна описати з допомогою таких елементів:
1) передавача (окрема особа або організація), який є джерелом інформації;
2) кодування, що являє собою процес перетворення ідей у символи,
зображення, малюнки, форми і т. ін.;
3) повідомлення, яке є сукупністю символів, які передаються передавачем;
4) каналів передавання, за допомогою яких сигнал передаєть-ся від передавача
до приймача;
5) декодування — процесу, за допомогою якого приймач тлу-мачить символи,
які надійшли від передавача;
6) приймача, під яким розуміється цільова аудиторія;
7) відгуку, який є реакцією приймача на отримання повідом-лення;
8) зворотного зв’язку — частини відгуку приймача, яка над-ходить до
передавача.
Розподіл процесу комунікації на ці вісім елементів дає змогу виявити ключові
умови ефективної маркетингової комунікації, серед яких заслуговують на
особливу увагу такі:
? цілі комунікації. Передавач повинен чітко розуміти, на яку саме аудиторію
варто розраховувати і відгук якого типу йому потрібно отримати;
? підготовка повідомлення. Необхідно враховувати поперед-ній досвід
користувачів товару і процедуру декодування повідомлення, якої дотримується цільова аудиторія;
? планування каналів. Передавач повинен передавати своє повідомлення
каналами, які ефективно доводять його до цільової аудиторії;
? ефективність повідомлення. Передавач повинен за сигна-лами зворотного
зв’язку оцінювати відгук цільової аудиторії на передане повідомлення.
Ці умови ефективності визначають сукупність рішень, які входять у будь-яку
програму маркетингової комунікації.
Для «традиційних» засобів масової інформації, до яких нале-жать телебачення,
радіо, газети, журнали, а також пряма поштова реклама та усна реклама,
характерна односпрямована комунікаційна модель. У рамках цієї моделі фірма
передає інформаційний зміст користувачеві, застосовуючи деяке комунікаційне
середовище. Але зворотний зв’язок між користувачем і фірмою має досить
обмежений характер. Тому в межах цієї традиційної моделі клієнт займає
досить пасивну позицію, оскільки його свобода вибору зведена до мінімуму
можливих дій, таких, наприклад, як заповнення і відправлення поштою
вкладеного у журнал купона.
З розвитком телекомунікацій, супутникових систем зв’язку, комп’ютерних
технологій цілі та зміст маркетингової комунікації значно змінюються. Ці зміни
відбуваються за такими напрямами:
? завдяки інтерактивності нових комунікаційних каналів споживачі мають змогу
не лише отримувати інформацію, а й від-бирати і замовляти її, а також посилати
відповіді. Таким чином відбувається рух у напрямі реклами згідно із запитом;
? нові засоби забезпечують покупцям доступ до величезних банків даних у
найрізноманітніших сферах (наприклад, пропози-цій товарів, їх порівняльних
характеристик, цін і т. ін.). У резуль-таті фірми з кожним роком мають справу з
усе більш поінформо-ваними клієнтами. Отже, реклама стає більш
фактографічною, конкретною і вже слугує скоріше помічником покупця, ніж засобом продажу;
? значно вищою стає селективність реклами. Об’єднання можливостей
телефону, комп’ютера і телевізора дає змогу спрямовувати індивідуалізовані
повідомлення ретельно підібраній аудиторії. Таким чином, розвиток іде у
напрямі персоналізованої електрон¬ної пошти, яка забезпечує більш високу
ефективність рекламної комунікації. У деяких секторах виробництва розвинених
країн все ширше застосовуються персоналізовані повідомлення. Наприклад,
доступ до центральної бази даних бюро дорожнього руху дає змогу
ідентифікувати всіх, хто декілька років тому придбав автомобіль певної моделі і,
відповідно, може мати намір у найближчому майбутньому купити нову машину.
Всім їм за допомогою прямої розсилки направляються індивідуальні пропозиції;
? розвиток регіонального телебачення також сприяє селективності комунікацій.
Поява місцевих каналів полегшує доступ на телебачення торговельних та
промислових фірм. Локальне телебачення може легше адаптуватися до
особливостей регіональних ринків;
? розширення географічних зон мовлення за допомогою сис-тем супутникового
зв’язку посилює наднаціональний характер рекламних кампаній та торгових
марок.
Наслідком усіх цих змін стає переадресування технічним засобам комунікації
переважної частини функцій, раніше виконуваних торговими посередниками.
Правильно адресоване повідомлення, телефон, каталог, доступ до якого значно
спрощується завдяки телевізору чи комп’ютеру, дає змогу швидше донести
точніші та повніші відомості, аніж розповідь торгового агента. У цьому при¬чина
швидкого розвитку прямого діалогу між фірмою та ринком.
З розвитком інформаційних технологій контакт з клієнтом пе-рестає бути
привілеєм лише продавця і переходить до організації у цілому. Навіть за
скорочення торгового персоналу кількість таких контактів збільшуватиметься.
Тому важливо, щоб організація була орієнтована на підтримування таких
контактів. У зв’язку з інтенсифікацією діалогу між фірмами та суб’єктами
ринкових відносин все важливішу роль починають відігравати комунікаційні
служби цих фірм, в обов’язки яких входить підтримування зв’язків з
громадськістю, ринком, покупцями та споживачами продукції. Комунікаційна
служба організації несе відповідальність за своєчасну підготовку і відправлення
відповідних матеріалів, їх вигляд й однозначне тлумачення тими, для кого вони
призначені. Особливо значне навантаження на комунікаційну службу припадає у
тому разі, коли організація дотримується інтерактивного маркетингу і, як
наслідок, застосовує інтерактивну рекламу.
Інтерактивна реклама — це персоналізовані рекламні повідомлення, кожне з яких має на меті встановлення діалогу з поте-н¬ційним
покупцем шляхом заохочення його відгуку. Цей вид реклами спрямований на
вирішення двох завдань:
? створити імідж (сприятливе ставлення, яке у слушну нагоду спонукатиме
зробити покупку);
? водночас з вирішенням першого завдання досягти відгуку, який дасть змогу
якнайшвидше оцінити ефект повідомлення і створить основу для налагодження
комерційних відносин.
Нині саме такий стиль завдяки своєму безпосередньому зв’язку з інтерактивним
маркетингом інтенсивно розвивається.
Методи комп’ютерної комунікації
Найефективнішим засобом отримання актуальної інформації на сьогодні є
комп’ютерні мережі.
Комп’ютерну мережу можна визначити як сукупність двох або кількох
комп’ютерних систем, з’єднаних лініями зв’язку, до складу яких входить
спеціальне апаратно-програмне забезпечен-ня для підтримки процесу обміну
інформацією.
Об’єднання комп’ютерів у мережу дає змогу за рахунок забез-печення реальної і
загальнодоступної інформаційної взаємодії збільшити продуктивність праці
людей, які на них працюють. Така взаємодія називається телекомунікацією.
Мета створення будь-якої комп’ютерної мережі — забезпе-чення доступу до
певних ресурсів. Комп’ютери (у сукупності з відповідним програмним
забезпеченням), які здійснюють функції обслуговування і розподілення ресурсів
системи — дисків, ката-логів, файлів, принтерів, модемів і т. ін., називаються
серверами.
Абонентські комп’ютери, з якими користувачі працюють і надсилають запити до
серверів з метою отримання доступу до загальних ресурсів, називаються
робочими станціями, або клієн-тами.
Розпочинаючи роботу, кожна робоча станція завантажує в оперативну пам’ять
свою копію операційної системи, а в міру, як виникає потреба у вирішенні
конкретних завдань, — і копії необхідних прикладних програм. Тому кожна
робоча станція може використовуватися як немережевий, локальний комп’ютер.
Єдина її відмінність від автономного комп’ютера полягає у тому, що вона може
підключитися до мережі й мати доступ не тільки до своїх ресурсів, а й до
ресурсів мережі. Для комунікації з мережею робоча станція застосовує
спеціальне програмне забезпечення, завдяки якому вона може використовувати
цю мережу для відправлення та отримання інформації.
Якщо клієнтом може бути будь-який комп’ютер, то до якості і потужності
серверів висуваються додаткові вимоги залежно від їх функцій. У комп’ютерній
мережі може бути кілька серверів. Мережевий сервер підтримує виконання
функцій мережевої опе-раційної системи, термінальний — виконання функцій
багатоко-ристувацької системи, файл-сервер — роботу з файлами. Сервер баз
даних забезпечує оброблення баз даних у багатокористувацьких системах. Він є
засобом вирішення мережевих задач, у яких локальні мережі застосовуються
для спільної обробки даних, а не просто для організації колективного
використання віддалених зовнішніх пристроїв.
У разі об’єднання персональних комп’ютерів застосовуються
в основному два способи зв’язку між ними. Перший спосіб —
об’єднання комп’ютерів у локальну мережу. Засобом такого об’єд¬нання слугує
спеціальний мережевий кабель. Використовується кілька видів такого кабелю:
коаксіальний, оптико-волоконний і типу «кручена пара». Передавання
інформації здійснюється за допомогою так званого мережевого адаптера (або
мережевої інтерфейсної плати), який переводить дані комп’ютера у відповідний
формат і надсилає їх кабелем до мережевої інтерфейсної плати іншого
комп’ютера. Приймаючи дані, інтерфейсна плата перетворює їх у форму, звичну
для персонального комп’ютера, і надсилає в оперативну пам’ять. Такі
перетворення потрібні у зв’язку з тим, що дані з комп’ютера надходять у
паралельній формі (кількість паралельних ліній залежить від розрядності
комп’ю¬тера), а кабелем вони передаються послідовно, біт за бітом. Цей спосіб
дає змогу отримати швидкодіючу і надійну мережу, але вона може працювати
лише на досить обмеженій території (у межах одного відділення або організації).
До загальних ресурсів локальної мережі зокрема належать:
? диски одного або декількох серверів з даними, що на них зберігаються;
? мережеві принтери;
? послуги, які надає мережа (доступ до великих машин та ін-ших мереж, ліній
зв’язку з відповідним програмним забезпечен-ням для передавання інформації і
т. ін.);
? можливість взаємодії з іншими комп’ютерами, що входять до мережі.
Відстань між об’єднаними у локальну мережу комп’ютерами, як правило, не
може перевищувати кількох кілометрів.
Другий спосіб об’єднання комп’ютерів — зв’язок окремих комп’ютерів або
територіально віддалених локальних мереж на основі використання
комунікаційних послуг, що надаються від-повідними організаціями. Такий зв’язок
дає змогу передавати ін-формацію на дуже великі відстані. Мережі передачі
даних, роз-раховані на обслуговування територій, віддалених на сотні і тисячі
кілометрів, називають глобальними. Можливості таких електронних ліній зв’язку
дають змогу користувачам отримувати найактуальнішу інформацію та швидко і
чітко реагувати на ситу-ації. Завдяки своєчасному отриманню даних
співробітники мо-жуть приймати кваліфікованіші рішення, а організації — оперативно діяти в місцевій, національній або глобальній економічній ситуації, що
швидко змінюється.
Найдешевшим (але й найповільнішим) варіантом віддаленого зв’язку є
використання звичайної телефонної мережі і модемів. Дальність такої мережі
практично необмежена і залежить лише від стану та якості телефонних каналів.
Коли комп’ютер застосо-вується для передавання інформації у телефонну
мережу, при-значення модему полягає у заміщенні сигналу, якій надходить з
комп’ютера (сполучення нулів та одиниць), електричним сигна-лом з частотою,
що відповідає робочому діапазону телефонної лінії. Коли комп’ютер
застосовується для приймання інформації з телефонної лінії, модем повинен
прийняти сигнал з телефону і перетворити його на цифрову інформацію,
«зрозумілу» комп’ю-теру. На виході модему інформація підлягає МОдуляції, а
на вході — ДЕМодуляції. Звідси і назва МОДЕМ.
Для вирішення питань комутації в глобальній мережі можуть використовуватися
так звані Host-машини, які встановлюються у її вузлах (хост-вузли). У ролі хоствузла може виступати будь-який персональний комп’ютер, який має пряме
мережеве з’єднання і який надає користувачам доступ до своїх засобів і служб.
Фізичні канали зв’язку, що створюють комутаційну ме-режу шляхом об’єднання
множини серверів і Host-комп’ютерів, називаються магістральними каналами.
За способом передавання інформації обчислювальні мережі поділяються на
мережі комутації каналів, мережі комутації по-відомлень, мережі комутації
пакетів та інтегральні мережі.
У мережі з комутацією каналів з’єднання протягом усього се-ансу зв’язку
залишається незмінним і недоступним для інших абонентів. Коли робиться
виклик, то виділяється певна частина цієї мережі, яка створює пряме з’єднання.
Прикладом такої ме-режі є телефонна мережа. Хоча такий спосіб передавання
інфор-мації легко реалізувати, він має суттєву ваду — неефективність
використання такого дорогого ресурсу, яким є мережа.
У мережі з комутацією повідомлень інформація передається порціями, які
називаються повідомленнями. Пряме з’єднання пе-реважно не встановлюється,
а передавання повідомлення почина-ється після звільнення першого каналу і
так допоки повідомлення не дійде до адресату. Кожен сервер виконує прийом
інформації, її збирання, перевірку, маршрутизацію і передавання повідомлення.
Вадою комутації повідомлень є низька швидкість передавання даних і
неможливість проведення діалогу між клієнтами, хоча вартість передавання
зменшується.
У разі комутації пакетів обмін здійснюється короткими пакетами з фіксованою
структурою. Пакет — це частина повідомлення, яка відповідає встановленому
стандарту. Мала довжина пакетів дає змогу запобігти блокуванню ліній зв’язку і
збільшенню черги у вузлах комутації. Вона забезпечує швидке з’єднання,
низький рівень помилок, надійність та ефективність використання мережі, але
виникає проблема маршрутизації, яка вирішується програмно-апаратними
методами.
Мережі, що забезпечують комутацію каналів, повідомлень і пакетів,
називаються інтегральними. Вони з’єднують кілька комутаційних мереж.
Частина інтегральних каналів використовується монопольно, тобто для прямого
з’єднання. Прямі канали створюються на час проведення сеансу зв’язку між
різними комутаційними мережами. По закінченні сеансу прямий канал
розпадається на незалежні канали. Інтегральні мережі ефективні, якщо обсяг
інформації, що передається по прямих каналах, не перевищує 10—15 %.
Під час розроблення комп’ютерних мереж виникає проблема погодження
взаємодії комп’ютерів, ліній зв’язку та інших при-строїв. Вона вирішується за
допомогою встановлення певних правил, які називаються протоколами. Одним
з таких важливих міжмережевих протоколів є протокол TCP/IP (Transmission
Control Protocol/Internetwork Protokol — протокол управління передаванням/міжмережевий протокол). За його розроблення ви-ходили з того,
що комп’ютери всіх видів повинні мати можли-вість спільного використання
мережевих засобів і безпосередньо взаємодіяти один з одним як одна
ефективно інтегрована ком-п’ютерна мережа. Протокол TCP/IP ґрунтується на
концепції од-норангової мережі, у якій всі комп’ютери, об’єднані за допомогою
цього протоколу в єдину комп’ютерну систему, рівноправні (хоча на деякі з них
покладається більше функцій, ніж на інші), і визначається надійністю, сталістю
та гарантією доставки даних за найнесприятливіших умов. TCP/IP не визначає
фізичне середовище, на базі якого він працює, і може застосовуватися для
обміну даними як у локальних, так і у глобальних мережах.
Сьогодні мережі пропонують такі засоби, як розвинені бази даних, електронна
пошта, і забезпечують кращу інтеграцію різ-номанітних ресурсів, надаючи у
розпорядження користувачів все більші обсяги інформації. А через зниження
витрат на спільне використання даних вони дають змогу організаціям
працювати ефективніше. Нині в більшості організацій зростає потреба в інтенсивному використанні подібних можливостей. Насамперед це пояснюється
тим, що можна розширювати межі автоматизовано-го оброблення інформації за
рахунок включення до неї людей і ресурсів поза межами самої організації. Такі
віртуальні ресурси можуть включати постачальників, спеціалістів із зовнішніх
орга-нізацій або будь-яке інше інформаційне джерело, яке знаходиться будь-де.
Хоча ці ресурси і не є частиною організації, вони мають дуже важливе значення
для її успішної діяльності. Значна частина інформації (факсові повідомлення,
звичайна пошта, різні друковані матеріали і телефонні дзвінки) надходить із
зовнішніх джерел не в електронній формі. Це ускладнює її інтеграцію з
внутрішніми інформаційними системами і викликає зростання витрат на роботу
з нею. Зовнішню інформацію подібного типу краще інтегрувати з корпоративною
мережею, щоб забезпечити таке саме зниження витрат і підвищення
ефективності, яке вже забезпечують внутрішні системи організації. З’єднавши
свої мережі з зовнішніми ресурсами, компанії можуть реалізувати постійні
комунікації і організувати ефективні потоки інформації. Наприклад, у
повсякденних комунікаціях між компаніями електронна пошта може замінити
численну кількість факсів, звичайну пошту та телефонні дзвінки. Електронна
пошта набагато дешевша за звичайну пошту та факсимільний зв’язок і здійснює
комунікації практично миттєво. Вона дає змогу вивчати продукцію, що
пропонується потенційними постачальниками, і навіть замовляти та оплачувати
її. Усе це виконується за допомогою мережі і замінює тривалий і складний
процес надсилання друкованого каталогу, замовлення за телефоном з
подальшим надсиланням чека за отримані товари.
Internet як інструмент для комунікацій
Найвідоміша комп’ютерна мережа — світова комп’ютерна мережа Internet. Її
можна визначити як величезну цифрову магіс-траль — систему, яка пов’язує
мільйони комп’ютерів, підключе-них до тисяч мереж у всьому світі. Ця
глобальна «мережа мереж» охоплює численні університетські, урядові та
корпоративні мережеві системи, пов’язані високошвидкісними приватними і
загальнодоступними мережами, а також містить ряд популярних служб.
Наприклад, комп’ютерна глобальна мережа передавання даних RELCOM, що
діє на території колишнього СРСР, є офіційно зареєстрованою національною
підмережею європейської мережі Eunet — члена світової спілки мереж Internet.
Internet — це загальнодоступна мережа, відкрита для будь-якого користувача,
який має модем та інстальоване програмне забезпечення TCP/IP. Вона
функціонує, не маючи централізова-ної організації, яка б керувала або
управляла нею, за винятком хіба що Центру мережевої інформації Internet —
InterNC (Internet Network Information Center). Але функції останньої обмежуються
наданням користувачам Internet інформаційних і реєстраційних послуг. Доступ в
Internet через постійне мережеве з’єднання (так званий виділений канал) або
комутаційну лінію надається поста-чальником Internet-послуг (INS-Internet
Service Providers) — ком-панією, яка займається передаванням даних на великі
відстані. Нині цілодобовий доступ до Internet мають 35 млн користувачів з 96
країн світу. Оскільки все більше людей звертаються в Internet для комунікацій
один з одним та отримання інформації, компанії відкривають все більше нових
можливостей для свого бізнесу.
Доступ до такої різноманітної і чисельної інформації Internet забезпечує за
допомогою величезної кількості підключених хост-вузлів. З лютого 1990 по
лютий 1996 р. кількість хост-вузлів в Internet зросла з менш як 500 тис. до майже
9,5 млн. Значна кіль-кість цих комп’ютерів виконує роль серверів, які
пропонують будь-якому користувачеві, що має вихід в Internet, доступ до
електрон¬них ресурсів (даних, прикладних програм), отже, обсяг і
різноманітність інформації в Internet просто неймовірні. Internet дає змогу
звертатися до фондів Бібліотеки Конгресу США, стежити за результатами
спортивних змагань, дізнаватися про наявність номерів у готелі, контролювати
доставку товарів, переглядати останні біржові зведення і купувати різноманітні
товари.
Приватна корпоративна мережа, що використовує програмні продукти і
технології Internet, називається інтрамережею (або intrаnet). Інтрамережі можуть
функціонувати як автономні мережі, до яких не може бути ніякого доступу
ззовні, або бути ізольованими від зовнішніх користувачів Internet за допомогою
спеціальних засобів мережевого захисту, які допомагають уникнути
несанкціонованого потрапляння у корпоративну мережу або виходу з неї пакетів
даних. Ці засоби мережевого захисту називаються бранд¬маузерами.
Програмне забезпечення брандмаузерів визначає, які пакети даних мають
повноваження на вхід або вихід з інтрамережі. Звичайно компанії створюють
інтрамережі для своїх співробітників, проте повноваження на доступ до них іноді
надаються діловим партнерам та іншим групам користувачів.
Як і Internet, інтрамережі стрімко стають головним елементом корпоративних
інформаційних систем. Фактично більшість про-даних на сьогодні Web-серверів
використовується саме в інтер-мережах. Компанії прийшли до розуміння того,
що такі внутрішні Web-вузли є ідеальним засобом розповсюдження інформації
серед співробітників. Причина проста: інтрамережа (intrаnet) має всі переваги
Web, включаючи можливість публікації документів, які містять графіку, звук,
відео та гіпертекстові посилання. Оскільки всі документи Web створюються за
допомогою того самого протоколу (HTML), вони доступні будь-якому
співробітникові, який працює у мережі і має Web-сервер. Якщо Internet змінила
спосіб взаємодії комерційних підприємств з зовнішнім світом, то інтрамережі
кардинально змінюють характер внутрішніх комунікацій.
Методи передавання даних. Internet уможливлює легку взає-модію різних видів
комп’ютерних систем. Це досягається завдя-ки використанню певних
стандартів. В Internet застосовуються стандартизовані методи передавання
даних, які дають змогу при-ховати від користувача все розмаїття мереж і машин.
Фундаментальним стандартом, застосовуваним в Internet, є комплект
мережевих протоколів — TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internetwork
Protokol). Цей протокол не залежить від конкретної операційної системи і, отже,
забезпечує взаємодію всіх типів комп’ютерів — від ПК до мейнфреймів.
Оскільки всі комп’ютери взаємодіють з Internet через TCP/IP, не потрібно
здійснювати складні перетворення протоколів, що значно спро-щує і здешевлює
операції в Internet.
Міжмережевий протокол (IP) відповідає за адресацію, тобто гарантує, що
маршрутизатор (комп’ютер, який зв’язує різні час-тини мережі) знає, що робити
з пакетом даних, який надійшов до нього. Можна сказати, що міжмережевий
протокол виконує фун-к¬ції конверта повідомлення і сортувальника адрес. Він
називається міжмережевим, оскільки забезпечує роботу як у межах Internet, так і
з мережами, приєднаними до неї.
Електронна адреса, яку вказує користувач, дає мережі повну інформацію, куди
необхідно доставити інформацію. Адреса фак-тично складається з кількох
частин — чотирьох чисел, кожне з яких не перевищує 256, відокремлених одне
від одного крапками (наприклад, 136.172.36.5).
Оскільки Internet — це мережа мереж, то ліва частина адреси містить
інформацію для маршрутизаторів про те, до якої мережі належить комп’ютер
користувача. Кожен комп’ютер в Internet має свою унікальну адресу. Права
частина адреси призначена для того, щоб сповістити мережу, який комп’ютер
має отримати це повідомлення.
Через низку технічних причин (в основному — апаратні об-меження)
інформація, що передається по IP-мережах, поділяється на порції, які
називаються пакетами. В одному пакеті переважно надсилається від 1 до 1500
символів. Це унеможливлює монополізацію мережі одним користувачем, проте
дає змогу кожному розраховувати на своєчасне обслуговування. Це також
означає, що у разі перевантаження мережі якість обслуговування всіх
користувачів погіршується, але вона не «вмирає» від монополізації кількома
користувачами.
Одна з переваг Internet полягає у тому, що для її функціону-вання на базовому
рівні достатньо лише міжмережевого прото-колу. Мережа не забезпечуватиме
всі сервісні можливості, але вирішуватиме завдання користувачів, оскільки має
всю інформа-цію, необхідну для переміщення повідомлень з комп’ютера користувача до пункту призначення. Проте у разі роботи тільки з IP-протоколом
відразу виникає кілька проблем.
По-перше, у більшості випадків обсяг інформації, що надси-лається, перевищує
1500 символів.
По-друге, може виникнути помилка. Мережі інколи можуть загубити пакет або
пошкодити його під час передавання.
По-третє, послідовність доставки пакетів може бути поруше-но. Немає ніякої
гарантії, що пакети дійдуть у послідовності їх відправлення.
Протокол управління передаванням (TCP). Для вирішення за-значених проблем
використовується протокол ТСР, який часто фігурує разом із протоколом ТР.
Інформація, що передається ТСР, поділяється на порції. Кожна порція
нумерується з метою перевірки, чи всю інформацію отримано, і розташування
даних у відповідному порядку. Для передавання цього порядкового но-мера
мережею протокол має свій власний «конверт», на якому «записано» необхідну
інформацію. Порція даних, що передають-ся, розташовується у конверті ТСР,
який, у свою чергу, «вклада-ється» у конверт IP і передається до мережі.
На стороні приймача програмне забезпечення протоколу ТСР збирає конверти,
дістає з них дані й розташовує їх у відповідному порядку. Якщо деяких конвертів
немає, програма просить відправника передати їх ще раз. Після розміщення
всієї інформації у належному порядку ці дані передаються до тієї прикладної
програми, яка використовує послуги ТСР для їх об-робки.
Під час «вкладання» даних у конверт виконується обчислення так званої
контрольної суми, яка дає змогу при отриманні даних виявити помилки в пакеті.
Коли пакет надходить у пункт призна-чення, приймаючий ТСР обчислює
контрольну суму і порівнює її з тією, яку надіслав відправник. Якщо значення не
збігаються, то робиться висновок, що у процесі пересилання пакета виникла
помилка. Приймаючий ТСР відкидає цей пакет і надсилає вимогу на повторне
передавання.
Доменна система імен. Цифрові адреси придатні для спілку-вання комп’ютерів,
а для людей краще мати справу з іменами. Саме тому комп’ютерам в Internet
надано імена. Всі прикладні поштові програми в Internet дозволяють
використовувати ці іме-на замість числових адрес комп’ютерів.
Звичайно, використання імен має свої вади. По-перше, потрібно стежити, щоб
те саме ім’я не було надане різним комп’ютерам. Крім того, необхідно
забезпечити переробку імен у числові адреси. Користувач може вказати
програмі ім’я, але в неї має бути спосіб переробки його в адресу.
На етапі становлення, коли Internet була невеликою спільніс-тю і кожний
комп’ютер створював вузол мережі, використовува-ти імена було легко. У якості
імен використовувалися прості слова, кожне з яких обов’язково було
унікальним. Центр мережевої інформації Network Information Center (NIC)
створив спеціальну службу реєстрації. Користувачі надсилали заповнений
бланк, а NIC заносила їх у список імен та адрес. Цей список зберігався у файлі
під назвою hosts (список вузлових комп’ютерів), який регулярно розсилався на
всі комп’ютери мережі.
Коли Internet розширилася, розмір цього файла зріс. Почали виникати значні
затримки у процесі реєстрації імен, пошук унікальних імен ускладнився. На
надсилання цього файла до всіх зазначених у ньому комп’ютерів витрачалося
багато мережевого часу. Постала потреба у розподіленій інтерактивній системі.
Створена система отримала назву доменної системи імен (Domen Name
System, DNS).
Доменна система имен — це ієрархічно розподілений метод організації
простору імен в Internet, який перекладає відповідаль-ність за підмножину імен
на різні групи користувачів. Кожен рі-вень в цій системі називається доменом.
Домени відокремлю-ються один від одного крапками, наприклад:
ux.cso.uiuc.edu
www.novell.com
Система дає змогу мати в імені будь-яку кількість доменів, але практично
більше п’яти зустрічається рідко. Кожен наступ-ний домен в імені (якщо
дивитися зліва направо) за ієрархією старший від попереднього. В імені
ux.cso.uiuc.edu елемент ux — ім’я реального комп’ютера користувача, створене
групою cso, яка є не що інше, як відділ, у якому знаходиться цей комп’ютер.
Відділ cso є відділом університету штату Іллінойс (uiuc), який входить в
національну групу навчальних закладів (edu). Таким чином, домен edu включає
в себе всі комп’ютери навчальних за-кладів США, домен uiuc.edu — всі
комп’ютери університету штату Іллінойс і т. д.
Кожна група може створювати і змінювати всі імена, що зна-ходяться під її
контролем. Якщо група uiuc вирішить створити нову підгрупу і назвати її ncsa,
вона може не питати ні в кого на це дозволу. Все, що потрібно зробити, — це
додати нове ім’я в свою частину світової бази даних, і рано чи пізно той, кому
по-трібно, дізнається про це ім’я. Аналогічним чином група cso може купити
новий комп’ютер, дати йому ім’я і включити в мережу, не запитуючи ні у кого
дозволу. Якщо всі групи, починаючи з edu і нижче, дотримуватимуться правил і
забезпечуватимуть унікальність імен, то ніякі дві системи в Internet не матимуть
однакового імені.
Група літер наприкінці адреси Internet є доменом, який вказує, з яким типом
комп’ютера встановлюється зв’язок. Сім доменів, які найчастіше зустрічаються,
наведено у табл. 2.1.1.
Таблиця 2.1.1
Домен Використання домена
com Комерційні, підприємницькі організації
edu Освітні заклади (університети, середні школи і т. д.)
gov Державні організації (крім військових)
mil Військові організації (армія, флот і т. д.)
net Системи базової мережі
int Міжнародні організації
org Інші організації та установи
Коли Internet стала міжнародною мережею, виникла потреба надати різним
країнам можливість контролю за іменами, які є в їх системах. З цією метою
засновано набір дволітерних доменів, які відповідають доменам вищого рівня
для цих країн. Загальна кількість кодів країн — 300. Комп’ютерні мережі існують
при-близно в 150 з них (код України — ua).
У разі використання імені (наприклад, us.cso.uiuc.edu) ком-п’ютер повинен
замінити його на відповідну адресу. Щоб зробити це, комп’ютер користувача
просить допомоги у серверів (комп’ю¬терів) DNS, починаючи з правої частини
імені і зміщуючись ліво¬руч. Спочатку він просить локальні сервери DNS знайти
адресу. Тут існує три можливості:
1. Локальний сервер знає адресу, тому що ця адреса знахо-диться у тій частині
світової мережі, яку він обслуговує.
2. Локальний сервер знає адресу, тому що хтось недавно вже запитував про неї
(сервер деякий час зберігає адресу, про яку за-питують, на той випадок, якщо
дещо пізніше про неї знову запи-тають. Це значно підвищує ефективність
роботи системи).
3. Локальний сервер не знає адреси, але знає, як її визначити.
В останньому випадку для того, щоб визначити потрібну ад-ресу, локальний
сервер зв’язується з вузловим сервером, який знає адреси серверів імен
доменів вищого рівня (крайньої правої частини імені, для прикладу — edu).
Отримавши від вузлового сервера адресу комп’ютера, що відповідає за домен
edu, локаль-ний сервер зв’язується з ним і запитує в нього адресу сервера uiuc і
т. д.
Головна перевага доменної системи полягає у тому, що вона поділяє гігантську
світову мережу на множину керованих частин. Сотні тисяч комп’ютерів
працюють в мережі, й всі вони мають імена. Ці імена організовано в дуже
зручний і раціональний спо-сіб, що полегшує їх запам’ятовування.
На базі розглянутих стандартів засновуються інші стандарти, такі як протокол
електронної пошти SMTP (Simple Mail Transfer Protocol). SMTP дає змогу
обмінюватись електронною поштою між користувачами або хост-вузлами,
підключеним до Internet. Завдяки цим та іншим стандартам можна передавати
електрон-ною поштою не лише повідомлення, а й програми, графіку, звук, відео
та інші типи даних.
В Internet застосовуються також стандарти, які дають змогу «публікувати»
інформацію — розміщувати її на хост-системах, де з нею можуть працювати інші
користувачі. Система комп’ю-терів, які публікують таку інформацію, називається
World Wide Web, а протокол, який створює основу Web, — протоколом передачі
гіпертекста (Hypertext Transfer Protokol, HTTP). Якщо TCP/IP дає змогу
користувачам звертатися до хост-вузлів Internet, то HTTP забезпечує їх доступ
до документів World Wide Web.
Документи World Wide Web створюються за допомогою гі-пертекстової мови
опису документів HTML (Hypertext Markup Language). Такі документи можуть
вміщувати графіку і гіпертекстові посилання. Гіпертекстове посилання у разі
клацання мишею на ньому виводить користувача на інший документ. Отже, це
посилання містить вказівку на інший документ, який стає доступним за
натискання кнопки миші. Така вказівка називається уніфікованим показником
(локатором) ресурсів (Uniform Resource Locator, URL). Показники URL описують
переважно транспортний протокол документа (наприклад, HTTP або FTP) та
ім’я хост-комп’ютера, на якому він знаходиться. Крім того, показники URL
можуть містити в собі маршрут доступу до документа на цьому комп’ютері. Ці
маршрути вказуються в кінці рядка URL.
Розділ 2
ТЕХНОЛОГІЧНІ ЗАСОБИ ПІДТРИМКИ
ПРИЙНЯТТЯ МАРКЕТИНГОВИХ РІШЕНЬ
Сучасний рівень розвитку апаратних і програмних засобів уможливив як
повсюдне ведення баз даних оперативної інформа-ції на різних рівнях
управління, так і створення сховищ даних. Значні обсяги накопичених і
впорядкованих даних несуть у собі великі потенційні можливості щодо
отримання корисної аналіти-ч¬ної інформації. Проте лише наявність усіх цих
даних не забезпечує ні швидкої, ні достатньо грамотної реакції на ринкові події.
Для того щоб ці дані сприяли прийняттю ефективних марке-тингових рішень,
має бути реалізована можливість отримання відповідними спеціалістами
потрібної інформації у потрібній фо-р¬мі і в потрібний час, тобто необхідно мати
розвинені гнучкі ін-струменти, що забезпечують як легкий доступ до даних, так і
опрацювання їх. У попередньому розділі розглянуто засоби, що забезпечують
накопичення даних і доступ до них. У цьому розді-лі розглядаються засоби
загального призначення, що дають змогу «прокрутити», «розгорнути» або
«згорнути» дані з тим, щоб одержати бажане уявлення даних і, отже, мати
потрібну інформацію. Вони забезпечують вільну підтримку прийняття значної
частини
маркетингових рішень без будь-яких витрат часу на програмування. Потреба в
таких інтерактивних засобах пояснюється наявністю в маркетинговій діяльності
ситуацій, коли необхідно швидко одержати розрахунково-графічний результат
аналізу поточного стану, усвідомити і вивчити цей результат і, можливо,
продовжити аналіз іншими методами чи із залученням додаткових даних,
допоки не буде знайдено задовільне рішення.
Необхідність у засобах автоматизації такого стилю роботи спеціалістів і
керівників для вирішення управлінських завдань була виявлена та обґрунтована
Г. Саймоном (лауреатом Нобелівської премії 1978 р.). Його дослідження були
однією з причин появи офісних програм, орієнтованих на комп’ютерну підтримку
прийняття рішень методом безпосереднього аналізу спеціалістами складних
проблемних ситуацій і прогнозування їх подальшого розвитку. У сучасному
Excel є багато інструментів, з допомогою яких кінцеві користувачі можуть
безпосередньо проводити оперативний аналіз проблемних ситуацій. Але для
цього вони повинні в достатній мірі володіти технологією роботи з ними.
2.1. ЗАСОБИ ГРАФІЧНОГО АНАЛІЗУ
МАРКЕТИНГОВИХ ДАНИХ
Ефективне відображення інформації — це один з основних напрямів
підвищення ефективності сучасних інформаційних систем. У разі подання даних
у вигляді масивів рядків і стовпців чисел зрозуміти процеси, які вони
відображають, іноді буває надзвичайно важко. Тому при прийнятті
маркетингових рішень у тих випадках, коли «сухі» цифри не дають належного
ефекту, важливе значення має графічне зображення інформації. Воно не лише
ілюструє явище, що вивчається, а відіграє вагому роль у процесі узагальнення
та аналізу інфор¬мації і є важливим й необхідним доповненням до її табличного
подання. Різноманітність поглядів на ту саму інформацію допомагає користувачу спрогнозувати розвиток ситуації і дійти до збалансованих висновків.
Для графічного зображення інформації характерне таке:
— воно дає більш стислу, цілісну та узагальнену картину явища, що вивчається;
— стає виразнішою порівняльна характеристика показників;
— чіткіше виявляються тенденції розвитку явищ та основні взаємозв’язки.
Тому ту маркетингову інформацію, яку складно буває проаналізувати, коли вона
подається у вигляді тексту або таблиці, часто набагато простіше оцінити у
графічному вигляді. Належне графічне подання забезпечує стислий, але дуже
інформативний огляд вибраних даних. У результаті дані легше порівнюються,
зв’язки між категоріями даних стають очевиднішими, а отримана інформація
легше сприймається і запам’ятовується. Це допомагає побачити нові сторони
явища та позитивно впливає на процес прийняття рішень. А оскільки такий аналіз може бути досить точним і дає змогу
істотно поліпшити розуміння певних речей і ситуацій, то часто задовільне
рішення може бути знайдене без використання будь-яких додаткових засобів
аналізу. В маркетинговій діяльності графічна форма подання інформації широко
застосовується для відображення ситуації, яка складається на ринку товарів і
послуг, кон’юнктури попиту та пропозицій, реклами. Однак, використовуючи
графічне відображення інформації, не варто ним зловживати. Його
застосування має сенс лише у тому разі, коли воно полегшує розуміння даних.
Використання діаграм
для аналізу маркетингових даних
Використовуючи діаграми, слід дотримуватися таких правил:
— діаграма має полегшувати розуміння зв’язків між даними. Якщо дані на
діаграмі складно проаналізувати, то ніякої користі від неї немає і даним слід
надати іншого вигляду;
— графічна інформація має бути стислою, значна кількість об’єктів на діаграмі
погіршує її сприйняття;
— графічна інформація має точно відображати дані, тому треба уважно
перевіряти отримані результати. Якщо, наприклад, за побудови діаграми в Excel
завести дані з колонок замість даних з рядків, то буде отримано графік, який
характеризуватиме зовсім інше явище.
Ті самі маркетингові дані можна відобразити за допомогою різних діаграм (рис.
2.2.1—2.2.5), але треба розуміти, що кожна з них має свою специфіку і легкість
візуального аналізу даних значною мірою залежить від слушно обраного типу
діаграми. Більше того, помилково обраний тип діаграми може призвести до
неправильного відображення даних і, як наслідок, до хибних висновків.
На сьогодні Excel будує понад 30 типів діаграм. Деякі з них мають до семи
різновидів і значну кількість параметрів. Хоча кожен тип діаграми призначений
для певних цілей, користувач не обмежений жорсткими правилами щодо того,
який з них використовувати для аналізу конкретних даних. Так, щоб відобразити
підсумки продажу кожного товару, можна використати діаграму із зонами,
лінійну діаграму, гістограму або кругову діаграму. Для того щоб вирішити, яка з
них найліпше відображує конкретні дані, треба чітко усвідомлювати, що саме
потрібно представити аудиторії. Так, об’ємні діаграми справляють більше
враження, відразу впадають в око і найкраще підходять для показових звітів і
виставочних презентацій. Однак об’ємні варіанти звичайно не додають до
відображеної інформації нічого нового (порівняно з плоским зображенням на тих
самих діаграмах). Більш того, плоскі діаграми часто виглядають набагато
охайнішими за об’ємні. Деякі типи діаграм можуть перекриватися. Наприклад,
немає суттєвої різниці між лінійною діаграмою та гістограмою, оскільки вони
фактично майже однаково відображають інформацію.
Розглянемо основні типи діаграм, використовувані у процесі аналізу
маркетингової інформації.
Діаграми із зонами (заповнені діаграми, діаграми з областями). Ці діаграми (рис.
2.2.1) відображують суму значень рядів даних, показуючи внесок кожного з них.
Основне призначення — відображення кількісних змін. Такі діаграми найчастіше
використовуються, коли треба підкреслити зміни певної ознаки за певний період
часу і відстежити внесок окремих значень у загальну суму. Основна відмінність
діаграми із зонами від діаграми формату графік (рис. 2.2.2) полягає у тому, що
вона унаочнює зв’язок між серіями даних у цілому. Верхня лінія показує
загальний обсяг продажу за кожен квартал. Кожна смуга на цій діаграмі —
частина сумарного продажу, яка припадає на певний товар.
Рис. 2.2.1. Діаграма із зонами
Рис. 2.2.2. Діаграма формату графік
Продаж за рік
Рис. 2.2.3. Лінійна діаграма
Рис. 2.2.4. Гістограма
Рис. 2.2.5. Об’єднана гістограма
Рис. 2.2.6. Гістограма розподілення даних
Рис. 2.2.7. Кругова діаграма
Рис. 2.2.8. Бульбашкова діаграма
Порівняння льотно-технічних характеристик вертольотів
Рис. 2.2.9. Використання пелюсткової діаграми
для порівняльного аналізу конкуруючих виробів
Транспортний потенціал вертольотів
Рис. 2.2.10. Використання об’ємної гістограми для порівняння
двох характеристик конкуруючих виробів
Оскільки діаграма із зонами показує обсяг (або кількість), увага спостерігача
менше концентрується на піках і довжині відображених залежностей, ніж це
було б у разі унаочнення їх за допомогою графіка. Діаграма із зонами дає змогу
простежити тенденцію до збільшення (чи зменшення) продажу загалом всіх
товарів. Якщо потрібно відобразити картину в цілому, а не окремі зміни, то такі
діаграми наочніші за графіки. Як і кругові діаграми, вони показують, як зв’язані
між собою змінні, проте, на відміну від кругових діаграм, вказують значення
змінних не у відносних, а у реальних величинах. Якщо треба звернути увагу на
обсяги споживання або увиразнити обсяги продажу, варто використовувати
саме діаграми із зонами.
Графіки. Вони відображують дані через однакові проміжки часу. На одному
графіку можна подавати кілька рядів даних. Дані для графіків мають бути
послідовними і без пропусків. Якщо треба показати дані через неоднакові
проміжки часу, то графіки не придатні. У такому разі слід використовувати
точкову діаграму. Основне призначення графіків — відображення тенденції
розвитку процесу чи явища.
На рис. 2.2.2 для побудови графіка використано ті самі дані, що й для діаграми
із зонами. На графіку чітко видно взаємозв’язок між обсягами продажу кожного
товару, але підрахувати загальний обсяг продажу з його допомогою практично
неможливо. Проте можна побачити та усвідомити тенденцію розвитку цього
процесу. Тому графіки надзвичайно корисні тоді, коли важливо виявити
тенденцію розвитку ринків збуту, спрогнозувати прибутки тощо, і менш придатні
для отримання інформації про конкретні значення даних.
Графіки часто використовують для відображення інформації про ділові та
фінансові операції (наприклад, облік прибутків/збитків або
виробництво/продаж), коли потрібно звернути увагу на тенденцію їх розвитку.
Лінійні (смужкові) діаграми. Відображують ряди даних у горизонтальній
послідовності (кількісні дані розташовуються вздовж горизонтальної осі).
Основне призначення — акцентування уваги на відображенні порівняльної
характеристики ок¬ремих рядів даних. Горизонтальні лінійні діаграми (рис.
2.2.3) використовуються здебільшого тоді, коли потрібно показати, хто є лідером
у тому чи іншому змаганні. Оскільки смуги спрямовані направо, найдовша смуга
означає лідера. Лінійні діаграми — найдоцільніший спосіб відображення даних
за результатами продажу. Наведена діаграма унаочнює «лідерство» ІІІ кварталу
за обсягами продажу і внесок кожного товару у загальний підсумок продажу.
На відміну від графіків, у яких кількісні характеристики відкладаються на осі у
(вертикальна вісь), в лінійних діаграмах це робиться переважно на осі х
(горизонтальна вісь).
Лінійна діаграма — це гістограма з накопиченням, але повернута на 90?.
Гістограми. В гістограмах, на відміну від лінійних діаграм, кількісна інформація
відображується вертикально. Найчастіше на горизонтальній осі відкладається
час, але можуть розміщуватись й інші категорії даних. Основне призначення
гістограм — відображення кількісних значень наборів (серій, рядів) даних.
У лінійних діаграмах виділяються лідери, у гістограмах — кількість (або обсяг)
окремих елементів та їх змінення. Відображаючи кілька схожих або зовсім
різних наборів даних, мож¬на легко порівняти їх елементи. На рис. 2.2.4
наведено гісто-граму обсягів продажу з щоквартальною розбивкою трьох видів
товарів за рік.
У гістограмі з накопиченням (об’єднана гістограма) дані подаються у вигляді
об’єднаних колонок. На рис. 2.2.5 легко простежити, яка частина від загального
обсягу продажу щокварталу припадає на кожний товар. Цей формат гістограми
нагадує діаграми із зонами. Різниця полягає лише в тому, що гістограми
наочніше відображують безперервну тенденцію розвитку у часі (або за іншою
ознакою).
Ще один вид гістограми — гістограма розподілення даних (частот або кількостей
попадань елементів даних) за різними їх категоріями. Категорія даних
визначається їх попаданням у відповідний інтервал певної ознаки. Кількість
попадань відкладається на вертикальній осі, а інтервали — на горизонтальній.
На рис. 2.2.6 наведено гістограму, яка показує розподілення працівників за
розміром виплачених їм комісійних. На вертикальній осі відкладено кількість
попадань у різні категорії виплат, а на горизонтальній — категорії виплат, що
різняться на 200 грн. Гістограма такого виду будується з допомогою надбудови
Пакет аналізу. Якщо пакет аналізу встановлено (команда Сервіс/Надбудова),
доступ до нього здійснюється командою Сервіс/Аналіз даних.
Кругові діаграми. Відображують зв’язок окремих частин (секторів) даних з їх
загальною сумою. Кругова діаграма може відоб¬ражати лише один набір (ряд)
даних. Маленькі сектори в основній діаграмі можна об’єднати в один сектор, а
потім показати як окрему діаграму поруч з основною. Основне призначення
діаграми — показ співвідношення між окремими частинами.
Це дуже поширені діаграми. Вони часто використовуються у газетах та
журналах. Проте інколи некоректно. Здавалося б, кругову діаграму дуже легко
тлумачити: всі її частини додаються одна до одної, а разом створюють одне
ціле. Але часто буває важко визначити, чого саме. На рис. 2.2.7 відображено
обсяги продажу за І квартал трьох товарів. Як бачимо, товар 3 за обсягами
продажу посів перше місце. Проте незрозуміло, на підставі яких даних складено
діаграму. З неї не видно, за яким показником порівнюються обсяги продажу: за
кількістю проданих товарів, за грошовою масою чи ще за чи-мось.
Кругові діаграми варто використовувати лише у тому разі, коли всі складові
діаграми в сумі становлять 100 %. На діаграмі (або біля неї) мають бути написи,
які б допомагали зрозуміти, що вона ілюструє. У деяких випадках доцільніше
використовувати гістограми і графіки, оскільки вони набагато краще
відображають стислу інформацію.
Кільцева діаграма. Як і кругова діаграма, кільцева унаочнює внесок кожного
елемента у загальну суму, але на відміну від кругової вона за допомогою
концентричних кіл дає змогу показати відразу кілька серій даних.
Бульбашкова діаграма. Така діаграма показує на площині у вигляді кругів три
набори (ряди) чисел. Вона подібна точковій діаграмі, де третя величина
відображує розмір круга (бульбашки). За визначення наборів (рядів) даних на
другому кроці роботи Майстра діаграм на вкладці Ряд з допомогою миші
вказу¬ються адреси розташування цих груп даних: Значення Х (горизонтальна
вісь діаграми); Значення Y (вертикальна вісь діаграми); Розміри. Перші дві групи
визначають координати центрів кругів, третя — розміри відповідних кругів. Для
даних, наведених у таблиці, бульбашкова діаграма на рис. 2.2.8 відбиває стан
на ринку провідних виробників товару. Як бачимо, фірма Б продає найбільшу
кількість продукції, але її рівень продажу (у грн) не є найбільшим.
Пелюсткова діаграма. Показує розміщення наборів (рядів, груп, категорій) даних
відносно центральної точки, а також відносно інших наборів даних. У такій
діаграмі категорії даних мають власні осі координат, що розходяться променями
з початку координат. Значення, що належать до одного набору, з’єднуються
лініями. Формат пелюсткової діаграми включає лінії, що з’єднують точки даних,
а також затінення або зафарбування ділянок, обмежуваних цими лініями.
Основне призначення таких діаграм: порівняння об’єктів одночасно за
декількома суттєвими ознаками (факторами). Чим більшою є площа між лініями,
що з’єднують дані одного набору, тим вищою буде загальна оцінка відповідного
об’єкта.
Пелюсткова діаграма (рис. 2.2.9), а також гістограма (рис. 2.2.10) забезпечують
стислий, але дуже інформативний порівняльний аналіз кількісних даних. Це
вельми корисні інструменти сегментування ринку за продуктом. Але якщо
гістограма і лінійна діаграма достатньо ефективні у разі порівняння, як правило,
не більше двох-трьох параметрів, то для проведення багатофакторного аналізу
пелюсткова діаграма надає більше можливостей.
Побудова діаграми. В Excel, виконавши команду Вставка/Діаграма або
натиснувши кнопку Майстер діаграм, можна побудувати різні діаграми.
Інформація, необхідна для створення діаграми, вводиться через діалогові вікна.
Залежно від версії Excel вигляд цих вікон дещо різниться, але основні принципи
інтерфейсу такі самі.
На прикладі побудови графіків для трьох динамічних рядів: у — продаж товару
(шт./1000 чол.), х1 — загальний обсяг товарообігу відповідних магазинів
(грн/чол.), х2 — забезпеченість населення товаром (шт./1000 чол.), які займають
рядки з 4 по 18 (15 періодів) колонок А, В і С (табл. 2.2.1), розглянемо, як
будується діаграма в Excel. Для полегшення процесу узагальнення даних
бажано відобразити їх у графічній формі.
Таблиця 2.2.1
РЕЗУЛЬТАТИ РОЗРАХУНКІВ ПОКАЗНИКІВ ПОПИТУ
ABCDEFGHIJ
1 № пері-оду Кількість
продажу,
шт./1000 чол. Обсяг
товарообігу, грн/чол. Забезпеченість насе-лення
товаром,
на 1000 чол. Базисні темпи, %
2 зростання приросту
3 t y х1 х2 y х1 х2 y х1 х2
4 1 14 34,6 112
5 2 17 36,8 125 121,4 106,4 111,6 21,4 6,4 11,6
6 3 17 39,1 139 121,4 113,0 124,1 21,4 13,0 24,1
7 4 19 41,3 152 135,7 119,4 135,7 35,7 19,4 35,7
8 5 18 44,0 165 128,6 127,2 147,3 28,6 27,2 47,3
9 6 21 46,6 179 150,0 134,7 159,8 50,0 34,7 59,8
10 7 20 49,5 191 142,9 143,1 170,5 42,9 43,1 70,5
11 8 22 52,6 203 157,1 152,0 181,3 57,1 52,0 81,3
12 9 23 55,8 214 164,3 161,3 191,1 64,3 61,3 91,1
13 10 22 60,4 224 157,1 174,6 200,0 57,1 74,6 100,0
14 11 23 63,8 234 164,3 184,4 208,9 64,3 84,4 108,9
15 12 23 67,0 242 164,3 193,6 216,1 64,3 93,6 116,1
16 13 22 71,3 249 157,1 206,1 222,3 57,1 106,1 122,3
17 14 24 75,1 253 171,4 217,1 225,9 71,4 117,1 125,9
18 15 25 76,8 255 178,6 222,0 227,7 78,6 122,0 127,7
19
20 Се-редні 20,7 54,3 195,8 149,9 156,6 175,8 49,9 56,6 75,8
Побудову графіка продажу товарів в Excel можна виконати так:
1. Виділити будь-яку клітину в таблиці з даними.
2. У панелі інструментів клацнути по кнопці Майстер діаг-рам.
3. У вікні Майстер діаграм (крок 1 з 4): тип діаграми на вкладці стандартні треба
обрати тип і вигляд діаграми. У дано-му випадку слід вибрати тип Графік,
оскільки саме він відобра-жує дані через рівні інтервали (як зазначалося, для
відображення даних через нерівні інтервали найпридатніші точкові діаграми). З
правого боку вкладки показано можливі формати обраного ти-пу діаграми. Тут
можна залишити обраний за умовчання формат (графік с маркерами, що
розставляють точки даних) і натиснути кнопку Далі.
4. У вікні Майстер діаграм (крок 2 з 4): джерело даних діаграми на вкладці
Діапазон даних буде встановлено параме-три:
Якщо вказаний діапазон має біль¬ше рядків, ніж потрібно, їх можна ви¬лучити,
активізувавши вкладку Ряд. У розглядуваному прикладі треба залишити лише
ряд В2:В18, який містить дані про кількість продажу.
5. У вікні Майстер діаграм (крок 3 з 4): параметри діаграми можна змінити
параметри обраного типу діаграми. Будь-який з цих параметрів легко змінити і
на готовій діаграмі, тому можна просто натиснути кнопку Далі.
6. На останньому, четвертому, кроці обирається спосіб роз-ташування діаграми
(на окремому або на будь-якому робочому аркуші разом із даними), після чого
натискується кнопка Го-тово.
Діаграма складається з окремих елементів, наведених на рис. 2.2.11. Кожен з
них можна легко відредагувати, вилучити або до-дати, клацнувши правою
кнопкою миші на відповідному елементі для виклику контекстного меню (краще
спочатку виділити маркерами потрібний елемент з допомогою лівої кнопки
миші). У кон¬текстному меню для внесення змін треба обрати пункт Формат, а
для вилучення — пункт Очистити. Для переміщення елемента його треба
виділити, клацнувши на ньому лівою кнопкою миші, а потім перетягти мишею на
нове місце.
Розглянемо зміни, які треба внести у діаграму для поліпшення сприйняття
інформації.
Оскільки на діаграмі відображено лише один графік, то немає потреби у легенді
і цей елемент слід вилучити, клацнувши на ньому мишею і натиснувши клавішу
Delete.
Рис. 2.2.11. Основні елементи діаграми
Для того щоб на осях графіка задати заголовки, можна клацнути правою
кнопкою миші на вільній частині зони діаграми, у контекст¬ному меню обрати
пункт Параметри діаграми, у діалоговому вікні обрати вкладку Заголовки та
ввести або відредагувати будь-який заго¬ловок. Якщо клацнути правою кнопкою
миші по заголовку і вибрати пункт меню Формат назви осі, то на вкладці
Вирівнювання можна змінити орієнтацію заголовка і повернути його на будьякий кут.
Оскільки мінімальна кількість продажу дорівнює 14, то для кращого
використання області простору діаграми слід клацнути правою кнопкою миші на
осі значень, вибрати пункт меню Фор-мат осі, у діалоговому вікні — вкладку
Шкала і встановити від-повідну цифру мінімального значення на цій осі. В
результаті графік матиме такий вигляд, як на рис. 2.2.12.
Рис. 2.2.12. Остаточний вигляд графіка
На рис. 2.2.13 показано залежність кількості продажу від рівня забезпеченості
населення товаром та від загального товарообігу відповідних магазинів.
Просте зіставлення наведених графіків свідчить, що коливан-ня рівнів продажу
залежно від рівня забезпеченості населення товаром збігається з коливаннями
рівнів продажу залежно від ве-личини загального товарообігу відповідних
магазинів. Це вказує на наявність близької залежності між самими факторами,
тобто між величиною загального товарообігу певних магазинів і забез-печеністю
населення даним товаром.
Залежність кількості продажу (Y)
від забезпеченості населення товаром (Х2)
Залежність кількості продажу (Y)
від обсягу товарообігу (Х1)
Рис. 2.2.13. Залежність кількості продажу від основних факторів
Карти даних
Карта (або Географічна карта) — це засіб Excel, який дає змогу виконувати
географічний аналіз даних. З його допомогою можна помістити у робочий аркуш
карту, що відображує інфор-мацію про прибуток, кількість клієнтів, коефіцієнт
прибутковості і будь-які інші дані, які можуть змінюватися залежно від географічних умов.
Карти використовуються для кращого розуміння структури даних у тому разі,
якщо певні показники залежать від різних гео-графічних факторів, а звіти
недостатньо відбивають таку залеж-ність. Географічні карти, як і діаграми,
можуть суттєво полегши-ти розуміння числових даних. Настільні картографічні
програми дають чудову можливість переглядати та аналізувати ділову інформацію на основі географічних даних. Вони дають змогу поба-чити явище в
іншому ракурсі й зробити візуальний аналіз даних, який часто є досить точним і
суттєво поліпшує їх розуміння.
Необхідність використання картографії за оброблення марке-тингових даних
пояснюється тим, що понад 85 % їх — географічні відомості: поштовий індекс,
номер телефону, адреса і навіть координати. Отже, відображення даних на
карті суттєво розширює можливості їх аналізу. Саме тому картографія зі своїми
можливостями відображати на одній карті значну кількість різноманітних даних
дає змогу приймати серйозні та обґрунтовані маркетин¬гові рішення. Передусім,
відображені на карті демографічні дані можуть суттєво допомогти у проведенні
аналізу запланованих продажу і рекламних кампаній.
Наскільки ефективною є пряма маркетингова кампанія? Чому одні торгові
представництва працюють ефективніше за інші? Чи правильно розташовані
торгові представництва? На ці та багато інших запитань настільна картографія
допомагає знайти відпові-ді.
В Excel такий засіб є надбудовою, тобто перед використанням його потрібно
встановити. Це можна зробити, встановивши Excel. У такому разі стандартна
панель інструментів міститиме піктограму із зображенням глобуса. Якщо такої
піктограми нема, треба ще раз запустити програму встановлення Excel або
Microsoft Office.
У поставку Excel входять декілька стандартних карт і значна кількість
демографічних відомостей. Крім того, є можливість ви-користовувати багато
інших карт, які можна створювати само-стійно (з допомогою прикладної
програми MapInfo для Windows) або придбати в компанії MapInfo Corporation.
Якщо потрібні карти, які не входять у комплект стандартної поставки, то їх слід
зареєструвати в Excel з допомогою програми роботи з бібліотекою
картографічних даних (Datainst.exe).
Вимоги до складання карт. Процес створення карти подіб-ний до процесу
створення діаграми. Для цього потрібен ряд да-них у робочому аркуші, що
складається з колонок. Одна з коло-нок мусить мати географічні дані певного
типу (наприклад, назви країн). Для того щоб правильно записати ці назви у
робочому ар-куші, можна відкрити робочу книгу Mapstats.xls (шлях до неї:
C:\Program Files\Common Files\Microsoft Shared\Datamap\Data\
Mapstats.xls). Вона містить велику кількість демографічної інформації.
Необхідну частину цих даних можна скопіювати і вставити в будь-яку іншу
робочу книгу.
Можна використовувати лише одну колонку з географічними назвами. В інших
колонках може бути інформація, яку треба на-нести на карту.
У процесах створення карти і діаграми є багато і спільного, і відмінного:
? на відміну від діаграми створення карти на окремому арку-ші неможливе;
? дані для побудови карти, як і діаграми, можуть розташову-ватись у несуміжних
діапазонах, але для карти на відміну від діа-грами — тільки у колонках;
? за створення і карти, і діаграми треба виділити весь діапа-зон, який необхідно
відобразити;
? за створення і карти, і діаграми колонки виділеного діапа-зону можуть мати
заголовки;
? на відміну від діаграм для створення карти не використову-ється майстер,
який задає запитання і пропонує вибрати параме-три;
? на відміну від діаграм змінна категорія (для карти це гео-графічні дані) не
обов’язково має бути у першій колонці.
Створення географічної карти. Створення географічної кар-ти — процес, який
передбачає такі кроки:
1. Створюється робочий аркуш, у якому має бути одна ко-лонка з назвами
географічних об’єктів, скопійованих з файла Mapstats.xls.
2. Виділяється діапазон, який містить потрібні географічні да-ні. Ці дані
визначають карту, яка відображатиметься на екрані. Якщо на аркуші Excel є
дані, пов’язані з географічними назвами (наприклад, обсяги продажу для країн),
то вони можуть бути включені у діапазон (якщо їх потрібно вивести на карті).
3. У меню Вставка вибирається команда Карта або на ін-струментальній лінійці
натискується кнопка із зображенням гло-буса, після чого покажчик миші набуває
вигляду хрестика.
4. При утримуванні у натиснутому стані кнопки миші визна-чається місце і
розмір карти на робочому аркуші. Карту можна розташувати на будь-якому
робочому аркуші або навіть в іншій робочій книзі.
5. Після відпускання кнопки миші Excel починає будувати карту. Якщо
географічні дані помилкові або якщо їх можна відобразити на декількох картах,
на екрані може з’явитися вікно діалогу Карту не знайдено з відповідним
запитом.
Географічна карта з’являється у межах того простору, який їй відводиться.
На підставі введених у робочий аркуш даних різними кольо-рами позначаються
країни та інші географічні області. Після створення карти на екрані з’явиться
нова панель інструментів, а також панель оформлення карти.
Панель інструментів. Панель інструментів Карта склада-ється з таких кнопок:
Вибір елемента, Перенесення, Вказівка центра карти, Виведення підписів
об’єктів, Нанесення підписів, Нанесення прапорців, Карта в цілому, Освіжити
карту, Онови-ти карту, Панель оформлення карти, Масштаб. Кожна кнопка має
картку підказки, яка з’являється після наближення курсора до кнопки.
Особливість кнопки Виведення підписів об’єктів полягає у тому, що у разі
переміщення курсора миші географічною зоною вона показує написи на карті.
Щоб скористатися цією властивістю, треба натиснути кнопку і в діалоговому
вікні Розміщення наявних підписів об’єктів у ділянці Створювати підписи з
натиснути перемикач назв об’єктів картографічного шару. Розміщення курсора
миші над відповідним географічним об’єктом викличе появу його назви, а у разі
вмикання перемикача значень комірок —
появу даних з робочого аркуша.
Панель оформлення (управління) карти. З допомогою кноп-ки Панель
оформлення карти можна вмикати та вимикати панель управління картою (рис.
2.2.14), яка змінює вигляд даних на карті. Панель оформлення складається з
трьох елементів: ділянки кнопок з назвами колонок даних; робочої ділянки,
розташованої у нижній правій частині панелі; ділянки з кнопками форматування
у нижній лівій частині панелі (Тонова заливка, Кольорова заливка, Щільність
точок, Пропорційні символи, Кругова діаграма, Гістограма).
Рис. 2.2.14. Панель оформлення карти
Для зміни оформлення карти кнопки форматування і кнопки колонок можна
перетягувати у робочу ділянку та з робочої ділянки на початкову позицію. На
рис. 2.2.14 у робочій ділянці знаходиться кнопка тонової заливки і заголовок
колонки даних з обсягами продажу. Для того щоб змінити тонову заливку
географічних зон карти на кольорову, треба перетягти кнопку Кольорова
заливка на розташовану у робочій ділянці кнопку Тонова заливка.
Розглянемо способи відображення даних на карті, кожен з яких реалізується з
допомогою певної кнопки форматування.
Тонова заливка — спосіб відображення даних на карті, коли географічні об’єкти,
яким відповідають різні значення даних, ві-доб¬ражаються одним кольором, але
різної інтенсивності. Так, у разі відображення даних продажу у регіонах тон тих з
них, що мають більші обсяги продажу, буде інтенсивнішим, аніж тих, що мають
менші обсяги.
Кольорова заливка — спосіб кольорового відображення да-них на карті
відповідно до значень у колонці даних. Наприклад, у разі відображення даних
продажу за регіонами один регіон мо-же мати червоний колір, а інший —
зелений.
Щільність точок — спосіб відображення даних на карті шля-хом виведення на
ділянці карти точок, кількість яких пропорцій-на значенню даного параметра.
Кожна точка при цьому умовно означає певну кількість.
Пропорційні символи — спосіб відображення даних на карті символами, розміри
яких відповідають значенню даних.
Гістограма — спосіб відображення даних на карті, що перед-бачає нанесення на
географічні об’єкти карти невеличких гісто-грам з відображенням значень
відповідного рядка даних.
Кругова діаграма — такий спосіб відображення даних на карті, за якого на
географічні об’єкти карти наноситься невелика кругова діаграма, що відображує
значення відповідного рядка даних.
Форматування відображення даних. Форматування даних розглянемо на
прикладі додавання кругової діаграми чи гісто-грами (карта може містити кругові
діаграми або гістограми, але не водночас). Для цього виконуються такі дії:
— якщо на екрані не відображується панель управління кар-тою, натискується
кнопка Панель оформлення карти;
— значок кругової діаграми або гістограми переноситься в область Формат
робочого поля;
— кнопка заголовка колонки даних з верхньої частини панелі переноситься у
ділянку Колонка робочого поля панелі;
— якщо й інші колонки даних потрібно відобразити на діагра-мі, вони теж
переносяться у робоче поле. На одній діаграмі може бути відображено до
восьми колонок.
Зміна формату відображення даних. Для цього потрібно перенести кнопку
форматування з лівої частини панелі оформ-лення карти на один з елементів
списку в робочому полі панелі. За зміни формату треба бути уважним, оскільки
не всяке перетворення формату можна здійснити. Так, кругова діаграма
перетворюється на гістограму, але не у пропорційні символи. Причина криється
у тому, що кругова діаграма і гістограма, на відміну від пропорційних символів,
використовують кілька ко-лонок даних.
2.2. АНАЛІЗ СПИСКІВ
Коли проводиться аналіз даних в Excel, вони найчастіше роз-міщуються в
робочих аркушах у вигляді списків. Тому значна частина інструментальних
засобів Excel призначається саме для роботи зі списками. При цьому
ефективність цих інструментів ана¬лізу з кожною новою версією MS Office
зростає. Так, в Excel-2000 реалізовано швидкіший пошук даних, швидкіші
впорядкування записів списку (сортування) і підраховування підсумкових значень,
додано режим розширення форматів і формул. Якщо останній режим включено,
то за введення нових даних в кінці списку поля цього рядка форматуються так
само, як і в попередніх рядках, а формули, що повторюються в попередніх
рядках, копіюються в рядок уведення даних. Щоб формати і формули
розширювалися, вони мають повторюватися, принаймні, в трьох з п’яти
попередніх рядків списку. Включення і відключення режиму розширення
форматів і формул виконуються на вкладці Правки діалогового вікна команди
Сервіс/Параметри.
До основних засобів роботи зі списками належать: Форма да-них, Функції для
роботи з базами даних, Автофільтр, Розшире-ний фільтр, Майстер підстановок,
Сортування, Підсумки, Кон-солідація, Зведені таблиці.
У загальному випадку список розміщується на декількох діа-пазонах робочого
аркуша. Простий список складається лише з одного діапазону (рис. 2.2.15) —
діапазону даних (бази даних). У складнішому списку може бути до трьох
діапазонів: діапазон даних, діапазон критеріїв і діапазон відбору даних.
Діапазон даних (база даних) — це площина робочого аркуша, де розміщуються
основні дані, організовані у вигляді плоскої ба-зи даних.
Рис. 2.2.15. Діапазон даних списку
Діапазон критеріїв використовується для введення складних умов для відбору
даних. Дані вибираються з полів записів бази даних лише у тому разі, коли вони
задовольняють умови, визначені у діапазоні критеріїв. Щоб виконати операцію
над усіма даними колонки у діапазоні даних, клітини, що знахо-дяться під
назвою колонки в діапазоні критеріїв, потрібно за-лишити порожніми.
Діапазон відбору — це частина робочого аркуша, де відобра-жається
інформація, що задовольняє умови, задані у діапазоні критеріїв.
У разі використання складних умов відбору даних обов’язково мають існувати
перші два діапазони (рис. 2.2.16), а діапазон відбору створюється лише тоді,
коли знайдену в діапазоні даних інформацію треба скопіювати в певний
інтервал клітин робочого аркуша.
ABCDEF
1 Товар Місяць Місто Виторг Прибу-ток Виторг
2 Напої >=500 <=8 000
3 Продукти
4
5 Товар Місяць Місто Виторг Прибу-ток
6 Напої Січень Київ 10 000 1 700
7 Напої Січень Одеса 2 000 340
8 Напої Січень Львів 1 000 170
9 Продукти Лютий Київ 5 000 900
10 Продукти Лютий Одеса 500 90
11 Продукти Лютий Львів 250 45
Рис. 2.2.16. Список з двома діапазонами
(діапазоном критеріїв і діапазоном даних)
Кожен діапазон списку має відокремлюватися від інших да-них, розташованих
на робочому аркуші, хоча б одним порожнім рядком і одною порожньою
колонкою.
Хоча діапазон критеріїв може знаходитись у будь-якому місці робочого аркуша,
не бажано розміщувати його під списком. Це пояснюється тим, що дані, які
додаються командою Дані/Форма, розміщуються в першому порожньому рядку
після списку. В ре-зультаті після декількох виконань цієї команди може
виникнути ситуація, коли між списком і діапазоном критеріїв не буде порожніх
рядків.
Якщо діапазон критеріїв розташовано ліворуч чи праворуч від списку, може
виникнути ситуація, коли у разі використання команди Дані/Фільтр деякі рядки
діапазону критеріїв будуть сховані. Тому у загальному випадку краще, щоб
діапазон критеріїв розміщувався або над списком даних, або на іншому аркуші
робочої книги.
До основних засобів відображення відібраної інформації за межами діапазону
даних належать: функції для роботи з масива-ми, функції для роботи з базами
даних, Розширений фільтр. Для спрощення організації пошуку інформації у
діапазоні даних списку за допомогою функцій для роботи з масивами
застосовується Майстер підстановок.
Для того, щоб можна було використовувати всі можливості, які є в Excel для
оброблення та аналізу даних, організованих у вигляді списків, потрібно,
створюючи їх, дотримуватися певних правил, а саме:
? на аркуші не варто розміщувати більше одного списку, оскільки деякі функції
оброблення списків (наприклад, фільтри) не дозволяють обробляти декілька
списків одночасно;
? між кожним діапазоном списку та іншими ділянками клітин аркуша необхідно
залишати хоча б один порожній рядок і одну порожню колонку, а всередині
діапазону даних не повин¬но бути порожніх записів (рядків) і полів (колонок). Це
забезпечує правильну ідентифікацію й виділення цього діапазону списку, що необхідно у разі сортування, накладання фільтра або вставляння
підсумкових значень, які обчислюються авто-матично;
? заголовки колонок мають знаходитися в першому рядку ді-апазону даних.
Вони використовуються Excel у разі впорядку-вання, пошуку та структуризації
даних. Тому для розмежування заголовків колонок (назв полів) і розташованих
нижче даних не варто використовувати порожні рядки;
? шрифт, вирівнювання, формат зовнішніх контурів клітин, формат прописних і
малих літер та інші формати, надані заголовкам колонок діапазону даних,
мають хоча б частково відрізнятися від форматів, наданих рядкам з даними;
? діапазон даних має бути організований так, щоб у всіх ряд-ках в однакових
колонках знаходилися однотипні дані;
? у клітини з даними не варто вводити зайві пробіли, оскіль-ки вони впливають
на результати сортування (якщо треба змісти-ти текстові дані, слід
використовувати відповідні кнопки на па-нелях інструментів, у тому числі й
кнопки Збільшити відступ і Зменшити відступ);
? у разі використання форми даних кожне ім’я поля має від-різнятися від інших.
Навіть коли форма даних не використову-ється, бажано додержуватися цього
правила. Імена полів, записа-ні великими або малими літерами, не
відрізняються;
? за заведення формул, які використовують дані, розташовані за межами
діапазону даних, бажано застосовувати абсолютні адреси. Інакше після
сортування списку формули, скоріше за все, не будуть правильно працювати. У
разі звертання до клітин усередині діапазону даних адреси їх можуть бути
відносними (Excel під час сортування автоматично скоригує їх).
Якщо користувач у процесі створення списків дотримується цих правил, то він
має найбільше можливостей для опрацювання даних списків. До основних
операцій опрацювання даних списків належать: пошук записів та окремих полів;
упорядкування (сор-тування) даних; відбір та фільтрування даних; узагальнення
та структурування даних; статистичне оцінювання даних.
Особливу увагу слід звернути на один із фундаментальних методів
оперативного аналізу даних шляхом їх «прокручування», «розгортання» та
«згортання», який можна застосовувати у роботі зі списками Excel. Такий метод
вивчення даних забезпечує як перегляд деталізованих даних, так і вироблення
комплексного погляду на зібрані дані, їх узагальнення та агрегацію.
Ефективність методу пояснюється тим, що у разі належної його реалізації
кінцевий користувач має можливість вивчати дані в інтерактивному режимі
найбільш природним для нього способом — змінюючи рівні узагальнення та
агрегування даних вздовж напрямів, які збігаються з основними ознаками
(атрибутами) процесу, що вивчається. Такі напрями вивчення даних
називаються напрямами уявлення або незалежними виміру.
Маючи відповідні інструментальні засоби структурування да-них, користувач
може використовувати вздовж кожного виміру декілька послідовних рівнів
абстрагування. Кожний вищий рівень відповідає більшому ступеню
абстрагування за відповідним виміром, а кожний нижчий — меншому,
детальнішому. Це дає можливість вибрати такий рівень абстрагування, на якому
легше побачити інформаційний зміст даних, а не лише окремі значення цих
даних.
Наприклад, дані про продаж товарів за виміром Регіон можуть бути організовані
з найвищого по найнижчий рівень абстрагування так: Країна-Область-МістоРайон (рис. 2.2.17). Вимір Час може мати навіть два напрями абстрагування.
Перший — це Рік-Квартал-Місяць-День, другий — Тиждень-День. Наявність
двох напрямів абстрагування за одним виміром пояснюється тим, що
підраховування часу за місяцями і за тижнями несумісні.
Рис. 2.2.17. Напрями абстрагування даних
Якщо користувач відносно легко може отримувати інформацію з бажаним
рівнем деталізації за будь-яким виміром, то це значно спрощує для нього
процес аналізу даних. Операція спуску, або «зверху-вниз», відповідає руху від
вищих рівнів до нижчого і використовується з метою осмислення складних
явищ. Навпаки, операція підйому, або «знизу-вверх», означає прямування від
нижчих рів¬нів до вищого з метою проведення аналізу складніших об’єктів.
Саме такий підхід до аналізу даних використовується в OLAP-технології,
орієнтованій на оброблення нерегламентованих, не-сподіваних запитів
користувачів щодо даних.
Але таку ж методологію можна застосовувати для вивчення даних під час
роботи зі списками Excel, використовуючи такі ін-струментальні засоби Excel, як
Сортування, Група і структура, Фільтри, Консолідація. Ще більше можливостей
для вивчення даних за таким методом надає засіб Зведені таблиці, який дає
змогу відбирати дані за різними критеріями як із внутрішніх, так і із зовнішніх
джерел і створювати інтерактивні таблиці для відо-б¬раження різноманітних
залежностей між цими даними.
Сортування списків
Під час сортування текстові дані впорядковуються за алфаві-том або у
зворотному алфавітному порядку, а числові — за убу-ванням або зростанням
залежно від заданого порядку сортування (упорядкування).
Найпростіший спосіб упорядкувати список — це встановити табличний курсор у
колонку, за значенням полів якої треба впорядкувати цей список і вибрати
кнопку Сортування за зростанням або Сортування за убуванням, що
знаходяться на панелі інструментів Стандартна. З їх допомогою можна
відсортувати список за зростанням або убуванням значення полів колонки з
активною клітиною (клітиною, в якій знаходиться табличний курсор).
Однак Excel дає змогу проводити багаторівневе сортування, тобто сортування
за кількома ключами. Якщо список містить кі-лька елементів, які мають той
самий ключ, то порядок розташу-вання цих елементів у групі записів з цим
ключем буде випадко-вим. Але якщо задати сортування ще й за іншим ключем,
то будуть відповідним чином упорядковані елементи списку з одна-ковим
першим ключем і т. д. Наприклад, дані про збут можна відразу відсортувати
(впорядкувати) за назвами товарів, кожну групу товарів — за містами їх
продажу, а кожну групу товарів у кожному місті — за прізвищами покупців.
Хоча виділення зони списку виконується автоматично (якщо табличний курсор
знаходиться у зоні списку), користувач може попередньо виділити частину
списку, яку потрібно впорядкувати. У разі вибору команди Дані/Сортування на
екрані з’явиться діалогове вікно Сортування діапазону, в якому можна задати
ключі сортування записів списку. Якщо виділена частина списку не містить
рядок із назвами колонок, то у групі кнопок Ідентифікувати поля за треба
вибрати параметр для ідентифікації поля за позначками колонок аркуша. Якщо
ж перший рядок містить назви колонок, то треба встановити параметр для
ідентифікації поля за підписами (перший рядок діапазону).
Із допомогою полів списків Сортувати за, Потім за та В ос-танню чергу за можна
вибрати назву ключа сортування. Тут слід обрати і порядок сортування — за
зростанням або за убуванням.
Хоча у діалоговому вікні Сортування діапазону можна ввести не більше трьох
ключів, у дійсності проводити сортування можна більш як за трьома полями.
Наприклад, щоб упорядкувати дані списку за шістьома ключами,
розташованими в колонках, умовно позначених як А, Б, В, Г, Д, Е (де колонка А
— ключ найвищого рівня), спочатку треба провести сортування за полями Г, Д,
Е, а потім — за А, Б, В.
Якщо за сортування в алфавітному порядку треба враховувати різницю між
регістром літер, то після натискання кнопки Параметри слід відкрити діалогове
вікно Параметри сортування та ввімкнути параметр Враховувати регістр.
За умовчання список буде впорядковано за рядками. Проте можна також задати
сортування за колонками. Це необхідно, на-приклад, у випадку, коли перша
колонка містить назви рядків, а записи однорідні за колонками. Для цього
потрібно у діалого-вому вікні Параметри сортування встановити параметр
Сорту-вати/Колонки діапазону.
Користувач може задати і власний порядок сортування даних у списку. Так,
назви місяців немає сенсу розташовувати у алфаві-т¬ному порядку — краще
застосовувати користувацький порядок сортування, який подає назви місяців за
їх послідовністю.
Для того щоб задати користувацький порядок сортування, по-трібно відкрити
діалогове вікно Параметри сортування, натис-нувши кнопку Параметри. У полі
списку Порядок сортування за першим ключем, яке містить список усіх
визначених користувачем порядків сортування, виділено елемент Не
здійснюється. Щоб розкрити список, треба клацнути кнопкою миші на його
стрілці і вибрати бажаний порядок сортування.
Для того щоб задати свій порядок, слід вибрати команду Сервіс/Параметри та
активізувати у діалоговому вікні вкладку Списки.
На вкладці Списки представлено всі складені раніше списки. Щоб додати новий,
треба на цій вкладці у полі Списки виділити елемент НОВИЙ СПИСОК. У полі
Елементи списку з’явиться курсор уведення. Елементи списку вводяться у тій
послідовності, в якій вони мають бути представлені за подальших сортувань.
Після введення кожного елемента необхідно натискати клавішу Enter. По
закінченні введення всіх елементів списку для внесення його у перелік існуючих
списків натискується кнопка Додати.
Використовуючи поле Імпорт списку з комірок, можна ство-рити список на основі
даних у клітинах. Для цього потрібно роз-ташувати курсор уведення в цьому
полі й потім мишею виділити клітини, які містять дані для нового списку.
Усі введені порядки сортування можуть використовуватись і для функції
автоматичного заповнення.
Фільтрування списків
Фільтри — це інструмент відбору даних, відповідних визна-ченим умовам. За
фільтрації переупорядкування даних не відбу-вається. Результатом є лише або
приховування рядків таблиці (списку), що не відповідають заданому критерію,
або копіювання тих рядків, що відповідають заданому критерію, у визначений діапазон робочого аркуша для подальшого використання.
Є два способи фільтрування даних: з допомогою автофільтра та з допомогою
розширеного (посиленого) фільтра. Перший спосіб швидкіший і простіший для
використання, зате другий дає змогу вирішувати складніші завдання.
Автофільтр. З допомогою автофільтра вибір окремих рядків таблиці можна
здійснювати лише безпосередньо у робочому аркуші. Активізація автофільтра
виконується командою Да-ні/Фільтр/Автофільтр. Для коректного виконання
команди по-кажчик активної клітини (табличний курсор) повинен знаходи-тись у
межах списку даних. Якщо перед виконанням команди було виділено певний
діапазон таблиці, то у першому рядку цьо-го діапазону для кожного поля
(колонки) даних буде встановлено окрему кнопку для введення критерію
фільтрації за цим полем. Дія критерію фільтрації поширюється на всі рядки
таблиці, які знаходяться нижче кнопок. Якщо жодного діапазону таблиці не було
виділено перед виконанням команди (але покажчик активної клітини знаходився
у межах таблиці даних), то місцем розташування кнопок буде перший рядок
таблиці, де звичайно знаходяться назви колонок. Після натискання на кнопку
розкривається список елементів, які містить відповідна колонка і в якому можна
вибрати необхідний елемент для визначення критерію відфільтровування
даних. Це приведе до вилучення з екрана тих рядків списку даних, які не
відповідають уведеному критерію, і до забарв¬лення відповідної кнопки у синій
колір. Критерії фільтрації можна задавати послідовно для кількох полів. Кожен додатковий критерій зв’язаний
із попереднім критерієм умовним оператором «І», через що кожна наступна
умова завжди належатиме до тих рядків даних, які будуть отримані за
використання попередніх умов.
Критерій фільтрації, що складається з двох умов для однієї колонки, можна
визначити після натискання на відповідну кноп-ку і вибору елемента Умова. На
екрані з’явиться діалогове вікно Користувацький автофільтр, у якому можна
задати два критерії, об’єднуючи їх умовними операторами «І» чи «АБО». В
умовах відбору рядків є можливість задавати і шаблони, використовуючи знакизамінники — «?» та «*». Знак запитання може використовуватися замість будьякого одного символу поля, а зірочка — замість будь-якої кількості символів.
Для відновлення рядків таблиці можна натиснути на відповід-ну кнопку фільтра,
розкрити список елементів і вибрати елемент Всі. Це дає змогу скасувати дію
критерію фільтрації за відповід-ною колонкою. Другий спосіб — це вибір з меню
Дані команди Фільтр/Показати всі. Він використовується, коли потрібно відновити відображення всіх рядків даних за рахунок відміни дії критеріїв
фільтрації за усіма колонками.
Для того щоб вилучити з таблиці кнопки фільтрування, треба ще раз виконати
команду Дані/Автофільтр, тобто зняти познач-ку з цієї команди.
Розширений (посилений) фільтр. У разі використання роз-ширеного фільтра
критерії фільтрування можна задавати у робо-чому аркуші. У діалоговому вікні
за активізації функції розшире-ного фільтра вказується інтервал (діапазон)
клітин робочого аркуша, який містить критерії фільтрації даних. Перевага цього
способу полягає у тому, що користувач завжди має чітке уявлення про критерії,
які він застосовує, і може швидко змінити їх залежно від своїх потреб. Перед
застосуванням Розширеного фільтра бажано зберегти робочу книгу, оскільки у
разі неправильної адресації діапазону відбору дані на робочому аркуші можуть
бути пошкоджені.
Основою посиленого фільтра є зона критеріїв. Перший рядок цієї зони повинен
мати назви колонок списку (таблиці) даних. У ньому можуть знаходитись або
назви всіх колонок списку да-них (для цього їх можна просто скопіювати), або
назви лише тих колонок, для яких визначатимуться умови відбору рядків даних.
У клітинах зони критеріїв, що знаходяться під назвами колонок, записуються
умови відфільтровування рядків даних. Умови, що знаходяться в одному рядку
критеріїв, з’єднуються оператором «І», а ті, що знаходяться у різних рядках
області критеріїв, — оператором «АБО».
Наприклад, якщо потрібно отримати інформацію про продаж у Києві та Львові
комп’ютерів 486DX4, то умови відфільт-ровування даних можна записати так, як
це показано праворуч.
Після запуску команди на виконання кожен рядок зі списку даних перевіряється
на відповідність умовам кожного рядка зони критеріїв. Якщо рядок зі списку
даних відповідає умовам хоча б одного рядка із зони критеріїв, то цей рядок
даних з’являється у вихідному списку.
Для запуску команди з меню Дані вибирається команда Фільтр/Розширений
фільтр. На екрані з’явиться діалогове вікно Розширений фільтр, у якому можна
вказати:
? у ділянці Обробка одну з двох дій з даними: фільтрувати список даних на місці
або скопіювати відфільтрований результат в інше місце робочої книги;
? вихідний діапазон або інтервал списку даних, тобто адресу даних, які мають
бути відфільтровані. Інтервал списку даних можна ввести або з клавіатури, або
виділити необхідний діапазон даних з допомогою миші. В останньому випадку
адреса даних буде перенесена у поле введення інтервалу списку автоматично;
? діапазон або інтервал критеріїв, тобто адресу місцезнахо-дження критеріїв
фільтрації. Інтервал критеріїв уводиться анало-гічно інтервалу списку даних,
але слід стежити, щоб у цьому ін-тервалі не було порожніх рядків, інакше у
відфільтрованому списку будуть представлені всі без винятку рядки списку
даних. Це пояснюється тим, що відсутнім умовам порожнього рядка
відповідають будь-які дані і він з’єднується з іншими рядками критеріїв умовним
оператором «АБО»;
? місце копіювання відфільтрованого списку даних у полі Розташувати
результат у діапазоні. Адреса місцезнаходження відфільтрованого списку даних
уводиться аналогічно попереднім адресам, але це можна зробити лише у тому
разі, якщо було включено індикатор Скопіювати результат в інше місце. Крім
того, треба мати на увазі, що результат фільтрації не може бути скопійовано на
інший робочий аркуш, оскільки він має знаходи-тися на одному аркуші зі
списком, що фільтрується.
Стисло правила застосування Розширеного фільтра можна сформулювати
таким чином: як діапазон критеріїв, так і діапазон відбору даних повинні мати
рядок з іменами полів і додаткові рядки під назвами полів (додаткові рядки
діапазону критеріїв слугують для визначення умов відбору записів, а діапазону
відбору — для копіювання відповідних записів з діапазону даних); якщо діапазон
критеріїв може знаходитися на будь-якому аркуші, то діапазон відбору — лише
на тому самому аркуші, на якому розміщується діапазон з даними.
Обчислення групових характеристик
«Згущення» інформації — одна з основних функцій будь-якої інформаційної
системи. Припустимо, що за наявності даних що-до кожного продажу потрібно
виявити обсяги продажу у різних містах. Для вирішення таких завдань Excel має
функцію автома-тичного визначення характеристик вказаних груп даних. Для її
виконання необхідно здійснити таке:
— відсортувати таблицю за колонкою, однакові значення по-лів якої мають
визначати належність рядка таблиці до певної групи даних. Якщо цього не
зробити і записи якоїсь групи даних не будуть розташовані поряд, то отримати
загальні характерис-тики цієї групи буде неможливо;
— завести курсор у зону списку, з даних якого можна отрима-ти необхідну
інформацію. Excel спробує автоматично визначити її розміри. Якщо є бажання
заборонити автоматичне її визначен-ня, користувач може самостійно виділити
потрібний діапазон клітин;
— вибрати команду Дані/Підсумки, що відкриє діалог Промі-ж¬ні підсумки з
трьома полями: З кожною зміною в, Операція,
Додати підсумок з. На правому боці кожного поля є кнопка, за натискання якої
розкривається список можливих значень відпо-відного поля;
— занести параметри, які забезпечують отримання необхідних характеристик
груп. Поле З кожною зміною в призначається для представлення колонки,
значення полів якої визначатиме належність кожного рядка до певної групи
даних (рядки таблиці мають бути впорядковані за значенням полів цієї колонки).
Оскільки необхідно обчислити дані щодо кожного міста, слід активізувати у
цьому полі елемент Місто. Для того щоб підсумувати відповідні дані, потрібно зі
списку поля Операція вибрати функцію Сума. У полі Додати підсумки за
ввімкненням індикатора необхідно вказати колонку, клітини якої
використовуватимуться для обчислення підсумків. У даному разі це Вартість.
Якщо одно¬часно треба обчислити й кількість проданих комп’ютерів у кожному
місті, то біля назви колонки Кількість теж треба ввімкнути індикатор. Індикатори
біля назв усіх інших колонок мають бути вимкнені;
— натиснути кнопку ОК.
У результаті виконання команди таблиця буде доповнена ряд-ками, в яких
будуть представлені обсяги продажу для кожного міста окремо. Останній
доданий рядок матиме підсумкову інфо-р¬мацію щодо усіх міст.
З кожною групою даних може бути виконана одна з операцій, зазначених у полі
Операція діалогу, Проміжні підсумки (Сума, Кількість значень, Середнє,
Максимум, Мінімум та ін.).
Ще одна можливість, яку дає команда Дані/Підсумки, — це виведення у кожній
групі даних кількох типів підсумків з вико-ристанням різних операцій. Наприклад,
у таблицю з даними про збут комп’ютерів можна додати ще й інформацію про
кількість продажу (замовлень) у кожному місті. Для цього ще раз потрібно
виконати команду Дані/Підсумки. Табличний курсор при цьому має бути у межах
таблиці. Це відкриє діалогове вікно Проміжні підсумки, в якому назва колонки
Місто буде занесена у поле При кожній зміні в.
Для визначення кількості продажу у полі Операція потрібно вибрати функцію
Кількість значень. У третьому полі для зане-сення результату можна вибрати
назву будь-якої колонки, оскі-льки вибрана функція не використовує значення
полів, а тільки підраховує кількість рядків у групі. Але для того щоб групові
значення за попередніми критеріями були теж подані в таблиці, перед
натисканням кнопки ОК обов’язково треба вимкнути па-раметр Замінити поточні
підсумки.
За визначення групових значень з лівого краю таблиці проста-вляються рівні
структури, що забезпечує кращий візуальний кон-т¬роль даних. Групування
даних може виконуватись як за рядками (рис. 2.2.18), так і за колонками. Далі з
допомогою операцій приховування і показу окремих груп і рівнів можна вивести
на екран лише потрібну інформацію.
На рис. 2.2.18 ліворуч від заголовків колонок (A, B, C, ...) роз-ташовано кнопки
за номерами рівнів структури (1, 2, 3).
123АBCDEFGHIJKLMNO
•
•
•
— Підсумки по 1-й групі рядків
•
•
•
— Підсумки по 2-й групі рядків
•••
•
•
•
— Підсумки по n-й групі рядків
— Загальні підсумки
Рис. 2.2.18. Групування рядків таблиці
Лінійки рівнів ліворуч від краю таблиці показують, які групи рядків таблиці
охоплює відповідний рівень структури. Один рі-вень структури може охоплювати
кілька груп. Окремі елементи (рядки), які не підлягають подальшій
структуризації, познача-ються крапками (біля лівого краю таблиці). Всього може
бути задано до восьми рівнів структури і для кожного робочого арку-ша може
бути створена тільки одна структура.
Натискання будь-якої кнопки з номером рівня структури веде до активізації
групи її даних і всіх вищих рівнів, а також до приховування всіх груп даних, які
належать до нижчих рівнів структури. Так, якщо натиснути (клацнути мишею)
кнопку другого рівня структури (з цифрою 2 на рис. 2.2.18), то на екрані
залишуться лише групові дані (тобто першого та другого рівнів). Дані третього
рівня, тобто дані, що складаються з окремих записів таблиці, будуть сховані, а
на кнопках, розташованих ліворуч від схованих даних, символ «–» буде
замінено на символ «+». Для повернення детальних відомостей за всіма
групами необхідно натиснути на кнопку третього рівня.
Кнопки, розташовані ліворуч від груп даних, використову-ються для
приховування і показу окремих груп. Якщо клацнути мишею на кнопці зі знаком
мінус, відповідна група буде прихо-вана. Такого ефекту можна досягти й
виконанням команди Да-ні/Група і структура/Сховати деталі, але за умови, що
курсор розташовуватиметься у рядку таблиці навпроти відповідного си-м¬волу
зі знаком мінус або виділення цієї групи. Коли частина таблиці схована, лінія
структури, яка вказує на цю частину таблиці, зникає разом із рядками таблиці, а
на кнопці з’являється знак плюс. Якщо ж клацнути на кнопці зі знаком плюс, то
схована частина таблиці з’явиться.
Відобразити сховані фрагменти таблиці можна також з допо-могою команди
Дані/Група і структура/Показати деталі, якщо курсор розташовано у рядку
таблиці, що знаходиться навпроти відповідного символу зі знаком плюс.
Якщо треба ліквідувати відображення структури даних, слід виконати команду
Дані/Група і структура/Вилучити структуру.
Варто мати на увазі, що структурування даних (установлення лінійки
відображення рівнів структури) виконується не лише за виконання команд
групування даних, а й може бути ініційоване користувачем. Це дає змогу
виділити і розподілити за рівнями окремі групи даних і тим самим поліпшити
візуальний контроль за ними, оскільки з допомогою показу та приховування
окремих груп і рівнів можна досягти відображення на екрані лише тієї інформації, яка потрібна у даний момент. Структурування даних можна проводити
як за рядками, так і за колонками.
Розглянемо встановлення лінійки відображення рівнів струк-тури у разі
структуризації даних за рядками (створення структу-ри за колонками
виконується аналогічно). Найпростіший спосіб створення структури —
застосування команди автоматичного структурування. Але цю команду можна
застосувати лише у тому випадку, коли таблиця має явно виражену структуру
(тобто коли заведені формули обчислення групових характеристик). Так, на рис.
2.2.19 дані поділяються на n груп, після кожної групи обчислюються підсумки, а
у кінці таблиці подано остаточні підсумки.
Саме завдяки наявності у таблиці формул обчислення суми команда
автоматичного структурування в змозі розпізнати рівні структури цієї таблиці.
Для автоматичного створення струк¬тури таблиці потрібно, щоб покажчик
активної клітини (табличний курсор) знаходився всередині таблиці. У такому
разі буде виділено всю таблицю. Якщо ділянка або таблиця, для яких
створюється структура, ма-ють велику кількість порожніх клітин, то бажано
спочатку виді-лити діапазон, який потрібно структурувати.
Наступний крок полягає у виборі з меню Дані/Група і струк-тура/Створення
структури. Безпосередньо після виконання ко-манди усі рівні структури будуть
подані на екрані.
Крім того, користувач може виділити будь-яку частину таблиці й після виконання
команди Дані/Група і структура/Групувати у діалоговому вікні вибрати спосіб
групування: за рядками чи колонками. Це приведе не до обчислення якихось
групових характеристик, а лише до появи лінійки відображення рівнів структури
— ліворуч від таблиці (у разі групування за рядками) чи над нею (у разі
групування за колонками).
Консолідація даних
Консолідація — це один із способів об’єднання даних. Вона дає змогу
обчислювати суми, середні значення і виконувати ста-тистичну обробку,
використовуючи дані з різних діапазонів од-ного або кількох робочих аркушів і
навіть книг.
Консолідація застосовується для складання звітів про продаж, у разі
оброблення даних з обігу коштів і т. ін.
Припустимо, що на 12 робочих аркушах є дані щомісячного продажу і на
окремому аркуші необхідно отримати підсумкові дані за цей період. Це можна
зробити по-різному, але найпрості-ший спосіб — консолідація даних, яка
передбачає такі дії:
— відкрити новий аркуш і встановити курсор у клітину, з якої розпочинатиметься
зона з підсумковими даними;
— виконати команду Дані/Консолідация, що веде до відкриття одноіменного
діалогу;
— у випадному списку поля Функція діалогу Консолідація знаходяться імена
функцій, які можуть використовуватися у разі консолідації даних. Для даного
прикладу потрібно вибрати функ-цію Сума;
— у поле Посилання ввести адресу одного з діапазонів даних, що
консолідуються (наприклад, дані за січень). Цю адресу (вона задається в
абсолютному вигляді) можна набрати на клавіатурі (наприклад,
Січень!$A$3:$B$14) або ввести за допомогою миші, клацнувши на ярлику
відповідного робочого аркуша, і разом із назвами рядків і колонок виділити
діапазон, що консолідується. Після цього, щоб надіслати введену адресу у поле
Список діапа-зонів, треба обов’язково клацнути на кнопці Додати;
— аналогічно ввести адреси всіх інших діапазонів даних, що консолідуються;
— для внесення у робочий аркуш з підсумковими даними назв рядків і колонок у
нижній частині діалогового вікна у ділянці з назвою Використовувати мітки
необхідно ввімкнути режими У верхньому рядку та В лівій колонці;
— натиснути кнопку ОК.
Якщо консолідована зона розташовується в іншій робочій книзі, то для введення
імені файла у поле Посилання можна ско-ристатися кнопкою Огляд.
Щоб уникнути помилок, рекомендується до здійснення консо-лідації надати
діапазонам, що консолідуються, імена і використовувати їх за введення
відповідних адрес.
Описаний метод консолідації даних має суттєву ваду. Якщо після консолідації
вхідні дані змінюються, це ніяк не позначаєть-ся на результаті. Тому за зміни
даних консолідацію необхідно повторювати. Якщо структура даних не
змінюється, то уникнути цієї вади можна досить просто: перед здійсненням
консолідації у діалоговому вікні треба увімкнути режим Створювати зв’язки з
вхідними даними. При включенні цього режиму у робочий аркуш вноситься
інформація про зв’язки між даними і у разі зміни вхід-них даних результат
автоматично оновлюється. Крім того, робо-чий аркуш структуризується.
Якщо необхідно розмістити в зоні консолідації лише частину всієї інформації
(лише певні рядки та колонки) або потрібно ви-вести її у заданій послідовності,
то в зоні консолідації запису-ються назви потрібних рядків і колонок. У запису
назви можна використовувати символи-замінники «*» і «?». Це дає змогу обчислювати відповідні значення за групою рядків чи колонок, на-зви яких
відповідають вказаному шаблону.
Зведені таблиці
Зведені таблиці — це допоміжні таблиці, які дають змогу від-бирати дані за
різними критеріями і найкращим чином відобра-жати залежність між ними. Це
один з найпотужніших інтерактив-них засобів аналізу даних.
Створення зведеної таблиці. До появи Ехсеl-2000 існував лише один спосіб
створення зведеної таблиці — з допомогою макета у діалоговому вікні Майстра
зведених таблиць. В Ехсеl-2000 з’явився ще один спосіб — з використанням
макета в робо-чому аркуші.
За використання першого способу виконання запиту відбува-ється лише після
завершення процесу побудови макета. За новим способом звернення до
джерел даних, відбір і відображення да-них відбувається за кожного визначення
або зміни місцезнахо-дження будь-якого елемента макета. Це дає користувачеві
змогу бачити дані під час розміщення полів, що робить процес ство-рення звіту
наочнішим. Проте універсальнішим є перший спосіб. Потреба у ньому виникає у
таких випадках:
? для деяких типів зовнішніх джерел даних, включаючи великі бази даних,
створення макета на аркуші з його багаторазовими звер¬таннями до джерел
даних може відібрати багато часу. Наприклад, звіт, заснований на кубі,
створеному за допомогою Майстра куба OLAP у MS Query, повільно
відображатиме зміни в макеті. Те саме відбуватиметься й у разі роботи з
великими не-OLAP базами даних;
? в Excel може виникнути дефіцит пам’яті або інших ресур-сів, потрібних для
створення звіту.
У багатьох таких ситуаціях створення звіту в діалоговому вік-ні може запобігти
виникненню проблем, оскільки відбір даних виконується лише після закінчення
процесу побудови макета, ко-ли встановлено потрібну фільтрацію даних за
допомогою поля сторінок, яка витягує дані для кожного свого елемента окремо.
Перед запуском Майстра зведених таблиць бажано виділити дані, що
підлягають обробленню. Колонки, в яких містяться ці дані, мусять мати назви.
Запуск Майстра зведених таблиць здійснюється через коман-ду Дані/Зведена
таблиця. Відкривається перше діалогове вікно, в якому необхідно вказати
джерело даних для зведеної таблиці. Дані можуть бути вибрані:
— з поточної або будь-якої іншої робочої книги. У цьому випадку обирається
параметр У списку або базі даних Microsoft Excel;
— із зовнішнього джерела даних (параметр У зовнішньому джерелі даних);
— з кількох інтервалів консолідації даних (параметр У кількох діапазонах
консолідації). Цей параметр дає змогу будувати бага-то¬рівневі зведені таблиці;
— з іншої зведеної таблиці (параметр В іншій зведеній таблиці або діаграмі);
— натискується кнопка Далі.
Якщо було обрано режим отримання даних із зовнішнього джерела, Майстер
зведених таблиць запропонує натиснути кнопку для запуску програми MS-Query
або відмовитися від цієї операції (у тому разі, коли користувач випадково вказав
цей вид джерела).
Якщо було обрано перший параметр, то на другому кроці ви-дається запит на
введення інтервалу зони вхідних даних.
Цю зону з даними можна вказати в один з таких способів:
— якщо вона була попередньо виділена, то її адреса буде ав-томатично
уведена в поле Діапазон діалогового вікна Майстер зведених таблиць — крок 2
з 4;
— якщо табличний курсор знаходиться у межах оброблюваної таблиці, то в
поле Діапазон буде автоматично введена адреса діапазону, що охоплює всю
таблицю;
— потрібний діапазон можна виділити з допомогою миші або задати адресу
діапазону з клавіатури.
Натискання на кнопку Огляд приведе до появи діалогового вікна вибору файла,
що дає змогу обрати іншу робочу книгу, яка містить дані для зведеної таблиці.
Другий етап завершується натисканням кнопки Далі.
Рис. 2.2.20. Макет
зведеної таблиці
На третьому етапі у діалозі Майстер зведених таблиць — крок 3 визначається
зовнішній вигляд зведеної таблиці. Більшу частину діалогового вікна зай¬має
макет зведеної таблиці (рис. 2.2.20). Цей макет має чотири зони полів: рядок,
колонка, дані і сторінка. У правій частині діалогу знаходяться кнопки із
заголовками полів вхідних даних (саме тому ці дані обов’язково мусять мати
назви колонок).
Перетягуючи мишею кнопки із заголовками полів у зону ряд-ка чи колонки,
можна відображати вміст цих полів у вигляді за-головків рядків чи колонок
зведеної таблиці. Якщо кнопку поля розмістити в зоні даних, то за відповідним
полем обчислювати-муться групові характеристики (найчастіше це підсумки) за
кож-ним рядком. Зона Сторінка дає змогу визначити критерії відбору даних, що
уможливлює «розбивання» даних на окремі сторінки.
Якщо, наприклад, необхідно проаналізувати обсяги продажу кожного товару у
містах за кожен день, то дані збуту у кожному місті подаються у вигляді таблиці:
Дата Товар 1 Товар 2 Товар 3 ... Загальні підсумки
Загальні під-сумки
Один рядок зведеної таблиці має відображати обсяги продажу кожного товару,
які обчислюються як підсумки за групою про-дажу за один день. Бажано також
мати загальні підсумки за кож-ною колонкою зведеної таблиці і за рядком.
Рис. 2.2.21. Розмітка макета
Для отримання даних у такому вигляді макет зведеної таблиці подається так, як
це показано на рис. 2.2.21:
— у зону Рядок перетягується заголовок поля Дата;
— у зону Колонка перетягується заголовок поля Назва това-ру;
— оскільки нас цікавлять обсяги продажу, то в зону Дані пе-ретягується
заголовок поля Вартість.
Кожна кнопка, розташована у зоні Рядок, визначає поле вхід-ної таблиці, яке
використовуватиметься для групування («згу-щення») інформації в зоні даних.
Якщо в зоні Рядок знаходитимуться кілька кнопок полів, то групування буде
багаторівневим, тобто групи будуть вкладатися одна в одну. Рівень групування
визначається послідовністю роз-ташування кнопок полів у цій зоні. Для даного
прикладу групу-вання має здійснюватися лише за датою (загальні підсумки підраховуються автоматично).
Для кожного поля в зоні даних за умовчання встановлюється операція
обчислення суми (у даному випадку автоматично встановлюється Сума за
полем Вартість). Але у будь-який момент користувач може змінити вид
здійснюваної операції. Оскільки для даного прикладу немає потреби змінювати
значення операції, яка встановлена за умовчання, то треба тільки клацнути по
кнопці Далі.
В останньому діалозі визначення зведеної таблиці можна задати клітину, з якої
розпочинатиметься зведена таблиця, та її назву. Тут можна також задати й
деякі параметри таблиці. Для прискорення оброблення зведених таблиць Excel
зберігає копію даних. Якщо копія вхідних даних не робиться, то за подальших
змін полів з допомогою команди Дані/Поле зведеної таблиці слід спочатку
переобчислювати зведену таблицю, використовуючи команду Дані/Об¬новити
дані. Це пов’язано з тим, що коли дані не зберігаються, на їх відображення у
поточній зведеній таблиці може вплинути інша зведена таблиця поточної
робочої книги. Але якщо на машині користувача виникають проблеми з
дисковою пам’яттю, то можна вимкнути параметр Зберігати дані з макетом
таблиці.
Для здійснення автоматичного форматування зведеної таблиці треба ввімкнути
параметр Автоматично форматувати таблицю (для зміни форматів
використовується команда Фор-мат/Авто¬формат).
Якщо на четвертому кроці створення зведеної таблиці клацнути на кнопці
Готово, то на екрані з’явиться зведена таблиця. У разі великої кількості вхідних
даних це може відібрати багато часу. Для наведеного прикладу результат
матиме такий вигляд, як на рис. 2.2.22.
Якщо після створення зведеної таблиці відбудуться якісь змі-ни у вхідних даних,
то вони самі по собі не позначаться на зведе-ній таблиці. Для цього потрібно
виконати операцію оновлення даних: або після введення курсора у таблицю
реалізувати команду Дані/Оновити дані, або для відкриття контекстного меню
клацнути правою кнопкою миші на полі зведеної таблиці і обрати з нього пункт
Оновити дані.
Місто (Все) ?
Сума за полем Вартiсть Назва
товару
Дата ПК486
DX2-66 PCI ПК 486 DX2-80 PCI ... ПК 486SX Super40 ПК i586 Pentium-166
Загальний підсумок
11.03.96 0 0 ... 775 0 3766
12.03.96 925 0 ... 0 3856 4781
13.03.96 0 0 ... 0 0 970
14.03.96 0 1862 ... 0 0 1862
15.03.96 0 0 ... 2295 0 3265
16.03.96 0 0 ... 0 3856 3856
Загальний підсумок 925 1862 ... 3070 7712 18500
Рис. 2.2.22. Результат побудови зведеної таблиці
аналізу обсягів продажу
Між структурою макета (рис. 2.2.20) і структурою зведеної таблиці (рис. 2.2.23),
створеною за цим макетом, є безпосередній зв’язок: у кожній з них є кнопки
полів (Дата, Назва товару, Місто), розташовані на тих самих місцях. Кнопки
полів — це за-головки колонок таблиці з даними. З окремих клітин списку даних
під кнопками полів рядків і колонок зведеної таблиці створюються поля, які
відіграють роль назв її рядків і колонок. Для даного прикладу назви рядків
зведеної таблиці (11.03.96, ... , 16.03.96) формуються з полів колонки Дата
списку даних, а назви колонок (ПК 486DX2-66 PCI, ... , ПК i586Pentium-166) — з
полів колонки Назва товару списку даних. Клітини зони даних містять
результати оброблення вхідних даних. Так, значення клітини зведеної таблиці,
що знаходиться на перетині рядка з назвою 12.03.96 і колонки з назвою ПК
486DX2-66 PCI, отримано підсумовуванням значень поля Вартість за усіма
рядками таблиці даних, що вміщують відомості про кількість проданих
комп’ютерів ПК 486DX-66 PCI 12 березня 1996 р.
Зона сторінок
(Кнопки полів)
Спосіб
оброблення даних Кнопки
полів
Кнопки
полів Зона назв колонок
(елементи полів)
Зона назв рядків (елементи полів) Зона даних
Підсумки за ря-дками
Підсумки за колонками
Рис. 2.2.23. Структура зведеної таблиці
Назви останнього рядка і останньої колонки («Общий итог») створюються
автоматично і редагуванню не підлягають. За спро-би це зробити з’являється
діалогове вікно з повідомленням: «Змі-нювати назви підсумків або загальних
підсумків не можна». Як-що потрібно мати варіант таблиці, в якому можна
відредагувати будь-які поля, зведену таблицю слід виділити, скопіювати командою Правка/Копіювання і вставити в інше місце командою
Правка/Спеціальна вставка/Значення.
Для обчислення значень клітин у зведеній таблиці, що знахо-дяться у зоні
даних, можуть бути використані різні функції. За умовчання для оброблення
числових полів призначається функ-ція Сума, а для текстових полів — функція
Кількість значень.
Можна вибрати потрібну функцію як під час формування чи редагування макета
(для цього в макеті потрібно двічі клацнути мишею по назві поля в зоні Дані), так
і безпосередньо в самій таблиці. В останньому випадку спочатку треба клацнути
на відповідному полі даних, а потім — або по кнопці Поле зведеної таблиці
інструментальної панелі, або виконати команду Дані/Поле зведеної таблиці, або
клацнути правою кнопкою миші і у контекстному меню вибрати пункт Поле
зведеної таблиці. Після цього відкриється діалогове вікно Обчислення поля
зведеної таблиці, де у списку Операція можна вибрати бажаний вид
стандартного обчислення (Відмінність, Частка, Зведена відмінність, Зі
зростаючим підсумком у полі та ін.).
Окрім того, можна здійснити додаткові обчислення, в яких розраховані величини
залежатимуть від значень базових елемен-тів у зоні даних. Так, значення клітин
в зоні даних можна визна-чити в процентах від загальних підсумків зведеної
таблиці. Для цього в діалоговому вікні треба натиснути кнопку Додатково>> і
вибрати одну з операцій у полі Додаткові обчислення.
Після вибору будь-якої з операцій, вказаних у цій таблиці, у діалоговому вікні
розкриються два списки — Поле та Елемент.
Поле показує поля зведеної таблиці. Це дає можливість після вибору будь-якої
додаткової операції вибрати поле, яке надасть базові дані.
Елемент показує елементи обраного базового поля. Якщо по-трібно, тут можна
вибрати елемент, який буде базовим.
Розглянемо такий приклад. Нехай потрібно з’ясувати, наскіль-кі вартість
продажу кожного дня і за кожним товаром відрізня-ється від вартості продажу у
певний день (наприклад, 11.03.96). Розв’язати цю задачу можна таким чином:
— клацнути правою кнопкою миші по полю зведеної таблиці і у контекстному
меню вибрати пункт Поле або клацнути лівою кнопкою миші по полю і потім в
панелі інструментів Зведена таблиця по кнопці Поле зведеної таблиці. У
результаті відкри-ється діалогове вікно Обчислення поля зведеної таблиці;
— у діалоговому вікні клацнути по кнопці Додатково >>. Вікно збільшиться, й у
нижній його частині з’явиться зона Додаткові обчислення. Розкрити, клацнувши
по кнопці зі стрілкою униз, список і обрати операцію Відмінність, що надасть
доступ до списків Поле та Елемент;
— у списку Поле вибрати поле Дата, а у списку Елемент — базову дату (у
даному випадку треба обрати елемент 11.03.96);
— клацнути по кнопці ОК.
Якщо треба з’ясувати, яка частка (у процентах) вартості що-денного продажу
щодо його загальної вартості, то необхідно по-вторити наведені вище дії, але
замість операції Відмінність обра-ти операцію Частка загальної суми. За вибору
цієї операції доступ до списків Поле та Елемент буде закритий у зв’язку з тим,
що програма сама може знайти базовий елемент.
Робота з даними зведеної таблиці. Зведена таблиця є досить гнучким
інструментом, оскільки користувач може легко зміню-вати її структуру.
По-перше, модифікувати зведену таблицю можна, змінюючи її макет. Для цього
у межі таблиці треба ввести табличний курсор і виконати команду Дані/Зведена
таблиця або натиснути на однойменну кнопку інструментальної панелі.
З’явиться діалогове вікно із заповненими зонами третього кроку формування
макета таблиці. В ньому можна зробити всі необхідні зміни.
Проте це не єдиний спосіб. У більшості випадків упроваджу-вати потрібні зміни
значно простіше безпосередньо у зведеній таблиці, відразу простежуючи, до
чого це приведе. Робиться це шляхом перетягування кнопок полів з однієї зони
зведеної таблиці до іншої, а також виконанням команд з меню Дані і
контекстного меню, яке за розташування табличного курсора у межах таблиці
викликається натисканням правої кнопки миші.
Команди, які найчастіше використовуються в роботі з даними зведеної таблиці,
можна виконувати й з допомогою панелі ін-струментів Зведена таблиця. Ця
панель інструментів автоматич-но з’являється після створення зведеної
таблиці. Якщо цієї чи іншої потрібної панелі на екрані немає, то для її появи
можна ви-конати команду Правка/Панелі інструментів, а потім у полі Список
панелей інструментів діалогового вікна обрати назву потрібної панелі та
натиснути кнопку ОК.
Робота з полями даних. Якщо клацнути на клітині поля да-них зведеної таблиці,
а потім виконати команду Поле зведеної таблиці (через меню або
використовуючи відповідну кнопку на панелі інструментів), то з’явиться
діалогове вікно Обчислення по-ля зведеної таблиці, в якому можна змінити
операцію для обчис-лення значень поля даних, формат відображення поля або
вилу-чити поле з таблиці.
Якщо двічі клацнути по клітині даних або кнопці Показати деталі (цю команду
можна виконати і через пункти меню Да-ні/Група і структура/Показати деталі), то
можна з’ясувати, які дані використовувалися для обчислення поточного поля
даних зведеної таблиці. При цьому таку інформацію буде подано на окремому
робочому аркуші. Якщо ж зберігати цю інформацію немає потреби, можна
клацнути правою кнопкою миші на ярлику цього робочого аркуша та обрати
пункт меню Вилучити.
Поля рядків і колонок. Якщо клацнути на клітині поля рядків або колонок
зведеної таблиці, а потім виконати команду Поле зведеної таблиці (через меню
або використовуючи відповідну кнопку на панелі інструментів), то з’явиться
діалогове вікно, у якому можна:
— змінити орієнтацію поточного поля (за рядками, колонками чи аркушами),
тобто розташування відповідної кнопки полів у будь-якій зоні зведеної таблиці
(зоні рядків, колонок чи сторі-нок). Цю операцію можна провести
перетягуванням кнопки поля з однієї зони до іншої безпосередньо у зведеній
таблиці;
— задати режим обчислення проміжних підсумків;
— сховати елементи полів. Для цього їх потрібно виділити у списку Сховати
елемент з допомогою лівої кнопки миші і нати-снути ОК. Для того щоб
відобразити схований елемент, по ньому треба ще раз клацнути лівою кнопкою
миші у списку Сховати елемент і таким чином зняти з нього виділення.
Оскільки зведена таблиця має спискову структуру, то в ній, як і у будь-якому
іншому списку, можна здійснювати групування рядків і колонок. Якщо,
наприклад, клацнути по будь-якому полю рядка, а потім по кнопці Згрупувати
інструментальної па-нелі Зведені таблиці або виконати команду Дані/Група і
струк-тура/Групувати, то з’явиться діалогове вікно Групування. Варто звернути
увагу на те, що за групування інформації по датах мож-на легко обчислювати
підсумкові дані по місяцях, кварталах і
роках.
Поля сторінок. Якщо в зоні сторінок зведеної таблиці розта-шована якась кнопка
поля, то відповідні поля рядків чи колонок заносяться у випадний список, який
можна відкрити, клацнувши по кнопці зі стрілкою вниз (рис. 2.2.22). У даному
випадку в зоні сторінок розташована кнопка поля Місто, а список складається з
переліку за алфавітом міст, в яких здійснювався продаж товарів. Якщо з цього
списку обрати, наприклад, Київ, то зведена таблиця матиме дані про збут
товарів лише у Києві. Для того щоб одержати узагальнені відомості про збут
товарів у всіх містах, треба обрати зі списку елемент Всі.
Ще один спосіб використання полів сторінок — клацнути по кнопці Відобразити
сторінки інструментальної панелі Зведені таблиці. Відкриється діалог з
переліком усіх полів сторінок, які були визначені у зведеній таблиці. У нашому
випадку визначено лише одне поле — Місто. Якщо тепер клацнути по кнопці ОК,
то для кожного значення у цьому полі відкриється новий робочий аркуш з
відповідними даними, при цьому ім’я аркуша збігатиметься зі значенням поля.
2.3. ЗАСОБИ ДЛЯ РОБОТИ З ДАНИМИ OLAP
Якщо за прийняття маркетингових рішень потрібно аналізува-ти дані, що
зберігаються у великій кількості реляційних таблиць, то розібратися в їх
складних структурах кінцевому користуваче-ві, як правило, дуже важко. З
позицій спрощення доступу до да-них зручнішою структурою є багатомірний куб
OLAP.
OLAP-технологія
OLAP (On-Line Analytical Processing — оперативний аналіз даних) — це
технологія швидкого аналізу нагромаджених даних, що базується на
використанні сукупності засобів багатомірного аналізу та орієнтована на
оброблення нерегламентованих, неспо-діваних запитів користувачів щодо
даних. Робота користувача із системами OLAP полягає в інтерактивній
послідовності форму-вання запитів і вивчення їх результатів, кожний з яких
може ви-кликати потребу нової серії запитів. Хоча OLAP і не є необхід-ним
атрибутом сховища даних, проте саме він найчастіше застосовується для
аналізу відомостей, нагромаджених у сховищі. Дані (куби) OLAP формуються
адміністратором бази чи сховища даних так, щоб вони були більш
пристосованими для аналізу, що зменшує витрати часу і зусилля користувачів
для отримання потрібної їм інформації.
За створення куба OLAP здійснюється об’єднання декількох структурних
ієрархій, наведених на рис. 2.2.17, з різними напря-мами уявлення про дані. В
кубі представлено розмірності та поля даних. Поля даних визначають значення
даних, що відслідковуються в базі, а розмірності — ієрархічні типи даних з
різними рівнями подробиць. Кожна розмірність складається з сукупності рівнів,
які охоплюють одну сторону даних (наприклад, Регіон на рис. 2.2.17).
Коли потрібен аналіз даних за різними вимірами, модель да-них у вигляді
багатовимірного куба спрощує його проведення. Так, за аналізу результатів
продажу осями (вимірами) багатови-мірного куба можуть бути товар, регіон
продажу, час продажу, канал збуту та будь-які інші фактори сегментації ринку.
Рівнями виміру Товар можуть бути категорії на найменування товару, а
географічний вимір Регіон може мати такі рівні, як Країна, Об-ласть, Місто та
Район.
Для кожного перетинання кожного рівня кожної розмірності (наприклад, обсяги
продажу протягом дня, місяця, року для кож-ного міста, області, країни для
кожного продукту і групи продук-тів) у базах даних OLAP обчислюються
підсумкові значення. Ці дані, що знаходяться на перетинах осей куба,
називаються мірами. Для бази даних OLAP з продажу міри будуть кількісно
характеризувати процес продажу. У даному випадку це можуть бути обсяги
продажу товарів у штуках, виторг (обсяги продажу товарів у грошовому вимірі),
витрати, прибутки і т. ін.
У тривимірному кубі (рис. 2.2.24) як виміри використано то-вар, регіон і час. Ці
виміри подано на певних рівнях узагальнен-ня: товари згруповано за
категоріями (напої, продукти, інші това-ри), регіони — за містами продажу (Київ,
Одеса, Львів), час продажу — за місяцями (січень, лютий, березень). На
перетині вимірів відображено лише одну міру — виторг (обсяги продажу у
гривнях), але в дійсності на перетині вимірів куба може знаходитися будь-яка
кількість мір.
Рис. 2.2.24. Тривимірний куб даних з продажу
Оскільки навіть тривимірний куб складно відобразити на екрані комп’ютера так,
щоб можна було побачити всі міри, то для візуалізації багатовимірних даних
застосовуються, як правило, звичне двовимірне (табличне) подання із
заголовками рядків і колонок. Останні можуть бути як простими, так і зі
складною ієрархічною структурою.
Отримати двовимірну таблицю з куба можна в різні способи. Один із них
полягає у фіксації всіх, крім двох вимірів та однієї міри, параметрів куба.
Наприклад, зафіксувавши вимір Товар ку-ба на значенні Продукти («вирізавши»
з куба міри, віднесені до значення Продукти виміру Товар), одержуємо звичайну
двовимі-рну таблицю, наведену на рис. 2.2.25.
Рис. 2.2.25. Двовимірне подання куба для однієї міри
У цій таблиці з простими заголовками рядків і колонок маємо одну міру —
виторг (обсяги продажу в гривнях) і два виміри — регіон продажу (заголовки
колонок) і час продажу (заголовки рядків).
У таблиці з простими заголовками рядків і колонок одночасно може бути
представлено й декілька мір. Для цього фіксуються всі параметри куба, крім
одного виміру і тих мір, що потрібно відобразити. Структуру такої таблиці (заголовки рядків і колонок
без значень мір) наведено на рис. 2.2.26. При цьому фіксуються певні значення
міри Товар і Час.
Київ Одеса Львів
Виторг
Кількість
Прибуток
Рис. 2.2.26. Структура двовимірного подання куба з трьома мірами
У разі використання складних заголовків на осях таблиці (ря-д¬ках і колонках)
можна розмістити два і більше вимірів куба, що «розрізується» (рис. 2.2.27).
Січень Лютий
Київ Одеса Львів Київ Одеса Львів
Виторг
Кількість
Прибуток
Рис. 2.2.27. Двовимірний зріз куба
з декількома вимірами на одній осі
Значення, що «відкладаються» вздовж вимірів (Січень, Лю-тий, ...; Київ, Одеса,
Львів, ...), називаються членами, або мітками. Мітки використовуються як для
«розрізування» куба, так і для обмеження (фільтрації) вибраних даних, коли
користувача у вимірі цікавлять не всі значення, а лише деяка їх підмножина
(наприклад, два перших місяці року). Значення міток відображуються у
двовимірному поданні куба як заголовки рядків і колонок.
Клієнтське програмне забезпечення
для роботи з даними OLAP
MS Excel має клієнтське програмне забезпечення, що дає змо-гу працювати з
даними з баз даних OLAP за допомогою створен-ня й використання звітів
зведених таблиць і зведених діаграм. Для реалізації цієї можливості потрібні
такі компоненти:
— програма MS Query. Вона використовується для настрою-вання джерел
даних OLAP, для підключення до них і для ство-рення запитів для вибірки
даних;
— постачальник даних для куба OLAP. Для доступу до баз даних, створених із
використанням OLAP продукту фірми Microsoft (MS SQL Server OLAP Services),
в Excel включено від-повідний драйвер джерела даних і програмне
забезпечення, необхідне для доступу до баз даних. У разі використання інших
продуктів, що забезпечують можливість роботи з даними OLAP, необхідно
встановити додаткові драйвери та клієнтське програм-не забезпечення. Але
треба мати на увазі, що програмне забезпе-чення сторонніх розробників OLAP
може виявитися несумісним із MS Office і не взаємодіятиме з функціями MS
Query;
— серверні бази даних або файли кубів. Клієнтське програмне забезпечення
для роботи з даними OLAP, що є в Excel, підтримує підключення до двох типів
джерел даних OLAP: 1) якщо в мере-жі доступна база даних на сервері OLAP,
то можна вибирати дані безпосередньо з цієї бази даних; 2) якщо є файл
автономного ку-ба, що містить дані OLAP, або файл визначення куба OLAP, то
можна підключитися до цього файла та вибирати дані з його до-помогою.
Підключення до баз даних OLAP. Як уже зазначалося, для підключення до бази
даних OLAP потрібен набір програм (по-стачальник даних для куба), що
забезпечує доступ до відповідної бази даних OLAP.
Командою Excel Дані/Отримати зовнішні дані/Створити за-пит запускається MS
Query для створення джерела даних. Дже-рело даних надає відомості, необхідні
Excel для підключення до бази даних OLAP: ім’я та місце розташування бази;
драйвер, ви-користовуваний для підключення; додаткову інформацію, необхідну для роботи з базою даних.
Джерело даних надає доступ до всіх даних у базі даних OLAP, що виключає
необхідність створення запиту для вибору даних у MS Query. Тому після
настроювання джерела даних OLAP і його вибору для використання,
створювати запит для вибору таблиць і полів, як це робиться для інших видів
даних, не потрібно. Необхідно відразу повернутися в Excel (з допомогою
відповідної команди MS Query), передавши таким чином поля даних у Зведену
таблицю.
З цього випливає, що Excel дає можливість відображати дані, завантажені з
джерела даних OLAP, тільки через звіт зведеної таблиці або звіт зведеної
діаграми. Ці дані не можуть бути відоб-ражені в робочому аркуші як зовнішній
діапазон даних.
Зведена таблиця на основі даних OLAP може бути збережена в Excel як
Шаблон звіту (тип файла xlt). Можуть бути створені й файли запитів OLAP (вони
мають розширення oqy). При відкрит-ті файла запитів Excel відображає
порожній звіт зведеної таблиці, готовий для створення макета.
Створення власного куба OLAP. Excel дає можливість корис-тувачам
створювати власні куби з підмножин даних OLAP і пра-цювати з ними. Для
створення власних кубів необхідна наявність постачальника даних для куба, що
підтримує таку можливість (наприклад, MS SQL Server OLAP Services).
Файли автономного куба дають змогу працювати з даними OLAP навіть у разі
роботи поза мережею. Можна використовува-ти ці файли для забезпечення
доступності певних даних OLAP у мережі чи в Іnternet, якщо сама вихідна база
не повинна бути доcтупною для цих користувачів.
За частої зміни звітів використання файла автономного куба може прискорити
внесення змін, особливо якщо мережеве під-ключення до серверу OLAP працює
повільно. Однак бази даних OLAP часто мають дуже великі розміри, тому варто
приділяти особливу увагу відбору даних для розміщення у файлі автоном-ного
куба. Первісне збереження великого файла автономного ку-ба може
потребувати значного часу.
Для створення файла автономного куба в Excel використову-ється Майстер
автономного куба, з допомогою якого покроково виконується процес вибору
підмножини даних у базі даних OLAP і збереження цієї підмножини в окремому
файлі. Перед запуском майстра необхідно насамперед створити звіт зведеної
таблиці чи звіт зведеної діаграми, заснований на вихідних даних із серверної
бази даних OLAP. У звіті не обов’язково мають відображатися всі поля, що
потрібно включити у файл. Майстер дає змогу вибрати дані з усіх вимірів і полів даних, доступних у базі даних OLAP.
Для запуску Майстра автономного куба курсор заводиться у звіт зведеної
таблиці і на панелі інструментів Зведені таблиці вибирається меню Зведена
таблиця, а потім — пункт цього меню Настроювання «клієнт-сервер». Далі
виконуються такі дії:
1. Якщо файл автономного куба ще не створювався, то виби-рається режим
Створити локальний файл даних, а якщо такий файл вже існує — режим
Локальний файл даних і потім — Змі-нити файл.
2. Після першого кроку показуються всі доступні на сервері виміри куба. Для
перегляду рівнів у ієрархічному порядку від вищого до нижчого
використовується поле «плюс». Якщо вимір не потрібно включати у файл,
прапорець має бути ски¬нутий.
3. У межах кожного виміру, що включається у файл, установ-люючи прапорці,
можна вказати рівні деталізації, що мають бути включені у вимір. Чим більше
вимірів і рівнів включено, тим бі-ль¬ше буде файл автономного куба, особливо у
разі включення нижніх рівнів, для яких обсяг докладної інформації може бути
істотно більший, ніж для верхніх рівнів. Можна відкинути нижні рівні, але не
можна пропустити рівні всередині виміру. Якщо, наприклад, у географічному
вимірі є рівні Країна, Область і Місто та у файл включено рівень Місто, то рівні
Регіон і Країна не можуть бути опущені. Однак у звітах, побудованих за файлом
автономного куба, дані будь-якого рівня можна сховати.
4. На цьому кроці проводиться вибір полів, що містять уза-гальнені дані для
звіту. Для цього використовується елемент Міри, який містить перелік типів
узагальнених значень, що надає сервер OLAP. Вибрані типи стають полями
даних у зведеній таблиці чи звіті зведеної діаграми. Для цього натискується
поле «плюс» поруч з елементом Міри для перегляду всіх доступних типів
значень. Наприклад, сервер OLAP може містити міри Виторг, Витрати,
Прибутки. Необхідно вибрати принаймні один тип. Чим більше типів обрано, тим
більшим буде файл автономного куба.
5. У списку мір представлено вибрані виміри. Тепер слід ви-значити елементи
даних, які потрібно одержувати з верхнього рі-в¬ня кожного виміру. Для цього
вибирається поле «плюс» поруч із виміром, що дає змогу переглянути всі
елементи на верхньому рівні виміру. Наприклад, якщо верхнім рівнем
географічного ви-міру є Країна, то це дасть змогу побачити перелік країн, в яких
проводився продаж товарів. Для вилучення елемента з файла треба скинути
відповідний прапорець. Якщо список не включає необхідних вимірів, треба
повернутися до кроку 2 і вибрати по-трібний вимір.
6. На цьому кроці файл автономного куба зберігається (з роз-ширенням cub).
Збереження файла може потребувати багато часу. В процесі проведення його
можна відмовитися від збереження, натиснувши в діалоговому вікні Створення
файла куба кнопку Зупинити.
7. Після завершення збереження файла автономного куба звіт буде зв’язаний з
цим файлом. Щоб не було проблем у разі від-криття звіту, побудованого за
файлом автономного куба, остан-ній бажано не переміщувати. Ознакою
завершення процесу збе-реження файла буде поява діалогового вікна
Настроювання «клієнт-сервер». Щоб повернутися у звіт, треба натиснути кнопку ОК.
Треба мати на увазі, що бази даних OLAP призначені для ке-рування великими
обсягами даних, отже, база даних, розміщена на сервері, може займати значно
більше місця на диску, ніж є на локальному твердому диску. Тому, якщо для
автономного куба даних обрано великий обсяг даних, вільного місця на диску
може не вистачити.
Створення куба OLAP на основі реляційних даних. Куб OLAP може бути
створений з даних запиту до реляційної бази даних. Це дає змогу, по-перше,
працювати з великими обсягами даних у зведеній таблиці чи звіті зведеної
діаграми і, по-друге, прискорити завантаження даних.
Створення куба OLAP із записів реляційної бази даних вико-нується з
допомогою MS Query і починається зі створення запиту або з майстра зведених
таблиць чи зведених діаграм або запус-ком MS Query безпосередньо з MS
Excel. Після створення запиту, що повинен включати всі поля, які потрібно
використовувати в кубі OLAP, запускається майстер куба OLAP для створення
самого куба.
Цей майстер дає змогу створювати два типи кубів. Перший тип являє собою
визначення куба, яке майстер зберігає у файлі з розширенням oqy. Другий тип
— це окремий файл автономного куба (розширення cub), що зберігається на
локальному диску чи мережевому ресурсі. Якщо цей файл зберігається на
локальному диску, він дає змогу продовжувати роботу з даними при відключенні від мережі. Можна встановити файл автономного куба як джерело даних
для звітів.
Незалежно від того, зберігається окремий файл автономного куба чи ні, майстер
зберігає файл визначення куба. Цей файл міс-тить інформацію, необхідну Excel
як для побудови тимчасового куба в пам’яті (при відкритті звіту, заснованого на
цьому файлі визначення), так і для підключення до файла автономного куба
(якщо його було створено).
Операція повернення записів, що містяться в запиті, в MS Excel не виконується.
Замість цього можна відкрити в Excel файл запиту .oqy для створення звіту
зведеної таблиці, заснова-ного на кубі OLAP. Потім можна зберегти звіт
зведеної таблиці в книзі чи створити звіти зведених діаграм, засновані на звіті
зве-деної таблиці.
У разі оновлення звіту, заснованого на кубі OLAP, нові та змі-нені дані з бази
даних додаються в куб, якщо він є тимчасовим кубом, створеним у пам’яті. Якщо
куб являє собою файл автоно-м¬ного куба, то виконується відновлення з
додаванням нових даних і заміщенням старого файла.
Можна змінити існуючий куб OLAP з допомогою майстра створення куба, коли
необхідно змінити спосіб організації даних чи вилучити поля, які не треба
використовувати у звітах. Але після створення куба OLAP додати в нього з бази
даних додаткові поля не можна. Проте можна використовувати той самий запит
для створення нового куба OLAP. Якщо є ймовірність, що потреба в цьому
виникне, слід за створення запиту зберегти його у файлі типу dqy. Після цього
можна буде відкрити цей файл запиту і запустити майстер створення куба OLAP
для створення нового куба, що включатиме додаткові поля з бази даних.
Розділ 3
ІНФОРМАЦІЙНО-АНАЛІТИЧНІ
МЕТОДИ І МОДЕЛІ ПІДТРИМКИ
ПРИЙНЯТТЯ МАРКЕТИНГОВИХ РІШЕНЬ
Сучасний розвиток обчислювальної техніки та засобів передавання інформації
дає змогу автоматизувати збирання, пошук і нагромадження як внутрішньої, так
і зовнішньої інформації. Ефективність маркетингових рішень, прийнятих на
основі нагромаджених даних, забезпечується трьома видами засобів підтримки
евристичної діяльності: засобами, що забезпечують інтерфейс кінцевого
користувача в задачах пошуку деталізованої інформації; засобами, що
забезпечують комплексний погляд на зібрану інформацію, її узагальнення та
агрегацію; засобами інтелектуального аналізу даних.
Призначенням останніх є підтримка пошуку функціональних і логічних
закономірностей у нагромадженій інформації, осмислення та прогнозування
розвитку ринкових процесів, визначення основних факторів, що впливають на
цей розвиток.
У попередніх розділах другої частини цього посібника розглядалися перші два
типи засобів підтримки прийняття маркетингових рішень. У цьому розділі
висвітлюватимуться питання реалізації інструментальних маркетингових
моделей — одного з найважливіших засобів подання та оброблення знань
стосовно проблемних маркетингових ситуацій.
3.1. ТИПИ ІНСТРУМЕНТАЛЬНИХ МОДЕЛЕЙ
Широке розповсюдження електронних таблиць (у першу чергу Excel)
пояснюється тим, що вони надають користувачам зручне інтерактивне
середовище для побудови кількісних моделей, які дають змогу автоматизувати
проведення складних розрахунків і відобразити семантику певної предметної
області у наочній формі. До основних властивостей середовища Excel, що
роблять його високоефективним інструментом моделювання, слід віднести такі:
— можливість уводити в клітини робочого аркуша не тільки дані, а й формули
для оброблення цих даних;
— перерахування формул як реакції на зміну значень у клітинах, що містять
дані чи формули;
— можливість відображати поняття відповідної предметної області та зв’язки
між цими поняттями у зручній для людини формі;
— наявність значної кількості засобів та інструментів для проведення аналізу
даних;
— наявність системи керування моделями, що забезпечує гнучкий доступ до
баз моделей;
— убудованість потужної об’єктно-орієнтованої мови програмування, поєднання
якої з можливостями електронної таблиці забезпечує масштабоване
середовище розроблення моделей.
Цей комплекс властивостей робить Excel, по-перше, високоефективною
системою використання моделей, по-друге, високоефективною платформою
створення моделей будь-якої складності і, по-третє, високоефективним засобом
поповнення та модифікації існуючої бази моделей силами кінцевих
користувачів.
Виходячи з методів, використовуваних для аналізу даних, і особливостей їх
реалізації в Excel, інструментальні моделі можна класифікувати (з певною
часткою умовності) таким чином: моделі прямих розрахунків; компаративні
(порівняльні) моделі; оптимізаційні моделі; статистичні моделі; моделі
прогнозування; імітаційні моделі.
Корисність наведеної класифікації полягає у тому, що вона допомагає
визначити характерні особливості наявних засобів моделювання, а також
способи та сферу їх застосування. Але при цьому слід розуміти, що границі між
цими класами моделей не є абсолютно чіткими (наприклад, прогнозування
може виконуватись із застосуванням статистичних методів аналізу даних) і що
побудова моделі реальної маркетингової ситуації може потребувати
комбінованого використання різних методів та інструментів аналізу.
Моделі прямих розрахунків характеризуються, як правило, трудомістким (якщо
не застосовуються засоби автоматизації) обробленням даних з використанням
відносно простих алгоритмів. У цих алгоритмах ураховуються основні
функціональні залежності між економічними змінними, а самі алгоритми
подаються як сукупність чітко визначених понять і дій з ними, заданих у вигляді
формул. По суті, ці алгоритми являють собою формалізовані знання з
відповідної предметної області і тому є складовою всіх інших класів моделей.
Наведені вище властивості середовища Excel роблять його майже ідеальним
інструментом для реалізації моделей, основним методом подання яких є
формульне відображення зв’язків між змінними. Серед багатьох засобів Excel
для роботи з формулами слід виокремити такі:
? виправлення найзагальніших помилок під час введення фор¬мул. Природно,
користувач може погодитись або відкинути запропоноване коригування;
? можливість посилання у формулах на будь-які клітини робочих аркушів будьяких робочих книг, використовуючи або їх адреси (абсолютні чи відносні), або їх
імена (що надаються користувачем), або заголовки рядків і колонок таблиць,
створених користувачем. Останні дві можливості зменшують кількість помилок і
спрощують сприйняття формул. Для того щоб можна було використовувати
заголовки таблиць як засіб посилання на клітини, необхідно командою
Сервіс/Параметри на вкладці Обчислення включити режим Допускати назви
діапазонів;
? ідентифікація діапазонів клітин, на які є посилання у формулі, кольоровими
рамками під час редагування клітини з формулою, натисканням клавіші F2. За
встановлення командою Сервіс/Пара¬метри на вкладці Правка режиму
Виправлення прямо в комірці, крім натискання клавіші F2, можна також
використовувати подвійне клацання лівою кнопкою миші по відповідній клітині.
Якщо цей режим вимкнуто, то подвійне клацання мишею приведе не до
редагування вмісту клітини, а до виділення діапазонів клітин, на які є посилання
у формулі;
? відслідковування й вилучення непотрібних циклічних посилань. Коли
вводиться формула, яка змушує посилатися прямо або опосередковано на саму
себе, то з’являється вікно попередження та автоматично відкривається панель
інструментів Циклічні посилання. На цій панелі знаходиться список Знайти
циклічне посилання, а також інструменти Залежні комірки та Комірки, які
впливають, що дає змогу локалізувати клітини, які входять до циклічного
посилання;
? наявність значної кількості вбудованих (стандартних) функцій різних категорій
(математичні, фінансові, статистичні, логічні та ін.), з допомогою яких можна
виконувати досить складні операції. Їх бажано використовувати скрізь, де це
можливо, а власні формули створювати лише у тому разі, коли немає функції,
яка дає змогу реалізувати потрібну операцію.
Компаративні (порівняльні) моделі призначені для виявлення відмінностей та
розбіжностей. Мета застосування таких моделей — ідентифікувати ситуації, що
мали або можуть мати місце, і на основі порівняння цих ситуацій або вибрати
одну з можливих альтернатив, або вибрати найкращі значення керованих
параметрів, або виявити причинно-наслідкові взаємозв’язки, які дозволять
обґрунтувати рішення. Але підхід до розв’язання цих задач з допомогою
компаративних моделей однаковий — сприяти виявленню деяких специфічних
відмінностей, які суттєво впливають або можуть вплинути на розвиток подій.
Порівняння альтернатив — один з основних методів подолання невизначеності
(відносно можливого результату своєї діяльності), а компаративні моделі —
важливий інструмент цього методу, який дає змогу спеціалістам усвідомити суть
розбіжностей, з’ясувати їх причини і на основі цієї інформації, а також на основі
власного досвіду та інтуїції приймати ефективні рішення. Основними підвидами
порівняльних моделей є табличні (матричні) та графічні моделі, широко
застосовувані у процесі управління маркетинговою діяльністю. Такі моделі
відносно легко і просто реалізуються в Excel як завдяки його «табличній»
природі, так і завдяки наявності досконалого інструмента побудови діаграм,
який дає змогу швидко обробляти табличні дані на високому професійному рівні
і надавати користувачеві найскладнішу інформацію у простому й наочному
вигляді.
Оптимізаційні моделі дають можливість знайти найкраще рішення за певним
критерієм. При цьому після формулювання критерію рішення розшукується, як
правило, без оцінювання альтернатив людиною, тобто автоматично.
Необхідність використання таких моделей пояснюється тим, що за великої
кількості альтернатив метод прямого оцінювання множини можливих рішень
стає непридатним. Саме у такому разі слід застосовувати оптимізаційні моделі.
Але при цьому слід розуміти, що є значна кількість факторів, вплив яких
неможливо визначити кількісно або з необхідною точністю. Тому отримане з
допомогою оптимізаційних моделей рішення не слід сприймати як абсолютно
точне, його потрібно перевіряти та у разі потреби коригувати, спираючись на
досвід та інтуїцію спеціалістів.
В Excel є потужний і простий у застосуванні інструмент — надбудова Пошук
рішення, що дає змогу розв’язувати широкий клас оптимізаційних задач:
лінійного, нелінійного та цілочисельного програмування.
Варто наголосити, що спочатку необхідно забезпечити доступ до цього
інструмента. Якщо в меню Сервіс відсутня команда Пошук рішення, то треба
вибрати команду Сервіс/Надбудова, прокрутити список надбудов і встановити
прапорець Пошук рішення. Якщо ця надбудова не була інстальована разом з
MS Office, то її треба інсталювати окремо.
Моделі прогнозування дають змогу оцінити вплив рішень, які приймаються, на
майбутнє, що в умовах ринкової економіки є нагальною потребою. Прогнози
необхідні, оскільки, по-перше, майбутнє значною мірою є невизначеним і, подруге, тому що повний ефект багатьох рішень розподілено у часі і відразу він
може не відчуватися. Тому досить точне передбачення майбутнього підвищує
ефективність процесу прийняття рішень, а успіх у бізнесі значною мірою
залежить від уміння передбачити майбутнє та підготуватися до нього. Надійні
прогнози роблять можливим прийняття вчасних рішень, що спираються на обґрунтовані плани.
Оцінювання майбутнього у формі прогнозування обсягів продажу є необхідною
частиною рішень щодо фінансового планування підприємства, інвестицій в
основні виробничі засоби, послідовності придбання матеріалів, установлення
рівнів виробництва і запасів, потреби у персоналі та витрат на рекламу.
Моделі прогнозування поділяють на некаузальні та каузальні. Некаузальні
моделі пропонують метод прогнозу за минулими значеннями без пояснення
механізму генерації прогнозованого значення. Каузальні моделі використовують
взаємозв’язки між змінними і намагаються пояснити їх поведінку.
Статистичні моделі базуються на використанні математичних моделей і
методів, призначених для прийняття рішень під час пошуку, аналізу та
оцінювання можливих варіантів рішень у ситуаціях, що характеризуються
невизначеністю, пов’язаною як із статистичним характером аналізованих явищ,
так і з неповнотою знань щодо значень, які можуть мати ті чи інші фактори.
Excel має значні можливості для проведення статистичного оцінювання даних.
Деякі з них є вбудованими, інші доступні лише після встановлення надбудови
Пакет аналізу. З допомогою останнього можна розв’язувати складні статистичні
задачі. До складу пакета аналізу входять засоби проведення дисперсій¬ного,
кореляційного, коваріаційного, регресійного аналізу та низ¬ка інших засобів для
розв’язання статистичних та інженерних задач.
Для аналізу даних з допомогою інструментів пакета аналізу достатньо вказати
вхідні дані і вибрати певні параметри. Аналіз проводиться з допомогою
відповідної статистичної макрофункції, а результат розміщується у вказаному
вихідному діапазоні клітин робочого аркуша. Є в пакеті аналізу і засоби, що
дають можливість показати результати аналізу графічно.
Оскільки пакет аналізу — це надбудова, то спочатку необхідно забезпечити
доступ до нього: вибрати команду Сервіс/Надбудова, прокрутити список
надбудов і встановити прапорець Пакет аналізу. Після цього його можна
використовувати так:
1. У меню Сервіс вибирається команда Аналіз даних.
2. У списку Інструменти аналізу вибирається потрібний
рядок.
3. Уводиться вхідний та вихідний діапазони і встановлюються потрібні
параметри.
Для успішного застосування процедур аналізу (правильного вибору інструмента
та параметрів) необхідні певні знання у сфері статистичних та інженерних
розрахунків, для яких ці інструменти було розроблено.
У маркетинговій діяльності часто виникають ситуації, за яких доводиться
приймати рішення, виходячи з недостатньо визначених умов та оперуючи не
завжди надійною інформацією. У таких випадках виникає потреба в оцінюванні
ймовірності досягнення тих чи інших результатів. Основними методами, які
дають змогу приймати маркетингові рішення з урахуванням фактора
невизначеності і які підтримує Excel, є стандартне відхилення, довірчі інтервали
та регресійний аналіз.
Імітаційні моделі є засобом вивчення поведінки об’єктів чи систем в умовах, що
визначаються дослідником, шляхом нагромадження та аналізу даних,
отримуваних у процесі проведення експериментів із моделлю. Метою
імітаційного моделювання може бути вивчення впливу на об’єкт змін у його
структурі та (або) у зовнішніх умовах його функціонування. Дані, нагромаджувані
в процесі моделювання, використовуються або для проведення
ретроспективного аналізу, або для визначення спектра допустимих сценаріїв
майбутнього розвитку.
Для генерації випадкових чисел, необхідних для проведення імітаційного
моделювання, можна використовувати декілька засобів Excel: функції СЛЧИС(),
СЛУЧМЕЖДУ() та інструмент пакета аналізу Генерація випадкових чисел.
Функція СЛЧИС() повертає рівномірно розподілене випадкове число між 0 та 1.
Нове випадкове число повертається цією функцією кожного разу, коли
перераховується робочий аркуш. Якщо потрібно, щоб отримане випадкове
число не змінювалося, можна ввести =СЛЧИС() у рядок формул і натиснути
клавішу F9. Щоб отримати випадкове дійсне число між а і b, можна використати
таку формулу: СЛЧИС() * (b – а) + а.
Функція СЛУЧМЕЖДУ (нижня межа, верхня межа) повертає розподілене ціле
випадкове число між двома заданими числами. Вона має два аргументи: нижня
межа — це найменше ціле число, що повертається цією функцією, а верхня
межа — це найбільше ціле число, що повертається функцією.
Інструмент Генерація випадкових чисел виводить діалогове вікно, в якому
потрібно вказати кількість змінних (кількість стовпців значень випадкових чисел,
які треба розмістити у вихідному діапазоні); кількість випадкових чисел (кількість
випадкових значень, які потрібно вивести для кожної змінної); вид розподілення
(рівномірне, нормальне, Бернуллі, біноміальне, Пуассона, модельне або
дискретне); параметри вибраного розподілення; випадкове розсіювання та
вихідний діапазон, в якому будуть розміщені згенеровані випадкові числа.
3.2. ТЕХНОЛОГІЇ ПАРАМЕТРИЧНОГО АНАЛІЗУ
МЕТОДАМИ «ЩО—ЯКЩО»
Одне з типових застосувань електронних таблиць — виконання аналізу «що—
якщо». Суть аналізу «що—якщо» полягає в отриманні відповідей на питання: як
вестиме себе досліджуваний об’єкт у різних ситуаціях, кожна з яких
визначається певними значеннями вхідних даних? Так, за оцінювання
конкретної маркетингової ситуації часто потрібно отримати відповіді на питання
такого типу: що буде, якщо збільшити різницю між собівартістю і продажною
ціною або збільшити заробітну плату співробітникам на 1 %? Яке зростання
необхідне, якщо до початку наступного року треба досягти збільшення обсягів
продажу на певну суму? Як зміниться прибуток, якщо змінити різницю між
собівартістю та ціною продажу? Як відіб’ється на собівартості продукції
підвищення цін на певні матеріали або на електроенергію?
Для спрощення аналізу «що—якщо» в Excel є декілька інструментів, до яких
належать: Добір параметра. Таблиця підстановки даних. Диспетчер сценаріїв.
Добір параметра
Цей інструмент дає змогу швидко й легко отримати від¬повідь на питання: яке
значення має бути на вході моделі (у найпростішому випадку модель може
складатися лише з однієї формули), щоб отримати деяке конкретне значення на
її виході? За відсутності такого інструмента для відповіді на це питання
необхідно або вручну добирати вхідне значення, або створювати нову модель.
Пошук значення на вході моделі виконується так:
1. У меню Сервіс вибирається команда Добір параметра.
2. У поле Встановити в комірці вводиться посилання на клітину, що містить
формулу, результат обчислення якої повинен мати потрібне значення.
3. У поле Значення вводиться значення, яке має бути отримане на виході
моделі, тобто в клітині, посилання на яку було введене на попередньому кроці.
4. У поле Змінювані значення в комірці вводиться посилання на клітину на вході
моделі, значення якої потрібно добрати. Значення цієї клітини має
безпосередньо або через значення інших клітин впливати на результат
формули, вказаної на кроці 2.
Таблиця підстановки даних
Цей інструмент дає змогу легко проаналізувати, як зміна певних значень у
формулах впливає на результати, обчислювані за цими формулами. Він є
засобом швидкого обчислення декіль-кох варіантів, а також засобом перегляду і
порівняння резуль-татів різних варіантів на одному робочому аркуші. Зазвичай
таку таблицю використовують як частину деякої моделі. Існує два типи таблиць
підстановки даних — з однією і з двома змінними.
Таблиця підстановки з однією змінною складається з трьох частин:
— вектора-колонки (або вектора-рядка), значення елементів якого
підставляються в указану клітину (клітину введення даних). Кількість елементів
цього вектора залежить від кількості значень, що підставляються у клітину
введення даних;
— вектора-рядка (або вектора-колонки), елементи якого містять формули, що
прямо або опосередковано посилаються на клітину введення даних. Цей вектор
може мати й один елемент (складатися лише з однієї формули);
— векторів-колонок (або векторів-рядків) даних. Елементи кожного з цих
векторів обчислюються за однією з формул, яка знаходиться над цим векторомколонкою (або перед цим вектором-рядком). Якщо використовується лише одна
формула, то буде лише один вектор з обчисленими даними.
Слід звернути увагу на те, що клітина введення даних може входити, а може і не
входити у таблицю підстановки з однією змінною. Тобто ця клітина може
розміщуватись у будь-якому місці робочого аркуша.
Таблиця підстановки з однією змінною створюється у такій послідовності:
1. В окрему колонку аркуша або в окремий рядок уводиться список значень, які
потрібно підставляти у клітину введення даних.
2. Якщо список значень розташовано у колонку, то формули вводяться в рядок,
починаючи з клітини, що знаходиться на клітину вище та правіше від колонки
значень. Якщо список значень розташовано в рядок, то формули вводяться у
колонку починаючи з клітини, що знаходиться на клітину нижче й лівіше списку
значень.
3. Виділяється прямокутник клітин, що містить формули та значення для
підстановки в ці формули.
4. У меню Дані вибирається команда Таблиця підстановки.
5. Якщо значення для підстановки розміщено у колонку (а фор¬мули — у
рядок), то посилання на клітину введення вказується в полі Підставляти
значення по рядках. Якщо ж значення для підстановки розміщено в рядок (а
формули — у колонку), то посилання на клітину введення даних указується в
полі Підставляти значення по колонках.
Таблиця підстановки з двома змінними створюється таким чином:
1. У клітину аркуша вводиться формула, результат обчислення якої залежить
від двох клітин уведення даних.
2. У ту саму колонку нижче формули вводяться значення підстановки для
першої змінної. Значення підстановки для другої змінної вводяться в рядок за
формулою.
3. Виділяється прямокутник клітин, що містить формулу й обидва набори даних
підстановки.
4. У меню Дані обирається команда Таблиця.
5. У поле Підставляти значення по колонках уводиться посилання на одну з
клітин уведення даних.
6. У поле Підставляти значення по рядках уводиться посилання на другу клітину
введення даних.
Слід мати на увазі, що таблиці підстановки перераховуються кожен раз при
перерахунку аркуша навіть у тому разі, коли в них не було внесено ніяких змін.
Тому у випадку, коли таблиця підстановки містить значну кількість елементів,
для прискорен¬ня процесу перерахунку аркуша слід так змінити параметр
Обчислення на вкладці Обчислення (меню Сервіс команда Пара-метри), щоб
автоматично перераховувався аркуш, але не табли-ці. Коли ж виникає потреба
у перерахунку таблиці, натис¬кується клавіша F9.
Слід також звернути увагу на те, що діапазон клітин з даними, що обчислюються
з допомогою таблиці підстановки (з одною або двома змінними), являє собою
масив, окремі частини якого не можна відредагувати і не можна вилучити.
Можна лише очистити весь діапазон клітин цього масиву разом.
Диспетчер сценаріїв
Цей інструмент аналізу «що—якщо» дає змогу створювати і зберігати на
робочому аркуші різні набори значень (сценарії) вхідних даних, а потім
переключатися на будь-який з них для перегляду результатів, щоб порівняти
поведінку модельованого об’єкта в різних ситуаціях. Для того щоб задати умови,
які характеризують певну ситуацію, потрібно, як правило, змінити значення
декількох клітин, які містять вхідні дані. Тому таблиці даних, що дають змогу
варіювати не більше двох змінних, для цього не завжди підходять. Саме в таких
випадках застосовуються сценарії. З їх допомогою можна проводити
багатофакторний параметричний аналіз, маніпулюючи одночасно 32 змінними.
Диспетчер сценаріїв дає змогу:
— створювати сценарії, вибираючи для кожного з них до 32 клітин із вхідними
змінними;
— задавати значення кожної клітини, що містить вхідну змінну;
— присвоювати імена, зберігати і переглядати створені сценарії;
— створювати звіти для огляду і порівняння значень вхідних змінних і
результатів сценаріїв;
— об’єднувати декілька сценаріїв в єдину модель;
— захищати сценарії від несанкціонованих змін;
— захищати сценарії від несанкціонованого перегляду.
Створення (додавання) нового сценарію. Сценарії можна створювати на
кожному аркуші робочої книги, але слід мати на увазі, що вони можуть
використовувати клітини лише того аркуша, на якому створюються.
Перш ніж створювати сценарій, треба перевірити, чи надано клі¬тинам, що
використовуватимуться в сценарії (клітинам із даними, що змінюватимуться, і
клітинам із результатами обчислень, що пере¬глядатимуться) змістовні
інформативні імена. Якщо цього не зробити, то за огляду звіту сценаріїв буде
важко отримати інформацію про наслідки, до яких призведе зміна певних
вхідних даних.
Для визначення нового сценарію виконуються такі дії:
1. Вибирається команда Сервіс/Сценарії і в діалоговому вікні Диспетчер
сценаріїв натискується кнопка Додати.
2. У діалоговому вікні Додавання сценарію у текстовому полі Назва сценарію
набирається ім’я сценарію. На відміну від імен клітин назва сценарію може
починатися з цифри, містити пропуски і мати довжину до 255 символів.
3. Якщо перед додаванням сценарію були виділені клітини робочого аркуша, то
в текстовому полі Комірки, що змінюються з’явиться адреса цього діапазону
клітин. У разі потреби в полі Комірки, що змінюються можна набрати посилання
на потрібні клітини або виділити з допомогою миші. Якщо треба виділити
несуміжні діапазони, то тримається натиснутою клавіша Ctrl. Виділятися можуть
лише клітини з даними, а не ті, що містять формули.
4. За умовчання в текстовому полі Коментар з’явиться ім’я користувача і
поточна дата. Можна вилучити або відредагувати цю інформацію.
5. Режим Заборонити зміни вибирається за умовчання, а режим Сховати — ні.
Активізуються встановлені режими лише у разі включення захисту робочого
аркуша командою Сервіс/За-хист/Захистити аркуш.
6. За натискання кнопки ОК з’явиться діалогове вікно Значення комірок
сценарію. Якщо клітинам, адреси яких визначалися в пункті 3, були надані
імена, то вони з’являться в цьому діалоговому вікні. Тільки п’ять імен (або адрес
клітин) будуть видимі. Щоб побачити інші, використовується смуга
прокручування.
7. У разі потреби на даному кроці можна змінити значення. Якщо це перший
сценарій на цьому аркуші, то можна зберегти його з величинами, заведеними за
умовчання. Після введення потрібних значень можна або натиснути кнопку
Додати і повернутись у діалогове вікно Додавання сценарію, або натиснути
кнопку ОК і повернутись у вікно Диспетчер сценаріїв.
Використання сценаріїв. Найпростіший спосіб перегляду значень, що
відповідають певному сценарію, — це використання діалогового вікна
Диспетчер сценаріїв. Спочатку з допомогою смуг прокручування робочого
аркуша в поле зору виводиться та частина робочого аркуша, де знаходяться
відповідні вихідні значення. Після виконання команди Сервіс/Сценарії у
текстовому полі Сценарії діалогового вікна Диспетчер сценаріїв вибирається
назва потрібного сценарію і натискується кнопка Вивести. Це веде до заміни
вхідних даних моделі, її перерахунку та виведенню значень відповідно до
вибраного сценарію (попередні вхідні дані, якщо вони не були збережені у
вигляді сценарію, будуть загублені).
Але такий спосіб аналізу варіантів розвитку подій придатний лише для відносно
простих моделей. Для складніших використовуються підсумкові звіти для різних
сценаріїв на додаткових робочих аркушах. Щоб отримати такий звіт, треба
відкрити діалогове вікно Диспетчер сценаріїв (команда Сервіс/Сценарії) і
натиснути кнопку Звіт. Це приведе до відкриття діалогового вікна Звіт за
сценарієм, в якому є текстове поле Комірки результату і два перемикачі
(структура і зведена таблиця), що визначають тип звіту.
У разі включення у звіт декількох клітин з результатами адреси цих клітин у полі
Комірки результату мають відокремлюватися крапкою з комою (за введення
адрес з допомогою миші треба тримати натиснутою клавішу Ctrl).
У структурному звіті всі імена клітин, які змінюються і в яких одержуються
результати, розміщені у першій колонці. Дані й результати кожного сценарію
містяться в окремій колонці.
У зведеній таблиці кожний сценарій показується у вигляді окремого рядка, при
цьому значення кожної комірки результату відображається в окремій колонці.
Вивчаючи засоби побудови інструментальних маркетингових моделей,
особливу увагу слід звернути на способи застосування цих моделей для
прийняття маркетингових рішень з урахуванням факторів невизначеності у
сфері вивчення попиту, визначення найвигіднішого асортименту продукції та
сегментування ринку.
3.3. СТАТИСТИЧНІ МОДЕЛІ ПРИЙНЯТТЯ
МАРКЕТИНГОВИХ РІШЕНЬ З УРАХУВАННЯМ
ФАКТОРА НЕВИЗНАЧЕНОСТІ
В управлінській діяльності часто виникають ситуації, за яких доводиться
приймати рішення, виходячи з недостатньо чітко визначених умов і оперуючи не
завжди надійною інформацією. У таких випадках виникає потреба в оцінюванні
ймовірності досягнення тих чи інших результатів. Наприклад, якщо буде
прийняте рішення А, то ймовірність досягнення додаткового прибутку у розмірі
10 % становитиме 95 %, а за рішення В вона зменшиться до 65 %.
Існує три основних методи, що дають змогу приймати рішення з урахуванням
фактора невизначеності та підтримуються Excel: стандартні відхилення, довірчі
інтервали і множинний регресійний аналіз.
Стандартне відхилення
Стандартне (середнє квадратичне) відхилення — ступінь відхилення усіх
значень ознаки від свого середнього показника — є одним із найважливіших
методів, що допомагають визначити, наскільки змінюється певна величина: чим
більше стандартне відхилення, тим ширший діапазон змін значень цієї
величини.
Припустимо, що слід проаналізувати ефективність діяльності торгових агентів і
продавців. Варто наголосити, що для більшості підприємств цей показник є
найвагомішим серед тих, що впливають на збут. Під діяльністю торгових агентів
і продавців розуміється робота, що проводиться ними безпосередньо з
потенційними покупцями: за прилавком магазину, під час відвідування клієнтів
за місцем проживання або прийому попередніх замовлень телефоном. Якщо
такі працівники зацікавлені у результатах своєї діяльності, добре знають товар,
який продають, і мають відповідний комерційний хист, то їх внесок в успіх фірми
можна вважати вирішальним.
Природно розпочати аналіз з визначення середньої суми комісійних, яку фірма
сплачує цій категорії своїх працівників. Функція Excel, яка розраховує середні
показники, має назву СРЗНАЧ. Вона підсумовує значення клітин вказаного
діапазону і ділить цю суму на кількість його клітин. Проте одна ця цифра ще не
дає змоги оцінити роботу торгових агентів, оскільки середня величина — це
узагальнена характеристика тієї сукупності, що вивчається. Вона не показує
побудови сукупності, яка є дуже суттєвою для пізнання останньої. Окремі
значення можуть зосереджуватися біля середньої величини (тоді вона добре
представляє всю сукупність) або значно відхилятися від неї (погано
представляє сукупність). Показником надійності середньої величини є
стандартне (середньоквадратичне) відхилення: близько двох третин окремих
елементів сукупності знаходяться на одне стандартне відхилення нижче або
вище середнього показника.
Так, якщо за середньорічного заробітку 1440 грн стандартне відхилення
дорівнює 107 грн, то це означає, що заробіток двох третин торгових агентів
становить (1440 ? 107) грн, звідки випливає, що ефективність їхньої роботи
практично збігається. Якщо ж заробіток двох третин торгових агентів становить,
наприклад, (1440 ? 645) грн, то це означає, що середнє значення (1440 грн)
погано представляє сукупність, а отже, значна кількість торгових агентів працює
по-різному і є сенс у тому, щоб з’ясувати причини такого становища.
Для підвищення наочності такого аналізу використовуються гістограми (рис.
2.3.1) і точкові діаграми (рис. 2.3.2).
На горизонтальній осі рис. 2.3.1 відкладено різні значення комісійних, на
вертикальній — результати спостережень за кожною категорією комісійних
(кількість попадань у різні категорії виплат, кожна з яких відрізняється від
попередньої на 200 грн). Слід звернути увагу на те, що за меншого значення
стандартного відхилення ці результати мають менший розподіл зліва направо,
ніж за більшого.
Рис. 2.3.1. Гістограма для різних значень стандартного відхилення
Рис. 2.3.2. Точкова діаграма за різних значень
стандартного відхилення
На рис. 2.3.2 числові значення комісійних відображено на вертикальній осі, а
порядковий номер спостереження — на горизонтальній. На верхній діаграмі всі
значення близькі до середнього (незначне стандартне відхилення), на нижній
спостерігається значне варіювання значень порівняно із середнім. Наведені
діаграми показують, що знання середнього значення вибірки ще не є достатнім
для прийняття рішення. Якщо ж відомі і середнє значення і стандартне
відхилення, то це дає змогу досить чітко уявити, як значення згруповані біля
середнього.
У разі суцільного обстеження, тобто коли до уваги беруться дані щодо кожного
об’єкта сукупності, формула для обчислення стандартного відхилення має
такий вигляд:
,
де ?(хі – хсер)2 — сума квадратів усіх відхилень окремих значень від їх
середньої величини;
n — кількість результатів спостережень.
На практиці до суцільного обстеження вдаються рідко. Найчастіше з усієї
сукупності випадково відбирається обмежена кількість об’єктів для подальшого
дослідження. Якщо в цьому разі для обчислення стандартного відхилення
використати наведену вище формулу, то це призведе до систематичних
похибок і даватиме зміщене (занижене) значення стандартного відхилення. Для
виправлення значення вибіркового стандартного відхилення слід застосовувати
формулу:
.
Відповідно до цього в Excel є дві функції для обчислення стан¬дартного
відхилення: СТАНДОТКЛОНП( ) і СТАНДОТКЛОН( ).
Функція СТАНДОТКЛОНП( ) використовується для обчислення стандартного
відхилення за суцільного обстеження, а СТАНДОТКЛОН( ) — для обчислення
стандартного відхилення за вибіркового обстеження. Буква П (у кінці назви
першої функції) є мнемонікою слова популяція (генеральна сукупність).
Якщо, наприклад, є 30 результатів вибіркових спостережень, значення яких
заведено у клітини В5:В34 робочого аркуша, то для отримання стандартного
відхилення всіх цих результатів треба використати формулу
= СТАНДОТКЛОН(В5:В34).
Слід бути вельми обережним у разі використання функцій СТАНДОТКЛОНП( ) і
СТАНДОТКЛОН( ) для оброблення даних, значення яких або дуже великі
(наприклад, 105 і більше), або дуже малі (наприклад, 10–5 чи менші), оскільки
внаслідок впливу піднесення у квадрат різниці результатів спостережень та їх
середнього значення будь-яка програма (а не тільки Excel) при округленні може
видати похибку. Якщо необхідно працювати з такими даними, можна
спробувати перед використанням значень цих функцій змінити масштаб чисел.
Крім стандартного відхилення, для характеристики відхи¬лень значень ознаки
сукупності від свого середнього значення можна користуватися дисперсією, що
дорівнює ?2. Якщо стан¬дартне відхилення можна подати як відстань, то
дисперсію — як площину.
В Excel для обчислення дисперсії за суцільного обстеження застосовується
функція ДИСПР( ), а за вибіркового — ДИСП( ).
Довірчий інтервал
У багатьох випадках отримати інформацію, яка б дала змогу приймати рішення
зі 100-процентним ступенем упевненості, або зовсім неможливо, або дуже
складно і потребує великих витрат. У таких випадках найкраще отримати
вибірку з інформації. Використання вибірки уможливлює обчислення
статистичного показника, який даватиме (можливо) досить точне наближення
до результату, що міг бути отриманий за наявності доступу до повного набору
даних. Точність такого результату можна вимірювати з допомогою довірчих
інтервалів.
Довірчий інтервал — це інтервал, що дає змогу оцінити із заданою точністю
невідоме значення генеральної сукупності. Таке невідоме значення називається
довірчим, а його границі — довірчими границями (верхні та нижні границі). В їх
межах можна мати деякий рівень упевненості щодо наявності конкретного
значення ознаки генеральної сукупності.
Довірчі інтервали широко застосовуються для дослідження ринку. Припустимо,
що розглядається питання про відкриття нового магазину. Важливим критерієм
за вирішення цього питання може бути кількість потенційних покупців, що
проходитимуть повз магазин. Щоб з’ясувати це, можна кожного дня протягом
деякого періоду підраховувати кількість пішоходів. Одержані результати
створять вибірку з генеральної сукупності всіх можливих днів, коли магазин
працюватиме.
Далі можна підрахувати середній показник результатів таких спостережень й
отримати певну цифру. Але відразу постає питання — наскільки точно ця цифра
характеризує дійсну кількість людей, що проходитимуть повз магазин кожного
дня?
Відповідь можна знайти з допомогою довірчого інтервалу середнього значення.
Щоб визначити його в Excel, слід підключити пакет аналізу (якщо його не було
підключено раніше):
1. Вибрати команду Сервіс/Надбудова.
2. У діалоговому вікні Надбудова, яке з’явиться після виконання попередньої
команди, вибрати параметр Пакет аналізу.
3. Закрити діалогове вікно, клацнувши по кнопці ОК.
4. Якщо пакет аналізу підключено, довірчий інтервал можна визначити,
виконавши такі дії.
5. Вибрати команду Сервіс/Аналіз даних.
6. Вибрати у списку діалогового вікна Аналіз даних інструмент аналізу
Описувальна статистика.
7. Закрити список інструментів аналізу, клацнувши по кнопці ОК, що має
призвести до появи діалогового вікна Описувальна статистика.
8. У поле Вхідний інтервал увести або виділити мишею той діа¬пазон (колонку
чи рядок) робочого аркуша, у який занесено результати спостережень.
9. Включити параметр Мітки у першому рядку і перевірити значення у полі
Рівень надійності. Він звичайно має дорівнювати 95 %.
10. Включити перемикач Вихідний інтервал і ввести в поле, що знаходиться біля
нього, адресу лівого верхнього кута області робочого аркуша, де
розміщуватиметься результат аналізу (значення статистичного показника).
11. Клацнути на кнопці ОК.
Знаючи статистичний показник, можна легко визначити довірчий інтервал. Для
цього слід додати значення статистичного показника до середнього
(обчислюється з допомогою функції СРЗНАЧ ) і відняти від середнього. Що
криється за отриманими значеннями довірчого інтервалу? Якщо припустити, що
дослід¬ження буде повторене 100 разів, то буде отримано 100 двотижневих
значень і 100 відповідних довірчих інтервалів; 95 з цих інтервалів включатимуть
середній показник для генеральної сукупності. Тобто реальне середнє значення
генеральної сукупності знаходитиметься між нижньою і верхньою межами
інтервалу. І лише п’ять довірчих інтервалів не охоплюватимуть реального
середнього значення сукупності. Звичайно, логічніше припустити, що
проведений експеримент є одним з 95 гіпотетичних експериментів, довірчий
інтервал яких включає середнє значення генеральної сукупності, ніж те, що він
входить у ті п’ять, які не охоплюють цього середнього. На підставі такого
припущення робиться вис¬новок, що реальна кількість людей, які проходять
повз магазин у будь-який конкретний день, знаходитиметься у межах цього
довірчого інтервалу. Отже, слід лише встановити, чи відповідає така точність
оцінки реальним цілям і чи достатньо велика ця кількість для того, щоб можна
було прийняти позитивне рішення.
На значення довірчих інтервалів впливають декілька факторів, одним з яких є
стандартне відхилення результатів спостережень. Цей фактор не регулюється,
оскільки він базується на даних, отриманих в результаті відповідних
спостережень.
Інший фактор — точність (рівень надійності). Значення цього фактора можна
регулювати. Чим більша ширина довірчого інтервалу, тим вища точність оцінки.
Дослідник може зменшити інтервал, зменшивши рівень надійності, наприклад,
до 90 %, але при цьому знизиться й ступінь довіри до отриманих оцінок.
Найнадійнішим способом зменшення інтервалу із збереженням при цьому
прийнятного ступеня довіри є збільшення розмірів вибірки. Проте повної гарантії
точності оцінки цей спосіб також не дає. Може навіть статися, що зростання
розмірів вибірки призведе до зростання стандартного відхилення. І це
обов’язко¬во станеться, якщо отримані додаткові результати спостережень
досить суттєво відрізнятимуться від середнього значення попередньої вибірки.
Регресійно-кореляційний аналіз
Регресійний і кореляційний аналіз — дуже ефективні методи, які дають змогу
аналізувати значні обсяги інформації з метою дослідження ймовірного
взаємозв’язку двох чи більше змінних. У регресійному аналізі розглядається
зв’язок між однією змінною, названою залежною змінною, або ознакою, і
кількома іншими, названими незалежними змінними. Цей зв’язок подається з
допомогою математичної моделі, тобто рівняння, яке зв’язує залежну змінну (y)
з незалежними (x) з урахуванням множини відповідних припущень. Оскільки
метою регресійного аналізу є виявлення впливу змінних х на значення змінної у,
останню ще називають відгуком, або результативним фактором, а змінні х —
факторами, що впливають на відгук. Регресійний аналіз використовується з
двох причин. По-перше, тому що опис залежності між змінними допомагає
встановити наявність можливого причинного зв’язку. По-друге, отримання
аналітичної залежності між змінними дає змогу передбачати майбутні значення
залежної змінної за значенням незалежних змінних.
За аналізу соціально-економічних процесів регресія застосовується водночас з
кореляцією. З допомогою регресії визначаються аналітичні залежності між
змінними, а через кореляційний аналіз — сила зв’язку між факторами та
відгуком. Саме тому, що основні статистичні проблеми регресійного аналізу
вирішуються аналізом кореляцій, методи регресійного та кореляційного аналізу
тісно зв’язані між собою.
Математичний апарат кореляційно-регресійного аналізу. Ко¬реляційнорегресійний аналіз складається з таких основних етапів: побудова системи
факторів, які найсуттєвіше впливають на результативну ознаку; розроблення
моделі, яка відбиває загальний зміст взаємозв’язків, що вивчаються, та кількісне
оцінювання її параметрів; перевірка якості моделі; оцінювання впливу окремих
факторів.
На першому етапі здійснюється відбір факторів, які найсуттєвіше впливають на
результатну ознаку. Він проводиться, перш за все, виходячи із змістовного
аналізу. Для отримання надійних оцінок у модель не слід включати забагато
факторів, їх кількість має бути не більше однієї третини обсягу аналізованих
даних. Але оскільки на початковому етапі розроблення моделі у дослідника
немає однозначної відповіді на питання щодо набору суттєвих факторів, то у
разі використання EОМ відбір факторів звичайно здійснюється безпосередньо в
процесі створення моделі за методом послідовної регресії. Суть цього методу
полягає у послідовному включенні додаткових факторів у модель та оцінюванні
впливу доданого фактора. Використовується також підхід, за якого на фактори,
включені у попередній склад моделі, не накладаються особливі обмеження і
лише на наступних стадіях проводиться їх оцінювання та часткове відсіювання.
Другий етап починається з розроблення моделі, яка відбиває загальний зміст
аналізованих взаємозв’язків. Регресійна модель — це рів¬няння (або система
рівнянь), що показує, які фактори, на думку до¬слідника, мають бути залучені до
взаємозв’язків, котрі підлягають аналізу. Регресійне рівняння дає також
уявлення про форму зв’язку.
Регресія називається парною, якщо вона відбиває залежність між результатною
та однією факторною ознаками. Методологія парної кореляції — найбільш
розроблена в теорії статистики. Вона є фундаментом для вивчення та
застосування інших методів аналізу кореляційного зв’язку.
Регресія називається множинною, якщо вона відбиває залежність результатної
ознаки від декількох факторів.
Якщо залежності є лінійними відносно параметрів (але не обов’яз¬ково лінійною
відносно незалежних змінних), то регресія називається лінійною. В
протилежному випадку регресію називають нелінійною.
Під простою регресійною моделлю розуміють парну регресію. У цьому разі
статистичний підхід до побудови функціональної залежності у від х базується на
припущенні, що є вибірка парних спостережень (х1, у1), (х2, у2), …, (хn, уn) з
деякої популяції. Пару значень (хі, уі) часто називають результатом одного
вимірювання, а n — кількістю вимірювань.
Для побудови реальної регресійної моделі може використовуватися численна
кількість рівнянь. Наприклад, взаємозв’язок частки ринку та відмінностей у ціні
можна подати так:
.
Кожну з цих змінних можна подати в декілька способів, використовуючи їх
зв’язки з певними факторами:
Залежна змінна (результатна ознака) Незалежна змінна (фактор)
Обсяги продажу в натуральних одиницях Середня ціна підприємства
Обсяги продажу в гривнях Різниця в ціні за одиницю товару
Кількість сімей, що користуються товаром Середня кількість продукту, куплена
сім’єю за місяць
Вибір способів подання зв’язків між змінними визначає дані, які треба зібрати
для побудови моделі.
Наступний крок після вибору змінних і способу їх подання –визначення форми
рівняння регресії. Тут може стати у пригоді графічне зображення точок (х1, у1),
(х2, у2), …, (хn, уn) на площині ху, назване діаграмою розсіяння (рис. 2.3.3).
Рис. 2.3.3. Лінії еластичності попиту
Діаграма показує, що зі зростанням ціни частка ринку підприємства дійсно має
тенденцію до зменшення. Але яка загальна форма взаємозв’язку? На рисунку
цей взаємозв’язок має вигляд прямоліній¬ного (лінія 1) та криволінійного (лінія
2) рівняння. Вибір потрібного виду рівняння регресії залежить від знання
проблеми та досвіду.
В основу виявлення і встановлення аналітичної форми зв’язку покладено
використання певних математичних функцій — лінійної, логарифмічної, степеневої, експоненційної, поліномінальної та деяких
інших. У разі парної кореляції ці функції записуються так:
лінійна y = mx + b;
логарифмічна y = mln (x) + b;
степенева y = bxm;
експоненційна y = bеmx;
поліномінальна y = m6x6 + m5x5 + … + b.
Практично для обчислення параметрів функцій застосовуються спеціальні
комп’ютерні програми, серед яких найбільші можливості для тлумачення
результатів користувачеві надають програми лінійного регресійного аналізу.
Тому більшість аналітиків віддають перевагу саме йому. Але оскільки лінійні
рівняння концептуально являють собою найпростіший тип взаємозв’язку, то
його використання потребує особливої остороги.
Для наведеного вище прикладу проста лінійна регресійна модель може бути
подана так:
або
y = b + m1x1,
де m1 < 0.
Відомо, що на частку ринку, яка зайнята товаром, впливають, крім ціни, й інші
фактори. А оскільки майже всі проблеми в маркетингу включають у себе кілька
різних факторів, то у більшості випадків слід застосовувати моделі множинної
регресії. Концепції і методи, використовувані у множинному регресійному
аналізі, практично ті самі, що й у простому, але з деякими модифікаціями та
доповненнями, пов’язаними з вивченням кількох факторів одночасно.
Створення моделі множинної регресії пов’язане також із додатковими
труднощами. Перш за все, неможливо дослідити взаємоз’язки з допомогою
діаграми розсіяння. Її, звичайно, можна використовувати для відображення
взаємозв’язку результативної ознаки й кожного із незалежних факторів по черзі.
Але не слід забувати, що отримана в такий спосіб інформація має обмежене
значення, оскільки незалежні змінні часто впливають одна на одну так само, як і
на результативну ознаку.
У розглядуваному прикладі природно припустити, що на обсяги продажу, крім
цін, впливають й витрати на рекламу та дохід спожи¬вачів. Отже, наведене
вище лінійне рівняння перетворюється на таке:
y = b + m1x1+ m2x2+ m3x3 ,
де x2 — витрати на рекламу;
x3 — дохід споживачів.
У разі використання степеневої функції матимемо таку модель:
Очевидно, що останнє рівняння є складнішим. Наприклад, вплив на обсяги
продажу зміни ціни на 1 грн буде різним залежно від значень інших незалежних
факторів. Проте це рівняння є гарним прикладом нелінійного рівняння, яке легко
трансформувати у лінійну форму:
log (y) = log (b) + m1log (x1) + m2log (x2) + m3log (x3) .
Дані, що збираються для проведення регресійного аналізу, звичайно являють
собою «історичні» відомості, тобто цифри, що показують значення кожного із
факторів у кожному з попередніх періодів часу або географічних районів. Вони
використовуються для отримання оцінок коефіцієнтів регресії та визначення
ступеня відповідності моделі дійсним змінам результативної ознаки. Для досягнення цих цілей можна застосовувати різні методи, але най-універсальнішим і
найчастіше використовуваним є метод най-менших квадратів. Оцінки за
методом найменших квадратів — це ті величини коефіцієнтів регресійного
рівняння, які мінімізують суму квадратів відхилень дійсно спостережуваних
значень резуль¬татної ознаки (уі) від тих значень, що отримуються з рівняння у
(хі):
? (уі – у(хі))2 = min.
Метод найменших квадратів дає змогу мінімізувати дисперсію оцінок, а отже, й
ступінь невизначеності, пов’язаний з оцінками. У цьому разі дисперсія
фактичних значень результативної ознаки від обчислених за рівнянням
визначається як
?2 = SSзал /N,
де SSзал = ?(уi – y(хі))2 — сума квадратів рівнів залишкової компоненти;
N — кількість спостережень.
Для правильного використання результатів, отримуваних на «виході»
регресійного аналізу, слід розумітися на суті цих даних і проблемах, пов’язаних
з їх тлумаченням. Стосовно аналізу част¬ки ринку підприємства як функції від
ціни виробів з допомогою простої лінійної моделі параметри регресії можуть
тлумачитися так:
? незмінна b — це відрізок на осі координат. Він показує, в якому місці лінія
тренда перетинає вісь у (вертикальну вісь). У даному прикладі це значення
місткості ринку товару. Проте таке тлумачення не завжди можливе, оскільки
результат може являти собою оцінку впливу факторів, не включених в аналіз;
? коефіцієнт m рівняння називається коефіцієнтом регресії. Він є мірою нахилу
лінії регресії: чим він більший, тим крутіша лінія регресії. У наведеному прикладі
коефіцієнт m — це коефіцієнт чутливості ціни, який відбиває зміну частки ринку
за зміни ціни.
На етапі перевірки якості моделі її оцінюють за адекватністю і точністю. Сенс
такої перевірки полягає у тому, щоб обґрунтувати застосування методу
функціонального аналізу для вивчення кореляційної залежності. Це буде
правомірним лише у тих випадках, коли кореляційний (співвідносний) зв’язок не
дуже віддалений від функціонального (жорсткого) зв’язку.
Оскільки модель відображує вплив на результативну ознаку лише частини
реальних факторів, регресійний аналіз пояснює тільки частину дисперсії відгуку
(загальної дисперсії). Таким чином:
.
Залишкова дисперсія — це та частина варіації залежної змінної, яку не можна
пояснити впливом факторів, включених у регресійне рівняння.
Для оцінювання якості моделі і повноти набору пояснювальних факторів
звичайно використовують коефіцієнт детермінованості R2. Його ще називають
величиною вірогідності апроксимацїї, або рівнем надійності. Коефіцієнт
детермінованості — це відношення дисперсії, що пояснюється регресійним
аналізом, до загальної дисперсії. Він звичайно обчислюється за формулою
R2 = SSрег / (SSрег + SSзал),
де SSрег = ?(y(хі) – усер)2 — сума квадратів відхилень рівнів вихідного ряду
даних від його середнього значення;
SSзал — сума квадратів рівнів залишкової компоненти.
Коефіцієнт детермінації дає кількісну оцінку міри аналізованого зв’язку. Він
показує частку варіації результативної ознаки, що знаходиться під впливом
факторів, що вивчаються, тобто визначає, яка частка варіації ознаки у
враховується у моделі й обумовлена впливом на неї незалежних факторів. Чим
ближче R2 до 1, тим у більшому ступені рівняння регресії пояснює аналізований
фактор (за функціонального зв’язку R2 дорівнює 1, а за відсутності зв’язку — 0).
Якщо, наприклад, R2 дорівнює 0,9, то можна вважати, що 90 % змін (варіацій) у
відгуку обумовлюються варіаціями в урахованих факторах і лише 10 % — за
рахунок впливу інших факторів. Величина R називається індексом кореляції
(множинне R). Цей коефіцієнт, як і R2, є універсальним, оскільки відбиває
щільність зв’язку й точність моделі і може використовуватися за будь-якої
форми зв’язку. За прямолінійного зв’язку індекс кореляції дорівнює коефіцієнту
кореляції (r).
Для полегшення висновків щодо практичної значимості синтезованої моделі
показникові щільності зв’язку дається якісна оцінка. Це здійснюється на основі
шкали Чеддока:
Показник щільності зв’язку r 0,1—0,3 0,3—0,5 0,5—0,7 0,7—0,9 0,9—0,99
Характеристика сили зв’язку Слабка Помірна Помітна Значна Вельми значна
Виходячи з величини індексу детермінації маємо, що у разі значної залежності
результативної ознаки від факторів більше половини загальної варіації відгуку
пояснюється впливом факторів, що вивчаються. Це дозволяє вважати
виправданим застосування методу функціонального аналізу для вивчення
кореляційного зв’язку, а синтезовані при цьому математичні моделі визнаються
придатними для практичного використання. Якщо значення показника щільності
зв’язку нижче 0,7, то величина індексу детермінації завжди буде менше 50 %.
Це означає, що на частку варіації факторів, що вивчаються, припадає менша
частина порівняно з іншими факторами, що впливають на змінну загальної
дисперсії результатної ознаки. Синтезовані за таких умов математичні моделі
практичного значення не мають. Але високий рівень показників щільності
зв’язків не є гарантією того, що фактори, включені в модель, дійсно є
основними. Може статися так, що вони лише відбивають вплив інших,
глибинніших факторів. Так, чисельність населення може бути в дійсності
важливішим фактором, ніж величина доходу споживачів.
Для перевірки міри точності застосовують незміщену оцінку дисперсії
залишкової компоненти
МSзал = SSзал /df ,
де df — ступінь вільності, що дорівнює N – m – 1 (N — кількість спостережень, m
— кількість незалежних факторів).
Квадратний корінь з цієї величини називається стандартною помилкою оцінки.
Для регресійного рівняння в цілому вона виступає як ступінь точності прогнозів,
що базуються на рівнянні. Так, для розглядуваного прикладу з її допомогою
можна визначити ймовір¬ність того, що дійсний рівень частки ринку
знаходитиметься в кон¬кретному інтервалі близько до значення, яке виводиться
з рівняння. Чим більше незалежна змінна відрізняється від середньої за
спосте¬реженнями, використовуваними для оцінки коефіцієнтів, тим більша
невизначеність у прогнозі, що базується на рівнянні регресії.
Для перевірки значущості моделі регресії використовується
F-критерій Фішера (F-відношення), обчислюваний за фор¬мулою
F0 = МSрег / МSзал,
де МSрег = SSрег / m.
Якщо обчислене значення F-критерію більше за його критичне значення, що
визначається за таблицею, то значення коефіцієнта детермінованості
визнається суттєвим (невипадковим), а модель — значущою. За визначення
критичного значення F-критерію враховується прийнятий рівень значущості
(0,05 або 0,01) і число ступенів вільності df1 і df2 (df1 = m, df2 = N – m – 1).
Слід також проаналізувати значущість окремих коефіцієнтів регресії, тобто
виявити, наскільки обчислені параметри регресійного рівняння характерні для
конкретного комплексу умов, чи не є отримані значення параметрів рівняння
регресії дією випадкових причин. Для вивчення кореляційного зв’язку показників
ринкової діяльності це особливо важливо, оскільки розглядаються сукупності,
які звичайно мають порівняно невелику кількість елементів. Це здійснюється з
допомогою t-статистики шляхом перевірки гіпотези про рівність нулеві
відповідного параметра рівняння. Якщо обчислене значення t-критерію з (N – m
– 1) ступенями вільності перевищує його табличне значення за заданого рівня
значущості, коефіцієнт регресії вважається значущим. У противному разі
фактор, що відповідає такому коефіцієнту, слід вивести з моделі (при цьому її
якість не погіршиться).
Важливу роль в оцінюванні впливу факторів відіграють коефіцієнти регресійного
рівняння. Проте безпосереднє їх порівняння недопустиме з таких причин:
— значення коефіцієнта регресії залежить від одиниць його вимірювання. Якщо
витрати на рекламу виражено у тисячах гривень, то можна довільно збільшити
коефіцієнт шляхом заміни одиниці вимірювання на десятки тисяч, сотні тисяч і т.
д.;
— незалежні фактори звичайно мають різну коливність (різні варіації);
— незалежні фактори зв’язані не тільки з результатним, а й деякою мірою і між
собою. Отже, навіть якщо попередні причини не заважають прямому
зіставленню коефіцієнтів, кожен з них не є «чистою» мірою впливу відповідного
фактора на результатну ознаку.
У загальному випадку для того щоб зробити коефіцієнти регресії порівнянними,
використовують часткові коефіцієнти елас¬тичності, ?-коефіцієнти регресії та
коефіцієнти часткової (парної) кореляції.
Коефіцієнт еластичності показує, на скільки процентів зміниться результативна
ознака за зміни j-го фактора на 1 %, якщо значення решти факторів фіксується
на деякому рівні. Якщо за такий рівень узяти середні значення факторів, то
отримаємо середній коефіцієнт еластичності
Еj = mj • Xj cеp / Ycеp .
Вадою коефіцієнтів еластичності є те, що вони не враховують ступінь коливності
факторів.
Бета-коефіцієнт (?-коефіцієнт) показує величину зміни результатної ознаки в
значеннях середньої квадратичної помилки за зміни j-го фактора на одну
середньоквадратичну (стандартну) помилку у разі фіксації значень решти
факторів:
?j = mj • ?j / ?y .
Парний коефіцієнт кореляції rj — це показник, що характеризує щільність зв’язку
між результатною ознакою та j-м фактором за елімінації (виключення впливу)
всіх інших факторів.
Зазначені коефіцієнти дають змогу зробити ранжування факторів за ступенем їх
впливу на залежну змінну. Оцінити частку впливу j-го фактора у сумарному
впливі всіх факторів, включених у регресію, можна за значенням дельтакоефіцієнта (?j) цього фактора:
?j = rj • ?j / (r1 • ?1 + r2 • ?2 + … + rm • ?m).
Інший спосіб оцінювання важливості певного фактора полягає в оцінюванні
зміни коефіцієнта детермінації при додаванні або виключенні з рівняння регресії
цього фактора.
Excel забезпечує ефективну підтримку побудови та аналізу регресійних
моделей: 15 функцій робочих аркушів, створених саме з цією метою, а також
такі можливості, як побудова лінії тренда на графіках, та інструмент аналізу
Регресія, з допомогою яких зручно проводити конкретні регресійні обчислення.
Найбільш наочний спосіб дослідження зв’язку між двома змінними базується на
використанні точкової діаграми з лінією тренда. Крім того, Excel має набір
спеціальних функцій, які за певних умов у використанні зручніші за діаграми.
Так, для обчислення значення R2 можна використати функцію КВПИРСОН.
Відрізок на осі ординат можна отримати з допомогою функції ОТРЕЗОК.
Коефіцієнт нахилу лінійної регресії — за допомогою функції НАКЛОН. Щоб
отримати відрізок на осі координат і коефіцієнт нахилу з допомогою однієї
функції, слід виділити дві клітини, натиснути на панелі інструментів кнопку
Вставка функції, у діалоговому вікні вибрати функцію ЛИНЕЙН, вказати перші
два параметри (діапазон клітин, де знаходяться значення відгуку, та діапазон
клітин зі значеннями незалежної змінної) і, тримаючи натиснутими клавіші Ctr і
Shift, натиснути клавішу Enter.
Одночасно з обчисленням параметрів лінійного рівняння регресії (у тому числі й
множинної) функція ЛИНЕЙН може повертати додаткову регресійну статистику.
До цієї статистики входять:
se1, …, sen — стандартні значення помилок для коефіцієнтів m1, …, mn;
seb — стандартне значення помилки для постійної b;
R2 — величина вірогідності апроксимацїї (коефіцієнт детермінації);
sey — стандартна помилка для оцінки у;
F — F-статистика, або F-відношення;
df — кількість ступенів вільності (N – m – 1);
SSрег — регресійна сума квадратів;
SSзал — залишкова сума квадратів.
Розглянемо технологію проведення регресійно-кореляційного аналізу з
допомогою Excel на конкретному прикладі. Припустимо, що треба дослідити
результати збільшення витрат на рекламу деякої продукції і зниження ціни на
одиницю цієї продукції з метою збільшення обсягів продажу. Почнемо з
перевірки пропозиції про збільшення витрат на рекламу. Звичайно, не можна не
враховувати того, що реальний продаж додаткових обсягів продукції може
навіть не виправдати витрат на рекламну кампанію. Для з’ясу¬вання цього
питання слід виявити зв’язок між витратами на рекламу для кожного виду
продукції і кількістю одиниць продаваної продукції. Якщо є необхідні дані для
проведення регресійного аналізу, то цей зв’язок можна оцінити у кількісній
формі.
На рис. 2.3.4 наведено таблицю, що має дві колонки — витрати на рекламу і
кількість одиниць проданої продукції. Зв’язок між цими змінними можна легко
(хоча і в дещо спрощеній формі) оцінити з допомогою точкової діаграми.
Для побудови цієї діаграми слід виділити дані в діапазоні А2:В20, вибрати
команду Вставка/Діаграма (або клацнути на кнопці Майстер діаграм) і ввести
потрібну інформацію на кожному з чотирьох кроків побудови діаграми.
Зауважимо, що на першому кроці вибирається тип діаграми, яка має назву
Точкова.
Коли діаграма з’явиться у робочому аркуші, треба клацнути по ній лівою
кнопкою миші і вибрати команду Діаграма/Додати лінію тренда. У діалоговому
вікні Лінія тренда на вкладці Тип вибирається тип апроксимації Лінійна, а на
вкладці Параметри встановлюються режими: Показувати рівняння на діаграмі
та Розмістити на діаграмі величину вірогідності апроксимації (R^2).
Рис. 2.3.4. Зв’язок між обсягами продажу (в одиницях продукції)
і витратами на рекламу
На рис. 2.3.4 лінію тренда подано прямою, яка йде з нижнього лівого кута у
правий верхній. Це говорить про те, що за збільшення витрат на рекламу
пропорційно збільшуються й обсяги продажу (в одиницях продукції).
Діаграма також вміщує рівняння
у = 0,3148x + 5716,3.
Це рівняння регресії. Воно найкраще апроксимує дані, наведені у робочому
аркуші, у вигляді прямої (y = mx + b). Для даного прикладу таке рівняння показує
залежність між сумою грошей, витрачених на рекламу певної продукції, і
обсягами продажу в одиницях цієї продукції (у — це обсяги продажу, x —
витрати на рекламу в гривнях). Це не означає, що за відомих витрат на рекламу
можна точно визначити обсяги продажу. Наприклад, у разі підстановки в
рівняння замість х значення 171 942 грн (сума витрат на рекламу) буде
отримано результат — 59843,64 одиниць продукції. У таблиці з даними
значення 171 942 грн наведено як один з фактичних результатів спостереження,
але цьому значенню відповідає зовсім інша величина обсягів продажу — 88 669
одиниць продукції. Отже, регресія на основі тих даних, які ми маємо, дає
найбільш точну оцін¬ку, але не абсолютно точний прогноз. Точність
апроксимації з допомогою прямої залежить від ступеня розкиду даних. Чим
ближче дані до прямої, тим точнішою є лінійна регресійна модель.
Розглядаючи принципи регресійного аналізу, дуже важливо зрозуміти, що
регресія виражає зв’язок між змінними, а це не те саме, що причинна
обумовленість, яка означає, що маніпуляції з однією змінною обов’язково
приведуть до певних змін іншої.
Якщо в дане рівняння регресії підставити значення 400 000 грн, то отримаємо,
що приблизний обсяг продажу в одиницях продукції дорівнюватиме 531636. Це
зовсім не означає, що, витративши на рекламу 400000 грн, підприємство
продасть 531 636 одиниць цієї продукції (хоча, звичайно, цього і не можна
виключати). Є велика кількість факторів, крім витрат на рекламу, які впливають
на зміни в обсягах продажу, і ці фактори (наприклад, продажна ціна одиниці
продукції) у цьому рівнянні регресії ніяк не відображені. Навіть якщо зв’язок між
змінними має причинний характер, треба ще знати напрям цієї причинності.
Цілком вірогідно, що відділ маркетингу збіль¬шував витрати на рекламу
продукції після того, як збільшувались обсяги продажу. У цьому разі ми можемо
бути впевненими лише у впливі обсягів продажу на розміри витрат на рекламу,
а не навпаки.
Коефіцієнт регресії m є мірою нахилу лінії тренда: чим він біль¬ший, тим крутіша
лінія тренда. У даному разі — це число 0,3148. Воно інтерпретується так: «Якщо
між обсягами продажу та витратами на рекламу є зв’язок, то, за попередніми
оцінками, за збільшення витрат на рекламу на 10 000 грн буде продано
додатково приблизно 3148 одиниць продукції».
Незмінна b — це відрізок на осі ординат. Вона вказує, в якому місці лінія тренда
перетинає вісь у (вертикальну вісь). У даному разі — це число 5716,3. Воно
інтерпретується так: «Якщо між обсягами продажу та витратами на рекламу є
зв’язок і якщо не виділятимуться гроші на проведення реклами, то, за
попередніми оцінками, буде продано приблизно 5716 одиниць продукції».
Значення коефіцієнта детермінації на діаграмі дорівнює 0,7099. Це означає, що
приблизно 71 % міри мінливості обсягу продажу одиниць продукції зв’язано з
мірою мінливості витрат на рекламу.
На рис. 2.3.5 у діапазоні A2:C20 знаходяться дані спостережень про обсяги
продажу (уф), які включають, крім витрат на рек¬ламу (х1), ціни (х2), за якими
продавалися рекламовані товари.
ABC
1 Витрати
на рекламу (x1), грн Ціна (x2), грн Продана
продукція (yф), од.
2 6 650 147,2 7 175
3 19 139 158,5 5 836
4 22 468 161,5 9 946
5 63 745 103,2 23 627
6 70 680 191,9 8 468
7 105 60 134,9 20 509
8 105 574 107,8 49 569
9 126 352 155,8 35 895
10 134 900 117,8 52 580
11 145 099 100,7 65 392
12 155 990 172,9 27 827
13 156 003 95,6 72 058
14 171 942 98,8 80 669
15 190 000 105,5 44 880
16 193 990 99,9 69 520
17 251 222 76,8 98 643
18 258 964 95,2 75 587
19 264 309 119,7 83 475
20 314 593 125,5 91 696
Рис. 2.3.5. Дані про обсяги продажу, витрати на рекламу
та ціни на товари
Моделі парної кореляції між обсягами продажу цих товарів і їх цінами наведено
на рис. 2.3.3. При виборі лінійної моделі маємо регресійне рівняння у = –744,5х
+ 141432 з коефіцієнтом детер¬мінації 0,5763. Слід звернути увагу на те, що
коефіцієнт регресії від’ємний, а лінія тренда йде з верхнього лівого у нижній
правий кут діаграми. Тобто маємо звичайну залежність обсягів продажу від ціни
продукції: чим вища ціна, тим менша кількість продукції продається.
Найпростіший спосіб визначити в Excel залежність результатної ознаки від
декількох факторів — використати інструмент Регресія, який повертає всю
потрібну інформацію, згруповану у декілька таблиць.
Для отримання цієї інформації слід активізувати робочий аркуш з даними і
виконати такі дії:
1. Виконати команду Сервіс/Аналіз даних.
2. У діалоговому вікні Аналіз даних зі списку Інструменти аналізу вибрати
інструмент Регресія і натиснути кнопку ОК.
3. Після появи діалогового вікна Регресія потрібно:
1) у текстовому полі Вхідний інтервал Y встановити діапазон С2:С20 (увести з
клавіатури або виділити мишею ці клітини у робочому аркуші);
2) у текстовому полі Вхідний інтервал X встановити діапазон А2:А20;
3) у поле Рівень надійності ввести число 95 (якщо воно там не стоїть);
4) перемикач Параметр виведення встановити в положення Новий робочий
аркуш;
5) клацнути по кнопці ОК.
Результати (рис. 2.3.6), отримані з допомогою інструмента Регресія, містять всю
потрібну інформацію. Так, у клітині В5 знаходиться значення параметра R2, а в
В4 — значення множинного R, яке являє собою квадратний корінь з дисперсії
(R2). Це значення (0,9085) є коефіцієнтом кореляції і виражає кореляцію між
кіль¬кістю проданої продукції і отриманою комбінацією незалежних змінних.
Воно означає, що приблизно 91 % міри мінливості кількості продажу продукції
зв’язано з мірою мінливості ціни, за якою продається ця продукція, і розмірами
витрат на її рекламу.
Значення R2 двофакторної моделі суттєво більше, ніж відповід¬них
однофакторних. Це свідчить про те, що остання модель набагато краще за
попередні пояснює зміни результативної ознаки (обсяги продажу). Проте ще
треба з’ясувати, чи не є цей результат випадковим. Припустимо, що в дійсності
ніякого взаємозв’язку змінної у та змінних х немає. Величину ймовірності
помилковості твердження про те, що є значний взаємозв’язок між змінними,
приймемо рівною 0,05. Для ступенів вільності маємо: df1 = 2 (кіль¬кість
факторів), df2 = 16 (значення клітини B13). У будь-якому статистичному
довіднику можна знайти, що F-критичне (для вказаних величин) дорівнює 3,36.
Спостережуване F-значення більше 79 (клітина Е12), що значно більше за F-
критичне значення 3,36. Отже, припущення про відсутність взаємозв’язку
залежної та незалежних змінних не підтверджується.
ABCDEFG
1 ВЫВОД ИТОГОВ
2
3 Регрессионная статистика
4 Множественный R 0,95317
5 R-квадрат 0,90854
6 Нормированный R-квадрат 0,8971
7 Стандартная ошибка 9941,79
8 Наблюдения 19
9
10 Дисперсионный анализ
11 df SS MS F Значи-мость F
12 Регрессия 2 1,57E+10 7,85E+09 79,4666 4,898E-09
13 Остаток 16 1,58E+09 98839123
14 Итого 18 1,73E+10
15
16 Коэффи-циенты Стандартная ошибка t-статистика P-значение Нижние 95 %
Верхние 95 %
17 Y-пересечение 61304,1 14182,96 4,355678 0,000490366 31237,591 69924,2
18 Переменная X 1 0,24181 0,031717 7,623928 1,0298E-06 0,1745723 0,33337
19 Переменная X 2 –383,28 87,99497 –4,3224 0,00052558 –569,8207 –52,2293
Рис. 2.3.6. Інформація, видана інструментом Регресія
Нормований R2, що знаходиться у клітині В6, ураховує кількість результатів
спостережень і незалежних змінних. Якщо кількість спостережень відносно
кількості незалежних змінних не досить велика, R2 має тенденцію відхилятися в
бік підвищення. Нормова¬ний R2 забезпечує інформацією про те, яке значення
могло б бути отримано в іншому наборі даних, значно більшому за
аналізований. Якщо б розглядуваний приклад базувався на значно більшій
кількості спостережень, то нормований R2 і фактичний R2не дуже різнилися б.
Діапазон A17:C19 містить детальну інформацію щодо членів регресії —
постійної b (Y-пересечение) та коефіцієнтів регресії — та їх стандартних
похибок.
У колонці t-статистика знаходяться стандартизовані (нормованi) зміннi, які
представляють частку кожного члена рівняння в його стандартній похибці.
У колонці P-значення розташовано результати обчислень, які дають змогу
перевірити, чи є отримані значення коефіцієнтів регресії дійсно корисними у разі
оцінювання з їх допомогою кількості продажу. Ці результати уможливлюють
висновок, що у даному разі за умови, що відповідний коефіцієнт реально має
нульове значення, ймовірність отримати значення
|m2| = 383,28 не більша 0,0006 (або 6 шансів з 10 000),
m1 = 0,2418 приблизно 0,000001 (або 1 шанс з 1 000 000),
b = 61 304,11 не більша 0,0005 (або 5 шансів з 10 000).
А це підтверджує статистичну значущість отриманих коефіцієнтів регресії.
Останні колонки третього розділу результатів вміщують нижню і верхню границі
95-процентного рівня надійності як для постійної, так і для кожного коефіцієнта
регресії. Тут треба звернути увагу на те, що жоден з трьох довірчих інтервалів
не охоплює нульове значення. Це саме той результат, який і треба було
очікувати, оскільки всі Р-значення, що знаходяться вище 5-процент¬ного рівня,
є значущими. Якщо б Р-значення дорівнювало 0,05 або більше, довірчий
інтервал цього показника включав би нуль.
Отже, можна з 95-процентною впевненістю стверджувати, що всі показники
регресії не є нульовими. З цього випливає, що незалежні змінні додають до
рівняння регресії значущу інформацію і на основі даних про витрати на рекламу
продукції та ціни, за якими вона продається, можна досить точно прогнозувати
обсяги продажу.
3.4. ВИБІРКОВИЙ МЕТОД ЗА ВИЗНАЧЕННЯ ПОПИТУ
Опитування та інші види спостережень, застосовувані у маркетинговому
дослідженні, можуть бути суцільними або вибірковими. Суцільне cпостереження
переважно обмежується рамками фірми і використовується порівняно нечасто.
Основним способом отримання даних, особливо про споживачів, є вибірковий
метод. Вибірковий метод — це метод статистичного дослідження, за якого
узагальнюючі показники сукупності, що вивчається, встановлюються за деякою
її частиною, як правило, на основі положень випадкового відбору. За такого
методу обстеженню підлягає порівняно невелика частина всієї досліджуваної
сукупності (до 5—10 %, зрідка до 15—25 %). При цьому статистична сукупність,
яка підлягає вивченню і з якої здійснюється відбір частини одиниць, називається
генеральною сукупністю. Відібрана з генеральної сукупності деяка частина
одиниць, що підлягає обстеженню, називається вибірковою сукупністю, або
вибіркою. Прикладом використання вибіркових спостережень є оцінка
мож¬ливості проникнення на ринок з допомогою вибірки з фірм-виробників.
Переваги вибіркового методу полягають у тому, що його використання дає
змогу краще організувати спостереження, забезпечує проведення дослідження
у стисліші терміни, з мінімальними затратами праці і витратами коштів. За
дотримування умов випадковості і досить великої кількості спостережень він дає
змогу, використовуючи отримані дані, з достатньою для практики точністю
робити висновки про характеристики генеральної сукупності. Проте отримані з
матеріалів вибіркового спостереження статистичні показники звичайно не
збігаються з відповідними характеристиками генеральної сукупності. Це
відхилення називається помилкою спостереження і складається з двох частин:
помилки репрезентативності (представництва) та помилки вимірювання
(реєстрації).
Помилка репрезентативності характеризує розмір розбіжностей між величинами
показників, отриманих у вибірковій і генеральній сукупності за умови однакової
точності поодиноких спостережень. Вона властива саме вибірковим
спостереженням і виникає, коли вибірка нерепрезентативна, тобто не
представляє генеральну сукупність у потрібному аспекті. Така помилка має три
складові. Це:
? систематична (тенденційна) помилка — виникає через недосконалість або
порушення правил формування вибіркової сукупності і призводить до зсуву
результатів обстеження (незсуненість — одна з вимог вибіркового обстеження,
яка досягається правильною організацією його);
? випадкова помилка — пов’язана з недостатньо рівномірним представленням у
вибірковій сукупності всіх категорій елементів генеральної сукупності. Уникнути
таких похибок за вибіркового обстеження принципово неможливо, але теорія
вибіркового методу базується на математичній основі, яка дає змогу обчислити
й регулювати їх розмір;
? помилка, що виникає через недоступність окремих елементів вибірки або у
разі відмови відповідати на запитання, яке треба враховувати під час
спостережень.
Виникнення помилок вимірювання пояснюється тим, що вимірюється не зовсім
те, що було потрібно (так, людина може збрехати, відповідаючи на певне
запитання). Такі помилки властиві як суцільному, так і вибірковому
спостереженню. Вони по¬в’язані з неправильною організацією спостереження,
неправильно обраною технікою вимірювання, недосконалістю вимірювальних
приладів, недостатньою кваліфікацією спостерігачів, неточністю підрахунків
тощо. Слід зазначити, що за вибіркового спостереження помилка вимірювання
звичайно значно менша, ніж за суцільного, оскільки техніка вимірювання може
бути розроблена і здійснена ретельніше за рахунок використання більш
кваліфікованих і підготовлених кадрів. Тому навіть коли час і можливості
дозволяють виконати повне обстеження всіх елементів сукупності, перевагу
може бути віддано отриманню інформації з допомогою вибірки саме з метою
підвищення точності результатів. Але цього можна досягти лише у разі
додержання правил наукової організації вибіркового дослідження.
Найбільш поширений спосіб відбору одиниць сукупності для дослідження
базується на принципі однакових можливостей потрапляння у вибірку кожної
одиниці генеральної сукупності. Завдяки цьому виключається створення
вибіркової сукупності тільки за рахунок одного типу елементів. Це дає змогу
уникнути систематичних помилок і здійснювати кількісне оцінювання помилки
репрезентативності.
За вибіркового методу використовуються переважно два основних види
узагальнюючих показників: відносна величина альтернативної ознаки та
середня величина кількісної ознаки.
Відносна величина альтернативної ознаки характеризує частку (питому вагу)
одиниць у статистичній сукупності, які відрізняються від усіх інших одиниць цієї
сукупності тільки наявністю досліджуваної ознаки.
Середня величина кількісної ознаки — це узагальнена характеристика ознаки,
яка має різні значення в окремих одиницях статистичної сукупності.
У генеральній сукупності частка одиниць, що мають досліджувану ознаку,
називається генеральною часткою, а середня величина цієї ознаки —
генеральною середньою. У вибірковій сукупності частку досліджуваної ознаки
називають вибірковою част¬кою, або частістю, а її середню величину —
вибірковою середньою.
Основне завдання вибіркового дослідження полягає у тому, щоб на основі
характеристик вибіркової сукупності (частості або середньої) отримати з певною
вірогідністю висновки про частку або середню генеральної сукупності.
Як правило, організація вибіркового обстеження складається з таких елементів:
— визначення цільової величини у вигляді запланованого вимірювання цільової
частини генеральної сукупності (наприклад, частки домогосподарок певного
регіону, що користуються пральними машинами);
— вибір інформаційної основи вибіркового спостереження (наприклад, певні
статистичні матеріали), визначення структури вибірки (наприклад, кількість
людей певного віку з певним рівнем прибутку) та способу відбору одиниць з
генеральної сукупності;
— визначення способів (одного чи більше) отримання інформації для
визначення цільової величини (наприклад, спостереження або відповіді на
запитання);
— визначення методу аналізу результатів вибіркового спостереження та
оцінювання точності дослідження.
Необхідною умовою організації вибіркового спостереження є попереднє
вивчення генеральної сукупності, оцінювання її однорідності, поділ за
головними ознаками та визначення необхідної кількості спостережень.
Результати вибіркового обстеження відображаються у термінах імовірності
настання деякої події із зазначенням (оскільки усі вибіркові методи пов’язані з
похибками) деякого рівня вірогідності того, що отриманий результат є
правильним і знаходиться у прийнятних межах.
Способи відбору одиниць з генеральної сукупності
У статистиці залежно від завдань дослідження та специфіки об’єкта, що
вивчається, застосовуються різні способи формування вибіркових сукупностей.
Головною умовою здійснення вибіркового обстеження є уник-нення
систематичних (тенденційних) похибок. Вони виникають у разі невиконання
принципів рівних можливостей потрапляння у вибірку для кожної одиниці
генеральної сукупності.
Способи відбору визначаються правилами формування вибіркової сукупності.
Найчастіше використовуються такі вибірки: власне-випадкові, або прості
випадкові; механічні; типові (розшаровані, районовані); територіальні та цільові.
Власне-випадкова вибірка полягає у тому, що вибіркова сукуп¬ність
створюється в результаті випадкового відбору окремих одиниць з генеральної
сукупності. Для добору елементів сукупності проводять жеребкування або
використовують псевдовипадкові числа. Реалізація цього способу потребує
попередньої підготовки до формування вибірки (наприклад, нумерації кожної
одиниці генеральної сукупності). У разі великих за обсягом сукупностей ручне її
проведення може бути досить трудомістким.
Власне-випадкова вибірка може здійснюватися за схемою повторного або
безповторного відбору. Вибір схеми відбору залежить від характеру
досліджуваного об’єкта. У разі безповторного відбору чисельність генеральної
сукупності у процесі вибірки скорочується. За повторного відбору кожна
одиниця, яка потрапила у вибірку, після її дослідження має повернутися у
генеральну сукупність, де їй надається така сама можливість знову потрапити у
вибірку. Так, у разі вивчення споживацького попиту населення не виключена
повторна реєстрація незадоволеного попиту того самого покупця у декількох
магазинах міста.
За механічної вибірки генеральна сукупність механічно поділяється на
рівновеликі групи і з кожної з них лише один елемент потрапляє у вибірку.
Кількість елементів у кожній групі дорівнює n/N, де n — обсяг вибірки, а N —
обсяг генеральної сукупності. Якщо елементи генеральної сукупності
впорядковано за суттєвою ознакою, тобто ознакою, яка повністю визначає
поведінку досліджуваного показника, то у вибірку має відбиратись елемент,
який знаходиться всередині кожної групи (це дає змогу уникнути систематичної
помилки вибірки). Якщо ж елементи генеральної сукупності впорядковано за
нейтральною ознакою, то з першої групи можна взяти будь-який елемент, а з
інших добираються ті, що відповідають порядковому номеру елемента,
відібраного з першої групи. Доведено, що механічна вибірка за точністю
результату близька до власне-випадкової, а здійснити її (у разі
неавтоматизованого добору елементів) простіше.
Якщо стикаються з досить неоднорідною інформацією (прикладом такої
неоднорідності може слугувати неоднорідність населення), то використовують
типову вибірку, яка передбачає попередню структуризацію генеральної
сукупності. За такої вибірки генеральна сукупність спочатку поділяється на
однорідні типові групи, а потім з кожної групи проводиться незалежний
індивідуальний відбір елементів у вибіркову сукупність.
Важливою особливістю типової вибірки є те, що вона може дати точніші
порівняно з іншими способами відбору одиниць у вибіркову сукупність
результати. Оскільки похибка типової вибір¬ки визначається середньою з
групових дисперсій, то репрезен¬тативність такої вибірки забезпечується
поділом генеральної сукупності на якісно однорідні групи. Якщо групи
об’єднують однорідні елементи, а групові середні помітно різні, варіація ознаки
в групах буде значно меншою, ніж в цілому по сукупності. У такому разі середня
з групових дисперсій буде меншою за дисперсію по сукупності, а отже, й
похибка типової вибірки порівняно з власне-випадковою буде менша.
Забезпечити більшу точність типової вибірки можна обґрунтованим вибором
ознаки поділення генеральної сукупності, кількості груп, обсягів кожної з них і
способів відбору. Зменшення варіації ознаки за поділу сукупності можливе лише
у тому разі, коли ознака поділення корелює з ознакою, характеристики якої
оцінюються. Чим щільніший зв’язок між ознаками, тим помітніше зменшення
похибки.
Якісно однорідні групи за типової вибірки можуть утворюватися як в результаті
спеціально проведеного типового групування одиниць генеральної сукупності,
так і в результаті використання тих, що вже є, у тому числі й тих, що склалися
при¬родно. Так, у разі вивчення споживацького попиту на певній території
магазини, що продають товар, попит на який досліджується, можуть групуватися
за їх типом (універмаги, магазини культтоварів та ін.).
У більшості випадків використовуються типові вибірки з неоднаковою кількістю
елементів. Проте з кожної типової групи можна відібрати кількість одиниць,
пропорційну їх чисельності, тобто використовувати пропорційний типовий відбір.
За визначення статистичних показників типової вибірки не можна застосовувати
відповідні стандартні функції Excel. Це пов’язане з тим, що такі функції
призначені для обчислення показників вибірки, всі елементи якої входять до
однієї групи, а в типовій вибірці треба обчислювати статистичні показники по
варіаційному ряду, в якому дані об’єднано (згруповано) за значенням ознаки та
підраховано кількість випадків повторення кожного з них. Тому середня вибірки
та дисперсія середньої розраховуються як зважені показники за такими
формулами:
xcep = ? xі fі / ? fі ,
?2 = ? (xі – xcep)2 fі / ? fі ,
де xі — значення ознаки в і-й групі;
fі — кількість елементів, що входять до цієї групи.
Якщо в рамках виділеного бюджету неможливо точно визначити склад певної
групи (наприклад, у випадку, коли це потребує проведення суцільної вибірки), то
використовують територіальну вибірку. Основною ідеєю її є те, що елементи
вибірки можуть бути ідентифіковані у межах певного району й можна скласти
список цих районів. У маркетингових дослідженнях методи територіальної
вибірки найчастіше застосовуються в опитуванні домогосподарств. Часто така
вибірка є єдиним способом отримання ймовірної вибірки на великій території з
недостатньо визначеними елементами. Може застосовуватися й техніка
«зосередження», що полягає у створенні невеликих осередків проведення
вибіркових досліджень. Це має місце у пробному маркетингу (наприклад, коли
необхідно оцінити можливі обсяги продажу у регіональному масштабі за запуску
у виробництво нового продукту або нової маркетингової програми). Вплив
техніки «зосередження» на похибку вибірки можна оцінити лише тоді, коли
відомі кореляційні залежності між елементами кожного осередку. Оскільки у
пробному маркетингу дуже складно провести кореляцію всередині осередку, то
й неможливо визначити ступінь точності проведених досліджень.
Цільова вибірка полягає у систематичному відборі елементів з метою залучення
до дослідження достатньої кількості елементів кожного основного типу. Але
використання результатів такої вибірки обмежується неможливістю оцінити
помилку вибірки в якийсь об’єктивний спосіб. До неї вдаються за вивчення
реакції ринку на новий виріб або на модернізацію старого, коли ймовірнісна
вибірка потребує великих витрат. При цьому робиться припущення, що смаки
споживачів більш-менш ідентичні, принаймні, всередині однієї групи.
Помилка вибірки
Після проведення певної кількості спостережень отримують розподілення
результатів (вибіркових оцінок) того самого істинного рівня (наприклад, низки
характеристик населення). Це вибір¬кове розподілення підлягає законові
нормального розподілення, якщо вибірка достатньо велика. Оскільки істинний
рівень може не збігатися з рівнем вибіркових характеристик, необхідно брати до
уваги похибку вибірки. У цьому разі можна знайти ступінь вірогідності вибіркових
характеристик.
У математичній статистиці значення середньої похибки визначається за
формулою
,
де ?2 — дисперсія вибіркової сукупності;
n — чисельність одиниць вибіркової сукупності;
k — коефіцієнт, який для повторного відбору дорівнює одини-ці, а для
безповторного — 1 – n/N, де N — чисельність генеральної сукупності.
Середня похибка вибірки використовується для визначення межі відхилень
характеристик вибірки від характеристик генеральної сукупності. Суттєвим є
твердження, що ці відхи-лення не будуть більші за значення, яке в статистиці
нази¬вається граничною помилкою вибірки, лише з певним ступенем
імовірності.
Гранична помилка вибірки пов’язана із середньою похибкою вибірки
співвідношенням
? = ? ? t,
де t — коефіцієнт кратності помилки.
Значення коефіцієнта кратності помилки залежить від того, з якою довірчою
ймовірністю (надійністю) слід гарантувати результати вибіркового обстеження.
Для його визначення користуються таблицею значень інтеграла ймовірностей
нор-мального закону розподілення. В економічних дослідженнях звичайно
обмежуються значеннями t, що не перевищують двох-трьох одиниць:
Кратність помилки Імовірність (надійність) Кратність
помилки Імовірність (надійність) Кратність
помилки Імовірність (надійність)
0,1 0,0797 1,5 0,8664 2,6 0,9907
0,5 0,3829 2,0 0,9545 3,0 0,9973
1,0 0,6827 2,5 0,9876 4,0 0,999937
При цьому вибір тієї чи іншої довірчої імовірності залежить від того, з яким
ступенем вірогідності слід гарантувати результати вибіркового обстеження
(найчастіше спираються на ймовірність 0,9545, за якої t дорівнює 2).
Якщо в формулу для визначення ? підставити конкретний вміст ?, то для
обчислення граничної помилки можна буде використати такі вирази:
? у разі альтернативної ознаки
,
де w — вибіркова частка, яка визначається з відношення одиниць, які мають
досліджувану ознаку, до загальної чисельності одиниць вибіркової сукупності;
? у разі кількісної ознаки
,
де ?2 — дисперсія кількісної ознаки у вибірці.
Визначення розміру вибірки
У разі організації вибіркових досліджень важливо визначити, наскільки великим
має бути обсяг вибірки. Для загальної відповіді на це питання слід знати:
? витрати на проведення вибіркового дослідження;
? витрати на отримання наближених оцінок;
? ступінь мінливості процесу;
? ступінь надійності результатів, необхідний для прийняття подальших рішень.
Обминаючи вартісні фактори, розмір оптимальної вибірки мож¬на визначити,
базуючись на формулі граничної похибки. Приміром, за безповторного відбору
для середньої кількісної ознаки необхідна чисельність обчислюється так:
,
де n — чисельність одиниць вибірки;
N — обсяг генеральної сукупності;
t — коефіцієнт кратності помилки (або коефіцієнт довіри);
?2 — дисперсія;
? — гранична (задана) помилка середньої (звичайно вибирається рівною 10 %
від значення середньої).
Нехай для обстеження, що має на меті виявити потреби у певному товарі
тривалого використання в регіоні, де мешкає 10 тис. сімей, необхідно провести
анкетування.
Умовно приймаємо, що в кожній квартирі проживає одна сім’я і на неї
виділяється одна анкета. Припустимо, що поперед-німи дослідженнями
встановлено, що середній розмір покупки та дисперсія становлять відповідно 17
і 150 грн. Виходячи з того, що гранична помилка не повинна перевищувати 10 %
від середньої і що результати обстеження необхідно гарантувати з довірчою
імовірністю, не меншою 0,954, чисельність вибірки має становити
.
Ясна річ, деяка частина анкет не повертається (припустимо, практика показує,
що приблизно кожна п’ята), тому треба збільшити кількість анкет до 255. Отже,
можемо зробити висновок, що необхідно включити у вибірку щонайменше кожну
40-у квартиру.
Технологію визначення розміру вибірки pозглянемо на прикладі вибору
магазинів для вивчення на деякій території споживацького попиту на певний
товар.
Для цього на окремому робочому листі Excel слід створити список усіх
магазинів, що торгують товаром, попит на який вивчається (рис. 2.3.7).
Заголовок списку мусить мати такі поля: номер магазину, тип (наприклад,
універмаг і культтовари), місцезнаходження, загальний товарообіг, товарообіг
по товару, частка продажу товару в товарообігу магазину.
ABCDEF
1 ВИЗНАЧЕННЯ ОБСЯГУ ВИБІРКИ
2 Номер
магазину Тип
магазину Адреса Загальний товарообіг Товарообіг
по товару Частка продажу товару ( %)
3
Рис. 2.3.7. Оформлення заголовка cписку магазинів
У цей список щодо кожного магазину заноситься інформація у перші п’ять
стовпців (A, B, C, D, E). У клітину F3 заводиться фор¬мула =D3/E3*100 і
копіюється на всі рядки списку.
Оскільки типова вибірка дає найточніші, порівняно з іншими способами відбору
одиниць у вибіркову сукупність, результати, то відбір конкретних магазинів
бажано проводити окремо для кожного типу магазинів. Тому список магазинів
треба відразу впорядкувати за типом магазинів, а всередині цієї
впорядкованості — за часткою продажу товару (команда Дані/Сортування).
Нехай повний список магазинів, що торгують товаром, попит на який
вивчається, займає 52 рядки робочого аркуша. У такому разі в клітину С53
треба завести формулу =СЧЕТ(С3:С52), а у клітину F53 — формулу
=ДИСПР(F3:F52). Перша формула дасть змогу обчислити загальну кількість
магазинів, а друга — дисперсію розподілення частки продажу товару в цій
сукупності магазинів. Слід звернути увагу на те, що використання функції
ДИСПР передбачає, що її параметри представляють усю генеральну
сукупність. Якщо дані представляють тільки вибірку з генераль-ної сукупності, то
дисперсію слід обчислювати, використовуючи функцію ДИСП.
Для полегшення подальшого використання у формулах значень клітин С53 і Е53
(кількості магазинів і дисперсії), цим клітинам і робочому аркушу слід надати
імена (наприклад, N, D і СписокМ відповідно). Щоб дати ім’я клітині, можна
завести курсор у цю клітину, клацнути мишею в полі імені, набрати там нове ім’я
й обов’язково натиснути клавішу Enter. Можна також надавати імена клітинам,
використовуючи діалогове вікно Надати ім’я. Для цього необхідно виконати таку
послідовність дій:
— розташувати курсор в клітині, якій треба надати ім’я;
— вибрати команду Вставка/Ім’я/Надати;
— у діалоговому вікні Надати ім’я, що з’явиться після цього, набрати нове ім’я у
текстовому полі Ім’я;
— натиснути на кнопку Додати, а потім — на кнопку ОК.
Для того щоб надати нове ім’я робочому аркушу, треба клацнути правою
кнопкою миші на ярлику відповідного робочого аркуша, у контекстному меню
вибрати команду Перейменувати, ввести потрібне ім’я і натиснути клавішу
Enter.
Для проведення розрахунків на окремому робочому аркуші створюється
таблиця, яка заповнюється відповідно до рис. 2.3.8.
Коефіцієнт граничної помилки вибираємо виходячи з 10 % рів¬ня помилки
середньої від її значення. Сьомий та восьмий рядки робочої таблиці показують
межі вибірки, дотримання яких з вибраною ймовірністю гарантуватиме
вірогідність результатів вибір¬кового обстеження. Останній показник у цій
таблиці — це частка магазинів (n/N), що мають потрапити у вибірку.
ABCD
1 ВИЗНАЧЕННЯ ОБСЯГУ ВИБІРКИ
2 Середня вибірки (середня частка продажу) = СРЗНАЧ (Спи-сокМ! F3:F52)
3 Гранична помилка середньої = 0,1*B2
4 Довірча ймовірність (надійність) 0,9545 0,9876 0,9973
5 Коефіцієнт кратностi помилки (t) 2 2,5 3
6 Обсяг вибiрки (n) = B4^2*D*N / ($B3^2 *N + B4^2*D) = C4^2*D*N / ($B3^2*N +
C4^2*D) = D4^2*D*N / ($B3^2*N + D4^2*D)
7 Нижня межа вибірки = B6-$B3 = C6-$B3 =D6-$B3
8 Верхня межа вибірки = B6+$B3 = C6+$B3 =D6+$B3
9 Частка вибірки = B6/N = C4/N =D6/N
Рис. 2.3.8. Формули у робочому аркуші
для обчислення обсягу вибірки
На рис. 2.3.9 наведено результати обчислень за середньої 16 і трьох значень
коефіцієнта довірчої ймовірності (0,9545; 0,9876; 0,9973). Після аналізу
отриманих результатів слід вибрати значення довірчої ймовірності та надати
відповідній клітині дев’я¬того рядка робочого аркуша ім’я ЧасткаВ.
ABCD
1 ВИЗНАЧЕННЯ ОБСЯГУ ВИБІРКИ
2 Середня вибірки (середня частка продажу) 16
3 Гранична помилка серед¬ньої 1,6
4 Довірча ймовірність 0,9545 0,9876 0,9973
5 Коефіцієнт кратностi помилки (t) 2 2,5 3
6 Обсяг вибiрки (n) 33,74 38,21 41,18
7 Нижня межа вибірки 32,14 36,61 39,58
8 Верхня межа вибірки 35,34 39,81 42,78
9 Частка вибірки 0,67 0,76 0,82
Рис. 2.3.9. Результати обчислення обсягу вибірки
Найпростіший спосіб підрахувати кількість магазинів кожного типу полягає у
створенні на новому робочому аркуші зведеної таблиці, для чого слід виконати
такі дії:
1. Установити курсор на будь-якій клітині списку магазинів.
2. Вибрати з меню команду Дані/Зведена таблиця.
3. На першому кроці Майстра зведених таблиць вибрати режим «у списку або
базі даних Microsoft Excel».
4. На другому кроці просто клацнути по кнопці Далі.
5. На третьому кроці:
? перетягнути поле Тип магазину в область діаграми Колонка;
? ще раз перетягнути поле Тип магазину в область діаграми Дані і подвійно
клацнути по ньому лівою кнопкою миші;
? у діалоговому вікні Обчислення поля зведеної таблиці вибрати операцію
Кількість значень і клацнути по кнопці ОК;
? завершити формування зведеної таблиці натисканням кноп-ки Готово.
Таблиця, створювана Майстром зведених таблиць (рис. 2.3.10), займатиме
лише перші три рядки (на рисунку їх подано жирним курсивом).
У четвертий рядок, безпосередньо за останнім рядком зведеної таблиці з метою
отримання для кожного типу магазину такого розміру вибірки, щоб вона була
пропорційна чисельності даного типу магазину, в клітини В4 та С4 вводяться
формули, що обчислюють добуток частки вибірки (ЧасткаВ), яка відповідає
вибраній довірчій імовірності (обчислюється у клітині дев’ятого рядка таблиці на
рис. 2.3.8) і чисельності відповідного типу магазину.
ABCD
1 Кількість значень по
полю Тип магазину Тип магазину
2 Культтовари Універмаг Підсумок
3 Всього 41 11 52
4 Кількість магазинів у вибірці = ОКРУГЛ (ЧасткаВ*В3) = ОКРУГЛ (ЧасткаВ*С3)
5 Генератори псевдови-падкових чисел = 1 + ЦІЛЕ (В3* СЛЧИСЛ())
6
Рис. 2.3.10. Вигляд зведеної таблиці (перші три рядки)
списку магазинів
Найпростіший спосіб відбору одиниць у вибіркову сукупність — з допомогою
псевдовипадкових чисел. Саме цей спосіб доцільно застосувати для включення
у вибірку конкретних магазинів, тобто для визначення опорних магазинів з
вивчення споживацького попиту.
Техніка використання псевдовипадкових чисел може бути такою:
— рядки таблиці (рис. 2.3.10) закріплюються на екрані. Для цього табличний
курсор розміщується у клітині D6 і виконується команда Вікно/Закріпити ділянки;
— у клітину В5 уводиться формула, яка завдяки використанню функції СЛЧИС( )
виконуватиме роль генератора випадкових чисел у діапазоні від 1 до кількості
магазинів відповідного типу, тобто роль генератора випадкових порядкових
номерів магазинів відповідного типу у їх списку. Функція СЛЧИС( ) повертає
рівномірно розподілене випадкове число, що більше або дорівнює 0 і менше 1.
Нове випадкове число повертається цією функцією кожного разу, коли
перераховується робочий аркуш;
— після введення формули і натискання клавіші Enter у клітині В5 буде
відображено порядковий номер магазину, який може виконувати роль опорного
магазину типу «Культтовари». Далі слід змістити табличний курсор у клітину В6,
занести туди цей номер і натиснути клавішу Enter (а краще клавішу ?). У клітині
В5 з’явиться порядковий номер наступного магазину. Кількість повторів цієї
операції визначається значенням клітини В4;
— після копіювання формули з клітини В5 у клітину С5 аналогічно визначаються
опорні магазини типу «Універмаг».
Оброблення результатів опитування
Припустимо, що проведено вибіркове анкетування 10 000 сімей з метою
отримати відповіді на такі запитання:
? Наскільки населення регіону забезпечене певним виробом?
? Який середній вік експлуатації цього виробу?
? Яке зношення (середній вік) виробів, що знаходяться в експлуатації?
Нехай з 255 розісланих анкет повернулося 208, з яких виявлено, що 183 сім’ї
вже мають зазначений виріб. На викладене в анкеті прохання вказати термін
експлуатації виробу отримано такі відповіді: вироби, що використовувалися до 3
років, має 21 сім’я, від 4 до 6 років — мають 47 сімей, від 7 до 9 років — 96
сімей, від 10 років і більше — 19 сімей. Бажання про заміну виробу на
сучасніший висловили 137 сімей (рис. 2.3.11).
Ступінь забезпеченості сімей товаром визначається як відношення кількості
сімей, що використовують виріб, до загальної кількості отриманих відповідей.
Для визначення середнього «віку» виробів, що має населення, і дисперсії
середньої використовуються такі формули:
xcep = ? xf / ? f,
?2 = ? (x – xcep)2 f / ? f .
Термін експлуатації виробу Середнє значення терміну експлуатації (x) Кількість
сімей, що мають виріб (f) Загальний час експлуатації
(x • f) (х – хсер)2•f
До 3 років 2 21 42 516
Від 4 до 6 років 5 47 235 180
Від 7 до 9 років 8 96 768 105
Від 10 років і більше 12 19 228 483
Разом 183 1273 1283,65
Кількість сімей, N 10 000
Відправлено анкет 255
Отримано відповідей, n 208
Кількість сімей, що мають виріб 183
Кількість сімей, що планують заміну виробу 137
Ступінь забезпеченості товаром, w 88 %
Середній «вік» виробів, що знаходяться в експлуатації, хсер 7
Середній «вік» спрацьованості виробів, що знаходяться в експлуатації 9,29
Дисперсія середнього віку виробів, що знаходяться в експлуатації 7,01
Коефіцієнт кратностi помилки, t 2
Гранична помилка забезпеченості товаром 4,5 %
Гранична помилка середнього віку ви-робів, що знаходяться в експлуатації 0,36
Рис. 2.3.11. Оброблення результатів опитування
Гранична помилка ступеня забезпеченості сімей товаром обчислюється за
формулою для альтернативної ознаки:
,
де w — ступінь забезпеченості сімей товаром (клітина С14);
n — обсяг вибірки.
Гранична помилка середнього «віку» товару обчислюється (y клітинi С18) за
формулою для середнього значення кількісної ознаки:
.
Отримані результати дозволяють стверджувати:
— забезпеченість населення товаром, що вивчається, з імовірністю 0,954 у
межах інтервалу від 83,5 % до 92,5 % (88 ? ? 4,5);
— середній «вік» експлуатованих населенням виробів в інтервалі від 6,64 до
7,36 року (7 ? 0,36);
— середній термін зношення виробу в інтервалі від 8,34 до 9,06 років (8,7 ?
0,36).
3.5. РЕАЛІЗАЦІЯ ОПТИМІЗАЦІЙНИХ МОДЕЛЕЙ
Оптимізаційні моделі дають змогу вирішувати широке коло питань планування
економічних процесів, знаходити найкращі (оптимальні) рішення, що
відповідають певним обмеженням. Методи вибору з низки альтернативних
рішень найсприятливішого (з найменшими витратами, максимальним прибутком
і т. ін. за однакових інших умов) використовуються для вирішення багатьох
маркетингових проблем: пошуку найвигіднішого асортименту за обмежених
ресурсів; розрахунку оптимальної величини товарних запасів; планування
маршрутів руху агентів зі збуту та ін. Саме тому програма Пошук рішення, яка є
в Excel, може стати потужним допоміжним інструментом у маркетинговій
діяльності. Користувач може задати режим, за якого отримані значення змінних
автоматично заноситимуться у таблицю і, крім того, представити результати
роботи програми у вигляді звітів.
Етапи роботи з прийняття оптимальних рішень
Розв’язання задачі з допомогою програми Пошук рішення складається з таких
етапів:
? постановка задачі і створення математичної моделі;
? запис задачі у табличній формі, придатній для введення
даних;
? уведення даних у комп’ютер і розв’язання задачі;
? економіко-математичний аналіз отриманого рішення.
За моделювання реальної задачі робота з моделлю на цьому не закінчується.
Економіко-математична модель лише з деяким наближенням відбиває реальні
обставини. Тому після аналізу отриманого рішення ці обставини уточнюються,
постановка задачі і модель належним чином коригуються, введені дані
змінюються й програма знову запускається на виконання. Цей ітераційний
процес триває, допоки не буде отримано модель, найбільш адекватну для
вирішення поставленої проблеми.
Задача, розв’язувана програмою Пошук рішення, у найзагальнішому вигляді
формулюється так:
знайти вектор x = (x1, x2, ..., xn), який
мінімізує (або максимізує) функцію ? (x) (1)
за обмежень
Xk min ? x k ? Xk max, k = 1, ..., n; (2)
Fi min ? g i (x) ? Fi max, i = 1, ..., m; (3)
h i (x) = Fj , j = 1, ..., p. (4)
Функція ? (x) називається цільовою функцією, умови (2) — прямими, а умови (3)
та (4) — функціональними обмеженнями.
Якщо функції ?, gj, hj лінійні, то задача називається задачею лінійного
програмування, якщо хоча б одна з них нелінійна — задачею нелінійного
програмування. Моделі, які використовують тільки складання, віднімання або
функцію СУММ, є лінійними. Якщо використовується множення, ділення або такі
функції, як експоненційна, модель є нелінійною. Приклади нелінійних задач:
? розсилання рекламних листівок звичайно веде до збільшення обсягів
продажу, але у разі значного зростання їх настає насичення, за якого процентне
співвідношення відповідей на відправлені листівки зменшуватиметься;
? збільшення чисельності службовців сприяє кращому обслуговуванню клієнтів і
збільшенню прибутку. Проте за досягнення певного рівня кількості працівників
залучення додаткових призведе до зменшення прибутку.
Якщо поряд з обмеженнями (2), (3), (4) накладається умова, щоб xk були цілими
числами, то задача називається задачею цілочисельного програмування; якщо
накладається умова, щоб xk дорівнювали 1 або 0, — то задачею двоїстого
програмування.
Для застосування програми Пошук рішення необхідно побудувати модель
аналізованого об’єкта чи процесу у вигляді таблиці з формулами, які відбивають
задані обмеження і цільову функцію. Від форми подання цих даних і структури
табличної моделі значною мірою залежать трудомісткість і безпомилковість
уведення даних у програму, а також придатність моделі для обґрунтування
рішень, що приймаються на підставі отриманого результату. З огляду на це
часто (але не завжди) є сенс подавати модель у вигляді, принаймні, трьох
секцій: секції керованих змінних; секції цільової функції; секції функціональних
обмежень (якщо вони є). Орієнтовний вигляд цих секцій наведено на рис. 2.3.12.
A
BCDE
Цільова функція
Назва Поточне
значення
Змінні
Назва Поточні
значення Межі
макс. мін.
Функціональні обмеження
Назва Поточні
значення Межі
макс. мін. =
Рис. 2.3.12. Основні секції моделі
Клітина колонки В секції цільової функції називається цільовою клітиною. Це
клітина, в якій відбивається значення оптимізованого показника. Цільова клітина
має містити формулу (або адресу клітини з формулою), результат якої
змінюється залежно від значення клітин колонки В секції змінних. Програма
Пошук рішення змінює значення клітин секції змінних, допоки у цільовій клітині
не з’явиться результат, який потрібно отримати (якщо, звичайно, його можна
отримати). У клітини колонок С i D секції змінних вносяться допустимі граничні
значення змінюваних клітин (прямі обмеження).
У клітини колонки В секцїї функціональних обмежень уводяться формули для
обчислення значення функцій gi та hj або адреси їх розташування. У колонки С,
D та E цієї секції даних уводяться відповідно значення Fi max, Fi min та Fj.
Для полегшення введення обмежень (як прямих, так і функціональних) бажано,
щоб рядки з обмеженнями одного типу створювали безперервну групу.
Крім цих секцій в моделі можуть бути (а у більшості задач обов’язково мають
бути) й інші блоки, кількість яких залежить від складності модельованих
процесів і вміння розробника моделі подати їх у наочному вигляді.
Для запуску програми Пошук рішення виконується команда Сервіс/Пошук
рішення. Після цього з’явиться вікно діалогу Пошук рішення. У його полі
Змінюючи комірки необхідно вказати діапазон, що містить клітини, значення
яких програма повинна змінити для отримання оптимального значення (клітини
колонки В секції Змінні). Після активізації цього поля з допомогою миші треба
виділити ці клітини або з клавіатури ввести адресу діапазону. За натискання
кнопки Припустити програма виділяє клітини, на які прямо або опосередковано
посилається цільова клітина.
Для того щоб задати обмеження (як прямі, так і функціональні), треба натиснути
на кнопку Додати. В результаті з’явиться наступне діалогове вікно — Додавання
обмежень.
У лівому полі Посилання на клітину вказується адреса клітини або діапазону
клітин, вміст яких має відповідати одному типу обмежень.
Праве поле (Обмеження) цього вікна призначене для введення значення
обмеження або у вигляді константи, або у вигляді адреси клітини, яка містить це
значення. Кнопка Додати використовується для переходу до введення
наступного обмеження (або групи обмежень).
По закінченні введення всіх параметрів натискається кнопка ОК.
Для внесення змін та вилучення обмежень використовуються відповідно кнопки
Змінити та Вилучити.
Для того щоб користувач мав можливість, змінюючи параметри, кілька разів
послідовно повторювати пошук оптимального значення, введені параметри
зберігаються у робочому аркуші так само, як і інші дані робочої книги.
У разі натискання у вікні Пошук рішення кнопки Параметри з’явиться вікно
Параметри пошуку рішення, в якому можна задати додаткові параметри.
Слід звернути увагу на те, що в разі використання лінійної моделі треба
включити параметр Лінійна модель. Результат буде отримано швидше, і він
матимете більшу точність, а звіт на стійкість міститиме більше інформації, яка
може бути використана для прийняття більш слушних рішень.
Запуск програми на виконання обчислень здійснюється натисканням кнопки
Виконати. Залежно від складності задачі і швидкості процесора пошук рішення
може відібрати певний час. Окремі кроки цього процесу відображаються у
нижній частині вікна Excel у рядку стану. Якщо оптимальне рішення буде
знайдено, відповідні значення вставляться в таблицю і на екрані з’явиться
діалогове вікно Резуль¬тати пошуку рішення з інформацією про закінчення
цього процесу.
Однак не завжди задача має рішення. У такому разі в діалоговому вікні замість
«Рішення знайдено. Всі обмеження та умова оптимальності виконані» буде
повідомлення «Пошук не може знайти слушне рішення».
Якщо рішення знайдено, то користувач повинен вибрати один з режимів
(збереження отриманого рішення або поновлення початкових значень) і матиме
змогу задати видачу звітів, потрібних для проведення аналізу оптимального
рішення. Такий аналіз — дуже важливий етап використання Програми пошуку.
Передусім це пояснюється тим, що значна частина маркетингових даних є
неточною — на практиці здебільшого використовуються наближені значення.
Саме тому користувач повинен з’ясувати, як зміни у даних позначаться на
оптимальному рішенні. Загалом можна задати видачу звітів трьох типів:
Результати, Стійкість, Межі.
Аналіз рентабельності
виробництва сукупності товарів
Визначення найвигіднішого асортименту — досить складна за¬дача, для
розв’язання якої у загальному випадку слід ураховувати як ринкові умови, так і
технологічні можливості виробництва.
Розглянемо модель підприємства, що виробляє два види продуктів — П1 і П2.
Передбачається, що у разі встановлення ціни в 3,80 грн/т останній може бути
проданий в будь-якій кількості. Існує контракт, за яким треба виробляти не
менше як 40 тис. т/день продукту П1 за ціною 5,50 грн/т. У разі вироблення
додаткової кількості продукту його можна продати за ціною 5,50 грн/т (не більше
5 тис. т/день), використати для збільшення запасів (не більше 4 тис. т/день), які
з урахуванням витрат на збереження оцінюються за подальшої реалізації в 5,20
грн/т, або продати за зниженою ціною (5 грн/т) у необмеженій кількості. У разі
потреби обидва продукти можна докупити: закупівельна ціна продукту П1
становить 5,75 грн/т, а продукту П2 — 4 грн/т.
Для виробництва цих продуктів підприємство може отримати два види
сировини: сировину С1 — до 100 тис. т/день за ціною 3,25 грн/т і сировину С2
більш високої якості — до 30 тис. т/день за ціною 3,40 грн/т.
Загальна потужність основного процесу переробки сировини — 100 тис. т/день
за витрат на переробку 0,35 грн/т. Він дає змогу одер¬жати 0,15 т продукту П1 і
0,85 т продукту П2 з 1 т сировини виду С1. У разі використання 1 т сировини С2
вихід продукції становитиме 0,25 т продукту П1 і 0,75 т продукту П2. Продукт П1
потребує додаткового очищення, витрати на яке — 0,10 грн/т сировини.
Для переробки продукту П2 в більш цінний продукт П1 можна застосовувати
агрегат (конвертор), який дає змогу з 1 т продукту П2 одержати 0,5 т продукту
П1 і 0,5 т продукту, що може бути проданий як продукт П2, але який не можна
повторно переробляти конвертором. Потужність конвертора — 50 тис. т
сировини (продукту П2) на день за витрат на цю обробку 0,25 грн/т сировини.
Модель підприємства складається з декількох таблиць, які розміщуються на
трьох робочих аркушах з назвами Асортимент, Виробництво, Витрати (рис.
2.3.13—2.3.15).
Починати будувати модель слід з таблиці «Регульовані фактори (змінні)». Після
цього створюються модель виробництва (на аркуші Виробництво) і калькуляція
витрат (на аркуші Витрати), в яких використовуються адреси клітин з поточними
значеннями планованих змінних.
За калькулювання витрат використовується метод попроцесного обліку, який
акумулює виробничі витрати по однакових продуктах виробництва. Слід
звернути увагу на те, що постійні витрати не враховуються, оскільки вони не
залежать від асортименту продукції, що випускається. Після калькулювання
витрат може бути сформована цільова функція, значення якої обчислюється в
клітині Н6 аркуша Асортимент, а після побудови моделі виробничого процесу
можна записати функціональні обмеження (рядки 24–27 аркуша Асортимент). Ці
обмеження враховують максимально допустиме значення загальної потужності
основного процесу переробки сировини і можливі величини наявної кількості
(залишків) продуктів.
ABCDEFGHI
1 АНАЛІЗ РЕНТАБЕЛЬНОСТІ ГАМИ ТОВАРІВ
2
3 1. Цільова функція
4 Виручка від реалізації =СУММ(І16:І19)
5 Маржинальна собівартість реалізованої продукції =Витрати!D17
6 Маржинальний прибуток (тис. грн) =Н4-Н5
7
8 2. Регульовані фактори (змінні)
9 Змінна Планована кількість
( тис. т ) Прямі обмеження Ціна Вартість
10 Мінім. кількість Макcим. кількість
11 Кількість переробленої сировини С1 0 0 100 3,25 =E11*H11
12 Кількість переробленої сировини С2 0 0 30 3,40 =E12*H12
13 Кількість докупленого продукту П1 0 0 без обмежень 5,75 =E13*H13
14 Кількість докупленого продукту П2 0 0 без обмежень 4,00 =E14*H14
15 Кількість продукту П2, що конвертується 0 0 50 0,25 =E15*H15
16 Кількість продукту П1 на складі 0 0 4 5,20 =E16*H16
17 Кількість продукту П1, проданого за макс. ціною 43 45 5,50 =E17*H17
18 Кількість продукту П1, проданого за зниж. ціною 0 0 без обмежень 5,00
=E18*H18
19 Кількість проданого продукту П2 7 0 без обмежень 3,80 =E11*H19
20
21
22 3. Функціональні обмеження:
23 Баланс з отримання і витрачання кожного продукту:
24 Залишок П1 =Виробництво! > = 0
25 Залишок П2 =Виробництво! > = 0
26 Загальна потужність основного процесу переробки сировини:
27 Поточна
потужність =Е11+Е12 < = 100
Рис. 2.3.13. Частина моделі, що знаходиться на аркуші Асортимент
ABCD
1 ВИРОБНИЦТВО ПРОДУКЦІЇ
2
3 1. Норми отримання продукції
4 Об’єкт
переробки Норма виходу
продукту (т)
5 П1 П2
6 С1 (1 т) 0,15 0,85
7 С2 (1 т) 0,25 0,75
8 П2 (1 т) 0,50 0,50
9
10 2. Максимальні виробничі потужності (тис. т)
11 Процес Максим.
12 потужність
13 Переробка сировини 100
14 Конвертація продукту П2 50
15
16 3. Плановані обсяги виробництва (тис. т)
17 Спосіб виробництва продукту Кількість (тис. т)
18 Виробництво продукту П1 із сировини С1 і С2 =СУММ(G19:G20)
19 у тому числі: із сировини С1 …… =D6*Асортимент!Е11
20 із сировини С2 …… =D6*Асортимент!Е12
21 Виробництво продукту П2 із сировини С1 і С2 =СУММ(G19:G20)
22 у тому числі: із сировини С1 …… =Е6*Асортимент!Е11
23 із сировини С2 …… =Е6*Асортимент!Е12
24 Виробництво продукту П1 конвертацією П2 =D8*Асортимент!Е15
25 Неконвертований залишок продукту П2 =Е8*Асортимент!Е15
Рис. 2.3.14. Частина моделі, що знаходиться на аркуші Виробництво
ABCDE
1 ОБЛІК МАРЖИНАЛЬНОЇ СОБІВАРТОСТІ ПРОДУКЦІЇ
2
3 1. Вартість виробничих операцій
4 Операція Вартість (грн)
5 Переробка 1 т сировини 0,35
6 Вартість очищення продукту П1, виробленого з 1 т сировини 0,10
7 Конверторна обробка 1 т продукту П2 0,25
8
9 2. Прямі змінні витрати
10 Вид витрат Сума (тис. грн)
11 На сировину =СУММ(Асортимент!І11:І12)
12 Переробка сировини =(Асортимент!Е11+Асортимент!Е11)*F5
13 Очищення продукту П 1 =Виробництво!G18*F6
14 Конверторна обробка П2 =Асортимент!E15*F7
15 Докупівля продукту П 1 =Асортимент!І13
16 Докупівля продукту П 2 =Асортимент!І14
17 Підсумок СУММ(D11:D16)
Рис. 2.3.15. Частина моделі, що знаходиться на аркуші Витрати
Наявна кількість продукту П1 (клітина Е24) обчислюється за формулою
= Виробництво!G18 + Виробництво!G24 +
+ E13 – E16 – E17 – E18,
а наявна кількість продукту П2 (клітина Е25) за формулою
= Виробництво!G21 + E14 +
+ Виробництво!G25 – E15 – E19.
Розділ 4
СУЧАСНІ ПРОГРАМНІ
ПРОДУКТИ ДЛЯ УПРАВЛІННЯ
МАРКЕТИНГОВОЮ ДІЯЛЬНІСТЮ
Автоматизація маркетингової діяльності компаній, вибір конкретного
програмного продукту або набору програмних засобів для розв’язання
маркетингових задач залежать від характеру бізнесу, інфраструктури, сфери
діяльності, масштабів підприємства.
Функціональна структура інформаційних систем маркетингу формується під
потреби конкретного об’єкта автоматизації, проте можна визначити основні
функції відділу маркетингу, які знаходять програмну реалізацію у вітчизняних і
закордонних програмних продуктах. Такими функціями є:
? розроблення і ведення на підприємствах системи договірного обліку, що
включає аналіз цін комерційних пропозицій, які надходять на підприємство,
формування та укладання контракту, моніторинг виконання укладених угод з
партнерами;
? пошук реальних і потенційних партнерів — постачальників сировини та
матеріалів, обладнання, товарів, ведення історії угод з постачальниками;
? оцінювання конкурентоспроможності продукції підприємства з визначенням
ринку збуту, темпів зростання ринку, а також з аналізом конкурентного
середовища, в якому функціонує підприємство;
? збирання та аналіз інформації про реалізацію товарної продукції за
визначеними цінами на кожному об’єкті карти ринку, а також облік
маркетингових витрат для відповідної карти ринку;
? проведення сегментного аналізу прибутковості для визначених об’єктів карти
ринку;
? вибір цільових сегментів ринку, на яких підприємство має концентрувати свої
зусилля та ресурси;
? створення стратегічного плану маркетингу.
Аналізуючи стан ринку програмного забезпечення, необхідно відмітити значне
зростання програмних продуктів для маркетингу як іноземного, так і
вітчизняного виробництва та виділити такі їх класи:
• корпоративні інформаційні системи, в яких присутній модуль маркетингу;
• спеціалізовані програми, що дають змогу автоматизувати окремі маркетингові
функції;
• програми, що мають маркетингову складову.
4.1. ВИКОРИСТАННЯ КОРПОРАТИВНИХ
ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ ДЛЯ РОЗВ’ЯЗАННЯ
ЗАДАЧ УПРАВЛІННЯ МАРКЕТИНГОМ
Корпоративні інформаційні системи (КІС) дають змогу виконувати комплексну
автоматизацію діяльності підприємств, фінансових установ, організацій.
Корпоративні інформаційні системи мають низку суттєвих особливостей,
обумовлених базовими принципами або концепцією їх побудови. Розглянемо
такі концепції.
Концепція ERP (Enterprise Resource Planning) є фактичним стандартом для
сучасних КІС у світі. ERP означає управління всіма ресурсами (виробничими,
фінансовими ресурсами, замовленнями тощо)територіально розподіленого
підприємства. Концепція ERP ще не має статусу стандарту, тому існують різні
визначення її.
Відповідно до матеріалів Асоціації APICS (Американське об’єднання управління
виробництвом і запасами) концепція ERP повинна включати:
? управлення послідовністю поставок (Supply Chain Manage-ment, SCM; раніше
застосовувався термін Distribution Resource Planning, DRP;
? удосконалення планування та складання розкладу — кален¬дарне
планування (Advanced Planning and Scheduling, APS);
? модуль автоматизації продажу (Sales Force Automation, SFA);
? автономний модуль, який відповідає за конфігурацію системи (Stand Alone
Configuration Engine, SАCE);
? остаточне планування ресурсів (Finite Resource Planning, FRP);
? інтелект бізнесу, OLAP-технології (Business Intelligence, BI);
? модуль електронної комерції (Electronic Commerce, EC);
? управління даними про продукцію (Product Data Manage-ment, PDM).
Концепція SCM (Supply Chain Management) реалізує нову технологію
управління, описану стандартом CSRP (Customer Synchro¬nized Resource
Planning), який передбачає наявність у системі можливостей управління
зовнішніми щодо підприємства елементами.
SCM — управління розширеним виробничим процесом, тобто не тільки
внутрішніми ресурсами підприємства, а й важливішими зовнішніми (наприклад,
облік замовників у замовників та постачальників у постачальників). Метою
такого підходу є управління повним циклом випуску продукції — від
проектування до гарантійного та сервісного обслуговування після продажу.
Концепція МRP ІІ (Material Resource Planning). У системі класу MRP II
виокремлюють три базових блоки:
• формування основного плану на основі замовлень клієнтів і прогнозу попиту.
Це організаційно-алгоритмічний процес, який включає процедуру швидкої
перевірки можливості виконання плану по ресурсах, так зване «приблизне
планування потужності» (Rough Cut Capacity Planning),
• планування потреб, тобто формування плану-графіка виготовлення партій
виробів власного виробництва і плану-графіка закупівлі матеріалів і
комплектування. У програмних продуктах цього класу використовуються
алгоритми розрахунку розмірів замовлень і дат запуску замовлень, які
будуються на основі мережевих моделей і відбивають специфіку підприємств.
На етапі планування виконується також розрахунок завантаження ресурсів або
встановлюється баланс плану-графіка по ресурсах — процедура «планування
потужності» (Capacity Planning),
• оперативне управління. До нього належать: процедури перевірки
укомплектованості і запуску замовлень; управління ходом виробництва через
механізми виробничих циклів, пріоритетів, розмірів замовлень; облік виконання
операцій і замовлень; складський облік.
Системи класу MRP II дають змогу планувати діяльність служб збуту,
постачання і виробництва як наскрізний графік взаємопов’язаних замовлень.
Ці системи включають засоби планування бюджету підприємства і розвинену
систему управлінського обліку, фінансового планування, містять систему
бухгалтерського обліку.
Серед найвідоміших закордонних систем управління виробничими ресурсами, в
яких функціонують підсистеми маркетингу, — MANMAN/X і CAS (Computer
Associates, США), R/3 (SAP, Німеч¬чина), PRODIS (SOFTWARE AG, Німеччина),
HP MM II (Hewlett
Packard, США), BAAN (BAAN, Бельгія), «Scala» (SCALA, Шве-ція).
Серед корпоративних інформаційних систем значний інтерес являє програмний
продукт R/3. Наявність понад 12 тис. інсталяцій у світі (в СНД близько 100)
робить систему R/3 однією із найпоширеніших ERP програм. Цей програмний
продукт автоматизує майже весь спектр виробничо-економічних і фінансовогосподарських функцій корпорації, у тому числі й маркетингову діяльність.
Окремі функції управління маркетингом здійснюються в таких функціональних
модулях:
? виробниче планування (РР). Модуль використовується для організації
планування та контролю виробничої діяльності підприємств. Ключові елементи
прикладного модуля: специфікації (ВОМ), технологічні карти, робочі центри,
планування збуту (SOP), планування виробництва (MPS), планування потреби в
матеріалах (MRP), управління виробництвом (SFC), виробничі замовлення,
калькуляція витрат на виріб, облік витрат за процесами, серійне виробництво,
планування безперервного виробництва;
? управління матеріальними потоками (ММ). Модуль підтримує функції
постачання та управління запасами, використовуваними у різноманітних
господарчих операціях. Ключові елементи модуля: закупівля матеріалів,
управління запасами, управління складами, оцінювання запасів матеріалу,
атестація постачальника, оброблення даних щодо робіт і послуг, управління
закупівлями, управління продажем;
? збут (SD). Модуль вирішує задачі розподілу, продажу, поставок. Ключові
елементи модуля: передпродажне підтримання, оброблення запитів,
оброблення пропозицій, оброблення замовлень, оброблення поставок.
R/3 організовано на трирівневій архітектурі «клієнт/сервер» на основі СКБД
Oracle.
Іншою системою, впровадженою на підприємствах СНД, є система PRODIS, у
рамках якої функціонують модулі, що розв’я-зують маркетингові задачі:
? управління запасами (INV). У модулі виконується управління різними типами
запасів (власними, зовнішніми, партіями товарів тощо). Передбачено засоби
для контролю руху товарно-матеріальних запасів, розміщення запасів на
складах та операцій з ними;
? управління замовленнями на закупівлю (SQM). Модуль охоплює всі функції
управління закупівлями — від введення замовлення до виписування рахунків
фактури. Модуль включає засоби оброблення статистики збуту;
? управління замовленнями та вимогами. Модуль забезпечує управління
внутрішніми вимогами та виконанням.
Корпоративна інформаційна система «Baan» призначена для інформаційної та
технологічної підтримки управління проектами на всіх стадіях — від надання
потенційному замовнику кошторису до постачання готового виробу.
Функції управління маркетингом у цій системі реалізовано у модулі «Збут,
постачання, склади». Модуль забезпечує: управління запасами — їх
зберіганням, плануванням потреб і розподіленням; управління закупками;
управління продажем. Крім того, модуль формує інформацію з маркетингу та
торгівлі.
Корпоративна інформаційна система «Scala» охоплює основні аспекти бізнесу
— фінанси, матеріально-технічне постачання, виробництво, обслуговування,
управління проектами. Маркетингові функції зосереджено у модулях
«Матеріально-технічне постачання», та «Управління замовленнями на
обслуговування».
Варто наголосити, що хоча зазначені корпоративні інформаційні системи і
дають змогу комплексно автоматизувати маркетингову діяльність підприємства,
широкому впровадженню цих систем заважає їх досить висока ціна, складність
адаптації для конкретних вітчизняних підприємств.
Корпоративні інформаційні системи, розроблені в СНД, є придатнішими для
впровадження на українських підприємствах. Більшість з них не належить до
систем класів ERP і MRP II. Ав-то¬матизація з використанням цих систем
найчастіше починається з бухгалтерського обліку, а потім відбувається
нарощування модулів, які виконують інші функції управління, зокрема
управління маркетингом. Одним з програмних продуктів, успішно
впровад¬жуваних на українському ринку, є програма «Галактика».
Програма «Галактика» — багатокористувацька комплексна система управління
підприємством, яка охоплює всі аспекти його внутрішньої та зовнішньої
господарської діяльності. Програма орієнтована на великий спектр підприємств
таких галузей промисловості, як видобування, транспортування та первинна
переробка сировинних ресурсів; фізико-хімічне виробництво (хімія та
нафтохімія); легка промисловість; харчова промисловість; машино¬будування;
приладобудування; бу-дівельна індустрія.
Розв’язання всього комплексу задач, на який орієнтована система «Галактика»,
забезпечується чотирма функціональними кон¬турами: «Контур
адміністративного управління», «Контур оперативного управління», «Контур
управління виробництвом», «Контур бухгалтерського обліку». Програма
складається з таких модулів:
? модуль техніко-економічного планування;
? модуль обліку витрат на виробництво;
? модуль оперативного управління виробництвом;
? модуль технічної підготовки виробництва;
? бухгалтерські модулі (господарські операції, банк, каса, З/П, баланс);
? оперативне управління МЦ: (постачальники, покупці, управ¬ління закупівлями
та управління продажем);
? управління кадрами;
? маркетинг.
На рис. 2.4.1 наведено головне меню програми «Галактика».
Рис. 2.4.1. Головне меню системи «Галактика»
Модуль «Маркетинг» входить до складу Контуру адміністративного управління
програмного комплексу «Галактика» і призначений для автоматизації робіт з
управління маркетингом підприємства. Він може функціонувати як окремий
програмний продукт або входити до складу комплексу «Галактика» і
взаємодіяти з контуром оперативного управління та бухгалтерського обліку. Цей
модуль забезпечує:
• уведення розширеної інформації про товари, типові послу-ги;
• реєстрацію та оброблення контактів з потенційними постачальниками;
• управління каналами збуту;
• аналіз ринку рекламних послуг, планування рекламних кампаній, розміщення
реклами, аналіз ефективності рекламних вкладень;
• збирання та оброблення незалежних відзивів;
• ведення досьє на фірми конкурентів і товари-аналоги;
• аналіз ринку пропозицій, управління ціновою політикою;
• контроль «життєвого» циклу товарів, аналіз сегментів рин-ку;
• реєстрацію серійного продажу, облік рекламацій, гарантій;
• маркетинговий аналіз збуту в розрізах каналів збуту, товарів, груп товарів
(послуг), напрямів реалізації.
Технологію розв’язання маркетингових задач у системі «Галак¬тика» унаочнює
наведена на рис. 2.4.2 схема:
Рис. 2.4.2. Процес розв’язання маркетингових задач
Функціонально модуль маркетингу включає:
? базу даних, що входить в інтегровану базу даних комплексу «Галактика»;
? сукупність розрахункових форм для виводу інформації;
? сукупність розрахункових задач, що реалізують оброблення інформації та
отримання звітів;
? убудовану довідникову систему та сервісні функції (текстовий редактор,
калькулятор, драйвери налагодження монітора та принтера).
Для забезпечення функціонування цього модуля вводиться інформація в
каталоги: матеріальних цінностей; послуг; організацій; видів (груп) організацій;
валют і курсу валют.
З метою забезпечення класифікації первинної інформації, що вводиться у
систему, в програмі використовуються класифікатори: даних про клієнтів; даних
про рекламні послуги; даних про продаж товарів; груп товарів та послуг, а також
класифікатори сегментів ринку, типів документів, посад представників
органі¬зацій та каналів зв’язку.
Управління модулем здійснюється з допомогою меню, яке включає пункти:
«Комплекс маркетингу», «Документи», «Звіти», «Довідники», «Налагод¬ження»,
«Сервіс».
Задачі, згруповані в пункті меню «Комплекс маркетингу», використо¬вуються
для введення первинної інформації і забезпечують оперативну роботу
підрозділу маркетингу. Праворуч наведено функ¬ціональний склад пункту меню
«Комплекс маркетингу», а нижче — один з робочих інтерфейсів
функціонального режиму роботи
«Реклама», призначений для введення інформації щодо рекламних послуг та
обліку витрат на рекламу. В цьому режимі роботи проводиться реєстрація
інформації про ринки типових рекламних послуг і витрати на рекламу.
За подальшої роботи зареєстрована інформація використовується для аналізу
ефективності рекламних витрат.
Модуль «Маркетинг» дає змогу одержати звіти, що характеризують збут товарів,
реалізацію послуг, ефективність реклами. Звіти, зі збуту товарів можуть бути
сформовані в розрізі груп товарів й відповідно до обраних параметрів (спосіб
продажу, сегмент ринку, категорія клієнта, тип каналу збуту). Крім того є
можливість одержати звіт з динаміки зміни цін за певний період (зокрема у
графічній формі). Аналогічна інформація надається й щодо послуг. Інформація
для аналізу ефективності реклами надається у вигляді параметризованих звітів
(за видами реклами, напрямами реклами, за виробниками реклами), а також
порівняльних звітів, у яких відображено сумарні витрати на рекламу порівняно з
сумарним збутом товарів і послуг за період.
Крім програмного комплексу «Галактика» на українському ринку програмних
продуктів набувають поширення програмні продукти «Міракл Віртуоз»
(розробник — компанія «МІРАТЕХ»), «ІТ підприємство» (розробник — фірма
«Інформаційні техно¬логії»).
Застосування корпоративних інформаційних систем доцільне для досить
великих підприємств. Малі та середні підприємства для автоматизації
маркетингової діяльності найчастіше використовують спеціалізовані програмні
продукти.
4.2. ВИКОРИСТАННЯ СПЕЦІАЛІЗОВАНИХ
ПРОГРАМНИХ ПРОДУКТІВ ДЛЯ РОЗВ’ЯЗАННЯ
ЗАДАЧ УПРАВЛІННЯ МАРКЕТИНГОМ
Спеціалізовані програмні продукти можна поділити за функціональними
ознаками. Ці програмні продукти дають змогу автоматизувати такі функції:
? маркетингові дослідження;
? моделювання стану ринку;
? підтримання прийняття рішень щодо окремих маркетингових заходів.
Маркетингові дослідження
До програм, що автоматизують функції маркетингового дослідження належать
програми, які забезпечують маркетинговий аналіз ринку, товарів, оброблення
даних опитування. Розглянемо ці програмні продукти.
Програма «БЭСТ-Маркетинг» дає змогу виконувати різноманітні види
маркетингового аналізу, а також формує конкретні рекомендації для поліпшення
становища фірми на ринку.
Програма уможливлює: проведення аналізу ринку (визначення перспективних
ринкових ніш; аналіз конкурентоспроможності товару; рекомендації щодо
підвищення конкурентоспроможності товару; аналіз реклами, рекомендації
щодо підвищення її ефективності; public relations; стимулювання продажу);
проведення аналізу конкурентів (ступінь присутності конкурентів на ринку;
порівняль¬ний аналіз по товару; порівняльний аналіз рекламних кампаній;
проведення фінансового планування маркетингової діяльності — прогноз
продажу; бюджет реклами; зведений бюджет; підготовка бюджету витрат з
просування продукції і контроль за його виконанням). Основна одиниця
збереження інформації у програмі «БЭСТ-Маркетинг» — проект маркетингу.
Проект маркетингу містить інформацію про ринок, товар, заходи щодо
підтримання та стимулювання збуту, бюджет маркетингової кампанії. На рис.
2.4.3 наведено структуру проекту в програмі «БЭСТ-Маркетинг».
Рис. 2.4.3. Структура проекту в програмі «БЭСТ-Маркетинг»
Діалогова група «Ринок» дає можливість аналізувати ринок щодо конкурентного
середовища, поглибити дослідження ринку шляхом диференціації структури
залежно від груп споживачів, тобто проводити ринкову сегментацію. Функція
«Конкуренти» дає змогу виділити та провести класифікацію конкурентів фірми
за такими ознаками, як виробничі можливості, якість товару, ма-р¬кетингова
політика. Користувач може вибрати характеристики, за якими проводитиметься
порівняння з конкурентами. Як групові характеристики для порівняння у
програмі використовуються такі: споживчі властивості продукції (товарів),
способи доставки, упаковка, ціна, обслуговування після продажу тощо. Кожна
група характеристик охоплює низку конкретних характеристик. Так, групова
характеристика «ціна» може включати такі конкретні характеристики: ціна
оптова, ціна у роздріб, ціна зі знижками, ціна з доставкою та ін. Розрахунок може
здійснюватися як за окремою характеристикою, групою характеристик, так за
всіма обраними користувачем характеристиками. У результаті оброблення
інфор¬мації щодо конкурентів програма формує вихідні повідомлення, у тому
числі у графічній формі, що дає змогу отримати відповідь на питання про
основних конкурентів фірми, частку ринку, що займає фірма, основні переваги
над конкурентами на обраному сегменті ринку.
На рис. 2.4.4 у графічному вигляді наведено вихідну інформацію щодо
конкурентоспроможності фірми на обраному сегменті ринку.
Рис. 2.4.4. Результати аналізу конкурентоспроможності
на сегменті ринку
Проведення ринкової сегментації для виявлення напрямів ма-р¬кетингової
діяльності фірми здійснюється з використанням функції «Сегменти ринку». З
допомогою цієї функції можна вибрати критерії сегментації, увести в програму
дані щодо споживачів продукції фірми. У програму закладено критерії
сегментації, які піддаються вимірюванню за дослідження ринку, відбивають
диференціацію споживачів (покупців), виявляють відмінності у структурі ринку.
Варто зазначити, що вибір критеріїв сегментації з переліку критеріїв
здійснюється користувачем (експертом-маркето¬логом) залежно від виду
продукції, товару, послуги, пропонованої фірмою.
У результаті проведення розрахунків виконується розподіл ринку на сегменти,
які різняться за такими параметрами, як: форма власності (державні, приватні),
розмір підприємства (великі, середні та малі), види діяльності (торговельна,
виробнича), типи споживачів (юридичні або фізичні особи), географічне
положення тощо; виявляються однорідні групи споживачів, що мають схожі
переваги, однаково реагують на маркетингові пропозиції. Після визначення
сегментів ринку експерт-маркетолог може розподілити обсяги збуту продукції
між ними з допомогою спеціального діалогу програми. На рис. 2.4.5 наведено
діалогове вікно для проведення розподілу збуту між сегментами ринку.
Рис. 2.4.5. Інтерфейс програми для проведення розподілу
збуту між сегментами ринку
Проект маркетингу також містить інформацію про товар, який необхідно
просувати на ринок або на сегменті ринку, на який спрямовано діяльність
служби маркетингу. Внесення даних та аналіз властивостей і
конкурентоспроможності продукції вико-нується з використанням діалогової
групи «Товар». Функція «Характеристика» дає змогу ввести дані щодо
споживчих, вартісних, технічних характеристик товару. Для кожної з
характеристик користувач задає значення її важливості. Важливість
характеристики задається з допомогою функції «Важливість» і має такі
значення: ключова характеристика, дуже важливо, важливо, другорядно,
неважливо. Функція «Аналіз» дає змогу проводити порівняльний аналіз
продукції фірми та продукції конкурентів. Діалогова група «Підтримка збуту»
забезпечує введення та аналіз інформації щодо маркетингових заходів, які
здійснюються фірмою та її конкурентами. Фінансове планування маркетингової
діяльності: прогнозування продажу продукції, визначення бюджету рекламних
кампаній, формування зведеного бюджету маркетингових заходів і підготовка
бюджету витрат з просування продукції на ринок, контроль позицій продукції на
ринку виконується з використанням діалогової групи «Бюджет» (рис. 2.4.6).
Рис. 2.4.6. Діалогове вікно «Бюджет реклами»
Проведення маркетингових досліджень ринку уможливлює також програма
«MarketingExplorer». Головними задачами цієї програми є: виявлення потреби
покупців (споживачів), сегмента-ція споживачів з метою повнішого розуміння
потреб та уподо-бань покупців, виявлення головних конкурентів фірми, аналіз
маркетингових заходів. Програма дає змогу проводити багато-критеріальну
сегментацію ринкового простору, виявити негатив-ні тенденції у сегментному
позиціюванні товарів фірм, що кон-курують між собою.
Як і в програмі «БЭСТ-Маркетинг», у програмі «Marke-tingExplorer» здійснюється
сегментування споживачів з викорис-танням обраних користувачем критеріїв
сегментації. У програмі «MarketingExplorer» критерії сегментації поділяються на
чотири класи: географічна, демографічна, психографічна сегментація та
сегментація за рівнем доходу. У свою чергу класи критеріїв включають конкретні
критерії. Так, для психографічної сегмен-тації користувачів (фізичних осіб)
комп’ютерної техніки може використовуватися критерій «Образ життя» з такими
варіантами значень: відпочинок, мода, робота, навчання. Для кожного з критеріїв сегментації користувачем задається його вага. У роботі з програмою
необхідно враховувати, що для забезпечення сегмен-тації користувачів треба
зібрати та увести в програму повну ін-формацію щодо споживачів. Збирання
такої інформації — досить трудомісткий процес. Тому, хоча програма й дає
змогу відібрати для аналізу необмежену множину критеріїв, може трапитися, що
частина відібраних критеріїв матиме настільки незначний вплив, що ефект від їх
використання буде меншим за витрати на вивчення та аналіз цих критеріїв. У
зв’язку із цим значущою є надавана програмою можливість відсіяти критерії,
рівень важливості яких менший за заданий рівень сумарної важливості.
Визначення важливості конкретного критерію здійснюється екс-пертамимаркето¬логами. Для проведення експертного аналізу критеріїв вказується
кількість експертів і рівень сумарної важливості. Експерти з використанням
спеціального діалогу програми дають оцінку визначеним критеріям, потім
виконується класифікація відібраної множини критеріїв з присвоєнням кожному
критерію індивідуальної ваги.
Іншою важливою функцією програми є визначення структури конкуренції.
Виявлення конкурентів фірми може проводитися як для окремого сегменту
(конкурент-товар), так і для товарної групи (конкурент-виробник). Аналіз
конкурентів здійснюється з урахуванням виробничих потужностей, якості товару
та маркетингової політики конкурента. Програмний продукт дає змогу не тільки
виділити, а й класифікувати конкурентів. Первинна класифікація конкурентів
виконується в програмі паралельно із сегментацією і дозволяє виділить товари і
фірми конкурентів першого, другого і т. д. кола.
Інформацію про товар, що вноситься в програму, поділяють на дві групи. До
першої групи належить інформація про характе-ристики товарів — технічні,
економічні, ергономічні, нормативні; до другої — інформація, отримана у
результаті опитування споживачів товарів. У міру опитування споживачів
товарів формується список частоти, з якою зустрічаються товари визначеного
виробника. Ця інформація з подальшим обробленням використовується для
визначення ваги товарів конкурентів на конкретному сегменті ринку.
Уся інформація про ринок — характеристики товарів, спожи-вачів, конкурентів,
заходів маркетингу вноситься у Базу даних щодо ринку.
У результаті проведення розрахунків користувач отримує таку інформацію:
? скільки сегментів ринку виявлено;
? скільки сегментів ринку контролює фірма;
? на яких сегментах ринку фірму втягнуто у велику конкурент¬ну боротьбу;
? які конкуренти є основними для фірми на даному сегменті та на ринку в
цілому. Відомості про конкурентів подаються по кожному регіону і
характеризуються такими даними: рівень по-точних витрат на рекламу,
стимулювання збуту, створення імі-джу, ступінь перевищення рівня попиту над
середньоринковим.
Подальше оброблення інформації дає змогу провести аналіз мар¬кетингових
заходів та їх впливу на попит. На підставі інформації з
Бази даних щодо ринку з використанням методу найменших квадратів по
мультитериторіальній вибірці обчислюється коефіцієнт впливу на динаміку
попиту реклами, заходів щодо стимулювання збуту, витрат на післяпродажне
обслуговування тощо.
Одним з поширених у світовій практиці методів маркетинго-вого дослідження є
опитування респондентів (анкетування). Об-роблення результатів анкетування
потребує використання стати-стичних методів і моделей, які дають змогу, поперше, оцінити якість отриманих у результаті анкетування даних (тобто
розраховують величину похибки вибірки, граничну похибку вибірки та відносну
стандартну похибку вибірки та інші показники); по-друге, здійснити розрахунки,
пов’язані з аналізом зв’язків між отриманими в результаті анкетування
показниками; виконати прогнозування подій на підставі аналізу часових рядів,
що нагромаджуються в результаті збереження даних анкетування, з
використанням методів регресійного та кореляційного аналізу; провести
сегментацію респондентів, товарів з використанням клас¬терного аналізу.
Для реалізації програмного оброблення анкет з використанням зазначених
вище видів розрахунків застосовуються спеціалізовані програмні засоби. На
сьогодні на ринку програмного забезпечення є багато різноманітних
спеціалізованих програмних засобів, які можуть використовуватися
маркетологом для оброблення даних анкети. До них належать такі.
Російський програмний пакет «КОБРА» (комплекс оброблен-ня анкет). Цей
програмний продукт орієнтований, насамперед, на введення інформації з анкет і
стандартні базові процедури аналі-зу даних. У разі використання складніших
методів створені фай-ли даних конвертуються у формат пакета SPSS.
Програма «Да-система» призна¬чена для детермінаційного аналізу даних,
отриманих за результатами маркетингової дія-льності (опиту¬вання,
оброблення оперативної ін¬формації, оброблення фінансових результатів
діяльності фірми і т. п.). Система дає змогу виявити наявність і логічну сутність
зако-номірностей, які можуть бути визначені на основі даних статис-тичного
масиву.
Одним з напрямів застосування «Да-системи» є оброблення результатів
анкетування. Для сучасних маркетингових дослі-джень з використанням анкет
залучають дані, які майже завжди являють собою деяку вибірку з більш широкої
генеральної суку-п¬ності. Тому особливо важливим є вирішення проблеми
підви-щення ефективності самого вибіркового обстеження та достовір-ності його
оцінок. Програма дає змогу провести аналіз даних ви-біркової сукупності та
сформулювати гіпотези щодо генеральної сукупності. Аналіз даних вибіркової
сукупності у програмі вико-нується в два етапи. Мета першого етапу — знайти
корисні ре-зультати, що представляють достовірне знання про вибірку, дру-гого
етапу — аналіз статистичних властивостей вибірки щодо результатів,
отриманих на першому етапі. Тобто здійснюється оцінювання величини
помилок, з якими знання про вибірку мож-на прийняти за знання про генеральну
сукупність.
Працюючи з «Да-системою», користувач отримує вихідну ін-формацію з будьяким рівнем деталізації. Це можуть бути дані по всьому обсягу товарообігу, по
великих групах товарів, клієнтів, постачальників. Можлива гранична деталізація
аж до окремих товарів, клієнтів, територіальних одиниць тощо.
Програмний продукт побудовано як традиційну базу даних, у програмі дані
зберігаються у вигляді таблиць. Для їх оброблення використовується
інтелектуальна система запитів.
Для збереження вхідних даних програми «Да-система» засто-совуються так
звані словники з файлами під загальною назвою «Обстеження». У процесі
роботи ця назва замінюється на назву реального обстеження. Дані цього файла
(наприклад, масив да-них, зібраних у результаті опитування) для користувача
подаються у вигляді діалогового вікна з назвою «Обстеження».
Для кожної змінної Словника первинних змінних визначено пе-в¬ний набір
відомостей. Це, зокрема, назва змінної, коментар до
назви змінної, тип змінної (текст альтернативний, текст неальте-р¬нативний,
число, дата), список значень (установлюється лише для змінних типу «текст»).
На рис. 2.4.7 наведено приклад діалогового вікна «Обстежен-ня» для введення
даних з анкет та інших первинних документів. Тут Словник первинних змінних
має назву «Аналіз попиту на про-дукцію фірми». Складовими Словника є такі
змінні: стать респо-н¬дента, вікова група респондента, родинний стан
респондента,
середньомісячний дохід респондента тощо. По кожній з тексто-вих змінних
уводяться значення ознак (наприклад, для змінної «Кращий для покупця вид
застібки» — ознаки: блискавка, ремі-нець, на магніті, портфельна, інше).
Рис. 2.4.7. Приклад діалогового вікна «Обстеження»
Конкретні значення з анкет уводяться в спеціальному діалозі, який у програмі
має назву «документ». Отже, кожна анкета являє собою у програмі окремий
документ.
Варто наголосити на зручності введення первинних даних у програму: у верхній
частині діалогового вікна користувач виби-рає питання анкети (змінну), а у
нижній позначає ознаку, відмі-чену респондентом в анкеті (рис. 2.4.8).
Після введення даних з анкет відбувається їх оброблення, в результаті чого
будуються: одномірні таблиці розподілів (за будь-якою змінною зі Словника),
двомірні таблиці розподілів (за будь-якими двома змінними зі Словника),
графіки розподілів.
Рис. 2.4.8. Діалогове вікно для введення питань анкети
Для оброблення даних анкет користувач у спеціальному ре-жимі роботи з
програмою вибирає вид статистики, із застосуван-ням якої воно
проводитиметься. Праворуч наведено діалогове ві-к¬но для вибору статистик.
Користувачеві надається можливість використовувати у розрахунках такі
статистики:
1. Кількість об’єктів (за умовчання);
2. Відсоток об’єктів (за умовчання в одномірних таблицях);
3. Середнє значення ознаки;
4. Максимум значення ознаки;
5. Мінімум значення ознаки;
6. Сума значень ознаки;
7. Дисперсія (незміщена оцінка);
8. Стандартне відхилення (незміщена оцінка);
9. Дисперсія (натуральна);
10. Стандартне відхилення (натуральне);
11. Стандартна помилка;
12. Довірчий інтервал з рівнем значимості 0,1.
У результаті виконання розрахунків формується таблиця роз-поділів за обраною
статистикою та графік (нижче наведено таб-лицю розподілу, що характеризує
залежність змінної «Кращий для покупця вид застібки для сумки» від змінної
«Вікова група респондентів»).
Крім оброблення даних опитувань, програмний продукт «Да-система» може
застосовуватися й для оброблення даних, що ха-рактеризують діяльність фірми
та її філій, відносини з постачаль-никами і клієнтами, даних обстежень
потенційних постачальни-ків і клієнтів. Це здійснюється на підставі клієнтських
рахунків, накладних, звітів про результати роботи фірми за день, тиждень,
місяць, даних опитувань потенційних споживачів і клієнтів, даних маркетингових
досліджень по групах виробників, товарів і т. д.
Програма дає змогу розв’язувати такі класи маркетингових задач: аналіз
товарних систем; сегментний аналіз і пошук взаємозв’язків в ознаках
сегментування; конкурентний аналіз за сполученими ринковими ознаками;
аналіз впливу факторів зовнішнього середовища; аналіз фінансової діяльності
підприємства; оцінювання ризику за ухвалення рішення; оцінювання життєвого
циклу товару; оброблення даних опитувань.
Програма «Да-система» може бути використана для розв’я-зання таких
загальних проблем керування фірмою:
1. Планування відносин із клієнтами.
2. Планування торгової політики і товарообігу.
3. Планування завантаження складських приміщень.
4. Планування використання торгових площ.
5. Регулювання зайнятості персоналу.
6. Планування та аналіз ефективності рекламних кампаній.
7. Робота зі створення необхідного іміджу фірми.
За оцінками маркетологів, «Да-система» стане у пригоді за розв’язання
конкретних задач маркетингового аналізу, зокрема таких як:
• Аналіз динаміки виторгу (коли, в які місяці, сезони, роки, дні виторг найбільший
або найменший і чому?).
• Аналіз цінової політики (як впливає цінова політика фірми на сумарний
виторг?).
• Аналіз обсягів партій товару (як залежить сумарний виторг від орієнтації на
дрібно-, середньо- і великооптову торгівлю?).
• Аналіз товарообігу, його впливу на сумарний виторг.
• Аналіз товарів і послуг, які приносять найбільший (най-менший) виторг.
• Аналіз товарів і послуг, внесок у товарообіг яких найбіль-ший (найменший).
• Аналіз клієнтів, які дають найбільший виторг, з урахуванням ознак, за якими
вони виділяються із загального складу клієнтів.
• Аналіз територіальних одиниць, виторг на який найбільший, з урахуванням
ознак, за якими ці територіальні одиниці виділя-ються з-посеред інших.
• Аналіз ділової активності за різних розмірів виручки.
• Оцінювання найвигідніших угод з-посеред різних категорій угод (дрібно-,
середньо- та великооптові угоди).
• Аналіз товарів, які показали себе найвигіднішими у роздріб-ній, дрібно-,
середньо- та великооптовій торгівлі.
• Аналіз клієнтів, які показали себе найвигіднішими у роздріб-ній, дрібно-,
середньо- та великооптовій торгівлі.
За допомогою програми можуть розв’язуватися й задачі, що потребують
спеціального збирання даних щодо рекламної дія-льності фірми, спеціалізації
клієнтів, каналів, по яких клієнти дізнаються про фірму. В результаті користувач
отримує інфор-мацію про:
? вплив реклами, виставок та інших заходів на величину ви-торгу і товарообігу;
? сегментацію клієнтів за видами їх діяльності (інформація може бути
використана для підвищення ефективності роботи з клієнтами);
? відслідковування каналів, по яких клієнти одержують інфо-р¬мацію про фірму
(для цілеспрямованішої роботи з рекламою та
ефективного формування сприятливого іміджу фірми).
Останнім часом для оброблення даних опитувань все ширше використовуються
статистичні пакети: SAS (найбільш доскона-лий), «Statistic», SPSS.
Пакет SAS орієнтований в основному на створення та впрова-дження
комплексних інтегрованих систем доставки інформації і підтримання прийняття
рішень на рівні підприємств. Статистичні методи є лише складовою пакета.
Програма SPSS («Statistikal Package for the Social Sciences») створювалася, на
відміну від SAS, з орієнтацією на оброблення результатів статистичних
спостережень, якими, зокрема, є маркетингові дослідження з використанням
анкет. Цей пакет містить практично будь-яку необхідну статистичну процеду-ру
— від базових, пов’язаних із вивченням одномірних і двомірних розподілів, до
складніших — факторного, регресійного і кластерного аналізу. Крім того, з його
допомогою можна створювати наочні та інформативні звіти — з використанням
різноманітних графічних і табличних форм. Дослідницькі задачі — від уведення
вихідних даних з анкет до одержання звіту про результати аналізу —
виконуються в єдиному режимі. Усі здійснювані програмою SPSS процедури
поділяються на чотири основні групи: генерація таблиць, синтаксичний аналіз
даних таблиць, проведення статистичних розрахунків і створення графіків.
Система SPSS має такі діалогові вікна:
? вікно редактора даних (Data Editor). Нижче наведено голо-вне меню вікна
редактора даних;
? вікно подання результатів розрахунків (Output-Window);
? вікно вбудованого графічного редактора діаграм (Char Editor);
? спеціальне вікно для перегляду побудованих діаграм (Carousel Chart);
? синтаксичне вікно для написання власних програм внутрі-ш¬ньою мовою
SPSS (Syntax-Window).
Пакет SPSS містить у собі команди опису даних, перетворення даних, команди
вибору об’єктів. У ньому реалізовано такі методи статистичного оброблення
інформації:
• сумарні статистики з окремих змінних;
• частоти, сумарні статистики і графіки для довільного числа змінних;
• побудова N-мірних таблиць спряженості та одержання мір зв’язку;
• середні, стандартні відхилення і суми по групах;
• дисперсійний аналіз і множинні порівняння;
• кореляційний аналіз;
• дискримінантний аналіз;
• однофакторний дисперсійний аналіз;
• факторний аналіз;
• кластерний аналіз;
• ієрархічний кластерний аналіз;
• багатомірний дисперсійний аналіз;
• непараметричні тести;
• множинна регресія;
• і т. д.
Пакет SPSS дає змогу вводити дані з клавіатури і підтримує власний формат
даних, а також уможливлює імпортування даних з інших програм — MS Access,
Visual FoxPro, dBase і MS Excel.
Організація даних у системі SPSS аналогічна їх організації в електронних
таблицях типу Excel, однак має свої особливості. Чітко зафіксовано структуру.
Кожному спостереженню (case) відповідає свій рядок, а кожній змінній (variable)
— своя колонка. На відмінність від пакета Excel, де ці параметри можна вільно
варіювати, дані в SPSS мають строго зафіксоване місце — верхній лівий кут
екрана — і серед них не може бути «порожніх» рядків і колонок.
До вхідних даних у системі SPSS належать:
1) вихідні дані спостережень (анкетного опитування). Вони можуть бути подані у
вигляді системного SPSS-файла даних, ASCII-файла, файла, одержуваного в
електронних таблицях;
2) дані, отримані з діалогів. Команди, запущені з меню, викли-кають діалогові
вікна, що дають змогу призначити параметри і змінні для програм опрацювання
даних;
3) файли синтаксису, що містять завдання для пакета спеціалі-зованою мовою
пакета.
До вихідних даних:
1) файли результатів, що містять таблиці, текстові результати, графіки. За
умовчання файлам результатів даються імена, OUTPUT1.SPO, OUTPUT2.SPO і
т. д.;
2) файли, що надалі можуть являти собою вхідну інформацію, тобто
перетворені дані вхідного файла даних спостережень.
За завантаження пакета з’являється таблиця, схожа на електронні таблиці. Дані
в таку таблицю можна вводити безпосередньо з екрана.
Для введення інформації з анкет створюють набір змінних. Змінна у пакеті SPSS
— це колонка, в яку вводяться дані. Кожна колонка має бути пойменована. Для
цього використовуються два типи імен: короткі імена, зручні для завдання
команд, і довгі іме-на, зручні для видачі результатів розрахунків. Так, змінною
може бути сформульоване питання анкети (наприклад, «Назвіть, будь ласка,
вашу стать» або просто «Стать»).
Кожна змінна має: мітки значень, коди невизначених значень, тип. Мітки значень
— це текстове розшифрування кодів значень змінних (наприклад, для змінної
«Стать»: 1 — «чоловіча», 2 — «жіноча»).
Для визначення змінної використовується команда основного меню Date —
Define Variable (діалогове вікно Define Variable див. нижче).
За умовчання нова змінна є число не більш як з восьми цифр. При цьому
допускається розширення довжиною не більше двох знаків після десяткової
крапки. Даний формат позначається як Numeric 8.2. У разі потреби його можна
поміняти. Для цього вар-то натиснути кнопку Type.
Як основу для мітки змінної рекомендується вибрати відпові-дне їй питання, а
для міток значень змінної — різні варіанти від-повіді. Ліворуч наведено
діалогове вікно Define Labels, викорис-товуване для введення переліку значень
змінних. У даному випадку міткою змінної сформульоване питання. Найчастіше
ви-користовується скорочений варіант питання. Дана змінна є дихо-томічною.
Вона має лише два значення: «1» і «2». Перше означає, що респондент —
чоловік, а друге — що респондент — жінка.
Нерідко необхідно виключити з аналізу коди змінних, які від-повідають
невизначеним значенням. Ці коди мають назву «коди невизначених значень»
або «коди відсутніх значень» і задаються заздалегідь.
Якщо дані не визначені — відсутні (наприклад, респондент з будь-якої причини
не відповів на поставлене в анкеті запитання), то використовується конструкція
Missing Values для цього зна-чення. Пакет SPSS розрізняє два види таких
конструкцій: системні конструкції та обумовлені користувачем. Якщо в якомунебудь спостереженні дані відсутні, то SPSS автоматично проставляє замість
них системний символ ( , ). За потреби користувач може визначити спеціальний
код для пропущених да-них.
Статистичний аналіз даних анкетного опитування виконується в декілька етапів.
На першому етапі застосовуються процедури описової статистики (Descriptive
Statistics — Frequencies.) З вико-ристанням діалогу «Frequencies» користувач
може вибрати змін-ні, за якими будуватимуться угруповання. Угруповання
викорис-товується для вивчення розподілу однієї або кількох змінних. За
умовчання завжди будуються частотні таблиці.
Але у спеціальному діалозі «Statistics» користувач може виб-рати необхідні
статистики для аналізу: вибіркове середнє (Mean), медіана (Median), мода
(Mode), сума всіх значень змінної (Sum).
Крім того, можливо: одержати розрахунок процентилей; ви-значити перший,
другий і третій квартилі, що поділяють сукуп-ність на чотири рівні групи; розбити
сукупність на рівні групи, кількість яких визначається користувачем; розрахувати
міри роз-сіювання, стандартне відхилення, розмах вибірки, стандартну помилку
розрахунку середнього, міру симетрії. Також користу-вач може одержати кругову
діаграму.
Рис. 2.4.9. Вікно вихідного повідомлення
У результаті аналізу SPSS будує стандартні таблиці та подає інформацію щодо
розподілу вибірки у графічній формі. Приклад вікна вихідних повідомлень
наведено на рис. 2.4.9.
На другому етапі виконується ретельний аналіз взаємозв’язків між змінними.
При цьому використовуються такі режими роботи пакета: OLAP куб (OLAP
Cubes), підсумкові спостереження (Case Summeries), сумарні звіти (Report
Summaries in Rows та Report Summaries in Columns).
Процедура OLAP (Online Analytical Processing) Cubes здійс-нює розрахунок
узагальнюючих статистик за однією або декіль-ко¬ма змінними угруповання.
Для кожної змінної угруповання будується окремий шар. Наприклад, загальний
дохід мешканців усіх регіонів, усіх вікових категорій і т. д. Кожен шар можна
відкрити і одержати детальнішу інформацію в розрізі кожного шару.
Для одержання узагальнюючих статистик користувач з до-помогою спеціального
режиму «Statistics» вибирає статистичну функцію підрахунку спостережень за
кожною змінною обраної групи: кількість значень, середнє значення, медіана,
стандартна похибка, мінімальне значення, максимальне значення по групі,
процент та ін.
Процедура підсумкових спостережень (Case Summeries) обчи-слює статистику
підгрупи для змінних у межах визначених кате-горій для однієї або кількох
змінних угруповання. Узагальнююча статистика задається з використанням
діалогу «Statistics». Пере-лік функцій підрахунку аналогічний функціям OLAP
Cubes.
Процедури побудови звітів (Report Summaries in Rows і Report Summaries in
Columns ) формують вихідні повідомлення, в яких різноманітна підсумкова
статистика розміщена в рядках або ко-лонках. Список змінних, для яких
необхідно отримати підсумко-ву статистику, задається користувачем.
Третій етап оброблення результатів анкетного опитування по-в’язаний зі
створенням динамічного ряду, тобто нагромадженням даних анкетного
обстеження протягом визначеного періоду та проведен¬ням кореляційнорегресійного, факторного та кластерного аналізу.
Моделювання стану ринку
Моделювання стану ринку — новий напрям створення про-грамних продуктів
для маркетингу.
Особливий інтерес становлять програмні продукти, які описують динамічну
ринкову модель, тобто систему оцінювання якісних і кіль¬кісних параметрів
ринку в їх взаємозв’язку. Такі моделі включають низку параметрів, які зв’язують окремі складові ринку в єдину схему аналізу,
а також мають кілька підпорядкованих змінних, що описують часовий ряд.
Комп’ютеризація таких моделей вкрай складна, й оскільки вони мають імітувати
розвиток ринкової ситуації і демонструвати динаміку домінуючих факторів
ринку, питання про вибір самої моделі та взаємопов’язаних показників є дуже
важливим. Наприклад, компанія Sawtooth Software, Inc (одна з історично перших
компаній у світі з розроблення спеціалізованого маркетингового програмного
забезпечення) взагалі відмовляється від побудови універсальних моделей, а у
своєму програмному забезпеченні пропонує лише набір високопрофесійного
обслуговуючого програм¬ного забезпечення: окремі модулі «SERVQUAL»
аналізу, SWOT аналізу і т. п., тобто програмне забезпечення, в основу якого
покладено лише методично вивірені модулі.
Отже, щодо створення програмного забезпечення на сьогодні існує два підходи:
створення програм у вигляді маркетингового інструментарію окремих методів
аналізу або програм, які моделюють ринкову ситуацію за одним чи кількома
сполученими параметрами.
Програмне забезпечення, що пропонує тільки методичний ін-струментарій,
спрямоване на професіоналів у сфері маркетингу, спроможних самостійно
побудувати модель, яка описує конкретний регіональний ринок товару чи
послуги. Програмне забезпечення, що комплексно моделює ринкову ситуацію,
може використовуватися як професійними маркетологами, так фахівцями, які не
спеціалізуються у сфері маркетингу. Програмний продукт такого виду має
включати не тільки розрахункову схему, а й вбудовану навчальну систему (у
даному випадку — короткий курс з маркетингу), розвинену систему підказок,
спрощений термінологічний апарат і т. п. Саме таку систему моделювання
ринкової ситуації компанія «Про-Инвест Консалтинг» реалізувала у пакеті
«Marketing Expert».
Комп’ютерна програма «Marketing Expert» належить до про-грамних продуктів
підтримання прийняття рішень. Ця програма може використовуватися на всіх
етапах розроблення стратегічного та тактичного плану маркетингу і контролю за
їх реалізацією.
Програмний продукт «Marketing Expert» призначений для ви-вчення ринку
товарів і послуг й орієнтований переважно на використання в середній або
великій комерційній фірмі, де він може стати незамінним помічником для
працівників, які займаються розробленням стратегії фірми в плані орієнтації на
тих або інших постачальників товарів або на ті або інші ринки збуту. Робота з
програмою «Marketing Expert» здійснюється з допомогою зручного графічного
інтерфейсу, який дає змогу побудувати модель компанії зі складною збутовою
структурою, яка оперує одночасно на кількох ринках, має визначених
конкурентів і заходи маркетингу (marketing mix) для визначених цільових груп
споживачів. Така модель компанії графічно подається у вигляді Карти ринку
(рис. 2.4.10).
Рис. 2.4.10. Загальний вигляд діалогового вікна
з графічною моделлю компанії
З допомогою інструментальних засобів програми на Карті ри-н¬ку можуть
розміщуватися компанія та її відділи, канали збуту та
споживачі товарів чи послуг, конкуренти, а також позначатися території та
комплекси заходів маркетингу для обраної компані-єю стратегії (перелік
інструментів для побудови Карти ринку на-ведено на рис. 2.4.11).
Позначення:
1 — компанія (у кожному проекті може бути тільки один об’єкт цього типу);
2 — відділ (структурний підрозділ підприємства);
3 — канал збуту (структурний підрозділ підприємства);
4 — територія — (сегмент ринку);
5 — товар (товарна група — сегмент ринку);
6 — споживач (цільова група споживачів — сегмент ринку);
7 — конкурент (сегмент ринку);
8 — Marketing mix (комплекс заходів маркетингу для визначеної стратегії);
9 — інвестиційний проект (стратегічний захід)
Рис. 2.4.11. Перелік інструментів для побудови Карти ринку
Для кожного об’єкта Карти ринку вводяться оперативні дані, згруповані у такі
діалогові вікна: «Обсяг продажу», «Витрати ма-р¬кетингу», «Виробничі
витрати». У діалоговому вікні «Обсяг продажу» вводяться дані про
номенклатуру продукції (послуг), ціни, обсяги продажу товарів, стан ринку збуту.
Істотною особливістю програми є можливість завдання для кожного товару
декількох цін і для кожної ціни — декількох знижок. Знижки можна встановити як
для окремого товару, так і для конкретного покупця.
Дані про обсяги продажу конкретних продуктів можуть уво-дитися
безпосередньо з клавіатури, а також формуватися в ре-зультаті виконання
однієї з трьох прогнозних моделей: експонентного згладжування; добору
регресійної математичної моделі; моделі обліку сезонності попиту.
Дані про обсяг ринку обчислюються в одній з матричних мо-делей Portfolioаналізу.
У діалоговому вікні «Виробничі витрати» вводяться дані щодо постійних і
змінних витрат на виробництво товарів і по-слуг.
У діалоговому вікні «Витрати маркетингу» вводяться дані про маркетингові
витрати за класифікаційними групами: адмініс-тративні витрати; інфраструктурні
витрати; торговельні витрати; складські витрати; транспортні витрати;
дослідження маркетин-гу; рекламні витрати; витрати на стимулювання збуту;
витрати на зв’язок із громадськістю.
Програма має чотири способи завдання витрат: загальною су-мою, списком
статей, на одиницю товару, на оперативну одиницю.
Побудована модель компанії дає змогу проводити сег¬ментний аналіз
прибутковості через обчислення прибутків і витрат для будь-якого сегменту
ринку або структурного елемента компанії. Варто наголосити, що Marketing
Expert дає змогу проводити багатокритеріальний аудит маркетингу, в якому
можуть бути задіяні одночасно кількісні та якісні
критерії.
У цій програмі реалізовано модулі: GAP-аналіз, сегментний аналіз, SWOTаналіз, багатокритеріальний Portfolio аналіз, аналіз ризику і непевності,
оптимальне цінове планування.
Розв’язання задач GAP-аналізу забезпечується збереженням в одному проекті
декількох варіантів плану маркетингу та реа-лізацією прогнозу і чотирьох
стратегій Анзоффа. За вибору стратегії Анзоффа програма надає можливість
завантажити дані з попередньої стратегії. Користувач лише додатково вво¬дить
дані про нові маркетингові заходи, характерні саме для цієї стратегії, витрати на
ці заходи і прогнозований прибуток і порівнює її результати з попередніми
стратегіями і з метою компанії. Потім, з використанням спеціального діалогу
GAP-аналізу, виконується аналіз цільового графіка. Зауважимо, що цілі
конкретних стратегій маркетингу мусять мати точну кількісну характеристику та
узгоджуватися із загальнокорпоративними цілями. Найчастіше метою
маркетингових зусиль обираються дохід і прибуток, що подаються у грошовому
вимірі. Програма використовує такі варіанти даних, оброблюваних у GAPаналізі:
• A — Прогноз;
• B — Продуктивність;
• С — Розвиток ринку (перша стратегія Анзоффа);
• D — Нові товари/ринки (сума другої, третьої та четвертої стратегій Анзоффа).
Нижче наведено результати розрахунку GAP — аналізу.
Стратегічні рекомендації, отримані в результаті проведення Portfolio-аналізу,
потребують подальшої конкретизації у вигляді визначення конкретних цілей і
розроблення стратегій їх досяг-нення з урахуванням реальної ситуації на ринку.
Сегментний аналіз здійснює операційний розрахунок прибут-ковості (прибутки
від продажу або витрати) для виділеного об’єкта Карти ринку. В такий спосіб
можна підрахувати прибут-ковість по періодах аудиту та планування будь-якого
структурного підрозділу компанії, сегменту ринку (території, цільової групи
споживачів або товарної групи) або заходів marketing mix. У результаті
формуються таблиці, які містять такі економічні показники (за обраними
сегментами: валовий обсяг продажу, втрати, чистий обсяг продажу, змінні
виробничі витрати, маржинальний прибуток, постійні виробничі витрати, витрати
маркетингу (адміністративні, інфраструктурні, торгові, складські, транспортні,
витрати на маркетингові дослідження, реклама, стимулювання збуту, зв’язки з
громадськістю), прибуток до виплати податків, рентабельність.
SWOT-аналіз проводиться як на етапі аудиту, так і на кінець планового періоду.
Marketing Expert містить спеціальний діалог, що дає змогу здійснювати
користувачеві порівняльний конкурен-т¬ний аналіз для будь-якого сегменту
ринку в початковий і кінце-вий періоди планування (див. нижче діалогове вікно
SWOT-аналізу).
У результаті розрахунку користувач одержить відносну «Силу бізнесу» своєї
компанії на даному сегменті ринку.
Portfolio-аналіз — особливий інтегральний критерій у багато-критеріальному
порівняльному аналізі для сегментів ринку. Екс-пертна оцінка цього критерію в
сукупності з «Силою бізнесу» на даному сегменті, отриманої в результаті
проведення SWOT-аналізу, дає можливість побудувати матричну модель ринку.
Праворуч наведено графічне відображення результатів аналізу з
використанням моделі BCG (Бостонської консалтингової групи).
Аналіз ризику і непевності дає змогу користувачеві програми «Marketing Expert»
ураховувати ймовірний характер майбутніх подій. При цьому можуть задаватися
як імовірний характер фак-торів мікрооточення (прибутки від продажу,
операційні та виро-б¬ничі витрати), так і фактори мікрооточення (обсяг ринку,
частка
ринку).
Програма виконує оптимальне цінове планування і може ви-користовуватися
для розв’язання обернених задач (за заданими результатними даними
(прибуток, рентабельність) визначити значення початкових параметрів). Таким
чином, зокрема, мо-жуть вирішуватися задачі пошуку цін, покриття витрат для
групи товарів.
Інструментальні засоби програми дають змогу швидко пе-ребудувати структуру
об’єктів Карти ринку (ввести нові сег-менти для аналізу, перенести інформацію
зі старих сегментів тощо). Це уможливлює аналіз різноманітних варіантів
сегмен-тування ринку, збутової структури компанії або заходів з marketing mix.
Після виконання сегментного аналізу прибутковості кори-стувач одержує
загальний рівень прибутку й рівні прибутків по будь-якому сегменту ринку,
структурному підрозділу компанії, може оцінити ефективність конкретних
маркетингових заходів.
Крім проведення маркетингових досліджень, програма вико-ристовується й як
структуроване сховище інформації про поста-чальників і споживачів, тобто як
своєрідний «діловий організа-тор», з допомогою якого можна оперативно
одержати інфор-мацію про те, де можна придбати той або інший товар, де, за
якими цінами і на яких умовах його можна збути.
До основних особливостей програми можна віднести такі:
? дворівневий облік номенклатури товарів або послуг (ураховуються види та
найменування, що входять до них);
? урахування регіонів, яких стосується інформація про попит на товар або
пропозицію товару;
? можливість одержання результатів запитів як у таблично-му, так і в
графічному вигляді. Так, у вигляді плоских діаграм подаються частки і процентні
співвідношення (наприклад, частка кожного регіону в пропозиції визначеного
товару), об’ємних діа-грам — тенденції зміни кількості фірм, що пропонують
даний то-вар у тому або іншому регіоні, динаміки цін на визначений товар серед
різноманітних фірм.
Підтримка прийняття рішень
щодо окремих маркетингових заходів
Системи підтримання прийняття рішень (СППР) являють со-бою системи,
розроблені для підтримки прийняття управлінських рішень у складних і
слабкоструктурованих ситуаціях. СППР знаходять широке застосування в різних
галузях економіки, деякі з них успішно використовуються у маркетинговій
діяльності. Системи включають базу моделей, яка може складатися зі
статистичних моделей, моделей імітаційного моделювання, генетичних
алгоритмів, моделей аналізу дерев рі-шень та ін.
Програмний продукт PrimeDecisions — аналітичний інструментальний засіб
підтримки прийняття управлінських рішень, розробле¬ний в Університеті
технології (Гельсінкі). Він побудований з використанням моделі аналізу дерева
рішень. Одним з можливих напрямів застосування програми PrimeDecisions у
маркетинговій діяльності є аналіз конкурентоспроможності товарів, продукції,
послуг.
Послідовність розв’язання задач прийняття рішень у програмі PrimeDecisions
подібна до процедурних кроків за розв’язання та-кого типу задач аналітичними
методами, що унаочнюється дани-ми табл. 2.4.1.
Тобто спочатку створюється конструкція моделі та форми по-дання результатів,
пов’язаних із цією моделлю. Потім аналізується, в який спосіб розв’язується
модель, з’ясовується, як визначити найкращу альтернативу. Для визначення
найкращої альтернативи вводиться інформація про переваги, яка задається у
вигляді приблизної оцінки (наприклад, «найкраща», «краща», «це є погана і не
краща» «гірша» та ін.). Приблизні оцінки можна визначати балами, у вигляді
математичних обмежень (наприклад, цифрове значення оцінки «краща « може
бути у два-три рази вище, ніж оцінки «гірша».
Таблиця 2.4.1
ЕКВІВАЛЕНТИ ПРОГРАМИ PRIMEDECISIONS
І СТАНДАРТНИХ КРОКІВ АНАЛІЗУ РІШЕННЯ
Процедурний крок Еквівалент PrimeDecisions
Вибрати намір —
Ідентифікувати атрибут Value Tree window (Вікно «Дерево рішень»)
Ідентифікувати альтернативи Alternative Window (Вікно «Альтернативи»)
Оцінити переваги Preference Information Window (Вікно «Переваги»)
Визначити кращу альтернативу Value Intervals, Weights, Dominance and Decision
Rules windows (вікна рішень)
Внесення інформації відбувається в трьох діалогових вікнах: Value Tree window
(вікно «Дерево рішень»), Alternative Window (вікно «Альтернативи»), Preference
Information Window (вікно «Переваги»).
Діалогове вікно «Value Tree» програми PrimeDecisions — це інструментальний
засіб для побудови дерева значень (вартості). За внесення інформації спочатку,
вказують головну мету моделі (команда New Main Goal), потім створюються
структурні елементи, які підлягатимуть оцінюванню з використанням про-грами.
За розв’язання задачі аналізу конкурентоспроможності товарів структурні
елементи являють собою кількісні та якісні параметри товарів. Такі елементи
можуть бути складними, тобто включати в себе інші елементи, і простими.
Складні елементи в моделі називаються ціллю (задаються з використанням
команди New Goal), прості елементи — атрибутами (задаються командою New
Attribute. У наведеному ліворуч прикладі в якості головної мети вказується вид
товару, конкурентоспроможність якого оцінюватиметься — ком¬п’ютер. Складні
елементи: процесор, монітор, відеоадаптор; прості елементи: ціна, гарантія,
оперативна пам’ять та ін. Номери в дужках показують інтервал ваги
структурного елемента, кожна вага структурного елемента задається в інтервалі
[0…1].
Коли дерево значення створено, у модель вносяться значення альтернатив,
тобто конкретні значення параметрів товарів. Уне-сення інформації
відбувається з використанням діалогового вікна Alternative Window. У вікні
альтернатив програми PrimeDecisions відображується так звана альтернативна
сітка, або альтерна-тивна матриця. Значення альтернатив задається командою
New Alternative. Стовпці сітки представляють структурні елементи дерева
значення (цілі та атрибути), рядки сітки — назви альтер-натив, що підлягають
порівнянню; клітини сітки — значення альтернатив.
У наведеному нижче прикладі альтернативами слугують кон-кретні назви
комп’ютерів: Morse 333 MHz, Octek 333 MHz, Morse 350 MHz, Octek 350 MHz +
17», Octek 350 MHz + 19». У клітинах альтернативної сітки задаються значення
конкретних параметрів комп’ютерів. Так для структурного елемента (атрибута)
«Гарантія» задані значення «1 рік» і «3 роки», для елемента «Оперативна
пам’ять» — значення «64 МВ» та «128 МВ».
На наступному кроці вказуються значення переваг для заданих параметрів.
Інформація про переваги поділяється на три типи: оцінювання значення,
голістичні (holistic) порівняння та ранжування значень. Дані про переваги
вносяться у вікні Preference Information Window.
Оцінювання значень — це, фактично, впорядковування пере-ліку значень
параметрів. Таке впорядкування виконується з ви-користанням діалогового
вікна Score Assessment. Упорядкування відбувається в міру зменшення
значення переваги. Так, для пара-метра «Гарантія» найкраще значення — «3
роки», найгірше —
«1 рік». Усі вказані значення необхідно проранжувати, щоб вказати, який
параметр (структурний елемент) є найважливішим за оцінювання
конкурентоспроможності товарів. Ранжування виконується з використанням
діалогового вікна Weight Assessment.
Після внесення інформації у модель здійснюється розрахунок. Програма
PrimeDecisions має декілька способів обчислення мо-делі: виконання повного
розрахунку (команда Calculate Model), виконання часткового розрахунку за
групою параметрів (команда Calculate Model Partially) та ін.
Результатна інформація у програмі виводиться у чотирьох
вікнах:
• Інтервали Значення — Value Intervals;
• Вага — Weights;
• Вплив — Dominance;
• Правила вибору — Decision Rules.
Інтервал значення — область можливих значень параметрів — подається у
графічному вигляді. Інтервали значень можуть бути підраховані як щодо
кожного складного елемента (цілі), так і щодо всіх елементів (головна ціль).
Ліворуч наведено вікно Value Intervals «Інтервали значень» комп’ютерів у
цілому.
У вікні Weights подаються результати ранжування параметрів, у вікні Dominance
— матриця впливу. Червона крапка у матриці вказує, що альтернатива,
представлена у рядку, домінує над аль-тернативою, представленою у стовпці,
якщо крапка зелена — на-впаки. Сірі крапки означають діагональ матриці, а
іноді — не-вдале обчислення впливу.
Матриця впливу, наведена нижче, показує, що комп’ютер Morse 333 MHz
переважає над комп’ютерами Octek 333 MHz, Morse 350 MHz, Octek 350
MHz+17», комп’ютер Morse 350 MHz —
над комп’ютером Octek 350 MHz+17», комп’ютер Octek 350 MHz+19» — над
комп’ютерами Octek 333 MHz, Morse 350 MHz, Octek 350 MHz + 17».
Правила вибору подаються у вікні Decision Rules і допомагають користувачеві
визначити найліпшу альтернативу. У моделі використовуються чотири правила
вибору, які описують різні ситуації. Це правила: maximax, maximin, central values
і minimax regret.
Правило maximax (оптимістичне правило вибору ) вибирає як кращу
альтернативу значення, що відповідає альтернативі з най-більшою верхньою
границею. Правило maximin (песимістичне правило вибору) допускає, що
найгірша аргументація на користь вибраної альтернативи лежить у межах
найбільшої нижньої гра-ниці інтервалу значення. Правило central values вибирає
центра-льні значення для альтернатив. Правило minimax regret підрахо-вує
можливу втрату значення.
4.3. ВИКОРИСТАННЯ ПРОГРАМ
З МАРКЕТИНГОВОЮ СКЛАДОВОЮ
ДЛЯ РОЗВ’ЯЗАННЯ ЗАДАЧ
УПРАВЛІННЯ МАРКЕТИНГОМ
До цього класу програм належать програми бізнес-плану-вання, фінансовоаналітичні програми, бухгалтерські програми, програми для автоматизації
менеджменту. Такими є програми: Project Expert, «ФРАНТ», DeloPro, «Офіс
2000», «Торгівля та склад («1С»), «Менеджмент і маркетинг» («Парус») та ін.
Програма «Project Expert» — комп’ютерна система, призна-чена для створення
фінансової моделі нового або існуючого під-приємства незалежно від його
галузевої належності та масштабів. Основні характеристики програми:
тривалість проекту — до 30 років; максимальна кількість стадій проекту — 400,
номенклатура продуктів (послуг) — 100 одиниць в одному проекті з можливістю
розширення номенклатури до 400 найменувань.
У системі створено динамічну імітаційну модель грошових потоків, яка дає змогу
виконувати розрахунки з кроком в 1 місяць і з урахуванням часових факторів, які
змінюються у днях.
Варто наголосити, що всі дані про надходження і виплати вводяться у поточних
цінах із подальшою автоматичною щомісячною корекцією у процесі розрахунків
відповідно до прогнозу показників.
У наведеному нижче головному діалозі пакета розміщено за-кладки програмних
модулів «Проект», «Компанія», «Оточення», «Інвестиційний план»,
«Операційний план», «Фінансування», «Результати», «Аналіз проекту»,
«Актуалі-зація».
Project Expert дає можливість:
? розробити детальний фінансовий план і визначити потребу в коштах на
перспективу;
? визначити схему фінансування підприємства, оцінити можливість та
ефективність залучення коштів із різноманітних джерел;
? розробити план розвитку підприємства або реалізації інвес-тиційного проекту,
визначити найефективнішу стратегію марке-тингу, а також стратегію
виробництва, що забезпечує раціональ-не використання матеріальних,
людських і фінансових ресурсів;
? проімітувати різноманітні сценарії розвитку підприємства, варіюючи значення
факторів, які можуть вплинути на його фі-нансові результати;
? сформувати стандартні фінансові документи, розрахувати найпоширеніші
фінансові показники, провести аналіз ефективно-сті поточної і перспективної
діяльності підприємства;
? підготувати та оформити бізнес-план інвестиційного проек-ту, що цілком
відповідає міжнародним вимогам, українською, російською та декількома
європейськими мовами.
Програма «DeloPro» автоматизує виконання таких опе¬рацій:
? ведення обліку закупівлі товарів та історії сплати по них;
? ведення обліку продажу товарів, відвантаження та повер-нення;
? формування комерційних пропозицій, рахунків, актів, до-кументів з
відвантаження та податкових;
? виконання операцій з передання та приймання товарів на консигнацію;
? підготовки актів передання, приймання та повернення то-варів;
? проведення резервування, ведення обліку товарів на
складі;
? формування статистичної звітності про рух товарів, грошей і документів за
будь-який період часу, у розрізі організацій, товарів, відповідальних працівників.
ОФІС 2000 — система автоматизації офісної діяльності являє собою товарнофінансову обліково-аналітичну інформаційну си-стему, призначену для
комплексної автоматизації фінансового та управлінського обліку, діловодства,
менеджменту та аналізу гос-подарської діяльності.
Програма автоматизує виконання таких операцій:
? ведення обліку накладних;
? фіксування та проведення сплати по конкретних операціях, товарах або
послугах;
? облік роботи з торговими агентами;
? відслідкування стану товарів, їх резервування, коригування ціни, проведення
переоцінювання;
? облік повернення товарів;
? облік партнерів і даних щодо них;
? складання звітності.
Система охоплює вісім модулів: «Товари» («Робота»); «Фі-нан¬си»;
«Документи»; «Партнери» («Маркетинг»); «Звіти»; «Склад»; «Бухгалтерія»;
«Персонал». Кожний модуль призначений для автоматизації певної функції або
виду управлінської (офісної) діяльності.
Модуль «Товари» дає змогу:
? виконувати роботу зі списком рахунків на закупівлю та продаж товарів,
наданих або виставлених партнерами;
? уводити інформацію про нові рахунки, відслідковувати терміни їх оплати, а
також самі оплати (повні чи часткові);
? відслідковувати надходження товарів (повне чи часткове) за конкретними
рахунками з оформленням відповідних наклад-них. У цьому модулі ведеться
робота зі списком усіх накладних (як прибуткових, так і видаткових), які можуть
бути пов’язані з раніше оформленими рахунками. Крім того, у модулі облікову-
ються операції відвантаження та приймання товарів на реаліза-цію,
оформлення договорів поставки.
Програма дає змогу автоматично формувати і виставляти партнеру рахунки на
оплату фактично відвантаженого товару, відслідковувати терміни оплати й самі
оплати, взаєморозрахун¬ки з конкретним партнером, а також повернення від
нього то¬вару.
У модулі «Фінанси» виконуються операції з обліку руху кош-тів та коштів
залишків по банку і по касі.
У модулі «Маркетинг» фіксується інформація про нових партнерів: назви,
адреси, телефони та інші параметри і здійс-нюється швидкий пошук даних про
партнерів за певними критеріями.
Модуль «Документи» дає змогу створювати і слідкувати за документообігом
різноманітних документів на підприємстві (угоди, контракти, накази тощо) — ким
і коли вони створені, ко-ли внесено зміни, хто несе відповідальність.
Модуль «Склад» призначений для роботи з картками аналі-тичного обліку
товарів, їх перегляду і друкування. Дає змогу відслідкувати рух будь-якого
товару, список товарів, запас яких менший за встановлену мінімальну норму, а
також переглянути список зарезервованих товарів (за даними пред’явлених й
спла-чених рахунків) і, за потреби, відмінити резервування окремих позицій.
Програма «Менеджмент і маркетинг» належить до класу CRM (Customer
Relationships Management) систем — тобто сис-тем керування
взаємовідносинами з клієнтами. Програма орієн-тована на компанії, що
займаються продажем товарів і наданням різного роду послуг, сервісним
обслуговуванням клієнтів, і може бути використана всіма службами таких
компаній — від депар-таменту продажу і маркетингу до відділів обслуговування
клієн-тів і сервісних центрів.
Система дає змогу:
? відслідковувати історію розвитку взаємовідносин із замов-никами;
? координувати зв’язки з клієнтами;
? централізовано керувати продажем і клієнт-орієнтованим маркетингом;
? автоматизувати керування бізнес-процесами організації;
? вести облік робочого часу співробітників;
? розробляти графік роботи;
? інтегруватися з електронно-пропускною системою.
Вона вирішує задачі:
• збирання та оброблення інформації про контрагентів (клієн-тів, потенційних
клієнтів, партнерів, конкурентів та ін.);
• автоматизації роботи менеджерів;
• контролю та аналізу роботи менеджерів зі збуту та обслуго-вування клієнтів,
аналізу результативності діяльності компанії;
• збирання і оброблення інформації для ведення маркетинго-вої діяльності
компанії.
Клієнтська база у програмі ведеться у таких розрізах: реквізити клієнта
(найменування, адреса, трансфер, телефон, факс, е-mail, www, банківські та
інші реквізити); контактні особи, організації та їх реквізити; види діяльності,
етапи і напрями взаємодії тощо.
У сфері маркетингової діяльності програма автоматизує:
? облік різних маркетингових заходів (акції, семінари, участь у ви-ставках,
презентаціях тощо). При цьому щодо кожного заходу відслід-ковується
інформація про учасників заходу, використовувані матеріали, надається
можливість вести відповідний облік витрат і доходів;
? проведення аналізу зворотної реакції на використання того чи іншого
рекламного носія, проведення маркетингового заходу. Програма дає змогу
відслідковувати найефективніші маркетин-гові заходи (наприклад, виявляти
рекламні носії, що справляють на цільову аудиторію найбільше враження). Це
здійснюється шляхом фіксації у картках вхідних звертань з боку потенційних
клієнтів джерела одержання інформації про компанію і дає змогу визначити
найвигідніші способи залучення клієнтів;
? оцінювання результативності проведення цінових та іміджевих акцій.
Програма уможливлює проведення аналізу змін обсягів продажу у розрізі
товарів і послуг на періоди проведення різних мар¬кетингових акцій та
визначення ефекту від їх здійс-нення;
? сегментацію споживачів, яке виконується шляхом створен-ня вибірки
споживачів за визначеними критеріями. У результаті проведення сегментації
створюються групи контрагентів, для яких розробляються спеціалізовані
пропозиції виходячи з обсягів продажу цій групі, витрат на її обслуговування й
виробництво для неї товарів і послуг;
? аналіз причин відмов від придбання товарів і послуг, причин розриву
співробітництва. Періодичне проведення подібного аналізу допоможе
правильніше будувати збутову політику шляхом своєчас¬ного виявлення
негативних тенденцій та оперативного реагування;
? аналіз якості товарів і послуг. Програма дає змогу в розділі «Журнал обліку
рекламацій» фіксувати рекламації щодо якості виготовленої продукції,
реалізованих товарів і наданих послуг. Облік та аналіз подібної інформації
уможливлює забезпечення оперативного реагування на скарги клієнтів,
одержання точної інформації про якість продаваних товарів і наданих послуг і,
от-же, забезпечувати належний рівень обслуговування клієнтів.
Програма «ФРАНТ» — це інструмент аналізу фінансово-господарської
діяльності підприємства, відображеної у звітності. Крім цього, система виконує
оцінювання потенціалу організації чи підприємства на майбутнє, порівняльний
аналіз партнерів, що ґрунтується на даних зовнішньої звітності.
Система має таку структуру:
• зовнішня звітність (звітність фірми, розрахунки по подат-ках);
• комплексний аналіз (структура майна, платоспроможність, фінансова
стабільність, ділова активність);
• загальна звітність (агрегований баланс, консолідований ба-ланс, баланс за
правилами GAAP);
• спеціальний аналіз (аналіз потенційного партнера, вибір банку, аналіз
інвестиційної привабливості, аналіз імовірного банкрутства).
ІНФОРМАЦІЙНА
ТЕХНОЛОГІЯ
РОЗВ’ЯЗАННЯ
МАРКЕТИНГОВИХ
ЗАДАЧ
Розділ 1
ОРГАНІЗАЦІЯ МАРКЕТИНГОВИХ
ДОСЛІДЖЕНЬ З ВИКОРИСТАННЯМ
КОМП’ЮТЕРНИХ ТЕХНОЛОГІЙ
ОБРОБЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЇ
1.1. ЗАГАЛЬНІ ПРИНЦИПИ РОЗРОБЛЕННЯ
КОНЦЕПЦІЇ ДОСЛІДЖЕННЯ
У сучасній концепції маркетингу важливе значення надається маркетинговим
дослідженням. Маркетингові дослідження — це систематизований процес
збирання, нагромадження, оброблення та аналізу інформації, яка відображує
існуючу внутрішню і зовнішню ситуацію, з метою прийняття конкретних
управлінських рішень. В умовах ринку маркетингові дослідження — одна з
найважливіших функцій управління фірмою, підприємством. Вона надає
керівникам обґрунтовані рекомендації щодо виходу на позитивні комерційні
результати господарської діяльності, встановлює напрями для завоювання
вигідних позицій на ринку, дає змогу виявити можливості фірми у виробництві та
збуті товарів, розробити стратегію і тактику маркетингової діяльності, збільшити
ймовірність успіху фірми.
Можливість і якість виконання маркетингових досліджень за-ле¬жать від
наявності актуальної і достовірної інформації, яку необхідно збирати у
внутрішньому та зовнішньому середовищі з різних джерел, перетворювати,
надаючи форми, придатної для оброблення, обробляти, аналізувати і видавати
у вигляді конкретних рішень згідно із цілями та проблемами дослідження. Великі
обсяги й різнорідність інформації, неструктурованість значної кількості
розв’язуваних задач, прийняття рішень на базі багатоваріантних економічних
розрахунків обумовлюють необхідність використання сучасних засобів
обчислювальної техніки, інформаційних і програмних засобів, економікоматематичних мето¬дів і моделей. Підкреслюючи велике значення інформації
для маркетингових досліджень, спеціалісти з маркетингу передбачають
організацію маркетингових інформаційних систем (МІС), організацію
інформаційного забезпечення маркетингових досліджень [11, 26, 29].
Маркетингові дослідження можуть виконуватися зовнішніми спеціалізованими
організаціями та фірмами, маркетологами підприємства або комбіновано. В
країнах з розвиненою ринковою економікою існує розгалужена мережа
організацій та агентств, що займаються маркетинговими дослідженнями. Такі
агентства створюються й в Україні. «Агентство маркетингових исследований»
(АМИ) займається дослідженням ринку України, маркетингового середовища,
товарів та їх якостей, покупців і споживачів реклами тощо. Агентство може
надавати інформацію про купівельну спроможність, рівень прибутків по різних
групах і категоріях населення, про структуру споживання товарів широкого
вжитку і структуру основних витрат тощо. Українська маркетингова група (УМГ)
— дослідницька та консультаційна компанія, яка сприяє вивченню ситуації на
ринку, виведенню на ринок і позиціюванню товару. Вона надає послуги з
опитування та інтерв’ю, аналізу статистичних матеріалів, якісного аналізу,
дослідження з прогнозування ринку тощо. Спеціалізовані органі-зації мають
значний досвід проведення досліджень, інформацій-ну базу, яка багаторазово
використовується і підтримується в актуальному стані, відповідне програмне
забезпечення та ком-п’ютерну техніку, володіють сучасними технологіями
оброблен-ня даних.
За здійснення маркетингових досліджень самою фірмою (група маркетологів,
маркетолог-дослідник) ефективніше використовуються знання про товари і
попит на них спеціалістів, які проектують, виробляють і збувають продукцію.
Виконуючи розрахунки, маркетолог може враховувати широке коло відомих
йому факторів, проводити перерахунки шляхом зміни окремих даних та
аналізувати отримані результати.
За комбінованим варіантом спеціалізовані агентства можуть, наприклад,
збирати й надавати необхідну інформацію для досліджень безпосередньо на
фірмі, або навпаки — виконувати розрахунки за наданою фірмою інформацією.
Рис. 3.1.1. Принципова схема
маркетингових досліджень при використанні
комп’ютерних технологій
На рис. 3.1.1 наведено принципову схему маркетингових досліджень з
використанням обчислювальної техніки. В основу схе¬ми покладено
загальноприйняті етапи процесу маркетингових досліджень [11, 26], враховано
й процеси та процедури автоматизованого оброблення даних. Маркетингові
дослідження включають такі етапи:
• розроблення концепції дослідження;
• розроблення проекту дослідження;
• проведення дослідження і прийняття маркетингових рішень;
• аналіз впливу результатів дослідження на діяльність фірми.
На першому етапі визначаються проблеми й цілі дослідження, виявляються
можливості їх розв’язання, формується робоча гіпотеза дослідження.
Основними цілями маркетингового дослідження можуть бути:
? тенденції та процеси розвитку ринку (включаючи економічні, науково-технічні,
демографічні, законодавчі зміни);
? визначення товарної та фірмової структури ринку, попиту на товари;
? дослідження тенденцій ділової активності конкурентів, відповідності показників
та якості товарів попиту і вимогам покупців;
? дослідження поведінки споживачів;
? дослідження ефективності та комунікативності реклами;
? аналіз збуту;
? дослідження ефективних способів просування товарів і т. ін.
Щодо виявлення проблеми є два основних підходи: аналіз результатів
виробничо-господарської діяльності та виконання планів маркетингу або
збутової діяльності; експертне опитування.
Практика показує, що за функціонування інформаційних систем маркетингу та
відповідного моніторингу зовнішнього середовища у базі даних підприємства
(фірми) нагромаджується й підтримується в актуальному стані значний обсяг
необхідної інформації. На її основі можна отримати дані за певні періоди про
обсяги продажу товарів, ринки збуту, ефективність рекламних заходів, частки на
ринку, покупців товарів, розмір прибутків, конкурентів тощо. Ці дані можуть
надаватися у динаміці в табличній чи графічній формі. На їх основі керівники та
маркетологи мають змогу виявити проблемні питання, окреслити цілі
дослідження. Як правило, до цього варіанта вдаються за проведення
дослідження безпосередньо працівниками фірми чи підприємства.
У разі системного підходу до маркетингових досліджень виявлення проблем та
обґрунтування цілей дослідження виділяється в окрему функцію на АРМ
заступника директора з маркетингу (начальник відділу маркетингу), в якій
передбачено систему показників і комплекс задач, орієнтованих на
встановлення проблем дослідження. Для нестандартних ситуацій доцільно
використовувати інформацію з бази даних для додаткових розрахунків з
допомогою електронних таблиць. За відсутності інформаційної бази можуть
бути використані звітні, нормативні та статистичні документи, частина
інформації з інших ділянок управління, де не застосовується обчислювальна
техніка. Процес цей досить трудомісткий.
Експертні оцінки широко використовуються в маркетингових дослідженнях і
надають досить надійну, а інколи єдино придатну для виявлення проблем і
гіпотез інформацію. Для їх реалізації розробляється спеціальна анкета
(експертний лист), яку заповнюють співробітники підприємства, фірми
(керівники і маркетологи). Крім того, можна залучити до експертизи зовнішні
джерела (продавців товарів, дистриб’юторів, покупців тощо) або експертів, що
спеціалізуються в досліджуваній галузі. Автоматизоване оброблення даних
анкет передбачає формування каталогу проблем і подальшу структуризацію
проблем за методом логічно-змісто¬вого моделювання [11]. У результаті на
ПЕОМ будується граф проблем, в якому вершини відповідають проблемам, а
дуги — зв’язкам між ними. Граф проблем — це пов’язана й логічно
обґрунтована послідовність розв’язання всієї сукупності проблем управління
маркетингом з урахуванням результатів вирішення попередніх проблем. Аналіз
графа проблем дає можливість виявити основні з них, встановити зв’язок між
ними і можливу послідовність розв’язання.
Після встановлення проблем і цілей маркетингових досліджень розробляється
робоча гіпотеза. Робоча гіпотеза маркетингового дослідження — складний
творчий процес, який містить основну творчу концепцію щодо суті й шляхів
вирішення проблем. При цьому визначається система показників, необхідних
для проведення дослідження. Так, за дослідження цін встановлюються витрати
підприємства на виробництво товарів, динаміка цін за стадіями життєвого циклу
товарів, ціни конкурентів тощо.
Важливим підходом до проведення маркетингових досліджень як на етапі
виявлення проблеми і встановлення цілей дослідження, так і на етапі
проведення дослідження є використання експертних систем, які базуються на
знаннях. Сучасна концепція використання експертних систем зводиться до
розміщення їх модулів всередині програм СППР або ВІС, що допомагає
дослідникам-маркетологам або керівникам (заступник директора з маркетингу)
вивчати проблему і приймати рішення відносно цілей дослідження.
Перспективним є застосування нейромережевих технологій, орієнтованих на
прийняття рішень в умовах невизначеності та обмеженості інформації. Ці
характеристики властиві маркетинговим дослідженням.
Подальші процедури маркетингового дослідження пов’язані з розробленням
проекту дослідження.
1.2. ЗАГАЛЬНІ ПРИНЦИПИ РОЗРОБЛЕННЯ
ПРОЕКТУ ДОСЛІДЖЕННЯ
Розроблення проекту дослідження — другий етап маркетингового дослідження,
який передбачає розроблення постановки задачі та забезпечення їх
автоматизованого розв’язання. Постановка задачі виконується згідно з
вимогами Держстандарту щодо документів з інформаційних технологій. В ній
наводиться характеристика задачі, описуються: система результатної
інформації — вихідні дані, які необхідно отримати для прийняття маркетингових
рішень; система показників, які необхідно зібрати та обробляти (вхідні дані);
методи розрахунків (алгоритми розв’язання задачі). Окремо наводиться опис
інформаційного, технічного та програмного забезпечення.
За визначення змісту та форми подання результатної інформації
конкретизуються вимоги до вирішення проблем, ураховуються вимоги до складу
показників маркетингових досліджень, використовується виведення даних у
формі таблиць (відомостей) з розрахунками щодо обґрунтування результатів,
графічне відображення даних, виконується запис результатів на машинні носії
для подальших досліджень та аналізу. У разі використання експертних систем
чи СППР результатні дані можуть бути відображені у вигляді тексту з
рекомендаціями відповідно до мети дослідження.
Система вхідних даних встановлюється згідно з вимогами до змісту
результатної інформації та методу її отримання. При цьому значна увага
приділяється встановленню джерел отримання інформації, методу збирання
даних і формі їх відображення. У маркетингу джерела отримання інформації
поділяються на два основних види: внутрішні та зовнішні.
У разі функціонування на підприємстві чи фірмі інформаційних систем, зокрема
ІСМ, джерелом внутрішньої інформації може бути база даних, в якій розміщено
оперативні та архівні дані про обсяги продажу товарів, канали
товаропросування, фактичні ціни, розмір витрат, прибутки, а також файли з
довідковою інформацією про товари, покупців, регіони продажу тощо (див.
додаток 1). Ефективним методом збирання та наступного аналізу інформації є
використання сховищ даних підприємства і надання аналітичних даних
безпосередньо досліднику або через інформаційні вітрини. Чимало
маркетологів наголошують на доцільності використання внутрішньої інформації,
яка зберігається у базі даних. Вона містить актуальну й достовірну фактичну
інформацію, а витрати на її збирання та подальше оброблення є мінімальними.
Для маркетингових досліджень може бути використана внутрішня інформація,
яка з різних причин не обробляється на ПЕОМ і не розміщена в базі даних. За
потреби такі внутрішні дані збираються, вводяться в структурованій формі у
ПЕОМ і заносяться в базу даних для подальшого оброблення.
Значну роль у маркетингових дослідженнях відіграє зовнішня інформація.
Розрізняють такі два основних її види: первинна інформація, яку необхідно
спеціально зібрати для конкретного дослідження, та вторинна інформація, яку
необхідно відібрати з різних зовнішніх джерел.
Первинна інформація збирається у складі та в обсягах, які відповідають цілям
маркетингових досліджень, і є найбільш цінною, але дуже трудомісткою щодо
збирання даних. У практиці маркетингу використовуються різні методи збирання
даних: опитування, спостереження, експеримент, імітація, експертні методи,
комп’ю¬терні мережі.
Метод опитування найбільш поширений у практиці і передбачає опитування
особисте, поштою, телефоном, з використанням комп’ютерних мереж. Існують
різні способи й варіанти їх використання: респонденти самі заповнюють анкету
(в магазині, офісі, вдома з пересиланням поштою і т. п.), анкету (чи
опитувальник) заповнює безпосередньо дослідник шляхом особистого інтерв’ю
чи по телефону. Кінцевим результатом будь-якого з варіантів є отримання
документа у вигляді анкети (чи опитувальника), де записані варіанти відповідей.
Доречні системні опитування покупців чи споживачів. Ці відповіді можуть бути
структуровані й неструктуровані (вільні відповіді на запитання). Надалі, вводячи
дані, дослідник вільні відповіді структурує. В окремих випадках зберігаються й
неструктуровані відповіді для подальшого аналізу результатів опитування.
Перспективним є збирання даних за методом опитування з допомогою
комп’ютерної мережі Internet. Це може бути анкетування відвідувачів WEBсторінок фірми (добровільне з певною мотивацією до заповнення анкет або
обов’язкове за користування WEB-сторінкою); проведення опитування в
телеконференціях; на основі аналізу статистики відвідування WEB-серверу. Для
збирання інформації в мережах доцільно використовувати програмні агенти для
пошуку в базах даних потрібної дослідникові інформації.
Збирання даних під час спостереження дає змогу отримати реальну інформацію
про ситуацію, про зв’язки між залежними і незалежними величинами
(наприклад, як реагують покупці на зміну форми упаковки товару, зміну часу
роботи магазину, на нову послугу і т. п.).
Імітація як метод отримання даних для дослідження передбачає використання
імітаційних моделей та їх реалізацію на ПЕОМ. При цьому необхідна відповідна
інформаційна база (існуюча на об’єкті чи додатково зібрана й сформована).
Імітаційне моделювання — один із перспективних методів передбачення
ситуації у маркетингових дослідженнях.
Усі види вхідної інформації для маркетингових досліджень, методи та варіанти
збирання даних мають свої переваги й вади, детально описані в спеціальній
літературі [8, 11, 26].
Для збирання вхідної інформації доцільно використовувати експертні методи, за
якими група експертів (можливо з різними рейтингами) дає оцінку явищам,
процесам, об’єктам у досліджуваній предметній сфері та реєструє ці дані в
анкеті чи листі експертного опитування. Експертні оцінки збираються в одному,
двох турах. Після збирання даних в першому турі дані анкет обробляються
(наприклад, з використанням електронних таблиць) і розраховуються середні
величини експертних оцінок, нижні і верхні границі інтервалу оцінок. У другому
турі експертам надається анкета з наведеними розрахунками і вони в текстовій
формі дають мотивацію своїм оцінкам. Члени експертної групи ознайомлюються
з мотиваціями інших експертів і, враховуючи їх, можуть змінити свої оцінки.
Проводиться повторне оброблення, а отримані дані можуть використовуватись
як вхідні для розв’язання поставлених задач. Метод експертних оцінок
базується на знаннях, досвіді та інтуїції експертів і може бути досить точним. Він
є менш трудомістким і потребує менших витрат на проведення дослідження.
Під вторинною розуміють інформацію, яка існує в опублікованому вигляді й
збиралася для різних цілей, як правило, відмінних від мети дослідження, що
проводиться.
Основними джерелами вторинної інформації є:
? видання державних установ, які містять офіційну інформацію (статистичні
дані, законодавство, нормативні акти, спеціалізовані видання, видання
державних установ іноземних країн);
? спеціалізовані комерційні видання, основну масу яких становлять різноманітні
довідники (універсальні видання про підприємства, їхні товари і послуги та інші
дані, спеціалізовані видання про підприємства, огляди цін, телефонні
довідники);
? публікації періодичних видань з маркетингу, спеціалізовані, вузькопрофільні
газети, журнали, бюлетені, літописи;
? видання різних організацій (Торгово-промислової палати України,
торгпредставництв іноземних країн, бірж, інформаційних агентств, науководослідних інститутів (УкрНДІ маркетингу та зовнішньоекономічної діяльності,
УкрІНТЕЛ).
Різновидом вторинної інформації є дані, набуті на виставках, презентаціях,
ярмарках тощо.
Використання засобів електронної комунікації (комп’ютерних мереж і баз даних)
дає змогу оперативно отримувати зовнішню інформацію. При цьому вартість
здобутих даних нижча, ніж за використання інших засобів. З допомогою
глобальної мережі Internet можна відшукати та зібрати первинну і вторинну
інформацію для дослідження ринку, попиту на товари, споживачів та їх
сегментації, конкурентів. Пошук інформації здійснюється з використанням
пошукових машин, у WEB-каталогах, у тематичних WEB-серве¬рах, за
посиланнями, розташованими на WEB-серверах.
Для збирання даних про споживачів, «цільову аудиторію», їх ставлення до
товарів, послуг тощо вдаються до:
• методу прямого опитування, різновидами якого є анкетування відвідувачів
WEB-серверу, проведення опитувань у телеконференціях, та непрямих методів
(без активної участі споживачів), а саме: до одержання даних з log-файлів WEBсерверу, на основі аналізу запитів користувачів, аналізу навігації по WEBсерверу, з використанням файлів «сооkіе» (статистика відвідування WEBсерверy).
Для збирання даних можуть бути використані засоби електро-н¬ної пошти
(розсилання анкет) і програмні агенти для пошуку даних у мережах. На території
України діють декілька компаній, які надають послуги з доступу до глобальних
мереж і світових баз даних. Перспективним є функціонування вітчизняних
телекомунікаційних мереж і баз даних, перевага яких — можливість отримувати
різнопланову інформацію щодо вітчизняного виробника чи покупця.
Для підприємств, пов’язаних із зовнішньоекономічною діяльністю через мережу
Internet можливий доступ до інформаційних служб і зарубіжних банків даних:
DIALOG (доступ до 400 баз даних), Reuters (фінансовий бізнес), ДОУ-ДЖОНС
ТЕЛЕРЕЙТ (технічний аналіз ринкової інформації в режимі реального часу),
BLOOMBERG, NEWSNET, I.P.SHARP та ін.
За вибору методу (алгоритму) розв’язання задач можуть використовуватись
методи обчислювальні (сумування, групування, арифметичні розрахунки тощо)
та економіко-математичні.
За маркетингових досліджень вдаються до таких економіко-математичних
методів [11]:
• статистичних методів оброблення даних, статистичного аналізу (розрахунок
середніх оцінок і розміру помилок, узагальнення отриманих результатів на всю
сукупність, аналіз зв’язків, прогнозування подій шляхом аналізу часових рядів);
• багатомірних методів (передусім, факторного і кластерного аналізу) — для
обґрунтування маркетингових рішень, в основі яких — численні взаємозв’язані
змінні (наприклад, установлення обсягу продажу нового товару залежно від його
якостей, ціни, конкурентоспроможності тощо);
• регресійного та кореляційного методу — для встановлення взаємозв’язків груп
змінних (наприклад, ціни, обсягу продажу і прибутків);
• імітаційних методів, застосовуваних тоді, коли змінні, що впливають на
ситуацію, не підлягають визначенню з допомогою аналітичних методів;
• методів статистичної теорії прийняття рішень (теорія ігор, теорія масового
обслуговування, стохастичне програмування) — для прогнозування ринкової
частки, ставлення споживачів до то-р¬гової марки тощо;
• детермінованих методів дослідження операцій (лінійне та нелінійне
програмування) — для пошуку оптимальних рішень у маркетинговій діяльності;
• гібридних методів, які об’єднують детерміновані та ймовірні (стохастичні)
характеристики (наприклад, динамічне та евристичне програмування), — для
дослідження проблем товаропросування.
Вибір методу дослідження зумовлюється цілями дослідження, змістом
конкретних задач, розв’язуваних на ЕОМ. Важливим фактором є наявність
програмного забезпечення методів. Методи статистичні та багатомірні,
регресійні та кореляційні можуть реалізовуватися з використанням електронних
таблиць (Excel, Lotus 1-2-3) і статистичних пакетів «STATISTICA», SPSS.
Технічною базою розрахунків є сучасні високопродуктивні
ПЕОМ, які мають достатню оперативну та зовнішню пам’ять. Це пов’язано з
необхідністю використання файлів зі значними обсягами інформації та
підтримкою роботи великих програм. Особливо це стосується спеціальних
програм з маркетингових досліджень, використання ППП з економікоматематичних методів і методів математичної статистики, СППР.
Найдоцільніший варіант — розподілене ме¬режеве оброблення та зберігання
даних, що відповідає особливостям маркетингових досліджень. Основним
підходом до використання обчислювальної техніки є організація АРМ
маркетологів-дослідників.
До організації інформаційного забезпечення висуваються певні вимоги.
Сучасним напрямом є організація розподіленої бази даних у локальній мережі
ПЕОМ підприємства чи фірми, яка об’єднує бази даних різних спеціалістів:
конструкторів, технологів, збувальників, виробничників, маркетологів тощо.
Враховуючи особливості маркетингових досліджень, існуючу базу даних
необхідно доповнити спеціально зібраною інформацією переважно із
зовнішнього середовища. Тому методи і процедури збирання даних виділені в
окрему функцію. За збирання нефіксованих даних необхідно розробити форми
документів (анкет, листів опитування, експертних таблиць і т. п.), використання
яких дає змогу структурувати дані для подальшого оброблення. Сьогоденним
вимогам до маркетологових досліджень у великих фірмах, де створюються
корпоративні інформаційні системи, відповідає організація сховищ даних.
Програмне забезпечення маркетингових досліджень визначається відповідно до
загального підходу до його організації у межах ІСМ. На сьогодні немає
універсальних програм для маркетингових досліджень, які б відповідали всім
сучасним вимогам, через різнобіч¬ність досліджень, різноманітність методів
розрахунків, організації
інформаційної бази. Для таких досліджень можуть бути використані програмні
засоби для управління корпоративними си¬стемами, які містять модулі
управління маркетингом: R/3, BAAN, Scala, Галактика та спеціалізовані
програми «БЭСТ-Маркетинг», «КОБРА» (комплекс опрацювання анкет), «ДАсистема», статистичні пакети SAS, «Statisticа», SPSS, програма Marketing Expert
та ін. Можуть застосовуватися й спеціальні програми, розроблені для
розв’язання конкретних маркетингових задач (особливо в консалтингових
фірмах і дослідницьких агентствах), базові програмні засоби (електрон¬ні
таблиці). Зростання ролі маркетингу в економіці та бізнесі спри-чинює зростання
кількості та якості програмних продуктів, які
можуть бути використані в маркетингових дослідженнях. Розроблення проекту
дослідження (інколи — ескізного проекту) дає змогу визначити, чи є можливість
реалізувати дослідження в обраній постановці. Якщо так, то дослідження
проводиться, якщо ні, то можуть змінюватись окремі елементи постановки задач
(методи збирання вхідної інформації чи алгоритм розв’язання задач) або
переглядається робоча гіпотеза мар-кетингових досліджень.
1.3. ЗАГАЛЬНІ ПРИНЦИПИ
ПРОВЕДЕННЯ ДОСЛІДЖЕННЯ ТА АНАЛІЗУ ВПЛИВУ
ЙОГО РЕЗУЛЬТАТІВ НА ДІЯЛЬНІСТЬ ФІРМИ
На етапі проведення досліджень здійснюється збирання необхідних даних, які
вводяться в ПЕОМ, і формується база даних для виконання розрахунків.
Оброблення даних виконується згідно з постановкою задачі, алгоритмами
розрахунків і рекомендованими програмними засобами. Результати оброблення
даних можуть оперативно аналізуватися: оцінюється достовірність
економетричної моделі та її параметрів, виявляється, якою мірою отримані
результати з певним ступенем вибірки можна поширити на всю сукупність [11].
Оброблення та аналіз даних — основа для прийняття маркетингових рішень.
У разі функціонування на фірмі ІСМ і систематичного виконання розрахунків з
маркетингових досліджень виконується аналіз впливу результатів цих
досліджень на виробничо-господарську та маркетингову діяльність. Фактичні
дані нагромаджуються в базі даних, оброблення даних за певні періоди покаже,
як змінилися показ¬ники діяльності фірми в результаті прийнятих маркетингових
рі¬шень (чи збільшилися прибутки, чи забезпечується збут товарів, чи зросли
обсяги продажу та частка на ринку тощо). Результати аналізу можуть бути
використані у подальших дослідженнях, для нагромаджування знань та досвіду
щодо маркетингової діяль-ності.
Варто наголосити, що маркетингові дослідження мають інтер-ак¬тивний
характер: передбачають коригування після уточнень, апробації раніш прийнятих
рішень чи організації проведення робіт.
Принципова схема маркетингових досліджень показує, що засоби
обчислювальної техніки використовуються на всіх етапах їх проведення: за
розроблення концепції досліджень, за проведення дослідження та аналізу
впливу його результатів на виробничо-господарську діяльність і виконання
планів маркетингу. Умовою ефективного функціонування наведеної схеми є
поєднання знань, навичок та інтуїції маркетологів-дослідників з інформаційною
підтримкою їх рішень на основі достовірної бази даних і ком¬п’ютерних
технологій оброблення інформації.
Розділ 2
ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ
РОЗВ’ЯЗАННЯ ЗАДАЧ З ДОСЛІДЖЕННЯ РИНКУ
ТА ПОПИТУ НА ТОВАРИ
2.1. АВТОМАТИЗАЦІЯ РОЗРАХУНКІВ
З УСТАНОВЛЕННЯ МІСТКОСТІ РИНКУ
Установлення місткості товарного ринку — одне з першочергових завдань
маркетингових досліджень. Цей показник відбиває можливий обсяг реалізації
товару протягом певного періоду часу (як правило, одного року) за даного рівня
та співвідношення різних цін. Розрахунки місткості ринку виконуються для
конкретного товару або групи товарів, які пов’язані певними ознаками
виробничого або споживчого характеру, з урахуванням масштабу ринку (місто,
регіон, національний чи зовнішній ринок). У кожний період товарний ринок має
кількісну та якісну визначеність і відповідну місткість, яка визначається у
вартісних і натуральних показниках.
Знаючи місткість ринку і рівень задоволення потреб споживачів, підприємці
можуть краще використовувати свій виробничий потенціал і збільшувати випуск
товарів (у разі низького рівня задоволення потреб). За насиченості ринку можна
знизити ризик перевиробництва та своєчасно шукати шляхи виходу з існуючого
становища.
Розрізняють два рівні місткості ринку — реальний і потенційний. Реальний, або
видимий, ринок відбиває існуючий, фактичний стан реалізації товару, а
потенційний ринок — це оцінний показник, який формується під впливом
багатьох факторів, що їх необхідно враховувати у розрахунках і прогнозуванні
потенціалу ринку. В сучасних умовах реальна місткість ринку не завжди
відповідає потенційному ринку.
Одним із поширених і практично доступних варіантів розрахунку місткості
реального національного ринку є розрахунок з використанням статистичних
даних, виконуваний за формулою
,
де Мj — реальна місткість національного ринку j-го товару;
Bj — виробництво j-го товару в країні;
— залишки j-го товару на складах підприємств;
Ej — експорт j-го товару;
Ij — імпорт j-го товару;
— непрямий експорт j-го товару;
— непрямий імпорт j-го товару.
За цією формулою можна розрахувати місткість внутрішнього та зовнішнього
ринку країни. У тих галузях виробництва, де непрямий експорт та імпорт
незначні, їх можна не враховувати.
Інформаційну модель розв’язання задач наведено на рис. 3.2.1.
Рис. 3.2.1. Інформаційна модель розв’язання задачі
з розрахунку місткості ринку і частки товарів підприємства на ньому
Інформаційною базою розрахунків є статистичні дані промисловості про
виробництво і залишки товарів, зовнішньої торгівлі про експорт та імпорт
товарів. Ці дані, що їх джерелом є статистичні довідники, вводяться в ПЕОМ і
формуються в окремих файлах. Для відображення в результатній інформації
довідкових даних про товари використовується довідник товарів підприємства
(файл DTOV). З удосконаленням баз даних національної статистики і розвитком
глобальних мереж можливе автоматизоване збирання та введення даних для
розрахунку. Розрахунки можуть виконуватися за спеціальними програмами або
з використанням електронних таблиць.
Результатна інформація видається до друку і на екран для оперативного
перегляду (можливе коригування окремих показників) маркетологамдослідникам. За системного виконання розрахунків необхідно формувати файл
про місткість ринку (MIST) і тривалий час зберігати дані для подальшого
дослідження динаміки місткості ринку, змін показників про виробництво товарів,
їх експорт, імпорт тощо.
У наведеному варіанті розрахунків використовуються дані, що відображують
фактичне виробництво (продаж), залишки, експорт та імпорт товарів. Вони не
показують реальний попит на товари, потреби споживачів у цьому товарі. Такий
підхід більше відповідає плановій економіці, коли в планах виробництва вже
враховано попит покупців. Однак сам метод розрахунків за певних умов може
застосовуватися і за ринкової економіки, враховуючи доступні та реальні
джерела отримання вхідних даних для розрахунків та їх подальше
використання.
Якщо підприємство-виробник є монополістом у постачанні товару (у разі
малосерійного виробництва, виробництва товарів для конкретних галузей і
підприємств) і з кожним із постійних покупців може укласти договір постачання
на значний період (півріччя, рік і більше), то для розрахунку місткості ринку
може бути використаний метод сумування потреб споживачів. Розрахунок
виконується за формулою
,
де Пjn — потреба в j-му товарі n-го покупця;
n = 1, 2, 3, …, m.
Перевага цього варіанта — безпосередній зв’язок місткості ринку з потребами
користувачів товару (тобто місткість ринку дорівнює попиту на товар і відповідає
розміру потенційного ринку).
Інформаційне забезпечення розв’язання задачі передбачає використання:
файла «Договір» (DOG), де наведено дані про постачання товарів на поточний
чи наступний період; файла про фактичний продаж товарів (PROD) у поточному
та минулому роках конкретним покупцям. На підставі цих даних за методом
сумування можна одержати очікувані дані щодо місткості товарного ринку.
Важливим напрямом дослідження ринку є встановлення показника ринкової
частки. Частка визначається як відношення обсягу продажу даного товару
виробника до сумарного продажу цього товару за певний період на ринку.
Спеціалісти з дослідження ринку стверджують, що частка підприємства в
продажу товару пропорційна його витратам на маркетинг. Тому для підприємців
суттєвим є встановлення фактичної і прогнозної частки на ринку, дослідження її
динаміки щодо кожного товару (групи однорідних товарів) в цілому чи по
сегментах ринку. Цей показник є ключовим у разі визначення конкурентної
позиції фірми на ринку. Розрахунок виконується за формулою
,
де Чjn — фактична частка j-го товару n-го підприємства на ринку;
Рjn — фактичний продаж j-гo товару n-го підприємства;
Mj — місткість ринку j-го товару.
Інформаційну модель розрахунків наведено на рис. 3.2.1. Інформаційне
забезпечення передбачає використання даних попереднього розрахунку
місткості ринку (файл MIST) і даних файла про продаж товарів (файл PROD).
Результатні дані записуються у файл СНА і нагромаджуються у базі даних для
подальшого дослідження динаміки часток товарів на ринку. При цьому можна
скласти відповідну відомість (табл. 3.2.1), подати результати розрахунків у
вигляді графіка (рис. 3.2.2).
Таблиця 3.2.1
ЧАСТКИ ТОВАРІВ ПІДПРИЄМСТВА НА РИНКУ
Товар (код) Частка товару на ринку, % Висновок про частку товару
на ринку
2001 р. 2001 р. 2002 р.
І
півріччя II
півріччя І
півріччя ІІ
півріччя І
півріччя ІІ
півріччя
101 10 11 9 10,5 9,8 10 Стабільна
102 47 48 50 52 55 57 Зростає
103 26 24 22 21 20 19 Падає
104 38 37 36,5 36 36 35 Падає
повільно
і т. д.
Разом з аналізом динаміки часток товарів на ринку необхідно досліджувати
зміни місткості ринку, оскільки за стабільних часток товарів або навіть за їх
зростання (як відносних показників) загальна місткість ринку і продаж
виробником товарів можуть зменшуватися. Якщо дослідження проводяться
систематично, то з допомогою архівних файлів можна скласти відомості з
динамікою зміни показників, що вивчаються.
Рис. 3.2.2. Динаміка часток товарів підприємства на ринку
за 2000—2002 рр.
Виходячи з часток товарів підприємств на ринку і прогнозної місткості ринку,
розрахованої спеціалізованими агентствами чи державними інститутами
кон’юнктури, можна розрахувати у спрощеному варіанті очікувані обсяги
продажу для товару певного виробника. Розрахунок здійснюється за формулою
де Rjn — продаж j-го товару n-м виробником;
Mj — місткість загального ринку j-го товару;
Чjn — частка n-го виробника на ринку j-го товару.
Сегментація — ефективний інструмент маркетингової діяльності, який
забезпечує успіх фірми на ринку, дає змогу перемагати в конкурентній боротьбі,
орієнтує фірму, підприємство на певну рин¬кову нішу. Під сегментацією
розуміють процес розподілення по¬тенційних споживачів товару чи послуги на
групи, кожна з яких має особливі вимоги до товару чи послуги і згодна їх купити.
У маркетингу сегментацію ринку виконують у декілька етапів, якими є:
установлення критеріїв сегментації; вибір методу і проведення сегментації;
аналіз оперативних даних; вибір цільових ринків; позиціювання товарів [10, 26].
Основними критеріями сегментації, вживаними у маркетингу, є географічні,
демографічні, психографічні фактори та фактори поведінки споживачів щодо
товару чи послуги. Для промислових товарів вирізняють макрокритерії (галузь
індустрії, розмір фірми, фінансовий стан і т. п.) та мікрокритерії (технологія,
організаційна структура). Вибір критеріїв сегментації залежить від виду товару,
фази ринку та інших факторів, велику роль відіграють знання маркетологівдослідників.
Метод сегментації ринку вибирається з використанням спеціальних методів
класифікації за обраними критеріями (ознаками). Найпоширенішими є метод
групувань за однією чи кількома ознаками та методи багатовимірної
класифікації, з яких найефективніші — методи кластерного аналізу [11, 26].
Для сегментації ринку згідно з обраними критеріями і методами необхідно
провести обстеження споживачів за методом анкетного опитування, тестування,
спостереження. Для автоматизованого оброблення даних опитування можуть
бути використані сучасні програмні засоби БЭСТ-Маркетинг, Marketing Expert,
«Да-система», SPSS. З допомогою програми БЭСТ-Маркетинг за функцією
«Сегменти ринку» можна вибрати критерії сегментації, що піддаються
вимірюванню під час дослідження ринку, ввести анкетні дані про споживачів
товару. Результати оброблення даних відбивають дані про розподіл ринку на
сегменти та обґрунтовані обсяги збуту на них, рівень конкуренції на сегменті,
маркетингові заходи та їх подальший вплив на попит. Крім зазначених
програмних засобів, для оброблення даних опитування та сегментації ринку
застосовують програми «Да-система», статистичний пакет SPSS.
Детальніше використання програмних засобів розглядається у другій частині
цього посібника.
2.2. АВТОМАТИЗАЦІЯ РОЗРАХУНКІВ З ДОСЛІДЖЕННЯ
ТА ОЦІНЮВАННЯ КОН’ЮНКТУРИ ТОВАРНОГО РИНКУ
Вивчення кон’юнктури ринку проводиться на трьох рівнях: загальноекономічному, галузевому та товарному. Дослідження загальноекономічної та галузевої кон’юнктури ринку пов’язане з детальним вивченням
процесів в одній країні, в співтоваристві, у світо¬вому господарстві, з аналізом
основних макроекономічних пропор¬цій і тенденцій. При цьому аналізується та
прогнозується значна кількість показників щодо виробництва, внутрішнього
товарообігу, зовнішньої торгівлі, рівня цін і фінансів [26]. Розраховуючи
показники, зважають на масштаби та інтенсивність оновлення виробництва,
розміри та рівень попиту, державне регулювання ринкових відносин, кредитнофінансову політику, структурні зміни в економіці тощо.
Розв’язання цих складних задач можливе на рівні науково-дослідних інститутів,
спеціальних агентств з вивчення кон’юнк-тури ринку, консалтингових фірм.
Результати їх досліджень використовуються фірмами, підприємствами та
організаціями у процесі вивчення та прогнозування кон’юнктури товарних ринків.
Для прийняття обґрунтованих комерційних рішень на рівні підприємства
найсуттєвішим є вивчення існуючого стану конкретного товарного ринку.
Правильність розрахунків забезпечується у разі врахування
загальноекономічних і галузевих показників кон’юнктури ринку, комплексного
дослідження ринку.
Для детальнішого й комплексного аналізу, а також для прийняття рішень
підприємці можуть ефективно використовувати дані загальноекономічних і
галузевих досліджень кон’юнктури ринку. Витрати підприємства на відповідні
розрахунки значно зменшуються у разі використання даних галузевих
досліджень з прогнозом попиту на товари. Знаючи свою частку на ринку,
враховуючи тенденції цієї частки, підприємство з достатньою вірогідністю може
розрахувати можливий обсяг збуту свого товару й правильно планувати
виробництво.
Дослідження кон’юнктури товарного ринку включає декілька стадій, на кожній з
яких вирішується певний комплекс завдань: оцінювання кон’юнктури товарного
ринку в поточному періоді; прогнозування основних показників ринку; пропозиції
та рекомендації щодо виробництва та реалізації товарів; оцінювання
ефективності показників прогнозу.
Основна мета автоматизованого розв’язання задач з дослідження та
оцінювання кон’юнктури товарного ринку — надання працівникам служб
маркетингу та збуту системи показників про стан ринку (сучасний,
перспективний), визначення напрямів щодо задоволення попиту споживачів,
виявлення своїх можливостей щодо задоволення цього попиту і врахування їх у
конструкторсько-технологічних розробках, виборі каналів товаропросування,
виробництві, рекламі тощо.
Автоматизоване розв’язання задач передбачає використання різноманітної
інформації, що формується з різних джерел, а саме:
• загальна інформація про стан економіки, ринку та перспективи їх змін
формується на основі державної та галузевої статистики, чинного
законодавства, рішень Уряду та Кабінету Міністрів України щодо розвитку
економіки чи окремих галузей. Загальна інформація може бути отримана зі
статистичних джерел або від організацій, які здійснюють маркетингові
дослідження;
• комерційна інформація, що характеризує систему показників щодо кон’юнктури
ринку на конкретному підприємстві (ринку): договори та угоди на поставку
товарів; рух товарів на фірмі, у філіях, магазинах; асортимент виробництва та
продажу тощо, знаходиться в базі даних підприємства;
• спеціальна інформація збирається шляхом спеціальних досліджень і заходів з
вивчення ринку, попиту споживачів, даних про конкурентів. Для цього можуть
проводитись анкетні дослідження, використовуватися дані виставок,
презентацій, висновки експертів тощо. Спеціальна інформація містить
поглиблені, специфічні дані, необхідні для дослідження та прийняття
правильних рішень.
Вивчення кон’юнктури ринку базується на аналізі системи показ¬ників, що
характеризують виробництво та збут товарів, товарні за¬паси, оновлення
товарного асортименту, динаміку цін, портфель замовлень тощо (див. додаток
2). Такі показники знаходяться в інформаційній базі більшості підприємств, а
зміст відповідних файлів є типовим для різних програмних засобів
(бухгалтерських програм, програм для управління підприємством і бізнесом,
автоматизації менеджменту), що створює умови для практичного вико¬ристання
цих файлів під час дослідження кон’юнктури товарного ринку. Варто наголосити,
що наявність в цих ППП окремих модулів «Маркетинг» або інших модулів, які
відповідають цілям маркетингових досліджень, дає змогу розрахувати систему
взаємопо¬в’язаних показників, яка відбиває кількісні та якісні характеристики
основних закономірностей розвитку товарного ринку, особливості попиту на
товари, сегментацію ринку, існуючу товарну кон’юнктуру. Для виконання
детальніших або спеціальних досліджень можуть використовуватись електронні
таблиці, в які імпортується інформація із загальної бази даних або додається
нова інформація.
Таблиця 3.2.2
СПІВВІДНОШЕННЯ ПОКАЗНИКІВ КОН’ЮНКТУРИ РИНКУ
Стан попиту Показник
Виробництво Продаж Запаси
Попит
стабільний Зростає, без змін Зростає, без змін Зростають,
без змін
Попит
зменшений Зростає, без змін, зменшується Зростає, без змін, зменшується
Зростають
Попит
підвищений Зростає Зростає Без змін, знижені
Одним з важливих розрахунків є встановлення співвідношення показників
кон’юнктури ринку (виробництва, продажів і запасів товарів), які характеризують
стан попиту на товари підприємства (табл. 3.2.2).
Рис. 3.2.3. Інформаційна модель
розв’язання задач з дослідження кон’юнктури
товарного ринку фірми
Підприємство може зробити розрахунок існуючих показників і проаналізувати
стан попиту на асортимент своїх товарів. Такі розрахунки можуть виконуватися
за квартал, півріччя, рік у кількісних і вартісних показниках. Інформаційну
модель розв’язання задач з дослідження кон’юнктури товарного ринку, і зокрема
стану попиту на товари наведено на рис. 3.2.3.
Інформаційною базою для розрахунків є дані про виробництво (VIR), продаж
(PROD) і залишки товарів (ZAL), а також довідник товарів (DTOV). Якщо
підприємство має філіали, магазини, працює з торговими посередниками (дає
товари під реалізацію), то враховуються їхні дані.
Розрахунок можна виконати з використанням спеціальних програм і даних, що
зберігаються в базі даних, або з використанням електронної таблиці. В
останньому випадку вибір з бази даних необхідних файлів і занесення їх в
електронну таблицю виконується за типовою технологією. У табл. 3.2.3
наведено приклад аналізу стану виробництва, продажу та запасів товарів
підприємства «АЛІНА» й зроблено висновки щодо попиту на них.
Таблиця 3.2.3
ХАРАКТЕРИСТИКА СТАНУ ПОПИТУ НА ТОВАРИ
ПІДПРИЄМСТВА «АЛІНА» ЗА І КВАРТАЛ 2002 р.
Товар Запаси на 1.01.02 (шт.) Виробництво (шт.) Продаж (шт.) Запаси (шт.)
Характеристика
попиту
Січень Лютий Березень Січень Лютий Березень Січень Лютий Березень
А 30 110 115 125 100 110 130 40 45 40 Стабільний
В 700 1200 1400 1650 1400 1600 1750 500 300 200 Підвищений
С 3000 13 000 14 000 14 500 12 500 11 700 10 500 3500 5800 9800 Знижений
D 400 710 900 1040 770 910 1020 340 330 350 Стабільний
Е 50 360 380 410 370 400 415 40 20 15 Підвищений
Н 100 1200 1100 1000 1150 1050 950 150 200 250 Знижений
У розрахунках зберігається баланс показників кон’юнктури ринку:
,
де — запас j-го товару на кінець m-го місяця;
— запас j-го товару на початок m-го місяця;
— виробництво j-го товару за m-й місяць;
— продаж j-го товару за m-й місяць.
Аналіз наведених даних показує, що на товари А та D попит залишився
стабільним: зростають виробництво і продаж, не змінилися (для товару А) або
незначно збільшилися (для товару D) запаси. Існує підвищений попит на товари
B та E: зростають виробництво і продаж, зменшуються запаси. Знизився попит
на товари С та Н (за незначного зростання виробництва або навіть його
зменшення для товару Н зменшується обсяг продажу і збільшуються запаси).
Виходячи з кількісних показників обсягу запасів по товару С, можна виснувати,
що має місце затоварювання.
У разі значної номенклатури продукції, що випускається, крім загальної
відомості доцільно надрукувати (вивести на екран) відомості дефіцитних
товарів, товарів, на які різко знизився попит, та ін. Це дасть змогу маркетологам,
керівникам підприємств оперативно працювати з даними по тих товарах, щодо
яких, можливо, необхідні додаткові дослідження або відповідні рішення
(стосовно виробництва та збуту тощо).
Дані про існуючий попит на товари підприємства є основою для подальшого
аналізу та прогнозування кон’юнктури ринку, прийняття маркетингових рішень.
Як приклад розглянемо варіант отримання результатних даних для аналізу
кон’юнктури товарного ринку підприємства на основі облікових даних про
продаж товарів, наведених на рис. 3.2.3. За продажу товарів бухгалтерія (відділ
збуту) виписує товаротранспортну накладну (ТТН). Більшість підприємств
складає такий документ з використанням програмних засобів автоматизації
бухгал¬терського обліку (1С, Парус). При цьому формується файл продажу
(PROD), який застосовується бухгалтерією для складання бухгалтерських
документів і звітів (податкова накладна, відомість продажу готової продукції,
відомість розрахунків з покупцем та ін.). На основі даних файла PROD за
поточний місяць, нагромаджених (архівних) даних про продаж товарів за
минулий час і результатів розрахунків місткості товарного ринку на АРМ
маркетолога можуть бути складені звіти про продаж товарів в асортименті, по
покупцях, по регіонах і країнах. При цьому обсяги продажу щодо зазначених
об’єктів можуть бути розраховані з необхідним рівнем деталізації в кількісних і
вартісних показниках, у процентному відношенні, графічно.
Підсумкові дані продажу товарів по покупцях за місяць наведено у табл. 3.2.4, а
діаграму продажу — на рис. 3.2.4. У табл. 3.2.5 наведено підсумкові дані
продажу товарів за VІ—IX місяці. Динаміку продажу унаочнює рис. 3.2.5.
Таблиця 3.2.4
ПРОДАЖ ТОВАРІВ ПО ПОКУПЦЯХ ЗА МІСЯЦЬ
Покупець Вартість куплених товарів, грн
Фірма «АЛІНА» 20 924,3
Фірма «ОКА» 31 544,5
Фірма «Меблі» 29 370,0
АО СОЮЗ 7 902,3
Усього 89 741,1
Рис. 3.2.4. Діаграма продажу товарів по покупцях за місяць
Таблиця 3.2.5
ПРОДАЖ ТОВАРІВ ЗА VI—IX МІСЯЦІ 2002 p.
Місяць Обсяг продажу, грн
Дивани Крісла Столи
VI 21 498,3 8 375,0 24 757,2
VII 34 470,2 9 087,5 22 400,5
VIII 36 200,0 8 400,0 20 010,5
IX 40 200,0 9 200,0 18 200,5
Усього 132 368,5
35 062,5
85 368,7
Користуючись цими даними, маркетолог може аналізувати продаж та його
динаміку за видами товарів, покупцями, регіонами, каналами товаропросування
тощо.
Дані складського обліку товарів про залишки, виробництво та продаж товарів
дадуть змогу маркетологу скласти звіт про стан попиту на товари, стан залишків
товарів, виявити неліквідні товари тощо.
Рис. 3.2.5. Динаміка продажу товарів за VI—IX місяці 2002 p.
2.3. АВТОМАТИЗАЦІЯ РОЗРАХУНКІВ
З ДОСЛІДЖЕННЯ ПОПИТУ НА ТОВАРИ
Головною метою комплексного дослідження ринку є вивчення та прогнозування
його потенціалу. Якщо місткість ринку відбиває фактичні пропозиції на ринку, то
потенційний ринок ураховує потреби споживачів, які не завжди
задовольняються фактичним станом ринку. У зв’язку з цим вивчення попиту,
дослідження незадоволеного попиту на товари найважливіші напрями
дослідження ринку, які є базою для планування стратегії маркетингу.
Розрахунки з дослідження попиту на товари виконуються відповідно до
принципової схеми маркетингових досліджень з урахуванням особливостей
збирання даних, інформаційної бази, алгоритмів отримання результатних даних
тощо.
Попит на товар визначається двома характеристиками: потребою у товарі та
платоспроможністю покупця, який цей товар купує. Ринок завжди реагує на
платоспроможність, оскільки відсутність коштів не зменшує потреби, але
зменшує попит. Ця особливість характерна для ринку України, на якому
знижується виробництво продукції через неможливість споживача платити за
неї.
За вивчення попиту може бути досліджено поточний і перспективний попит на
товар. Для вивчення розмірів і структури фактичного попиту на товар виробника
в комп’ютерних системах оброблення даних можуть бути використані дані про
продаж товарів — файл PROD, який містить фактичні дані щодо асортименту
товарів, реалізованих конкретним покупцям за розрахунковими цінами за
період, що вивчається. При цьому можна отримати результатну інформацію про
реалізацію товарів за різними ознаками (за регіонами, характеристиками
покупців тощо), визначити зміни в частці підприємства на ринку.
Найбільш важливим і трудомістким є вивчення перспективного попиту. В
загальному вигляді різниця між місткістю ринку і попитом показує перспективу
продажу товару на ринку. Ринковий попит є багатофункціональним, тому за його
прогнозування необхідно виявити головні фактори, що визначають його
динаміку, оцінити рівень впливу цих факторів на попит, скласти прогноз змін
факторів на майбутнє.
Виходячи з цього величина попиту на товари широкого вжитку (Пj) може бути
визначена за формулою
Пj = f(Lj • Д • Цj • P • R),
де Lj — потреба споживача в j-му товарі;
Д — доходи споживача;
Цj — ціна j-го товару;
Р — купівельна спроможність споживача;
R — оцінка споживачем перспектив свого економічного добробуту.
За вивчення попиту на різні товари можуть також враховуватися норми
споживання товарів, наявність товарів-замінників або комплектуючих товарів,
строк і зміни в експлуатації товарів, склад сім’ї тощо.
Для визначення величини попиту на товари виробничого призначення (Пі) може
застосовуватися формула
Пі = f(Lik • Кk • Кi • Кni),
де Lik — потреба споживача k-ї галузі в і-му товарі;
Кk — коефіцієнт, який враховує науково-технічний прогрес у k-й галузі, що
споживає товар;
Кі — коефіцієнт, який враховує науково-технічний прогрес у виробництві і-го
товару;
Кni — коефіцієнт, який враховує зміни у витратах n-го покупця на купівлю і-го
товару.
Крім того, за визначення попиту можуть враховуватися стан світової та
національної економіки, наявність інвестицій в галузях, що споживають товар
тощо.
Наведені рівняння не є універсальними, вони відбивають принциповий підхід до
встановлення попиту з урахуванням різноманітних факторів.
У спеціальній літературі висвітлено чимало підходів і методів установлення та
прогнозування попиту на товари. Основними з них є: опитування споживачів,
експертне оцінювання попиту, розроблення сценаріїв, нормативний метод,
методи математичної статистики, економіко-математичні методи та моделі [10,
11, 29, 34]. Ці методи можуть використовуватися й комбіновано, доповнюючи
один одного.
Метод анкетного опитування є досить поширеним у світовій практиці
дослідження ринку. Його застосовують за дослідження попиту, споживацьких
якостей товарів, тенденцій у ставленні покупців до цих якостей і товару взагалі,
за аналізу покупців (за віком, рівнем доходів, соціальним станом), ефективності
реклами, реакції на нові товари тощо.
В Україні анкетування використовується у процесі вивчення ринку нерухомості,
ПЕОМ і програмного забезпечення, фондового ринку, туристичних послуг,
консалтингових та аудиторських послуг. Найширше цей метод застосовується
для вивчення попиту на товари широкого вжитку.
Анкетні дані відбивають суб’єктивні оцінки опитуваних щодо товарів, їх якості,
можливості придбання, а також характеристики самих покупців. Проте,
правильно використовуючи дані, математичні закони великих чисел і спеціальні
вибіркові методи, можна отримати вірогідну інформацію щодо досліджуваних
об’єктів. Важливою умовою є якість змісту та запитань анкети, варіантів
відповідей на них, достатня і правильна вибірка респондентів, що заповнили
анкету.
Дослідження ринку з використанням анкет потребує значних організаційних і
грошових витрат. У світовій практиці оброблення однієї анкети коштує від 3 до
17 дол. Тому у разі вибору цієї форми дослідження ринку фірма, підприємство
повинні визначити обсяг витрат на всіх стадіях дослідження, встановити свої
можливості й залежно від цього вибрати напрями та методи маркетингових
досліджень.
Схема проведення маркетингових досліджень з використанням анкет у цілому
відповідає загальній схемі досліджень. Вихідним мо¬ментом є встановлення
цілей дослідження, які впливають як на вибір самого методу анкетування, так і
на розроблення анкети, отримання результатів оброблення анкет, вибір методу
виконання розра¬хунків. Цілями дослідження можуть бути вивчення попиту на
товари, споживацьких уподобань щодо марок і властивостей товару, виявлення
соціально-демографічних характеристик покупців тощо.
Розроблення змісту анкети — один з відповідальних етапів дослідження. Вимоги
до розроблення змісту анкети та її побудови детально описано у спеціальній
літературі з маркетингу [8, 11, 26]. Відповідно до них у вступній частині анкети
вказують: назву фірми, товару, послуги, ціль дослідження; звернення до осіб,
що заповнюють анкету, з метою заохочення їх до участі в дослідженні; характер
подання відповідей на питання анкети (підкреслити, закреслити, поставити «?»,
«/» і т. п.). Доцільно навести фірмовий знак фірми, емблему, сим¬вол, які
відповідають цілям дослідження та змісту анкети. Малюнки та графіка надають
формі анкети зовнішнього ефекту та привабливості.
Питання основної частини анкети стосуються особливостей товару чи послуги,
специфіки їх споживання, ступеня важливості факторів, що впливають на вибір
товару; реакції покупців на ціну; частоти та місця придбання товарів тощо. За
формування основної частини анкети перевага віддається закритим питанням,
тобто таким, що містять варіанти відповідей на них, з яких респондент робить
свій власний вибір. Відкриті питання передбачають вільні відповіді: своїми
словами, асоціативні думки, закінчення речення тощо [10, 29], але їх розмаїття
не дає змоги обробити одержану інформацію на ПЕОМ і спричинює необхідність
подальшої додаткової класифікації вільних відповідей за вибраними ознаками.
Разом із тим вільні відповіді респондентів відбивають реальний попит і
специфічні запити на товари чи послуги, які можуть бути корисними для фірми.
Закриті питання анкет можуть бути побудовані як альтернативні, з вибірковими
відповідями, як запитання з вибірковим твердженням, запитання за шкалою
Лайкерта, як семантичний диференціал, шкала важливості, оцінна шкала [10,
11, 29]. В окрему групу можуть бути виділені питання зі шкалою відповідей. За їх
формування необхідно провести розрахунки з виміру властивостей та
параметрів, що вивчаються, встановити надійність і вірогідність виміру
маркетингової інформації [11].
У реквізитній частині наводиться інформація, пов’язана з харак¬теристиками
респондентів: вік, стать, соціальний стан тощо — для приватних осіб; галузь
виробництва, форма власності, розміри підприємства, обсяги оборотного
капіталу на період, обсяги реалізації продукції (можливо, тенденції), науковотехнічний рівень продукції тощо — для організацій.
Після розроблення змісту можна моделювати, з використанням текстових
редакторів і спеціальних засобів малювання та графіки, форму анкети.
Збирання даних виконується по-різному: особистим заповненням анкет
респондентами, поштою, в інтерв’ю, через мережу Internet.
Для оброблення даних анкетного опитування та оцінювання їх достовірності
застосовують спеціалізовані програмні засоби, які ґрунтуються на математичностатистичних методах. До таких засобів належать: «КОБРА» (комплексне
оброблення анкет), програма «Да-система», статистичні пакети SAS, Statisticа,
SPSS. Використання програмних пакетів для вивчення попиту з допомогою
анкетного опитування висвітлено у другій частині цього посібника (розділ 4).
У маркетинговій практиці для оброблення даних анкет використовують й
електронні таблиці (наприклад, Excel). Порядок оброблення даних і виконання
окремих розрахунків наведено у розділі 3.4 другої частини посібника, а також у
[28].
Результати оброблення анкетних даних містять підсумкові дані з пропонованих
питань, кореляційні таблиці для виявлення та аналізу зв’язків і залежностей між
окремими числовими величинами з регресійним аналізом даних опитування.
Вони є основою при розробці планів маркетингу, виборі сегментів ринку,
прогнозування попиту на товар тощо.
Важливі результати можна отримати за повторних вивчень ринку з
використанням анкет. Зіставлення даних анкет за різні періоди дають змогу
виявити тенденції у попиті на товар, у ставленні до його якостей та
властивостей, у характеристиках покупців (зміни в рівні прибутків, у витратах на
певну групу товарів або конкретний товар) тощо.
Експертне оцінювання попиту. Експертне оцінювання попиту передбачає
використання спеціальних знань і практичного досвіду експертів, якими можуть
бути спеціалісти-маркетологи чи дослідники, працівники оптової та роздрібної
торгівлі, споживачі. Існує декілька варіантів експертного оцінювання: експерти
дають письмові відповіді на запитання в експертних листах і прогнозні оцінки з
подальшим обміном думками та обговоренням індивідуальних висновків;
заповнення експертних листів (але без дискусії між експертами) з подальшим
урахуванням рівня компетентності експерта (метод Дельфі); колективна
творчість спеціалістів під час дослідження за певними правилами та аналіз
результатів (метод «мозкової атаки») тощо.
До заповнення листів експертам надається загальна інформація: дані
промислової і торговельної статистики в досліджуваній галузі, інформація про
виробництво, продаж, запаси товарів на ринку і на фірмі, динаміка змін
показників та ін. Аналізуючи цю інформацію, експерти дають свої прогнозні
оцінки. Дані з листів експертів вносяться в ПЕОМ та обробляються з
розрахунком середніх величин прогнозу, інтервалу оцінок тощо. Можуть
проводитися декілька турів експертизи з метою уточнення експертних оцінок,
наводяться пояснення (мотивація) оцінок експертів.
Оброблення одержаних за цим методом даних виконується із застосуванням
спеціального програмного забезпечення («Да-система», SPSS) чи електронних
таблиць за стандартною технологією оброблення даних анкетування.
Нормативний метод. Найчастіше поширений у практиці мар¬кетингових
досліджень нормативний метод прогнозування попиту на товари та послуги
використовується за вивчення попиту на продовольчі та інші товари широкого
вжитку, товари довгострокового користування, а також на деякі товари
виробничого призначення. Цей метод не пов’язаний з трудомістким процесом
збирання даних і водночас дає можливість прогнозувати попит на певний
період.
Оскільки ринок продовольчих товарів — один з найскладніших, вивчення попиту
на ці товари є суттєвим як для підприємств АПК з різними формами власності,
так і для торговельних підприємств, що реалізують продукти безпосередньо
населенню. Для груп продовольчих товарів попит може бути встановлений на
основі потреби в товаpax виходячи з норм споживання товарів на душу
населення, які розробляються спеціалізованими науково-дослідними
інститутами на декілька років. Ці норми враховують фізіологічні потреби
організму, а також національні та регіональні особливості споживання товарів
(досить стійкі традиції та тенденції у ставленні до певних товарів). Вони можуть
бути фізіологічними, оптимальними і мінімальними для кризисних умов та ін. У
розрахунках потреби у продукції сегментація ринку виконується за
адміністративно-територіальною ознакою або за типологічною групою
споживачів.
Розглянемо розрахунок потреби у плодоовочевій продукції на основі норм
споживання продуктів на душу населення, а також статистичних даних про
чисельність населення. Потреба в j-му товарі для s-го сегменту покупців (Pjs)
розраховується за формулою
Рjs = Nj • Чs ,
де Nj — норма споживання j-го продукту;
Чs — чисельність населення s-го сегменту.
Інформаційна модель розв’язання задачі з розрахунку потреб у товарах та
аналізу їх забезпечення наведено на рис. 3.2.6.
Рис. 3.2.6. Інформаційна модель розв’язання задач
з розрахунку потреб у товарах та аналізу забезпечення ними
За розв’язання задачі потреба може бути визначена за кожним видом
продовольчих товарів по Україні і по сегментах (областях, регіонах чи інших
ознаках). Так, для розрахунків потреби населення України в плодоовочах
використовуються дані про норми споживання — файл NSPO і статистичні дані
про кількість населення по областях, районах України — файл NAS (може
враховуватися й тен¬денція у зміні приросту населення). Файли NSPO та NAS
мають
незначну кількість записів і можуть зберігатися в електронній таблиці або в базі
даних. Результати розрахунків формуються у відомості потреби в
плодоовочевій продукції по області на 2002 р.
Після закінчення року (півріччя) доцільно виконати розрахунок рівня
забезпеченості ринку плодоовочевою продукцією. Для цього використовуються
дані торговельної статистики про продаж товарів (файл PRODTF). Відхилення в
насиченості ринку (Zjs) установлюються за формулою
Zjs = Fjs – Рjs,
де Fjs — фактичний продаж j-го товару в s-му сегменті.
Результатні дані розрахунку частки фірми на ринку (використано файл про
фактичний продаж продукції, PROD) наведено у табл. 3.2.6.
Таблиця 3.2.6
РІВЕНЬ ЗАБЕЗПЕЧЕНОСТІ РИНКУ ПЛОДООВОЧЕВОЮ ПРОДУКЦІЄЮ
ПО ОБЛАСТІ ТА ЧАСТКА ФІРМИ НА РИНКУ У 2002 p.
Назва продукту По області По фірмі
Нормативна потреба
(тис. т) Фактична
реалізація
у 2002 р. (тис. т) Відхилення (тис. т) Фактична реалізація у 2002 р. (тис. т) Частка
на
ринку (%)
1 Картопля 461,4 435,7 – 25,7 93,7 21,5
2 Фрукти та ягоди 312,7 271,7 – 41,0 63,0 23,2
3 Помідори 169,1 148,6 – 20,5 9,8 6,1
4 Овочі та баштанні 548,5 461,4 – 87,1 47,1 10,2
Аналіз даних таблиці показує, що фактична реалізація плодоовочевої продукції
у наведеному асортименті нижча за нормативні потреби. Якщо мета фірми
полягає у збільшенні частки ринку, то для цього є потенційні можливості.
Розрахунками можуть бути визначені фактичне споживання відповідних
продуктів на душу населення та їх відхилення від норм.
Фактичне споживання на душу населення розраховується за формулою
,
а відхилення від норм (Qjs) за формулою
.
Нормативний метод дає змогу отримати дані про перспективний попит
(наприклад, з використанням перспективних норм споживання продуктів, витрат
на товари культурно-побутового та господарського призначення), але
найдоцільніше застосовувати його для оцінювання поточного ринкового попиту.
Точніше визначити обсяг споживання продовольчих товарів можна за
формулою, яка враховує фактичні норми споживання та середньорічний індекс
зростання (зниження) чисельності населення у прогнозному періоді.
Моделювання і прогнозування
споживчого попиту
У практиці маркетингу використовується багато методів і моделей розрахунку
поточного і перспективного попиту, описаних у спеціальній літературі [10, 11,
34]. Вибір конкретного методу чи моделі пов’язаний із характеристикою товару
та особливостями його споживання, станом ринку, рівнем доходів та іншими
факторами.
Одним з розповсюджених методів визначення попиту на товари широкого
вжитку є метод ланцюгових співвідношень. Розрахунок попиту на j-й товар у sму сегменті q-ї групи споживачів (Пjsq) виконується за формулою
Пjsq = Hsq • Dsq • K1 • K2 •…• Kj ,
де Hsq — чисельність населення в s-му сегменті q-ї групи споживачів;
Dsq — грошові доходи населення в s-му сегменті q-ї групи споживачів;
K1 — частка доходу, що витрачається для придбання групи товарів;
K2 — частка доходу, що витрачається для придбання підгрупи товарів;
Kj — частка доходу, що витрачається для придбання j-го товару (наприклад,
група товарів — продовольчі товари; підгрупа — овочеві, молоко та
молокопродукти, хлібобулочні вироби; товар — помідори, морква, молоко
тощо).
Для виконання розрахунків необхідні дані про чисельність населення в s-му
сегменті q-ї групи споживачів (файл NAS) і грошові доходи населення (файл
DOX). Вони формуються на основі статистичних збірників і зберігаються в базі
даних. Дані про частки грошових доходів, які витрачаються споживачами на
придбання груп, підгруп і конкретних товарів, можуть бути встановлені за
фактичними витратами населення (дані статистики) або за методом
опитування.
За такою самою моделлю можна визначити попит на товари виробничого
призначення (Пi):
де Pn — середній розмір прибутків п-го підприємства-спожи¬вача;
K1, K2, …, Ki — частки прибутків, які витрачаються послідовно на різні види
діяльності (наприклад, K1 — частка прибутків, що в середньому витрачається
підприємством на технічне переобладнання та реконструкцію свого
виробництва; K2 — питома вага витрат на машини та обладнання у частці
прибутків, установлюваній коефіцієнтом K1; K3 — питома вага витрат на
металообробне обладнання у сумі витрат, що визначається коефіцієнтом K2; Ki
— прогнозована питома вага витрат на придбання верстатів з числовим
програмним управлінням у сумі витрат, що визначаються коефіцієнтом K3; п —
підприємства—споживачі продукції, п = 1, 2, 3, ..., m).
У разі застосування методу ланцюгових співвідношень
необхідні спеціальні маркетингові дослідження для встановлення показників
часток доходів, витрат на товари. Його поширенню сприяють удосконалення
системи показників статистичної звітності, збирання та надання даних
спеціалізованими фірмами.
Нестабільність ринкової економіки в Україні, зростання цін, відносне зменшення
грошових доходів зумовлюють необхідність урахування у прогнозуванні попиту
поведінки споживачів товарів. Для цього будуються моделі, які відбивають обсяг
споживання продуктів залежно від сукупності факторів: ціни, рівня грошових
доходів, складу сім’ї тощо. Поширеним варіантом розрахунку попиту є
розроблення класичної моделі споживання, за якою визначаються загальні
витрати сім’ї на споживання корисних (необхідних) наборів продуктів q1, q2, q3,
..., qk за цінами відповідно р1, р2, р3, ..., pk («споживацький кошик»):
С = q1 • р1 + q2 • р2 + q3 • р3 +...+ qk • pk.
Модель споживання товарів з урахуванням факторів пропозицій і цін має такий
вигляд:
,
де Qk — набори різновидів товарів;
Pk — ціни на різновиди товарів;
і — кількість різновидів товарів (і = 1, 2, 3,..., k).
За прогнозування попиту можна моделювати зміни цін або наборів продуктів.
Для розрахунків використовуються матеріали науково-дослідних інститутів,
агентств, що вивчають кон’юнк-туру ринку, де наведено матриці наборів
продуктів на душу населення (враховано фізіологічні норми потреби організму)
та дані про рівень цін на товари.
Короткостроковий прогноз обсягу продажу для фірми, що випускає широкий
асортимент товарів, може бути виконаний за методом експоненціонального
згладжування. Він базується на середньозваженому значенні продажу за
встановленою кількістю минулих періодів. При цьому найвагоміші коефіцієнти
притаманні найпізнішому продажу. Прогнозні значення для конкретного товару
визначаються за формулою
,
де — вирівняний (згладжений) обсяг продажу в поточному періоді;
а — коефіцієнт згладжування (0 < а <1);
— обсяг продажу за t-й період;
— вирівняний (згладжений) обсяг продажу для періоду
t – 1.
Для кожного виробу маркетологи встановлюють початковий рівень згладженого
обсягу збуту та коефіцієнт згладжування, який вибирається маркетологом за
ітеративним методом і значно впливає на вірогідність прогнозу, похибку якого
можна розрахувати [11]. Перевага методу — можливість практичної реалізації.
Майже всі фірми (підприємства) ведуть облік продажу продукції, товарів і
формують файл продажу (PROD), зберігають ці дані тривалий час і можуть
використати його для прогнозу. За аналізу отриманих результатів можна робити
перерахунки, змінюючи вхідні величини. Вірогідність результатів за даними
фактичного продажу можна перевірити та зробити висновки щодо коефіцієнта
згладжування та ефективності використання цього методу.
Відомі два основних методи розроблення прогнозів — екстраполяції та
моделювання, які базуються на методах математичної статистики [11, 12, 34]. В
основу першого методу покладено аналіз часових рядів, який передбачає:
розділення даних про продаж в минулому на компоненти, що характеризують
цикли, сезонні та випадкові зміни; встановлення причин змін у попиті в
минулому та перенесення отриманих закономірностей на майбутнє.
Різновидами розрахунків є побудова прогнозу за методами: експоненціального
згладжування динамічного ряду; аналітичного вирівнювання та екстраполяції
динамічного ряду; прогнозування обсягів попиту з допомогою коефіцієнтів
еластичності; з побудовою динамічної моделі множинної регресії; ведучих
індикаторів; з використання кривих життєвого циклу товарів.
За моделювання попиту і пропозицій у маркетингу розробляються цільові
функції споживання та споживчого попиту, будуються моделі попиту [12, 34].
Функції попиту відбивають залежність обсягу попиту на окремі товари та послуги
від комплексу факторів, що впливають на нього. Такі функції застосовуються в
аналітичних моделях попиту і будуються на основі статистичних даних про
структуру доходів населення, ціни на товари, склад сім’ї тощо. Однофакторні
функції попиту від доходів застосовуються в прогнозуванні попиту на товари
широкого вжитку (криві Енгеля, функції Торнквіста). В основу цих функцій покладено дослідження змін у попиті на певні групи
товарів (першої необхідності, другої необхідності, предмети розкоші) залежно
від доходів. Побудова відповід¬них графіків щодо конкретних груп (видів)
товарів дає змогу
аналізувати відповідні зміни у попиті та виявляти певні закономірності, які
можна використовувати для його прогнозування.
Для моделювання та прогнозування попиту ефективно застосовувати
статистичні пакети: SPSS, Statistiсa, Да-система. Для відповідних розрахунків
підприємства та фірми можуть використовувати можливості електронних
таблиць. Приклади розрахунків з допомогою зазначених програм наведено у
другій частині цього посібника.
Розділ 3
ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ РОЗВ’ЯЗАННЯ
ЗАДАЧ З МАРКЕТИНГОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТОВАРІВ
3.1. ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА
МАРКЕТИНГОВОГО ДОСЛІДЖЕННЯ ТОВАРУ
У процесі проведення маркетингових досліджень товару розглядається
комплекс питань, пов’язаних із товарною, ціновою, збутовою, стимулівною
політикою підприємства. Ці питання включають: вивчення модифікацій товару,
визначення товарів, які матимуть найбільший збут на обраному ринку; вивчення
каналів товаропросування товару. Відповідні дослідження пов’язані зі
збиранням достовірної, надійної, актуальної інформації та її інтерпретацією.
Збирання інформації — процес досить тривалий та складний. Особли¬вість
сучасного ринку України полягає у тому, що економічні процеси, які
відбуваються у країні, по-перше, не мають еволюційного характеру, а отже, дані
минулих років не можна використовувати для прогнозування на майбутнє; подруге, чимало економічних показників взагалі отримати неможливо. Тому
особливі труднощі пов’язані зі збиранням маркетингової інформації. Правильно
інтерпретувати зібрану інформацію можливо лише за умови її своєчасного
оброблення, яке має виконуватися з використанням статистичного та економікоматематичного аналізу даних.
Результатом появи потужних і зручних пакетів для оброблення та аналізу даних
стало те, що виконання трудомістких розрахунків за складними формулами,
побудова таблиць і діаграм, тобто вся «чорнова» робота виконується на
комп’ютері. Сучасні інформаційні технології, методи аналізу даних з
використанням різних інструмен¬тальних засобів комп’ютерного оброблення
стають типовим і зага¬льновживаним засобом для маркетингового дослідження
товару. Навіть представники малого бізнесу часто застосовують комп’ютер¬ні
засоби аналізу даних або самостійно, або вдаючись до послуг консалтингових
компаній. Використання результатів комп’ютерно¬го оброблення даних сприяє
напрацюванню обґрунтованіших і найменш ризикованих рішень щодо ціни,
стратегії просування, позиціювання товару та рекламної стратегії на
конкретному ринку.
Створення інформаційної системи для маркетингового дослідження товарів має
ґрунтуватися на інтеграції даної системи із загальною інформаційною системою
підприємства та з окремими АРМами відділу маркетингу.
Основою інтеграції інформаційної системи є логістика. Торгівля та збут,
оцінювання фінансових, технічних, технологічних можливостей підприємства,
відповідність кадрового потенціалу задачам розроблення, впровадження та
виробництва нового товару, модифікації товару, що вже давно виробляється,
мають бути єдиним універсальним і гнучким ланцюжком інформаційної системи
оброблення інформації. Автоматизовані робочі місця відділу мар¬кетингу
повинні мати інформаційні зв’язки з АРМами інших відділів — головного
конструктора, головного технолога, науково-технічного, бухгалтерією, підрозділу
збуту. Найефективнішим є розв’язання задач маркетингового дослідження
товарів як єдиного комплексу розрахунків, що базується на використанні мережі
АРМів підприємства та діалоговій системі оброблення даних. Схему
інформаційних зв’язків АРМів відділу маркетингу наведено на рис. 3.3.1.
Рис. 3.3.1. Інформаційні зв’язки автоматизованих робочих місць
відділу маркетингу з автоматизованими робочими місцями
інших відділів підприємства
Якщо така мережа АРМів є частиною корпоративної інформаційної системи
підприємства, то обмін інформацією здійснюється через централізовану
корпоративну базу та сховище даних. У іншому разі відбувається обмін
локальними файлами між автоматизованими робочими місцями відділів.
Інформаційний зв’язок між АРМами відділу маркетингу і відділу головного
конструктора відбувається в такий спосіб.
Працівниками відділу маркетингу формуються текстові файли, що містять: дані
щодо напрямів удосконалення якості товарів та упаковки відповідно до вимог
ринку; напрями вдосконалення технологічного процесу виробництва товарів та
упаковки. Ці файли (або їх роздруківки) передаються на АРМ відділу головного
технолога.
Відповідно до вимог щодо вдосконалення товарів та упаковки працівниками
відділу головного технолога розробляються технічні характеристики нових або
модифікованих товарів та упаковки. Ці характеристики заносяться в
структуровані файли технічних характеристик товарів і зберігаються в них.
Сформовані файли через локальну мережу передаються з АРМів відділу
голов¬ного технолога на АРМ відділу маркетингу. У разі затвердження
технічних характеристик керівниками підрозділів технологами готуються текстові
файли, що містять комплекти технологічних документів, і передаються по
мережі. У відділі маркетингу текстові файли комплектів документації додаються
до бази даних інформаційно-пошукової системи відділу або передаються в
корпоративне сховище даних.
Взаємодія між відділами маркетингу та відділом головного конструктора
відбувається в такий спосіб: з АРМ відділу маркетингу на АРМ відділу головного
конструктора передаються текстові файли або роздруковані дані, що містять
інформацію про:
• напрями розроблення нових товарів;
• напрями поліпшення конструкторських характеристик;
• можливі сфери застосування продукції;
• протоколи зняття з виробництва тих товарів, життєвий цикл яких знаходиться
на стадії спаду;
• документи узгодження технічних завдань на нові товари.
У свою чергу, з АРМ відділу головного конструктора на АРМ відділу маркeтингу
передаються структуровані файли технічних характеристик виробів і текстові
файли (або роздруковані дані) технічних умов на нові товари, документів, які
містять інформацію про переваги та вади продукції, що виготовляється;
комплекти конструкторських документів, креслення виробів; характеристики та
креслення тари, упаковки.
У процесі взаємодії з плановим відділом на АРМ відділу маркетингу готуються
текстові файли, які містять інформацію про протоколи змін номенклатури та
обсягів випуску продукції, і передаються через локальну мережу на АРМи
планового відділу.
З АРМів планового відділу на АРМи відділу маркeтингу передаються
структуровані файли квартальних і місячних планів виготовлення продукції, а
також файли змін, внесених у план випуску.
З бухгалтерією відділ маркетингу обмінюється фінансовою інформацією. На
АРМ відділу маркетингу готуються та передаються у бухгалтерію у вигляді
текстового файла кошторис витрат на маркетинг, довідки про проведення
реклами та інших маркетингових заходів, витрати на них. З АРМів бухгалтерії у
відділ маркетингу надходять структуровані файли, що містять: дані
бухгалтерського обліку, дані про обіг і реалізацію готової продукції, статистичну
та фінансову звітність. У відділі маркетингу ці дані використовуються для
аналізу виконання плану маркетингу.
З допомогою засобів комп’ютерної техніки у підрозділі збуту постійно
відслідковується інформація про збут товару, закріплення його на ринку. На
підставі маркетингової інформації працівники підрозділу збуту можуть
оперативно впливати на процедури виписування документів: надавати знижки, давати покупцеві змогу
вибирати якість і вартість продукції. З АРМів збуту до маркетологів надходить
інформація про перебіг відвантаження продукції, виконання договорів поставки.
Серед даних, що передаються через мережу, можуть бути текстові та
структуровані файли з регламентною та оперативною інформацією.
Крім вивчення внутрішнього середовища, для підвищення ефективності збуту
необхідно аналізувати організаційну структуру підприємства з погляду її
конкурентоспроможності на ринках, оцінювати рівень науково-дослідної
організації та конструкторських розробок (НДОКР), порівнювати власні розробки
з НДОКР у конкурентів. Для реалізації цього напряму роботи організовується
обмін інформацією між АРМами відділу маркетингу та науково-технічним
відділом.
З відділу маркетингу у науково-технічний відділ передаються замовлення на
пошук інформації, придбання науково-технічної та періодичної літератури.
Науково-технічний відділ виконує пошук інформації за замовленням (джерелом
такої інформації можуть слугувати глобальні мережі, зокрема Internet) і формує
текстові файли, які містять інформаційні матеріали про наукові дослідження у
сфері економіки, технології за профілем підприємства. Файли передаються на
АРМи відділу маркетингу.
Функціями АРМ відділу маркетингу є оперативне забезпечення інформацією
директорів, менеджерів та інших спеціалістів з маркетингу, для того, щоб
виявити нові маркетингові можливості й знизити ризик за прийняття
маркетингових рішень. До цієї інформації висувають вимоги, пов’язані з
визначеним рівнем повноти, точності, надійності та достовірності інформації,
яка відбиває потреби та уподобання споживачів.
Функціональні задачі інформаційної системи «Маркетингове дослідження
товарів» пов’язані з розв’язанням задач конкретного маркетингу: дослідження з
проектування товару, розроблення цінової стратегії, виявлення придатних
шляхів товаропросування, створення ефективної реклами на конкретному
ринку. Результатом їх розв’язання є інформація про життєстійкість товару, тобто
про те, якою мірою товар спроможен задовольнити на даному ринку потреби та
уподобання користувачів та які можливості є для отримання виробником прибутку.
Маркетингові дослідження включають вивчення товарної структури ринку,
аналіз внутрішнього середовища маркетингу, можливостей організації
виробництва нових товарів.
Вивчення товарної структури ринку передбачає з’ясування ступеня відповідності
продукції, яка випускається, потребам спожи¬вачів та визначення, які товари та
у яких обсягах потрібно випускати. Для цього досліджуються технічний рівень та
якість товарів, які обертаються на ринку, система товаропросування та рівень
сервісу конкурентів, а також особливі вимоги до товарів, розглядаються чинні
стандарти, норми, правила технічної безпе-ки.
Організація виробництва нових товарів розпочинається з вивчення потреб ринку
у новому товарі. Для цього виконується попередня сегментація споживачів, які
можуть споживати даний товар. Потім вивчаються або формуються вимоги
потенційних покупців до даного товару.
Інформаційна система з маркетингового дослідження товару призначена
автоматизувати виконання саме таких функцій.
3.2. ХАРАКТЕРИСТИКА ФУНКЦІОНАЛЬНОЇ ПІДСИСТЕМИ
«МАРКЕТИНГОВІ ДОСЛІДЖЕННЯ ТОВАРУ»
Інформаційна база підсистеми
Інформаційна база підсистеми «Маркетингові дослідження товару», як і
інформаційна база інших функціональних підсистем маркетингу, складається з
внутрішньої поточної інформації та
зовнішньої інформації. Частина інформаційної бази повністю формується
(збирається, обробляється) у маркетинговому відділі, частина надходить у
підсистему з інших функціональних інформаційних підсистем підрозділів
підприємства та з зовнішнього середо¬вища.
Внутрішня поточна інформація складається з таких груп інформації:
• інформація про технічні, конструкторські та технологічні характеристики
товарів, які вже випускаються, і товарів, які знаходяться на стадії розроблення;
• характеристики тари, упаковки;
• паспортні характеристики аналогічних виробів, які випускаються іншими
виробниками.
Ця інформація потрапляє в систему з АРМів конструкторського відділу та
відділу головного технолога у вигляді структурованих файлів і має нормативнодовідковий характер.
Наступна група інформації містить дані про квартальні, місячні плани
виготовлення продукції, про зміни, внесені до плану випуску та причини таких
змін. Джерелом цієї інформації є інформаційна підсистема планового відділу
(відповідні АРМи). Дані цієї категорії найчастіше вже мають структуру файлів
відповідних СУБД, з допомогою яких вони сформовані.
З бухгалтерії надходять дані про обіг коштів, бухгалтерсько-фінансова звітність,
дані про обсяги витрат і рівень отриманих доходів. Бухгалтерський облік
підприємства здебільшого виконується з допомогою спеціалізованих
бухгалтерських програм «1С» фірми «1С», «BEST» фірми «Інтелект сервіс»,
системи «Миракл Виртуоз» фірми «Міратех», а також бухгалтерських
програмних продуктів «Парус», «Омега», R-Style або з допомогою програмних
комплексів АРМ бухгалтерії, розроблених програмістами підприємства. Вихідні
дані бухгалтерського обліку використовують у функціональній підсистемі
маркетингових досліджень для аналізу темпів реалізації готової продукції,
ритмічності реалізації, а також для аналізу виконання плану маркетингу.
У підрозділі збуту на відповідних автоматизованих робочих місцях спеціалістів
збирається інформація про обсяги товарних запасів, про показники поточного
збуту. На АРМах збуту можуть використовуватися власні програмні розробки,
готові програмні продукти, такі як «DeloPro» (розроблена фірмою «КСИКОМ
СОФТ»), «1С: Торгівля та склад» фірми «1С»; «Парус-Реалізація» корпорації
«Парус» та ін. Оброблення інформації може здійснюватися й за допомогою
електронних таблиць.
Варто наголосити, що планова, бухгалтерська та збутова інформація має
оперативний характер і може передаватися у маркетинговий відділ у різних
форматах та у різні строки, у тому числі у регламентовані та на вимогу
працівників підрозділу марке¬тингового дослідження товару. Отримані файли з
інформацією мають конвертуватися у формат, придатний для використання на
АРМ маркетолога, та застосовуватися як основа для прийняття управлінських
рішень тактичного характеру щодо асортиментної політики, обсягів збуту тощо.
Джерелом зовнішньої інформації слугують клієнтурні ринки, покупці, контактні
аудиторії, органи державного управління, статистики, а також друковані
видання, які поділяються на джерела постійної невибіркової дії та канали
комунікації вибіркової дії.
До першої групи належать періодичні друковані видання загальноекономічної
орієнтації, до другої — інформація, яку можна отримати з допомогою каналів
вибіркової дії, саме: публіковані бухгалтерські та фінансові звіти підприємств;
звіти керівників підприємств і фірм на зборах акціонерів, вузькоспеціалізовані
виробничі друковані видання; фірмовий продаж з демонструванням
властивостей товарів.
Така інформація, навіть якщо її отримано з допомогою засобів телекомунікації,
найчастіше, має текстовий формат (txt, doc). Вона може надходити у систему в
електронному вигляді, вводитися з допомогою сканерів або попередньо
оброблятися спеціалістами (формалізуватися) та вводитися у ПЕОМ з
клавіатури. Для створення, введення та використання баз даних текстових
документів можуть застосовуватися спеціальні програмні засоби (ПЗ) у вигляді
гіпертекстових програмних систем. У такому разі у тексті виділяють текстові
послідовності для організації перехресних посилань, переходу та пошуку по них
у процесі виконання операцій запиту, створення рубрик з метою групування
інформації за спільністю ознак і пошуку даних за визначеною тематикою. У цей
спосіб доцільно організовувати довідники «м’яких» і «жорстких» параметрів
товарів.
Відомості економічного характеру можуть розповсюджуватися спеціалізованими
фірмами у вигляді банків даних на магнітних носіях або через глобальну
мережу. Інформаційні послуги доступу до банків даних надаються з допомогою
спеціальних програмних засобів, які постачаються із самими даними.
Прикладом банків даних, що можуть використовуватися за маркетингового
дослідження товару, є розроблена інформаційно-видавничим центром
«Інфотерра» оболонка бази даних «Діловий Київ». В електронному вигляді
інфор¬мація може потрапляти з телекомунікаційної мережі СВІТ (Системи віртуальних інформаційних технологій), яка пропонує інформацію про
підприємства з бази даних «Ресурс України», консультації з юридичних питань,
комерційну інформацію про будь-яку продукцію, фінансові новини та довідкову
інформацію.
З метою отримання додаткової інформації, пов’язаної з дослідженням товарів
на підприємстві (фірмах), використовують джерела інформації, що формуються
в результаті проведення спеціальних маркетингових досліджень. Спеціалізовані
дослідження виконуються або силами власного маркетингового відділу, або з
допомогою спеціалізованих фірм. Методами такого дослідження є:
спостереження за перебігом збуту товарів власного виробництва та аналогічних
товарів інших виробників, експериментальний продаж та опитування споживачів
щодо їх ставлення до товарів чи послуг. У разі проведення спостережень у
журналах або картках реєструються всі дані, пов’язані зі збутом продукції та
сервіс¬ним обслуговуванням. По закінченні процесу спостереження
дані обробляються, систематизуються і використовуються як додаткова
інформація для розв’язання задач. В експерименті для окремих груп товарів,
продаж яких можна порівняти за різних умов, перевіряють фактори, що
впливають на продаж у першу чергу (наприклад, канали збуту, властивості тари
чи упаковки). Після аналізу цих даних формують інформаційну базу
найвпливовіших факторів збуту і на їх підставі визначають причинно-наслідкові
залежності.
Отримані в такі способи дані потребують спеціального оброблення, етапами
якого є: класифікація інформації, кодування, уніфікація та стандартизація
первинної інформації.
Варто зауважити, що нині на підприємствах, навіть за умов відсутності
спеціалізованих програмних продуктів для АРМів маркетолога, такі функції, як
ведення карток, каталогів, довідників щодо ринків збуту, виробників продукції та
інших інформаційних об’єктів здійснюється з допомогою різноманітних
програмних інструментальних засобів. Проте розрахунки, пов’язані з
маркетинговим дослідженням товару, найчастіше не виконуються, хоча це
мож¬ливо здійснювати з використанням інструментальних засобів
MicroSoft Office. Так, оброблення інформації, яку можна подати у табличному
вигляді (наприклад, даних про збут продукції), можливо виконувати з допомогою
табличних процесорів (MicroSoft Excel), а також систем керування базами даних
(MicroSoft Access). Інформацію, отриману в результаті оброблення даних,
доцільно подавати у вигляді графіків функціональної залежності від параметрів
(наприклад, залежності обсягів продажу від конкретних властивостей товарів),
графіків динамічної зміни показників (наприклад, динаміки продажу товарів по
місяцях) тощо.
Результати розрахунків з маркетингового дослідження товару можуть
нагромаджуватися й утворювати динамічні ряди, які надають цінну інформацію
про сталі закономірності ринку та його складових.
Зовнішня та внутрішня інформація може складати базу даних підсистеми
маркетингового дослідження товарів. Склад і зміст інформаційних суттєвостей
БД, які використовуються для розв’я-зання задач з дослідження товарів,
наведено у додатку 1.
Склад функціональної підсистеми
За формування переліку задач, вирішуваних у цій підсистемі, виходять із
специфіки товарів (послуг), які виробляються (надаються) підприємствами,
фірмами, їх сфери діяльності. У табл. 3.3.1 наведено орієнтовний перелік
комплексів задач функціональної підсистеми дослідження товарів, які можуть
розв’язуватися на автоматизованих робочих місцях спеціалістів відділу
маркетингу. (У наступних параграфах підходи до автоматизації деяких задач з
цього переліку будуть детально розглянуті).
Таблиця 3.3.1
СКЛАД КОМПЛЕКСІВ ЗАДАЧ З ДОСЛІДЖЕННЯ ТОВАРІВ
Комплекс задач Задача
1. Дослідження властивостей товарів 1.1. Дослідження якісних і кількісних
властивостей продукції, товарів і послуг
1.2. Аналіз рівня конкурентоспроможності про¬дукції (товарів, послуг)
1.3. Аналіз рівня задоволення споживачів властивостями товарів чи послуг
Закінчення табл. 3.3.1
Комплекс задач Задача
2. Асортиментна політика, планування випуску та збуту 2.1. Оптимізація
асортиментного плану випуску продукції
2.2. Оптимізація збуту продукції (товарів) за ринками збуту
3. Облік та аналіз товарного збуту 3.1. Облік відвантажування та реалізації
продукції (товарів)
3.2. Аналіз відхилення реального збуту від планового збуту за каналами збуту,
напрямами реалізації, групами продукції (товарів, послуг)
3.3. Аналіз життєвого циклу товарів
3.4. Аналіз ритмічності збуту
3.5. Аналіз рентабельності окремих видів продукції
3.3. АВТОМАТИЗАЦІЯ РОЗВ’ЯЗАННЯ ЗАДАЧ
З АНАЛІЗУ КОНКУРЕНТОСПРОМОЖНОСТІ ПРОДУКЦІЇ
(ТОВАРІВ, ПОСЛУГ)
Задача аналізу конкурентоспроможності продукції (товарів, послуг) є одночасно
і дуже важливою, і дуже складною. Важливість її розв’язання пояснюється тим,
що ефективний збут товарів, а отже, й необхідний рівень прибутку, можуть
забезпечити лише конкурентоспроможні товари.
Нагадаємо, що під конкурентоспроможністю товарів (продукції) розуміється
сукупність якісних і вартісних характеристик товару, які з погляду покупця є
суттєвими і забезпечують задоволення конкретних потреб. Тобто
конкурентоспроможність — це складна, інтегральна властивість, яка
характеризує привабливість продукції для споживача та прибутковість для
виробника. Показник конкуренто-спроможності розглядається в двох аспектах:
ефект у розробника, виробника, споживача від створення виробництва та
споживання (експлуатації) продукції, і витрати на досягнення цього ефекту.
Схему формування конкурентоспроможності наведено на рис. 3.3.2.
Для оцінювання конкурентоспроможності використовуються «жорсткі» та «м’які»
параметри. «Жорсткі» параметри мають кількісну оцінку. Це може бути час
очікування послуги; час надання послуги; завершеність послуги; паспортна
характеристика обладнання, інструментів, матеріалів; надійність, точність
використання, безпека; рівень механізації та автоматизації. Конкретне значення
па¬раметрів такого типу може вимірюватися в одиницях часу, ваги, дов¬жини,
ціни, терміну служби тощо. Такі параметри враховуються та вимірюються на
стадіях розроблення, виробництва та експлуатації.
«М’які» параметри мають лише якісну оцінку. Вони характеризують: комфорт та
естетику; відповідність модному напряму, ввічливість, чуйність, компетентність;
доступність персоналу; довіру до персоналу; рівень майстерності; ефективність
спілкування виконавця і клієнта і т. ін. Тобто ці параметри частіше за все
відбивають уподобання споживачів, якісно характеризують ефект експлуатації.
Крім наведеної класифікації параметрів товарів, у практиці маркетингових
досліджень з визначення конкурентоспроможності товарів параметри поділяють
на технічні та економічні. До групи технічних параметрів входять параметри
призначення та надійності, ергономічні, естетичні та нормативні параметри.
Параметри призначення характеризують області застосування продукції та
функції, які вона повинна виконувати. Виходячи з конкретного значення такого
параметра можна зробити висновки щодо ефективності використання продукції
в конкретних умовах. Параметри призначення поділяються на класифікаційні
(наприклад, пасажиромісткість транспортних засобів), технічної ефективності
(наприклад, продуктивність верстатів) і конструктивні (характери¬зують
проектно-конструкторські рішення для розроблення виробу).
Показники надійності дають змогу оцінювати споживчі властивості виробу:
довговічність, безвідмовність, ремонтопридатність і пристосованість до
тривалого зберігання.
Ергономічні параметри характеризують продукцію з погляду її відповідності
людському організму за виконання трудових операцій чи споживання.
Естетичні параметри показують інформаційну визначеність, раціональність
форм, досконалість виробництва продукції та стабільність її товарного вигляду.
Нормативні параметри свідчать про властивості продукції, які регламентуються
обов’язковими нормами, стандартами та законодавством, на ринках, де цю
продукцію передбачається реалізувати.
До групи економічних параметрів належать параметри, застосовувані за
оцінювання конкурентоспроможності продукції, яка характеризується
структурою всіх витрат споживача (ціни споживання) з придбання і споживання
продукції і визначається її властивостями та умовами придбання й
використання на конкурентному ринку.
Рис 3.3.2. Схема формування конкурентоспроможності продукції
Оцінювання конкурентоспроможності продукції (послуг) передбачає вибір
системи показників (набору параметрів) і порівняння їх з аналогічними
показниками, взятими за базові. Результати є показником рівня
конкурентоспроможності. Цей показник поєднує в собі технічний рівень виробу,
якість його виготовлення, ефективність експлуатації та використання.
Складність розв’язання задач такого типу полягає у тому, що вони належать до
задач відкритих і слабоструктурованих за значної невизначеності вхідної
інформації та варіантів дій. Їх роз¬в’язання неможливе без застосування
статистичних та експертних методів. Так, для порівняння властивостей товарів
необхідно спочатку розбити їх на групи аналогічних товарів, а потім у розрізі цих
груп провести аналіз з метою виявлення технічних та економічних параметрів,
які чинять найбільший вплив на збут і відрізняють товари (продукцію чи послуги)
фірми від товарів (продукції чи послуги) конкурентів.
Для того щоб розбити товари на групи, застосовують методи дискримінантного
аналізу, які дають змогу будувати функції характеристик, які змінюються і
значення яких пояснює розбиття на групи. За методами кластерного аналізу
також можна розбити сукупність товарів на групи з «подібними»
характеристиками. Для реалізації цих методів застосовуються спеціальні
статистичні пакети, програми аналізу даних і класифікації. Зазначимо, що до
методів кластерізації доцільніше вдаватися за аналізу «м’яких» параметрів. У
разі використання характеристик «жорстких» параметрів застосовуються
методи порівняння з еталоном і групового параметричного індексу; можна також
використати фреймове подання знань для побудови фрагмента структури БЗ.
Оцінювання конкурентоспроможності продукції у таких випадках виконується на
підставі порівняння технічних та економічних параметрів продуктів-аналогів.
Інформаційна база задачі складається з анкетних даних і даних листів
опитування, технічної документації на підставі якої створюються довідники
параметрів товарів. Довідник споживчих характеристик (DOVTOVS) створюється
на основі оцінювання споживачами властивостей товару. Збирання інформації
для формування такого довідника виконується шляхом анкетного опитування.
На даних відділів головного технолога та головного конструктора формується
довідник технічних характеристик виробів (DOVTOVТ). Приклад деяких
параметрів такого довідника: нормативні характеристики, що відповідають
державним і міжнарод¬ним стандартам, ергономічні характеристики (гігієнічні,
антропометричні, фізіологічні), естетичні характеристики.
Рис. 3.3.3. Інформаційна модель розв’язання задачі
«Аналіз конкурентоспроможності товарів»
Довідник економічних параметрів (DOVTOVE) формується за даними
бухгалтерії, фінансового відділу та відділу маркетингу,
а також за результатами опитування продавців, дистриб’ю¬торів. Група
характеристик цього довідника: ціна, термін доставки, умови сплати,
наближення продавця до покупця, зручність розрахунків, гарантійне та
післягарантійне обслуговування, інформація про товар, реклама,
енергомісткість та економічність товару, вартість сировини, запчастин, ремонту,
чисельність обслуговуючого персоналу, його кваліфікація, сервісне обслуговування.
Код
параметра товару Назва
параметра
товару Оптимальне
значення
параметра Мінімально
допустиме
значення
параметра Максимально допустиме значення
параметра Вагомість параметра товару
Рис. 3.3.4. Форма листа опитування
для визначення властивостей товару (продукції)
Назва продукції
Назва виробника продукції
Технічні параметри продукції
Код параметра Назва параметра Значення параметра
Рис. 3.3.5. Зразок бланка з переліком характеристик
для внесення інформації про технічні параметри продукції
Крім наведених довідників, слід використовувати довідник питомої ваги параметрів (DOVTOVV), в якому зазначається вага кожного
параметра, а також границі параметрів виробу. Формування даних для цього
довідника здійснюється шляхом опитування експертів. Інформаційну модель
розв’язан¬ня задачі з аналізу конкурентоспроможності товарів наведено на рис.
3.3.3.
Формування довідників економічних, споживчих і технічних параметрів товарів
— досить тривалий та складний процес. На стадії формування довідників
потрібно здійснити класифікацію параметрів, розробити форми листів
опитування, анкет, бланків для збирання інформації. Зразки листа опитування
та бланку наведено на рис. 3.3.4 та 3.3.5.
Крім бази даних, за розв’язання задачі із застосовуванням екс-пертних методів
створюється та використовується база знань
(БЗ). Вона складається з трьох ієрархічних структур — «класи фреймів»,
«фрейми» та « слоти» — типу «масив з ключем» з вершиною. Ключові
елементи масивів розміщуються в термінальних вершинах з назвами: «ім’я
класу», «ім’я фрейму», «ім’я слоту» й однозначно визначають відповідні фрейми
та слоти. Масив «класи фреймів «визначає перелік задач або проб-лем, для
розв’язання яких потрібна БЗ. Ідентифікатор розгля-дуваної задачі, або її назва,
зберігається у ключових вершинах «ім’я класу». Всі дані для роз¬в’язання
задачі представлені у відповідних фреймах. Процедура розв’язання
активізується при вході у вершину «процедура», яка має посилання на
голов¬ний програмний модуль бібліотеки програм. Назви продукції, що
виготовляється, технічних параметрів, статей витрат збері-гаються у ключових
вершинах відповідних фреймів, а їх значення — у ключових вершинах слотів.
Зв’язок між продукцією, її технічними характеристиками та статтями витрат
відбувається через вершину «зв’язок фреймів». Умова реалізації зв’язку або її
числове значення задається у вершинах «вид зв’язку» фреймової або слотової
структури.
Отже, розглядувана інформаційна структура має властивості БЗ і являє собою
один з варіантів організації знань в експертних системах керування маркетингом
на підприємстві.
У результаті розв’язання задачі формуються такі вихідні повідомлення: Відомість товарів-аналогів, Відомість товаровиробничих показників
товару (форму документа наведено на рис. 3.3.6), Відомість аналізу технічних
параметрів товару, Відомість аналізу економічних параметрів товару, Відомість
аналізу споживчих параметрів товару тощо. Крім того, результати розв’язання
можуть подаватися у графічному вигляді.
ВІДОМІСТЬ ТОВАРОВИРОБНИЧИХ ПОКАЗНИКІВ ПРОДУКЦІЇ (ТОВАРУ)
Вид
параметрів Назва
параметра Значення
параметра Характеристики параметра
еталонні низькі високі
Технічні
Економічні
Рис. 3.3.6. Форма вихідного документа
Математичний алгоритм задачі складається з таких розрахункових показників.
Оцінка конкурентоспроможності за обраним показником визначається за
формулою
qji = (Pji/Poji) ? 100 % (i = 1, 2, 3, …, n);
,
де — одиничний показник конкурентоспроможності за
і-тим технічним параметром;
Рji — величина j-го параметра для аналізованої i-ї продукції;
Poji — величина j-го параметра для i-ї продукції, яку прийнято за зразок.
За оцінювання з двох формул вибирають ту, за якою зростанню показника
відповідає підвищення конкурентоспроможності (наприклад, для оцінювання
продуктивності вибирають показник qjі, а питомих витрат палива — показник ;
якщо технічні параметри продукції не мають фізичного виміру (наприклад,
зовнішній вигляд, відповідність моді), то використовують експертні методи
оцінювання у балах.
Зазначимо, що ці показники лише констатують факт конкурентоспроможності
аналізованої продукції за визначеним параметром порівняно із товароманалогом. Вони не враховують вагомість кожного параметра за вибору товару.
Для врахування вагомості параметрів застосовують групові та інтегральні
показники.
Так, конкурентоспроможність за споживчими характеристиками визначають з
допомогою групового параметричного індексу Jci, який розраховується за
формулою
,
де n — кількість аналізованих кількісних параметрів;
aj — вагомість j-го параметричного індексу;
qjі — параметричний індекс j-го параметра для і-ї продукції.
Параметричний індекс може бути визначений і для «м’яких» параметрів. Для
того щоб якийсь «м’який» параметр подати у цифровій формі, необхідно
зафіксувати ці дані з допомогою балів, які виставлятимуться конкретному
значенню параметра. Крім того, треба знати вагомість кожного параметра
показників. Для цього складають, заповнюють і використовують довідник ваг
параметрів.
Варто наголосити, що оскільки конкурентоcпроможність, на відміну від якості
товарів, визначається тільки тими властивос-тями, які становлять суттєвий
інтерес для споживача і безумовно гарантують задоволення певних потреб, то
для розрахунків необхідно вибирати з довідників як параметри, що
характеризують якість продукції товарів (ці дані занесено у довідник на підставі
інформації з відділів головного технолога та головного конструктора), так і
параметри, які відбивають переваги споживачів продукції товару (ці дані
занесено маркетологами у довідник на підставі анкетування, опитування
споживачів, продавців, експертів).
Аналіз конкурентоспроможності за економічними параметра-ми виконується
аналогічно аналізу конкурентоспроможності за споживчими характеристиками.
Оцінювання ступеня задоволення потреби споживача власти-востями виробу
здійснюють з допомогою групового параметрич-ного індексу Jеі, який
розраховується за формулою:
,
де m — кількість аналізованих економічних показників;
aj — вагомість j-го параметричного індексу;
qjі — параметричний індекс j-го параметра для і-ї продукції.
На наступному етапі розраховується інтегральний показник конкурентоспроможності продукції порівняно із зразком. Цей показник виз-начається
на основі індексів конкурентоспроможності за споживчими та економічними
параметрами. Обчислення виконуються за формулою:
Кі = Jnі / Jеі .
Показник загальної конкурентоспроможності, що спирається на технічні
характеристики товарів, визначається за формулою:
Кі = Jtі / Jеі ,
де Jtі — показник конкурентоспроможності за технічними пара-метрами i-ї
продукції.
При цьому:
,
де і = 1, 2, …, n;
Рjі — абсолютне значення j-ї технічної характеристики пара-метра аналізованої
і-ї продукції;
Р0jі — абсолютне значення j-ї технічної характеристики і-ї продукції, яку взято за
базову;
аj—коефіцієнт значності j-го параметра;
n — кількість технічних параметрів, що впливають на конку-рентоспроможність.
За результатами розрахунків виконується аналіз. Якщо Кі > 1, продукція товар
конкурентоспроможніша за базову; якщо Кі < 1 — продукція товар поступається
конкретній продукції товару; якщо
Кі = 1 — рівень їх однаковий.
3.4. АВТОМАТИЗАЦІЯ РОЗВ’ЯЗАННЯ ЗАДАЧ
З ОПТИМІЗАЦІЇ АСОРТИМЕНТНОГО ПЛАНУ
ВИПУСКУ ПРОДУКЦІЇ
Насамперед розглянемо загальну характеристику комплексу задач, а також
методи та інструментальні засоби для розв’язання їх.
Розрахунок показників обсягу виробництва та збуту продукції належить до задач
оперативного виробничого планування. За розв’язання задач оптимізації
виробничої програми та плану збуту продукції використовуються різні методи,
зокрема метод вибору варіантів розв’язання (логічний алгоритм), метод
пропорційного розподілення та лінійне програмування. Лінійне програмування
— це галузь математики, яка розробляє теорію та чисельні методи розв’язання
задач з знаходження екстремуму (максимуму або мінімуму) лінійної функції
багатьох змінних за наявності лінійних обмежень. Для розв’язання задач цього
типу доцільно застосовувати пакети прикладних програм лінійного
програмування LP88 або LPG. Файли результату цих пакетів містять такі дані:
вихід розв’язку, значення функціонала, значення змінних, значення обмежень,
двоїсті оцінки. За результатом розв’язування задачу можна коригувати й знову
розв’язувати. Оптимізаційні задачі можна розв’язувати й з допомогою
електронних таблиць. У пакеті Excel є велика кількість методів оптимізації
параметрів — від простого добору параметрів до методу лінійної оптимізації за
багатьма параметрами.
У результаті розрахунків можуть бути отримані нецілочислові значення. Тоді
отримані результати доводяться до цілочислового значення вручну за логічним
алгоритмом (наприклад, з урахуванням мінімального відхилення сум товарного
випуску від заданого значення).
Розроблення плану асортиментного випуску — відповідальна задача, від
правильного розв’язання якої залежить узгоджена та ритмічна робота
підприємства, найефективніше використання ресурсів. Реалізація
асортиментної політики — це визначення на-борів товарних груп (видів,
підвидів, марок), оптимальне співвід-ношення базових моделей та їх
модифікацій, встановлення спів-відношення присутності на ринку товарів, що
перебувають на різних стадіях життєвого циклу. Серед завдань асортиментної
політики: задоволення попиту за залучення нових покупців, оп-ти¬мізація
фінансових результатів фірми та використання її технологічного досвіду. Як
критерій оптимальності при розробці плану асортиментного випуску можна
використовувати: прибуток, собівартість, витрати часу роботи обладнання,
номенклатуру виробничої програми. Невідомими у задачі є обсяги випуску
продукції кожного виду, обсяги виробництва за конкретного технологічного
способу. Для формування цільової функції та обмежень використовують дані
про кількість видів продукції, яка випускається, кількість технологічних способів,
використовуваних для виробництва продукції, наявність конкретних ресурсів,
кількість ресурсів, норми витрат ресурсів на одиницю продукції за обраного
технологічного способу, договори на постачання продукції. Усі ці дані
зафіксовано в оперативних та довідкових масивах.
Це довідники: видів продукції (DOVVID), підвидів продукції (DOVPIDV),
модифікації (DOVMPR). Вид продукції — це кінцевий продукт виробництва
(наприклад телевізори, магнітофони). На підвиди продукція поділяється за
функціональними особливостями (рівень якості, ціна). Підвиди продукції
призначаються для певної категорії користувачів й, у свою чергу, поділяються
на модифікації або марки, які відповідають запитам конкретних сегментів ринку.
Нормативно-довідкова інформація зафіксована у масивах: по-операційних норм
витрат основних і допоміжних матеріалів на виготовлення виробу (NORMМ);
нормативний час оброблення на виді обладнання; ефективного фонду часу
роботи одиниці обладнання (FONDО); фактичної наявності обладнання
(OBLAD); поопераційних норм витрат праці на виготовлення виробу (NORMP);
поопераційних розцінок на виготовлення деталі, що входить до складу продукції
(NРRА); фактичної наявності працівників (KADR); часових тарифних ставок
(STAVKA); кількості робочих днів у місяці (KALENDAR).
У результаті розв’язання задачі формується масив плану асо-р¬тиментного
випуску (PLPRO) та відомість «Плановий випуск продукції в асортименті на
місяць». Форму вихідного документа наведено на рис. 3.3.7.
ВІДОМІСТЬ АСОРТИМЕНТНОГО ПЛАНУ ВИПУСКУ НА МІСЯЦЬ
Назва продукції Код
продукції Група продукції Моди-фікація Одиниці виміру Кіль-кість Сума в
оптових цінах
Рис. 3.3.7. Форма вихідного документа
Інформаційну модель розв’язання задачі «Оптимізація асор-тиментного плану
випуску продукції» унаочнює рис. 3.3.8.
Рис. 3.3.8. Інформаційна модель розв’язання задачі
«Оптимізація асортиментного плану випуску продукції»
Лінійна економіко-математична модель оптимального розпо-ділення
оптимального плану випуску за максимізації прибутку має такий вигляд:
цільова функція:
;
за обмежень:
де — кількість продукції f-ї асортиментної групи, що має бути включена до плану
u-го місяця;
Рf — прибуток від виробництва одиниці f-ї продукції;
Тfbc — трудомісткість виготовлення продукції f-ї асортимент-ної групи, що
виготовляється на b-й операції у c-му цеху;
Lb — кількість працівників, які виконують b-ту операцію;
— ефективний фонд робочого часу працівника;
Oоcf — час обробки на о-му обладнанні одиниці f-ї продукції;
Kо — кількість одиниць о-го обладнання;
— ефективний фонд роботи одиниці обладнання;
afij — норма витрат i-го ресурсу на виробництво одиниці
f-ї продукції за j-го технологічного способу виробництва;
Ві — кількість i-го ресурсу.
За складання плану виробництва необхідно враховувати не тільки обмеження
на ресурси, а й договори та держзамовлення на постачання продукції. При
цьому модель доповнюється обме-женнями вигляду:
,
де — кількість продукції f-ї асортиментної групи, яка має бути виготовлена згідно
з договорами на поставку;
— кількість продукції f-ї асортиментної групи, яка має бу-ти виготовлена згідно з
держзамовленням.
Якщо за розв’язання задачі буде отримано нецілочислове рішення, то його
необхідно довести до цілочислового вручну, цілочислові результати
записуються в масив плану випуску про-дукції у розрізі асортиментної групи.
Потім розраховуються вар-тісні показники виробничої програми на основі
масиву плану ви-пуску та масиву вартості виробів.
Аналогічно виконуються розрахунки і у тому разі, коли необ-хідно мінімізувати
собівартість виробництва:
цільова функція:
;
за обмежень:
де — кількість продукції f-ї асортиментної групи, яка має бу-ти включена до
плану u-го місяця;
Cf — виробнича собівартість одиниці f-ї продукції;
afij — норма витрат i-го ресурсу на виробництво одиниці f-ї продукції за j-го
технологічного способу виробництва;
Ві — кількість i-го ресурсу;
Рf — прибуток від виробництва f-ї продукції;
P — заданий рівень прибутковості.
Необхідно зазначити, що за побудови цього типу моделі обмеження типу
«більше або дорівнює» обов’язкове. Їх відсутність призведе до оптимального
плану з нульовими значеннями змінних.
3.5. АВТОМАТИЗАЦІЯ РОЗВ’ЯЗАННЯ ЗАДАЧ
З АНАЛІЗУ СТАДІЇ ЖИТТЄВОГО ЦИКЛУ ТОВАРУ
Життєвий цикл товару — це концепція, яка визначає послідов-ність періодів
існування товару. Кожному етапу життєвого циклу має відповідати своя
маркетингова стратегія і своя тактика.
Дані про стадію життєвого циклу товару можна отримувати з даних про збут і
реалізацію товарів. Масиви ZBUT, REALIZ, що містять відповідну інформацію
формуються на підставі аналогіч-них масивів, які передаються з підрозділу
збуту та бухгалтерії. Відмінність масивів, які зберігаються для аналізу життєвого
цик-лу, від масивів, які зберігаються у підрозділі збуту та бухгалтерії, полягає у
тому, що дані з цих масивів не знищуються в кінці місяця, а нагромаджуються й
зберігаються протягом досить великого проміжку часу. Ці дані за певними
ознаками (вид товару/виробу, модифікація виробу/товару, покупці товару,
регіони збуту) агрегуються та утворюють масиви інформаційного сховища
(ARXIV). Дані сховища призначені для інформаційних цілей, тому вони доступні
користувачеві лише у режимі читання. У базі даних інформаційного сховища
дані мають зберігатися у вигляді логічних груп, щоб спростити користувачеві
сприйняття інформації. Інформація баз даних інформаційного сховища повинна
пов’язу¬ватися з текстовою інформацією про будь-якi подiї, процеси, явища,
тобто факти, які безпосередньо супроводжували або збігалися у часі із
зафіксованими даними збуту та реалізації продукції.
Крім зазначених вище масивів, за розв’язання задачі викорис-товуються масиви
довідкової інформації: видів продукції (това-рів) (DOVVID), підвидів продукції
(товарів) (DOVPIDV), моди-фікації продукції (DOVMPR) або довідник товарів
(DTOV). На основі даних масиву (ARXIV) (ці дані утворюють динамічні ряди)
будується ХV-точкова діаграма, в яку потім вбудовується лінія тренду, яка й
відобразить функцію життєвого циклу товару (ЖЦТ). Щоб користувач мав змогу
порівняти одержану діаграму ЖЦТ з діаграмами різних видів ЖЦТ на екрані
ПЕОМ, необхідно мати масиви динамічних рядів (SHABLON), на основі, яких
можна побудувати шаблони діаграми типових видів ЖТЦ (традиційний; бум, або
класичний; захоплення; тривале захоплення; сезонність, або мода; поновлення
або ностальгія; провал). Для оцінювання співвідношення між рівнем збуту
продукції, її собівартістю, одер¬жаним прибутком і витратами на кожному етапі
життєвого циклу необхідно використовувати нагромаджені архівні дані бухгал-терського обліку
(ARXIVBUX).
У результаті розв’язання задачі можуть бути отримані Відо-мість співвідношення
обсягів збуту, собівартості, прибутку (зра-зок форми відомості наведено на рис.
3.3.8) та графіки: динаміки збуту, життєвого циклу товару, співвідношення
обсягів збуту, собівартості, прибутку. Інформаційну модель розв’язання задачі
«Аналіз стадії життєвого циклу товару» унаочнює рис. 3.3.9.
Крім зазначених вище діаграм, користувач має отримувати з інформаційнопошукової системи дані про події, які відбувалися за вказаний ним проміжок
часу (наприклад, за період, коли обсяги збуту продукції зазнали значних
коливань). Пошук інформації має виконуватися за текстовими масивами, які
збе-рігають фактичні дані про події у зовнішньому середовищі, про фінансовий
стан підприємства, заходи, здійснювані у той період тощо.
Отже, користувач може встановити стадію життєвого циклу товару й
відслідкувати події, які вплинули на збут і реалізацію товару.
Рис. 3.3.9. Інформаційна модель розв’язання задачі
«Аналіз стадії життєвого циклу товару»
Одержана в результаті розв’язання задачі інформація дасть змогу
маркетологам установити, які додаткові маркетингові до-слідження необхідно
провести на конкретній стадії життєвого циклу товару. На рис. 3.3.10 наведено
взаємозв’язок між товар-ним і дослідницьким циклами.
Життєвий цикл товару охоплює чотири стадії еволюції товару, пов’язані з
характером його продажу протягом визначеного терміну. Кожна з цих стадій
потребує проведення конкретних дослід¬жень.
Залежно від характеру продажу товар проходить чотири стадії розвитку:
уведення, зростання, зрілість і спад.
До стадії уведення є ще одна, дуже важлива, стадія (хоча вона й не входить у
життєвий цикл товару) — передпродажний період, на якій також важливо
провести деякі види маркетингових досліджень. Цикл досліджень може бути
розподілений на три стадії — перед запуском товару, розгортання збуту та
сталий ринок. Для кожного циклу досліджень установлюється конкретний
перелік задач, розв’язуваних як автоматизованим шляхом, так і без використання засобів обчислювальної техніки (табл. 3.3.2).
Рис. 3.3.10. Схема взаємодії між товарним і дослідницьким циклами
Таблиця 3.3.2
ВИДИ ДОСЛІДЖЕНЬ, ЯКІ ПРОВОДЯТЬСЯ
НА РІЗНИХ ЕТАПАХ ЖИТТЄВОГО ЦИКЛУ ТОВАРУ
Стадія
дослідницького циклу Стадія
товарного
циклу Види задач, розв’язуваних автоматизованим шляхом Види досліджень,
виконуваних без
використання засобів
обчислювальної техніки
Стадія перед
запуском товару Проектування това-ру Аналіз сегментів ринку. Аналіз
властивостей товару. Аналіз новизни товару. Аналіз конкурентів. Прогнозування
частки на ринку. Прогнозування обсягу продажу. Прогно-зування прибутків
Визначення ринку. Визначення цільового сегменту.
Оцінювання назви та упаковки товару.
Тестування рекламного тексту
Стадія розгор-тання збуту Уве-дення
на ри-нок Облік витрат на збут, рекламу, сервіс.
Аналіз якості товару. Роз¬рахунок оптимального об¬сягу продажу. Аналіз задоволення покупців якістю товару Вивчення використання товару.
Тестування можливості поліпшення товару.
Тестування рекламної стратегії
Закінчення табл. 3.3.2
Стадія
дослідницького циклу Стадія
товарного
циклу Види задач, розв’язуваних автоматизованим шляхом Види досліджень,
виконуваних без
використання засобів
обчислювальної техніки
Стадія розгор-тання збуту Зрос-тання Облік обсягів продажу, збитків, прибутку.
Аналіз еластичності ці-ни товару. Аналіз структури ринку. Аналіз ритмічності
збуту Визначення позиції на ринку.
Тестування програми просування
Стадія сталого ринку Зрі-лість Аналіз сегментів ринку. Аналіз конкурентоспро¬можності товару. Аналіз конкурентів. Розрахунок додаткового обсягу
продажу Сегментація ринку. Дослідження стилю життя.
Дослідження зміни позиції товару
Спад Аналіз еластичності ці-ни. Аналіз рівня збитків і прибутку від реалізації
товару Еластичність ціни. Дослідження можли-вості зниження ціни. Дослідження
причин зниження продажу. Дослідження щодо доцільності виведення товару з
виробництва
Розділ 4
ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ
РОЗРАХУНКІВ ЦІН НА ТОВАРИ
4.1. ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА ІНФОРМАЦІЙНОЇ
СИСТЕМИ З ЦІНОУТВОРЕННЯ
Ціна — одна з найважливіших економічних категорій, яка впливає на розміри
прибутків, рентабельність виробництва і ста-більність фінансового стану
підприємства.
В умовах ринкової економіки ціна формується на ринку під впливом факторів,
що об’єктивно склалися на ньому: товарна пропозиція, попит і споживацькі
вимоги до товарів, рівень дохо-дів споживачів, рівень конкуренції тощо. У той же
час цінова політика виробників полягає в тому, що підприємство мусить встановлювати на
свої товари такі ціни і так міняти їх залежно від ситуації на ринку, щоб
реалізувати свої короткострокові і довгострокові плани (вибороти частину ринку,
збільшити обсяги продажу, отримати певний прибуток) і вирішувати оперативні
задачі, пов’язані зі збутом товарів у певній фазі їх життєвого циклу.
Ціноутворення — складний процес, який враховує як внутрішні фактори (рівень
виробництва, розміри витрат, сервісне обслуговування, організацію
маркетингової діяльності, фінансові результати), так і зовнішні фактори (тип
ринку, дії конкурентів, попит, рівень доходів споживачів, чинне законодавство і т.
п.).
Вирішення цих проблем пов’язане з використанням значних обсягів
різноманітної інформації, яка формується у зовнішніх і внутрішніх джерелах,
значну частину якої необхідно постійно збирати та нагромаджувати (дані про
конкурентів, споживацькі уподобання покупців тощо). На основі цих даних
виконуються оперативні перерахунки з огляду на поточні зміни факторів, що
впливають на формування ціни. Розрахунки з формування та аналізу цін
трудомісткі, а вимоги, що висуваються до якості їх виконання, високі.
Основна мета автоматизованого розрахунку цін — надання маркетологам,
економістам-планувальникам, комерційному директору підприємства всебічної
та детальної інформації, яка забезпечує використання ефективних стратегій і
моделей ціноутворення для кожного виду продукції. Інформаційна технологія
пов’язана з розрахунком цін, подальшим їх аналізом і перерахунками виходячи з
ринкової ситуації. На рис. 3.4.1 наведено концептуальну модель формування
цін на товари в інформаційних системах маркетингу.
Цінова політика визначається метою стратегічної діяльності підприємства
(фірми) в цілому чи щодо окремих товарів. Існує багато підходів до
встановлення цінової політики [10, 26], основними з яких є:
? забезпечення виживаності — враховується фактичний стан підприємства та
його місце на ринку товару. Такий підхід характерний для багатьох державних
підприємств, що йдуть на цінові поступки для збереження ринку збуту товарів;
? максимум поточного прибутку — для підприємства короткочасні цілі важливіші
за довгострокові, ціна діє короткий час, але забезпечує значний прибуток. У
результаті підприємство по одних товарах має значний прибуток (можливо,
тимчасовий), по інших — мінімальний, але за рахунок низьких цін втримує своїх
покупців;
? завоювання лідерства на ринку за показниками якості товарів, частки на
ринку, введення нового товару. Реалізація такої цінової політики пов’язана із
значними витратами на науково-дослідні та конструкторсько-технологічні
роботи, на рекламу товарів і є, як правило, довгостроковою.
Рис. 3.4.1. Концептуальна модель формування цін
на товари в інформаційних системах маркетингу
В основу вибору методу ціноутворення покладено фактори, що впливають на
визначення ціни, основні з них — витрати, попит, конкуренція.
Метод ціноутворення, орієнтований на витрати, передбачає покриття витрат на
виробництво та отримання певного процента прибутку. Для сучасного стану
більшості вітчизняних підприємств суттєвим є розрахунок витрат на
виробництво, встановлення розміру прибутку і формування на цій основі ціни
продажу. При цьому підприємства можуть використовувати різні стратегії
ціноутворення з урахуванням стану ринку: по одних товарах вста¬новлювати
максимальний прибуток, по інших — йти на цінові поступки.
Ціноутворення, орієнтоване на ринковий попит, передбачає оцінювання попиту
і, залежно від його інтенсивності, встановлення різного рівня цін. За цим
методом досліджується залежність попиту від ціни (встановлюється цінова
еластичність) і можна розрахувати зміну попиту за зміни ціни. Така система
ціноутворення ефективна щодо споживчих товарів і деяких видів товарів
виробничого призначення.
Ціноутворення на основі цін конкурентів передбачає аналіз цін та якості товаріваналогів, які випускають конкуренти. При цьому підприємства-виробники
порівнюють ціни конкурентів зі своїми розрахунковими цінами (витрати плюс
прибуток), і якщо вони нижчі за розрахункові, то за збуту товару виникатимуть
певні труднощі.
Крім наведених можуть використовуватися методи розрахунку цін на основі
беззбитковості та забезпечення цільового прибутку, на підставі відчуття цінності
товару, на рівні поточних цін, на базі закритих торгів [26].
Після вибору методу ціноутворення збираються дані, здійснюється розрахунок
ціни та її аналіз.
Формування цін на товари може виконуватися за методами: прямих розрахунків,
прогнозування, експертних оцінок. Перспе-к¬тивним є використання систем
підтримки прийняття рішень (для задач змісту: як зміниться прибуток, якщо
збільшити кількість продажу на конкретних сегментах ринку; яка партія товару
принесе прибуток за певного попиту на цей товар і т. п.). Для роз¬в’язання
задач і детального аналізу залежності зміни цін від найважливіших факторів, що
впливають на кон’юнктуру ринку, широко застосовуються методи
математичного аналізу [7, 10].
Аналіз результатів розрахунків показує, наскільки визначена ціна враховує
фактори, що впливають на неї, і може коригуватися виходячи із змін у витратах,
попиті, прибутках, діях конкурентів тощо. При цьому можна оцінити помилки та
ризик у встановленні цін.
Подальші маркетингові рішення щодо ціноутворення прий-маються під час
контролю за поточними цінами та порівняння
їх з установленими. При цьому можливе коригування цін, прийняття рішень про зміну методу ціноутворення або навіть цінової політики, для
чого необхідно нагромаджувати дані, формувати бази знань і використовувати
експертні системи або СППР.
4.2. ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ РОЗРАХУНКУ
ЦІН НА ТОВАРИ НА ОСНОВІ ВИТРАТ НА ВИРОБНИЦТВО
У ринкових умовах розрахунок цін на товари на основі витрат на виробництво
набуває великого значення, оскільки величина цих витрат є базовою для
формування ціни продажу. Чимало вітчизняних товарів не можуть конкурувати
із закордонними за якістю, і, враховуючи падіння доходів споживачів, попит на
них може утримуватися за рахунок більш низьких (граничних) цін.
Установлюючи таку ціну, підприємства виходять із необхідності покриття витрат
на виробництво і отримання певної суми прибутків.
Інформаційна технологія розрахунку цін за витратним методом складається з
двох етапів. На першому етапі з урахуванням витрат і очікуваних прибутків
установлюється розрахункова попередня ціна. Ці розрахунки виконуються на
АРМ планувальника або АРМ бухгалтера. На другому етапі на АРМ
маркетолога проводиться ситуаційний аналіз витрат, цін, попиту, конкуренції на
ринку, виконуються пов’язані з цим додаткові розрахунки і встановлюється ціна
продажу.
Якщо номенклатура і склад товарів незначні, всі розрахунки може виконувати
маркетолог.
Розмаїття факторів, що впливають на структуру витрат, обумовлює необхідність
застосування різних методів їх визначення. До них належать методи
технологічного аналізу, аналіз рахунків, метод вищої-нижчої точки, метод
візуального пристосування, регресійний аналіз, спрощений статистичний аналіз.
У разі розрахунку цін на основі витрат використовуються дані про прямі
нормативні та непрямі витрати. Метод технологічного аналізу передбачає
детальний системний аналіз виробництва товарів, установлення витрат
ресурсів на всіх операціях технологічного процесу та оцінювання адекватності їх
використання результатам діяльності.
На сьогодні більшість промислових підприємств має відповідну нормативну базу
щодо прямих витрат на виробництво кожного виду продукції: норми витрат
матеріалів і сировини, витрат на оплату праці, на експлуатацію обладнання
тощо. Приклад змісту файлів з нормативними прямими витратами на продукцію
наведено у додатку 1. Непрямі витрати (виробничі накладні витрати)
нагромаджуються і розподіляються між об’єктами витрат відповідно до
конкретного фактора.
У табл. 3.4.1 наведено перелік основних статей витрат, вхідні дані та алгоритм
розрахунку цін на продукцію.
Таблиця 3.4.1
РОЗРАХУНОК ЦІН НА ПРОДУКЦІЮ НА ОСНОВІ ВИТРАТ
Стаття витрат Метод
формування Ідентифікатор Алгоритм
розрахунку
1. Виробничі витрати Розрахунок
1.1. Прямі матеріальні витрати Файли NMAT, DOVSKLT,
ZENM
1.2. Прямі витрати на оплату праці Файли NPRA, DOVSKLT
1.3. Інші прямі витрати (нарахування на соціальні заходи) DKOEF,
розрахунок
2. Загальновиробничі витрати Розрахунок
2.1. Витрати на управління виробницт-вом DKOEF,
розрахунок
2.2. Амортизація основних виробничих засобів — ” —
2.3. Утримання та експлуатація основних виробничих засобів — ” —
2.4. Інші загальновиробничі витрати — ” —
3. Виробнича собівар-тість Розрахунок
4. Витрати, пов’язані з операційною діяльністю — ” —
4.1. Адміністративні витрати DKOEF,
розрахунок
4.2. Витрати на збут — ” —
5. Повна собівартість для визначення ціни Розрахунок
6. Прибуток DPRIB,
розрахунок
7. Розрахункова ціна Розрахунок
За розрахунку цін і встановлення розміру прибутків ураховується чинне
законодавство (наприклад, про державне обмеження рівня рентабельності на
деякі види товарів).
Є дві основні інформаційні технології розрахунків: оброблення даних у
локальній мережі ПЕОМ з використанням інформації, що зберігається в
централізованій та локальних базах даних на АРМ спеціалістів підприємства та
оброблення даних на АРМ маркетолога (планувальника) з використанням
електронних таблиць.
Рис. 3.4.2. Інформаційна модель розрахунку цін
на товари на основі витратного методу
Перший варіант доцільний для підприємств з великим асортиментом продукції і
статей витрат на її виробництво. Для розв’я¬зання задачі розробляється
спеціальне програмне забезпечення, яке враховує особливості розрахунку цін
на даному підприємстві, а сам розрахунок виконується за типовою технологією
роботи на АРМ. Перед розрахунком усі нормативні файли (NMAT, NPRA) і
довідник складу товарів (DOVSKLT) коригуються згідно з фактичним станом
виробництва. Для розрахунку вартості матеріальних витрат використовується
файл цін на матеріали (ZENM), що дає змогу оцінювати витрати відповідно до
фактичної вартості придбання матеріальних ресурсів. Коефіцієнти (проценти)
непрямих витрат і плановий розмір прибутків можуть бути записані в окремих
файлах (DPRIB, DKOEF) і коригуватись. Інформаційну модель розрахунків цін
на товари на основі витратного методу наведено на рис. 3.4.2.
На АРМ планувальника складається нормативна калькуляція собівартості
продукції (табл. 3.4.2, варіант І), де згідно з розміром планових прибутків
формується розрахункова ціна підприємства. Дані про розмір прибутку по
окремих видах продукції можуть уводитися користувачем вручну. В інших
випадках уводиться ринкова або фіксована ціна, розраховується можливий
прибуток й оцінюється рентабельність виробництва.
За наведеною схемою можна оперативно перерахувати ціни, зважаючи на зміни
у вартості матеріалів, заробітній платі, збільшення витрат на рекламу,
фактичних витрат на виробництво.
У табл. 3.4.2 (варіант II) наведено приклад, коли на товар А збільшилися ціни на
матеріали (на 20,0 %), на товар В — витрати на рекламу (в 2,5 раза), на товар С
— розмір основної заробітної плати (на 11,5 %). При цьому можна орієнтуватися
на раніше розраховану ціну товару і відповідно зменшити розмір прибутків або
розрахувати нову ціну, яка б ураховувала збільшення витрат підприємства,
попит на товари, ціни конкурентів.
У табл. 3.4.2 (варіант ІІІ) можна заносити дані про фактичні витрати на
виробництво. Аналіз відхилень покаже необхідність скорочення витрат, втрати
підприємства або можливу економію.
Розглянутий метод доцільно використовувати на підприємствах, які виконують
державні замовлення (космічні програми, будівництво унікальних об’єктів,
виробництво спеціального обладнання і т. п.). У такому разі не вивчається
попит, а розраховуються нормативні витрати і встановлюється плановий розмір
прибутку. Цей метод може бути застосований за фіксованих цін на товари —
встановлюються нормативно-планові розміри витрат і, виходячи з фіксованої
ціни, розраховується можливий розмір прибутків. Якщо розрахований розмір
прибутку недостатній для підприємства, визначається можливість зниження
витрат або виробництво визнається нерентабельним.
Метод може бути використаний за встановлення цін на нові товари, які можуть
виявитися неконкурентоспроможними через ціну навіть за ефективних
конструкторсько-технологічних рі-шень.
Таблиця 3.4.2
НОРМАТИВНА КАЛЬКУЛЯЦІЯ СОБІВАРТОСТІ ПРОДУКЦІЇ
Варіант розрахунку Продукція Витрати Виробнича собівартість Витрати,
пов’язані з операційною діяльністю Повна собівартість
для визна-чення ціни Прибуток Розрахункова ціна
виробничі загальновиробничі
прямі матеріальні
ви-трати прямі витрати
на оплату праці інші прямі витрати Усього витрати
на управління
виробни-цтвом амортизація
основних
виробни-чих засобів утримання та
експлуатація основ-них
виробни-чих засобів інші
загальновиробни-чі
витрати Усього адміністративні
ви-трати витрати на збут
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
І А 438,8 49,0 19,6 507,4 88,2 145,8 44,1 9,8 287,9 795,3 2,0 2,8 800,1 240,0
1040,1
І В 374,2 74,2 29,7 478,1 133,6 220,7 66,8 14,8 435,9 914,0 4,0 1,5 919,5 275,0
1195,4
І С 15,8 4,3 1,6 21,7 7,7 12,9 3,9 0,9 25,4 47,1 0,2 0,1 47,4 14,2 61,6
ІІ А 526,3 49,0 19,9 595,2 88,2 145,8 44,1 9,8 287,9 883,1 3,3 2,0 888,4 151,6
1040,0
ІІ В 374,2 74,2 29,7 478,1 133,6 220,7 66,8 14,8 435,9 914,0 8,0 5,7 927,7 272,3
1200,0
ІІ С 15,8 4,9 1,9 22,6 8,9 14,9 4,6 0,7 29,1 51,7 0,2 0,1 52,0 9,6 61,6
ІІІ А 440,0 47,9 19,3 507,2 88,1 144,0 42,9 9,2 284,2 791,4 2,1 2,6 796,1 243,9
1040,0
ІІІ В 380,2 78,4 31,4 490,0 130,5 213,8 65,3 14,9 424,5 914,5 4,1 1,4 920,0 280,0
1200,0
ІІІ С 16,2 4,4 1,8 22,4 7,8 12,8 3,8 1,0 25,4 47,8 0,2 0,1 48,1 13,5 61,6
Витратний метод установлення цін забезпечує пошук шляхів для зниження
витрат. Так, у разі аналізу використання матеріальних ресурсів, які в
промисловості становлять 70—80 % прямих витрат, можна скласти перелік
деталей і вузлів, де коефіцієнти використання матеріалів нижчі за встановлені
на підприємстві, перелік деталей і вузлів, в яких використовуються матеріали
великої вартості, проаналізувати можливості заміни. Необхідно зазначити: чим
детальніша інформаційна база розрахунків, тим вірогідніший результат і більше
можливостей для пошуку шляхів зниження витрат і зростання прибутків.
Застосування витратного методу стимулює інноваційну діяль-ність, показує
можливість зменшення витрат в умовах удоскона-лення технології
виготовлення, використання нового обладнання чи нового інструменту.
Установлення ціни продажу здійснюється на АРМ маркетолога. Аналізуючи дані
та ситуацію на ринку для різних товарів (продукції), маркетолог може вибрати та
реалізувати таку стратегію ціноутворення, яка враховує попит, ціну конкурентів,
унікальність товару, насиченість ринку та ін. Для цього у базі даних можна
вибрати та імпортувати в електронну таблицю інформацію про попит на товар
(файл POP), угоди на поставку продукції (DOG), про ціни конкурен¬тів (файл
ZENAK), переглянути ціни в файлі продажу товарів за
декілька місяців (PROD). Формування таблиці і розрахунки вико-нуються за
типовою технологією використання інформації з бази даних в електронних
таблицях. У табл. 3.4.3 наведено приклад уста¬новлення цін з урахуванням
зазначених показників.
Середня ціна продажу визначається за формулою
,
де Sjn — сума j-ї продукції проданої n-му покупцеві за період;
Kjn — кількість j-ї продукції, проданої n-му покупцеві за пері-од.
У разі незначного асортименту продукції розрахунок ціни може бути виконаний
на АРМ маркетолога (планувальника) в електрон¬ній таблиці. Цей варіант
простіший, проте дає змогу маркетологам (менеджерам) за встановлення цін
моделювати різні ситуації.
Метод аналізу рахунків за встановлення цін і прибутків пе-редбачає розподіл
витрат на постійні та змінні. До змінних відно-сять прямі витрати та певну
частину непрямих витрат, які безпо-середньо можуть бути розподілені на
виробництво конкретного товару і прямо пов’язані з його обсягами (вартість
матеріалів і сировини, заробітна плата і т. п.). До постійних відносять частину
непрямих витрат, які за незмінних умов виробництва не залежать від обсягів
виробництва товарів (заробітна плата адміністративно-управлінського
персоналу, амортизаційні відрахування, оренда, витрати на допоміжні
матеріали для обслуговування обладнання тощо).
Таблиця 3.4.3
АНАЛІЗ І ВСТАНОВЛЕННЯ ЦІН ПРОДАЖУ ПРОДУКЦІЇ НА 01.01.2002 р.
Продукція Одиниця виміру Продано
у IV кварталі Ціна Ціна
конкурентів Ціна продажу Прибуток
Сума по місяцях Кількість
по місяцях Середня за квартал Розрахункова підприєм-ства АЛПЕК Рита Карев
Х XI XII X XI XII
А шт. 10 400 14 588 16 638 10 14 16 1040,7 1040,1 1050 1055 1060 1040 239,9
В шт. 125 527 120 000 12 9000 105 100 107 1200,4 1195,4 1195 1200 1200 1200
280,5
С шт. 3090 2450 2300 50 40 38 61,3 61,6 60 55 58 55 –7,6
Функція витрат у спрощеному варіанті може бути описана рі-в¬нянням:
,
де Вз — загальні витрати;
Bп — загальні постійні витрати;
— змінні витрати на одиницю товару;
Vj — обсяг виробництва j-го товару.
У табл. 3.4.4 наведено приклад розрахунку прибутків за різних варіантів обсягів і
цін продажу. Згідно з розмірами змінних (прямі та непрямі витрати) та постійних
витрат за продажу товару А планується отримання прибутку у розмірі 328 000
грн (варіант І).
У разі додаткового замовлення 1000 шт. товару за існуючою ціною розмір
прибутків становитиме 52 800 грн, оскільки постій-ні витрати були враховані за
попереднього продажу (варіант II). В іншому випадку за додаткову партію
покупець пропонує ціну в розмірі 100 грн (варіант ІІІ). Результат розрахунку
показує, що прибуток становитиме 10 700 грн. У цьому разі рішення щодо
пропозиції покупця приймається комерційним директором чи маркетологом.
Додаткове замовлення на продаж 1000 шт. товару А може бути пов’язане зі
збільшенням постійних витрат у розмірі 60 000 грн (варіант IV). З розрахунку
видно, що виконання додат¬кового замовлення є збитковим. Маніпулюючи
даними в електронній таблиці, маркетолог може вибирати ефективні варіанти
обсягів і цін продажу товарів.
Таблиця 3.4.4
РОЗРАХУНОК ПРИБУТКІВ ЗА РІЗНИХ ВАРІАНТІВ
ОБСЯГІВ І ЦІН ПРОДАЖУ
Варіант розрахунку Товар Витрати Ціна Обсяг продажу Прибу-ток
змінні постійні загальні Кіль-кість Вартість
на одиницю на об-сяг
І А 89,3 893 000 200 000 10 930 000 142,1 10 000 14 210 000 328 900
II А 89,3 89 300 89 300 142,1 1 000 142 100 52 800
III А 89,3 89 300 89 300 100,0 1 000 100 000 10 700
IV А 89,3 89 300 60 000 149 300 142,1 1 000 142 100 7 200
Багатоваріантні розрахунки можуть бути реалізовані з ураху-ванням наявних
потужностей для виробництва більшої кількості товарів, установленням такого
асортименту виробів, за якого можливо отримувати найбільший прибуток з
існуючою кількістю обладнання.
Ефективна цінова політика неможлива без постійного аналізу взаємозв’язків
витрат, ціни, продажу і прибутків. Перелік основ-них показників та алгоритм їх
розрахунку наведено в табл. 3.4.5.
Таблиця 3.4.5
АНАЛІЗ ЗАЛЕЖНОСТІ МІЖ ВИТРАТАМИ, ЦІНАМИ,
ПРОДАЖЕМ І ПРИБУТКАМИ
Мета аналізу Алгоритм розрахунку
1. Установити точку беззбитковості:
у натуральних показниках
у вартісних показниках
Закінчення табл. 3.4.5
Мета аналізу Алгоритм розрахунку
2. Установити обсяги реалізації товару для отримання прибутку у певному
розмірі (Пj):
у натуральних показниках
у вартісних показниках
3. Розрахувати розмір прибутку за певного обсягу реалізації товару у вартісних
показниках (Пj)
4. Розрахувати обсяг реалізації товару для отримання певної суми чистого
прибутку (Пj):
загальний прибуток (П)
обсяг реалізації
Примітка: — точки беззбитковості виробництва j-го товару в натуральних і вар¬тісних показниках;
— обсяги реалізації товару в натуральних і вартісних показниках;
— маржинальний дохід на j-й товар;
— витрати на j–й товар змінні та постійні;
— коефіцієнт маржинального доходу на j-й товар;
Пj — прибуток по товару j;
S — ставка податку на прибуток.
Для аналізу залежності обсягів продажу, цін і прибутків може бути виконаний
розрахунок, наведений у табл. 3.4.6. Результати показують, що точка
беззбитковості знаходиться на рівні 4000 шт. (обсяг продажу — 568 400 грн.),
подальший продаж товару даватиме прибуток. Для отримання прибутку в
розмірі 116 800 грн необхідно реалізувати товару на 852 600 грн (6000 шт.). У
разі продажу товару в розмірі 1 421 000 грн (10 000 шт.) буде отримано
прибуток у розмірі 328 200 грн.
За наведеною схемою можна розрахувати вплив на прибуток зниження ціни
товару за збільшення обсягу продажу, за збіль-шення (зменшення) змінних
витрат, збільшення постійних витрат тощо.
Доцільно показати це графічно — на графіку залежності між витратами, обсягом
продажу і прибутками (рис. 3.4.3). По осі ординат відкладаються виробничі
витрати (постійні та змінні) та надходження від продажу, по осі абсцис —
кількість проданих товарів.
Таблиця 3.4.6
РОЗРАХУНОК ЗАЛЕЖНОСТІ МІЖ ВИТРАТАМИ,
ОБСЯГОМ ПРОДАЖУ І ПРИБУТКАМИ
Товар Витрати Ціна продажу
за од. Обсяг продажу Маржинальний дохід Прибуток
Назва Одиниця
виміру Кіль-кість на об-сяг змінні на одиницю по-стійні зага-льні
А шт. 0 — 89,30 200 000 200 000 142,10 0 0 –200 000
А шт. 1 000 89 300 89,30 200 000 289 300 142,10 142 100 52 800 –147 200
А шт. 2 000 178 600 89,30 200 000 378 600 142,10 284 200 105 600 –94 400
А шт. 3 000 267 900 89,30 200 000 467 900 142,10 426 300 158 400 –41 600
А шт. 4 000 357 200 89,30 200 000 557 200 142,10 568 400 211 200 11 200
А шт. 5 000 446 500 89,30 200 000 646 500 142,10 710 500 264 000 64 000
А шт. 6 000 535 800 89,30 200 000 735 800 142,10 852 600 316 800 116 800
А шт. 7 000 625 100 89,30 200 000 825 100 142,10 994 700 369 600 169 600
А шт. 8 000 714 400 89,30 200 000 914 400 142,10 1 136 800 422 400 222 400
А шт. 9 000 803 700 89,30 200 000 1 003 700 142,10 1 278 900 475 200 275 200
А шт. 10 000 893 000 89,30 200 000 1 093 000 142,10 1 421 000 528 000 328 000
Дані графіка показують, що у разі більш високих цін певний прибуток може бути
отриманий за меншої кількості проданого товару, і навпаки. Чим вища ціна, тим
раніше буде досягнуто критичного обсягу продажу, за якого сума надходжень
від про-дажу дорівнюватиме сумі витрат. З подальшим збільшенням об-сягу
продажу одержуватиметься прибуток. У практичній діяль-ності необхідно
враховувати, що підвищення цін збільшує прибутки, але від певної межі продаж
починає зменшуватися внаслідок падіння попиту через зростання ціни.
Складніше встановити зв’язок між витратами, обсягами реалі-зації та
прибутками в умовах багатоприбуткового виробництва. У таких випадках
необхідно встановити оптимальну комбінацію виробництва продукції, де
критерієм оптимальності буде прибу-ток, отриманий за реалізації. Обмеженням
за оптимізації може бути попит на продукцію, виробничі потужності,
забезпеченість матеріальними чи трудовими ресурсами.
Рис. 3.4.3. Залежність між витратами,
обсягом продажу і прибутками
4.3. ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ РОЗРАХУНКУ ЦІН
НА ЕКСПОРТНО-ІМПОРТНІ ТОВАРИ
Для сучасного стану ринку України характерна наявність зна-ч¬ного
асортименту імпортних товарів (особливо товарів широкого вжитку —
продовольчих і промислових). Водночас розширюється зовнішньоекономічна
діяльність і номенклатура товарів, які виробляються на експорт.
Підприємства, що займаються зовнішньоекономічною діяль-ністю і мають
значну номенклатуру експортно-імпортних това-рів, розробляють спеціальні
програми, які забезпечують розв’я-зання багатьох взаємозв’язаних задач,
відповідних цьому виду діяльності. В них ураховуються митні вимоги до
складання документів, забезпечується виконання необхідних оперативних і
поточних розрахунків, визначаються ризики в зовнішньоекономічній діяльності.
У комплекс задач входять розрахунки оптових і роздрібних цін на товари з
урахуванням особливостей їх формування для конкретних товарів. Поширена
практика розрахунків цін на АРМ маркетолога, менеджера з використанням
електронних таблиць.
У табл. 3.4.7 наведено основні показники, вхідні дані та алго-ритм розрахунку
результатних даних за формування цін на ім-портні товари.
Таблиця 3.4.7
РОЗРАХУНОК ЦІН НА ТОВАРИ, ОТРИМАНІ ЗА ІМПОРТОМ
Показник Вхідні дані
(ідентифіка-тори файлів) Іден-тифі-катор Алгоритм
розрахунку
1. Назва товару DTOV j
2. Код виробів за Гармоні-зованою системою опису кодування товарів — ” —
3. Товарна номенклатура по зовнішньоекономічній діяльності — ” —
4. Одиниця виміру — ” —
5. Постачальник DPOST k
6. Країна — ” — n
7. Номер контракту DOG t
8. Кількість товару — ” — Кjkn
9. Ціна у валюті — ” —
Цv
10. Загальна сума за контрак¬том — ” — Sjtn
11. Курс валюти в НБУ Ручне введен-ня Кv
12. Митна вартість товару в гривнях Розрахунок
13. Митний збір: ставка DMIT МЗс
14. Митний збір: сума Розрахунок
15. Мито: ставка DMIT
16. Мито: сума Розрахунок
Закінчення табл. 3.4.7
Показник Вхідні дані
(ідентифіка-тори файлів) Іден-тифі-катор Алгоритм
розрахунку
17. Разом — ” —
18. Акцизний збір: ставка DAKZ
19. Акцизний збір: сума Розрахунок
20. Разом Розрахунок
21. Сума ПДВ: ставка DPDV Пс
22. Сума ПДВ: сума Розрахунок
23. Ціна придбання — ” —
У разі сталих зв’язків із постачальниками товарів дані про товар, країну,
постачальника можуть бути введені з довідника товарів (DTOV) або з файла
договорів (DOG) разом із номером контракту, кількістю товарів, контрактовою
ціною, загальною сумою за контрактом. У розрахунках використовуються дані
про митну ставку та акцизну ставку на товар, податок на додану вартість. Для
введення цих даних використовують довідники: товарів (DTOV), мита (DMIT),
акцизу (DAKZ), податку на додану вартість (DPDV). Такі дані можливо уводити
вручну або зберігати для подальших розрахунків у файлі табличної форми.
Ціна у валюті включає всі витрати, пов’язані з доставкою то-вару до кордону
України. У деяких випадках розрахунок транс-портних витрат виконується
окремо.
Митна вартість товарів перераховується в національну валюту України за
курсом НБУ на дату подання вантажної митної декларації митним органам.
Митний збір установлюється згідно з Єдиними митними та-рифами й становить
(на 01.01.2002 р.) 0,2 % від митної вартості товарів.
Мито встановлюється на вид товарів, конкретний товар і може бути виражене в
процентах від митної вартості товарів, в євро за певну кількість товарів або
залежно від характеристики товару. Якщо митна ставка встановлюється в євро,
то розрахунок вико-нується з урахуванням курсу євро.
Акцизний збір розраховується відповідно до переліку підак-цизних товарів
(продукції) і ставок акцизного збору, встановле-них законодавством України.
Ставки акцизного збору встанов-люються у твердих сумах з одиниці товару
(продукції) і можуть бути виражені в процентах або євро за певну кількість
товару або встановлені характеристики товару. Наприклад, ставка акцизного
збору (дані на 01.01.2002 р.) становить: для кави в зернах — 0,2 євро за 1 кг;
для транспортних засобів з поршневим двигуном внутрішнього згоряння із
запалюванням від іскри та з кривошипно-шатунним механізмом з об’ємом
циліндрів двигуна не більш як 1500 куб. см — 0,2 євро за 1 куб. см.
Сума податку на додану вартість за встановленою ставкою, яку необхідно
сплатити за перетину кордону, становить (на 01.01.2002 р.) для всіх товарів 20
%.
Для контролю за правильністю даних для розрахунків (митна ставка, акцизний
збір) користувач може звертатися до текстових файлів із законодавства та
постанов Кабінету Міністрів України в мережі Internet.
Виконуючи розрахунки, необхідно зважати на особливості врахування
транспортних витрат, оплату розвантажування-наванта¬жування, лабораторних
досліджень якості та сертифікацію товару.
Отримані результати можна з допомогою мережі Internet порів¬няти з цінами
товарів на ринку.
Розрахунки можуть бути реалізовані на основі спеціальних програм або в
електронних таблицях. В обох випадках передбачається можливість
перерахування даних за зміни окремого показника: ціни постачальника, ставок
мита, кількості товару, умови постачання, акцизного збору тощо. Такі
розрахунки можуть вико¬нуватися на стадії пропонування товару іноземними
постачальниками чи фактичної закупівлі їх. Деталізація розрахунків дає змогу
виявити вплив окремих показників на формування та розмір оптових і
роздрібних цін. Дані розрахунків можуть використовуватися для аналізу
доцільності закупівлі товарів (порівняно з існуючими цінами на ринку), динаміки
цін постачальників за певні періоди (у такому разі доцільно нагромаджувати у
БД ціни пропозицій).
Результати аналізу цін на товари можуть бути подані у табличній формі з
наведенням ціни поставки, ринкових цін, розрахункових цін або у графічній
формі.
За наведеною схемою можна виконати розрахунки цін на то-вари для експорту.
Розділ 5
ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ
РОЗВ’ЯЗАННЯ ЗАДАЧ З УПРАВЛІННЯ
РЕКЛАМНОЮ ДІЯЛЬНІСТЮ
5.1. ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА
РЕКЛАМНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ
Однією з найважливіших функцій маркетингу є реклама. Реклама формує умови
для збільшення обсягів збуту, чинить вплив на потенційних клієнтів та формує їх
сприйняття товару чи послуги; виступає у ролі подражника, який викликає
бажання купувати товар, сприяє збуту та впливає на ринок в цілому, що
гарантує підприємству стійке функціонування. За проведення рекламної
кампанії підприємством, організацією чи фірмою найбільша увага приділяється
економічному аспекту. Тому дуже важливо обрати найвдаліші види реклами,
форми її подання та засоби доведення реклами до споживача тощо.
Реклама — складний процес, який потребує матеріально-тех-нічного та
фінансового забезпечення, економіко-психологічного обґрунтування та
стратегічних планів. Крім того, рекламна кампанія не є повністю детермінованим
процесом. Вплив реклами має вірогідний характер і певний ступінь ризику. Тому
маркетингове дослідження реклами треба здійснювати на всіх етапах рекламної
кампанії: на етапі розроблення товару та планування збуту; на етапі планування
та формування бюджету рекламних заходів (як складової частини маркетингу);
на етапі вибору засобів розповсюдження рекламної інформації, здійснення
рекламних заходів, а також на етапі оцінювання ефективності рекламних
заходів.
Процес проведення рекламної кампанії характеризується великими обсягами
інформації, яка підлягає обробленню, складними інформаційними зв’язками між
кожним етапом рекламної кам¬панії. Це потребує спеціальних методів збирання
та оброблення інформації, здійснення яких не може бути ефективним без
застосування статистичних, економіко-математичних методів, засобів
обчислювальної техніки, та створення інформаційних систем цієї предметної
області.
Інформаційні підсистеми з управління рекламною діяльністю повинні мати
інформаційні зв’язки з іншими інформаційними системами підприємства для
отримання внутрішньої оперативної, нормативної та регламентної інформації та
зв’язки із зовнішнім середовищем для отримання автоматизованим шляхом
інформації з глобальних мереж. Схему інформаційних зв’язків АРМів
інформаційної підсистеми з управління рекламою з АРМами інших відділів та із
зовнішнім середовищем наведено на рис. 3.5.1.
Рис. 3.5.1. Інформаційні зв’язки АРМів рекламного підрозділу
з АРМами інших підрозділів та із зовнішнім середовищем
Із АРМів підрозділів збуту надходить інформація про динаміку збуту за періоди:
перед рекламною кампанією, під час рекламної кампанії та після її завершення.
Ці дані передаються у вигляді структурованих файлів і використовуються для
аналізу ефективності рекламних заходів. У відділ збуту надходять текстові
файли, що містять матеріал щодо позиціювання товару.
Із АРМів бухгалтерії на АРМи рекламного підрозділу передаються файли
бухгалтерсько-фінансової звітності, дані обліку витрат на рекламу у сфері
побуту, на оплату персоналу, виробничі витрати на рекламу, дані розрахунків з
рекламними агентствами, виробниками реклами. З АРМів рекламного
підрозділу надходять у бухгалтерію кошториси витрат на рекламу, довідки про
проведення рекламних заходів у вигляді текстового файла.
Із зовнішнього середовища підрозділ реклами отримує інформацію про
потенційних покупців, клієнтурні ринки, про конкурентів та їх реклами заходи у
вигляді гіпертекстових файлів. Джерелом такої інформації можуть слугувати
глобальні мережі (зокрема Internet). У свою чергу спеціалісти рекламного
підрозділу можуть скористатися послугами серверів глобальних мереж для
розміщення на них рекламної інформації.
Функції реклами змінюються на різних етапах життєвого циклу товару. На
перших його етапах використовується інформативна реклама. Її завдання —
довести до споживача відомості про товар, його властивості, розміщення та
форми продажу. На етапах зростання та зрілості використовується
закріплювальна реклама, яка є складовою агресивного маркетингу. Її мета —
змусити споживача купувати рекламований товар, а не товар конкурента
(різновид такої реклами — порівняльна реклама, яка зіставляє товар конкурента
з власним товаром, показує переваги власного товару). На останніх стадіях
життєвого циклу використовується нагадувальна реклама. Це спокійніший вид
реклами, мета якої нагадати про існування товарів і фірм.
Отже, підрозділу реклами завжди треба мати інформацію про етап життєвого
циклу рекламованого товару. Запити з рекламного підрозділу можуть надходити
у підрозділ маркетингового дослідження через локальну мережу. Таким самим
шляхом підрозділ реклами отримує потрібну інформацію для напрацювання
рекламної стратегії.
Створення та застосування інформаційних систем у сфері реклами дає змогу:
— досконаліше вивчити об’єкт рекламної діяльності;
— моделювати та прогнозувати результати рекламної дії;
— підвищити якість проведення рекламної кампанії;
— проводити тестування засобів розповсюдження рекламної інформації;
— порівнювати ефективність використання різних засобів рек¬лами: засобів
масової інформації (ЗМІ), розсилання рекламних оголошень, спеціальної
рекламної літератури, поштою зовнішньої експозиції, щитової та світової
реклами, реклами у транспортних засобах, оформлення вітрин і прилавків,
реклами на упаковці, рекламних записів на відеокасетах, електронних табло,
телекаталогів, Web-сторінок у глобальних мережах;
— автоматизувати процес розроблення плану рекламної кампанії;
— оптимізувати розподіл коштів на проведення рекламної кампанії;
— автоматизувати облік витрат на рекламу;
— прогнозувати та знизити ступінь ризику за прийняття рішень з проведення
рекламної кампанії;
— здійснювати оперативний контроль за виконання плану рек¬ламної кампанії;
— аналізувати ефективність рекламної кампанії за різними аспектами.
5.2. ХАРАКТЕРИСТИКА ФУНКЦІОНАЛЬНОЇ
ПІДСИСТЕМИ «РЕКЛАМА»
Інформаційна база підсистеми
Інформаційна база реклами є підсистемою більшої системи маркетингової
інформації фірми, тому внутрішньомашинна інформаційна база,
використовувана у відділі реклами, не повністю створюється у цьому підрозділі,
а розробляється та створюється централізовано в усій маркетинговій службі. І
лише специфічні дані заносяться в інформаційну базу у відділі реклами. Тому
доцільно умовно поділити кожну з великих груп інформаційної бази (внутрішня
поточна інформація та зовнішня поточна маркетингова інформація) на підгрупи
— інформаційні бази, які формуються у рекламному відділі, та інформаційні
бази, які формуються в інших маркетингових відділах підприємства чи
організації.
Внутрішня поточна інформація, або система внутрішньої звітності, об’єднує
інформацію, джерелом якої є сама фірма, її підрозділи та співробітники.
Внутрішня інформація фірми, що формується у інших відділах, складається з:
бухгалтерсько-фінансової звітності, даних про показ¬ники поточного збуту,
обсяги витрат та отриманих доходів, даних про рух готівкової та безготівкової
грошової маси, показників обсягів товарних запасів, рівня цін фірми тощо. Ця
інформація, як правило, має оперативний характер та використовується як
підґрунтя для прийняття управлінських рішень тактичного плану.
Внутрішня інформація фірми, яка формується у відділі реклами, складається з
інформації, створеної в результаті аналізу проведення рекламних кампаній,
розрахунку їх ефективності, аналізу відхилень плану проведення рекламної
кампанії від фактичного його здійснення; застосування матеріалів, які
стосуються досвіду роботи з рекламними агентствами, результатів аналізу
фактичної собівартості та ефективності проведення рекламної кампанії. Усі ці
дані мають зберігатися в архівних файлах і використовуватися як інформація
під час прогнозування, моделювання та розроблення плану майбутніх
рекламних заходів, тактичних та стратегічних планів маркетингового відділу.
Підсистема збирання та формування зовнішньої маркетингової інформації
являє собою комплекс джерел, прийомів і засобів отримання поточної
інформації про ситуацію, яка складається у зовнішньому маркетинговому
середовищі.
Зовнішня інформація, що формується в інших маркетингових підрозділах,
складається з інформації, джерелом якої слугують клієнтурні ринки,
постачальники, контактні аудиторії, органи державного управління тощо. Ця
інформація надходить на фірму з розмов із покупцями, звітів агентів, які
займаються збутом, дилерів, дистриб’юторів, спеціальних журналів, довідників,
інформаційних бюлетенів. Зовнішня поточна інформація, її отримання та
систематизація можуть бути результатом роботи спеціального відділу фірми,
який займається тільки цією проблемою.
Методи збирання зовнішньої інформації, використовуваної у підрозділі реклами,
такі самі, як і в усьому маркетинговому відділі. Додатково інформація може бути
отримана від рекламних агентств, консалтингових фірм і зафіксована у базі
даних реклам¬ного підрозділу.
Склад і зміст інформаційних відомостей БД, які надходять з інших відділів, і тих,
що формуються у відділі реклами, наведено у додатку 1.
До позамашинної інформаційної бази належать: Міжнародний кодекс
міжнародної торгової палати з рекламної практики, Закон України «Про
рекламу».
Склад функціональної підсистеми
Склад функціональної підсистеми для кожного підприємства, фірми чи
організації матиме свої особливості і залежатиме від сфери їх діяльності. За
формування переліку задач спочатку розглядаються функції, виконувані
спеціалістами, що забезпечують проведення рекламної кампанії, виявляються ті
функції, виконання яких підлягає автоматизації, потім аналізується
послідовність автоматизації цих функцій.
У проведенні рекламної кампанії можна визначити таку послідовність дій:
? аналіз об’єкта дії реклами;
? тестування рекламних засобів;
? розроблення плану рекламних заходів;
? складання кошторису витрат на рекламу;
? ужиття рекламних заходів;
? контроль та аналіз проведення рекламних заходів;
? вивчення ефективності дії реклами.
Орієнтовний перелік комплексів задач функціональної підсистеми реклами
наведено у табл. 3.5.1.
Таблиця 3.5.1
СКЛАД КОМПЛЕКСІВ ЗАДАЧ
З РЕКЛАМИ, ЩО АВТОМАТИЗУЮТЬСЯ
Розділ Задача Сфера
діяльності
1. Дослідження сприй¬няття реклами та тестування реклами 1.1. Дослідження
регіональних характеристик споживачів товарів **
1.2. Тестування засобів реклами * **
1.3. Автоматизація розрахунків з аналізу ситуації на ринку масової рекламної
інформації **
1.4. Аналіз охоплення потенційних спо¬живачів різними засобами рекламної
інформації **
1.5. Аналіз ситуації на ринку масової рекламної інформації **
1.6. Аналіз цін на розміщення рекламної інформації * **
2. Планування реклам¬ної кампанії 2.1. Розроблення загального плану
рекламної кампанії * **
2.2. Розрахунок загального кошторису витрат на рекламну кампанію * **
2.3. Вибір засобів реклами та каналів її розповсюдження * **
2.4. Розподілення (оптимізація розподілення) коштів за функціями діяльності, за
товарами та за засобами реклами * **
2.5. Розроблення детального плану рекламної кампанії за кожним засобом
реклами * **
2.6. Визначення структури витрат і фор¬мування довідників для обліку витрат *
**
Закінчення табл. 3.5.1
Розділ Задача Сфера
діяльності
2.7. Розроблення детального кошторису рекламної кампанії * **
3. Облік витрат на рек¬ламу 3.1. Облік витрат рекламодавця під час проведення
реклами, у разі використання послуг рекламних агентств *
3.2. Облік витрат у сфері побуту * **
3.3. Облік витрат на персонал * **
3.4. Облік загальновиробничих витрат * **
3.5. Облік витрат за структурою засобів реклами * **
3.6. Облік витрат за структурою витрат * **
4. Контроль та аналіз рекламної діяльності 4.1. Контроль за виконанням плану
проведення рекламних заходів * **
4.2. Аналіз, систематизація та формування бази даних про відхилення від плану
проведення рекламних заходів *
4.3. Аналіз комутативної ефективності реклами *
4.4. Аналіз торгової ефективності реклами *
Примітка:
* — входять до комплексу задач підприємств, які власними силами організують
рекламну кампанію;
** — входять до комплексу задач рекламних агентств.
5.3. АВТОМАТИЗАЦІЯ КОМПЛЕКСУ ЗАДАЧ
З ДОСЛІДЖЕННЯ СПРИЙНЯТТЯ РЕКЛАМИ
ТА ТЕСТУВАННЯ РЕКЛАМНИХ ЗАСОБІВ
Загальна характеристика комплексу задач
Правильний вибір найефективніших засобів передавання рекламних звернень
значною мірою визначає успіх рекламної кам¬панії. Від правильного вибору
рішення даної проблеми залежить: яку кількість потенційних користувачів досягне сигнал, якою сильною буде
дія на них; які кошти витрачатимуться на них та наскільки ефективним буде таке
витрачання. Весь процес вибору засобів передавання звернень можна умовно
поділити на декілька етапів.
На першому етапі визначаються цілі маркетингу та рекламної діяльності
рекламодавця, об’єкт дії реклами. Це своєрідна сегмен¬тація ринку, за якої
кожному сегменту ринку призначається своя реклама. Отже, розроблення
рекламних заходів має спиратися на такі дані: характеристики якості товару;
регіональні характеристики виробників, дистриб’юторів і споживачів товарів;
дані аналізу рівня життя та соціально-демографічної структури контингенту
споживачів; аналізу ціни на рекламну інформацію та ситуації на ринку масової
рекламної інформації. Усі ці дані є результатом розв’язання першого комплексу
задач.
Автоматизоване розв’язання
задачі «Дослідження регіональних
характеристик споживачів»
За здійснення рекламної кампанії необхідно виявити потенційних споживачів,
рекламованих товарів чи послуг, для того щоб адресувати рекламу саме цьому
прошарку населення. Особливо важливо встановити роль соціальнодемографічних ознак, виявити територіальні межі, де мешкають споживачі,
специфіку окремих груп споживачів, їх психологічні особливості, оскільки саме ці
фактори визначають вибір форми подання реклами.
Якщо споживачами виступає населення, то необхідно мати дані про
демографічну ситуацію регіону, де планується проведення рекламної кампанії,
інформацію про купівельну спроможність мешканців регіону, у деяких випадках
доцільно також знати їх політичні погляди, конфесійну орієнтацію тощо.
Якщо споживачами виступають підприємства, то необхідно мати інформацію
про їх фінансовий стан, перспективи розвитку. Таку інформацію можна
отримати в органах статистики проведенням анкетування чи опитування, з
газетних і журнальних публікацій, публікованих у пресі звітів підприємств,
збиранням інформації під час маркетингових досліджень.
Визначаючи аудиторію друкованих видань, потрібно зважати на те, що обсяг
аудиторії друкованих видань обмежується
їх тиражем, але може й перевищувати тираж за рахунок повторення та
багаторазового «споживання» одного примірника
багатьма особами. Тому треба обчислювати коефіцієнт звернень.
Вивчаючи аудиторію електронних ЗМІ, слід враховувати їх наявність і кількість у
кожному прошарку населення.
Усі ці дані, згруповані за певними ознаками, є важливою інформацією для
прийняття рішення про проведення рекламної кампанії, необхідні для
визначення потужності реклами. Така інформація може збиратися та
оброблятися спеціалізованими маркетинговими фірмами, а також службою
маркетингу підприємства чи організації.
Розглянемо варіант технології виконання розрахунків з дослідження
регіональних характеристик «споживачів» реклами.
На першому етапі створюється довідник показників характеристик «споживачів»
(респондентів) реклами у розрізі конкретного засобу реклами (файл DOVSP1).
Для отримання інформації від респондентів про друковані видання, де
планується розмістити рекламу, можливий такий перелік: кількість газет, які
передплачує респондент; кількість газет, які купує респондент за тиждень; назви
газет; назва рубрики або матеріалу, які найбільше приваблюють у друкованому
виданні респондента (наприклад, внутрішні політичні проблеми, кримінальна
хроніка, програми телебачення, соціальні проблеми, міжнародна проблематика,
новини спорту, економіка, бізнес, сатира та гумор, література, музика, кіно,
гороскопи, тести, нагляд за домом, кулінарія). Склад показників для отримання
інформації про електронні ЗМІ може бути таким: ознака наявності телевізора;
ознака наявності кольорового телевізора; кількість телевізорів у родині; кількість
каналів, які приймаються телевізором; назва програми, передачі чи жанр
телевізійних фільмів, які найчастіше переглядаються. Аналогічні довідники
можуть створюватися й для інших засобів реклами. Крім довідника
характеристик засобу реклами, який «споживає» респондент, треба створити
довідник особистих характеристик респондентів (файл DOVRESP), який дасть
змогу провести сегментацію споживачів. Можливий такий склад показників цього
довідника: категорія населення (наприклад, робітник, службовець, бізнесмен,
керівник, студент, учень, пенсіонер та ін.); вік респондента (краще вказувати
вікові діапазони, наприклад: 8—14 років, 15—17 років, 18—25 років і т. д.); мова,
на якій спілкується респондент; належність до етнічної групи; належність до
конфесії (наприклад, незалежні від конфесії, Українська православна церква,
УПЦ Київського патріархату, інші); рівень освіти, стать, рівень доходу (краще
вказувати діапазони доходів) та ін. Для деяких видів послуг (приймання вкладів
на депозитні рахунки банками, прий¬мання приватизаційних сертифікатів
інвестиційними компаніями тощо), які рекламуватимуться, можуть бути створені
специфічні довідники показників поглядів і вподобань респондентів, які можуть
бути потенційними споживачами цих послуг. До складу показників такого типу
довідників можна віднести: думка респондента про стан економіки, рівень життя,
зовнішню політику. До кожного показника слід наводити варіанти відповідей
(наприклад, покращується, без змін, погіршується, важко відповісти).
На другому етапі на підставі складених довідників створюється анкета чи лист
опитування, які містять у своєму складі як показники характеристик
«споживання» рекламної інформації конкретного засобу реклами, так і
показники особистих характеристик респондентів. Анкети тиражуються,
передаються рес¬пондентам для заповнення, а потім збираються для
опрацювання. На підставі листів опитування може проводитися телефонне
опитування респондентів або опитування покупців товарів під час здійснення
покупки із заповненням відповідних граф листа. Дані листів опитування також
передаються на опрацювання.
На третьому етапі здійснюється саме оброблення інформації, зібраної шляхом
опитування або анкетування. Для цього використовується стандартна
технологія оброблення даних анкет із застосуванням електронних таблиць або
СКБД, або спеціалізованих пакетів прикладних програм.
Аналіз контингенту «споживачів» реклами може виконуватися за такими
параметрами: належність до вікової групи, стать, рівень доходу, соціальний
стан, сімейний стан, а також за параметрами оцінювання респондентами стану
економіки, кримінального стану в суспільстві, рівня довіри до президента,
голови Уряду, голови парламенту, за прогнозом оцінювання зовнішньої політики
щодо союзів з іншими державами, за сприйняттям проблем соціальноекономічного розвитку, за характеристиками джерел інформації, які
задовольняють інформаційні потреби тощо. Для проведення таких розрахунків
первинні дані сортуються за необхідними критеріями та підсумовуються. На
підставі виконаних розрахунків можуть формуватися такі види документів:
«Аналіз залежності кількості передплачуваних видань від рівня освіти», «Аналіз
залежності кількості видань, які постійно купуються або на які здійснюється
передплата, від сфери діяльності», «Аналіз категорій постійних та епізодичних
читачів ділових видань», «Аналіз конфесійного складу читачів інформаційних
видань», «Аналіз матеріалів, найбільш привабливих для читачів», «Аналіз
думок глядацької аудиторії щодо стану економіки та рівня життя», «Аналіз думок
глядацької аудиторії щодо зовнішньої політики України», «Аналіз громадськополі¬тичних симпатій глядацької аудиторії», «Аналіз аудиторії популярних
видань» (зразок форми вихідного документа наведено
на рис. 3.5.2), «Аналіз матеріалів, які є найпривабливішими
у газеті» (зразок форми вихідного документа наведено на рис. 3.5.3),
«Порівняльний аналіз аудиторій радіо та телебачення» тощо. Інформаційну
модель розв’язання задачі наведено на рис. 3.5.4.
АНАЛІЗ АУДИТОРІЇ ПОПУЛЯРНИХ ВИДАНЬ
Назва газети Читають
Постійно Епізодично
Кількість % Кількість %
Рис. 3.5.2. Зразок форми вихідного документа
АНАЛІЗ МАТЕРІАЛІВ, ЯКІ Є НАЙПРИВАБЛИВІШИМИ У ГАЗЕТІ
Тематика Назва газети
1 2 3 4 ... ...
Внутрішньополітичні проблеми
Міжнародна інформація
Економіка
...
Реклама
Програми TV
Рис. 3.5.3. Зразок форми вихідного документа
Рис. 3.5.4. Інформаційна модель розв’язання задачі
«Дослідження регіональних характеристик споживачів»
Автоматизоване розв’язання задач
із тестування засобів реклами
Найважливішим питанням за тестування рекламних засобів є питання обсягів
охоплення цільової аудиторії інформаційними повідомленнями. Технологія
розв’язання задачі залежить від виду носія інформації і для кожного носія
інформації має свої особливості. Розглянемо таку технологію на прикладі
тестування електронних засобів масової інформації (ЗМІ).
Призначення задачі — розрахунок кількісних даних про рейтинг кожного
конкретного носія реклами за кожною групою «споживачів реклами», процентом
досяжності цільової аудиторії, кожним носієм реклами, середньою частотою
контакту з рекламним повідомленням цільової аудиторії з допомогою
конкретного засобу реклами.
Технологія збирання інформації має декілька етапів. На першому етапі
проводиться масове опитування респондентів за методом «face to face» на
предмет відповідності їх критеріям цільової аудиторії. Дані про цільову
аудиторію є результатом розв’язання задачі «Дослідження регіональних
характеристик споживачів».
На другому етапі здійснюється формування сукупності респон¬дентів, які
слугуватимуть джерелом інформації. Дані про респондентів заносяться у базу
даних респондентів (файл DOVRESP).
На третьому етапі збираються дані від респондентів із викорис¬тання одного з
методів: опитування, щоденниковий, аудіметричний.
Метод опитування — один з найпоширеніших методів, використовуваних за
аналізу вітчизняних ЗМІ. За цим методом групі респондентів задаються питання
щодо програм, які переглядалися протягом місяця. Аудіметричний метод —
досить досконалий метод виміру аудиторії, яка переглядає конкретні програми
телебачення. За цим методом спеціальні датчики — аудіметри автоматично
фіксують час включення телевізора, тривалість перегляду програми, канал,
якому було віддано перевагу. Щоденниковий метод — це вимірювання контактів
аудиторії з ефірним простором на основі спеціальних анкет (щоденника), в яких
респондент відмічає кожен факт звернення до того або іншого телеканалу з
точністю до 15-хвилинного інтервалу. Щоденник являє собою таблицю, в якій по
горизонталі вказується телеканал, а по вертикалі — 15-хвилинний інтервал
ефіру — слот.
Збирання та аналіз даних за аудіметричним і за щоденниковим методами
здійснюється найчастіше щотижня, за методом опитування — щомісяця.
Отримані за будь-яким з цих методів дані заносяться у файл (TV_RESP).
Структура інформаційних файлів у разі застосування аудіметричного та
щоденникового методів збирання інформації може бути однаковою (номер
респондента, дата, канал, номер слота). Потім дані з цих файлів будуть
стискуватися з допомогою довідника передач (DOVPER) щодо конкретних
передач, які переглядав респондент, і фіксуватися у проміжному масиві,
структура якого може збігатися зі структурою масиву, куди заносяться дані
опитування (ANKRESP). Крім зазначених вище файлів, може використовуватися
довідник каналів телебачення (DOVKANAL). На підставі цих даних здійснюються
попередні підсумки отриманої інформації у розрізі сегментної групи. Результати
підсумків заносяться у результатний файл (REZANK1) і підлягають збереженню
для подальших розрахунків. Інформаційну модель розв’я¬зання задачі
«Тестування засобів реклами» наведено на рис 3.5.5.
Рис. 3.5.5. Інформаційна модель розв’язання задачі
«Тестування засобів реклами»
Технологія оброблення інформації залежить від методу збирання інформації. За
аудіметричного методу збирання інформації виконується попереднє
оброблення первинних даних — перезаписування сигналів, зібраних з
допомогою аудіометрів у масив первинної інформації. Потім здійснюється
фільтрація зібраної інформації. Відбираються лише ті записи, в яких час
перегляду каналу не менший константи, заданої фахівцем-дослідником. Ця
константа може дорівнювати розміру слоту. Подальше оброблення інформації
виконується однаково для аудіметричного та щоденникового методів. З
допомогою масиву-довідника передач відбираються записи у розрізі кожного
каналу за кожним респондентом, час перегляду в яких збігається з часом
передачі, та підбивається підсумок часу перегляду передачі та рекламного
блоку кожним респондентом:
,
де Тpcjkds — час перегляду p-им респондентом, який належить до
с-го сегмента, j-ї передачі k-го каналу s-го слоту, яка виходила
d-го числа; підсумок здійснюється за слотами (s), значення s береться у
діапазоні від n1 до n2 (n1 — час початку, n2 — час закінчення j-ї передачі);
Тpcjkd — загальний час перегляду p-м респондентом, який належить до с-го
сегменту, j-ї передачі k-го каналу, яка виходила
d-го числа.
Результати розрахунків заносяться у масив ANKRSP1.
На наступному етапі оброблення інформації виконується сортування інформації
за каналами та передачами, та підсумовуються показники. Визначається
кількість респондентів, які переглядали конкретну програму протягом тижня,
місяця та процент респондентів, які переглядали канал і програму (на цьому
етапі алгоритм розрахунків збігається для всіх методів). Підсумок здійснюється
за умови, що респонденти переглядали передачу протягом часу, який більший
за вказану константу N. Для цього вводиться показник перегляду передачі
респондентом (К-ознака перегляду p-им респондентом, який належить до с-го
сегменту,
j-ї передачі k-го каналу, яка виходила d-го числа):
Кpcjkd = 1, за Тpcjkd > N,
Кpcjkd = 0, за Тpcjkd < N.
Кількість респондентів, які переглядали передачу вказаного каналу,
підраховується так:
,
де К — кількість респондентів, які належать до с-го сегменту та переглядали j-ту
передачу k-го каналу, яка виходила d-го числа.
Процент респондентів, які переглядали передачу, визначається за формулою:
Vcjkd = Кcjkd / Рс ,
де Рс — кількість респондентів с-го сегменту, які надали інформацію;
Кcjkd — кількість респондентів, що належать до с-го сегмента, які переглядали jту передачу k-го каналу, яка виходила d-го числа.
За результатом розрахунків формуються вихідні документи «Сумарна аудиторія
каналу (передачі)» у розрізі дат, тижнів або місяців, регіонів, будуються графіки.
На наступному етапі обчислюються показники рейтингу (rating) передач,
каналів, сумарного щоденного (щотижневого) рейтингу каналу, частки каналу
(share) середньої частоти перегляду передачі, загальної кількості контактів
цільової аудиторії, проценту досяжності цільової аудиторії. Вхідними даними
для цього етапу є результати, занесені у файл REANK1 на попередньому етапі
розрахунків.
Показник рейтингу каналу розраховується як відношення частини цільової
аудиторії, яка дивилася слот, до всіх представників цільової аудиторії.
Аналогічно розраховується рейтинг передачі:
Rck = Кckd /А ;
Rcjk = Кcjkd /А ,
де Rсk — рейтинг k-го каналу серед с-ї цільової аудиторії;
Rcjk — рейтинг j-ї передачі серед с-ї цільової аудиторії;
А — чисельність цільової аудиторії;
Кcjkd — кількість осіб с-ї цільової аудиторії, які переглядали
k-й канал d-го числа;
Кcjkd — кількість осіб с-ї цільової аудиторії, які переглядали
j-у передачу d-го числа.
Для визначення наступного показника виконується сортування даних файла
REANK1 за каналом та підсумовування кількості респондентів, які переглядали
даний канал за кожну дату та за тиждень у цілому.
Показник сумарного щоденного рейтингу каналу обчислюється як процент усіх,
хто вмикав телевізор на каналі, до всієї аудиторії за день у вказаний момент
часу по регіону або в цілому по країні. Аналогічно обчислюється показник
сумарного щотижневого рейтингу каналу. У результаті розрахунків формується
документи «Рейтинги передач» і «Рейтинги телевізійних каналів». Форми
документів наведено на рис. 3.5.6 і 3.5.7.
РЕЙТИНГИ ПЕРЕДАЧ
Номер слоту Дата Програма Канал Рейтинг
Рис. 3.5.6. Форма документа щодо рейтингу передач
РЕЙТИНГИ ТЕЛЕВІЗІЙНИХ КАНАЛІВ
Номер слоту Дата Канал Рейтинг
Рис. 3.5.7. Форма документа щодо рейтингу телевізійного каналу
Отримані в такий спосіб дані узагальнюються за період та зводяться у
консолідовану таблицю «Сумарні дані тижневих рейтингів каналів
телебачення».
Процент досяжності цільової аудиторії (REACH) визначається як відношення
кількості осіб цільової аудиторії, які мали контакт з рекламою, до кількості осіб
усієї цільової аудиторії. За розрахун¬ків цього показника попередньо
відфільтровуються дані про контакт респондентів зі слотом, у якому
передається рекламна інформація, потім підраховується кількість респондентів,
які мали контакт з рекламою та REACH.
Загальна кількість контактів цільової аудиторії зі слотом на 100 осіб цільової
аудиторії (GRPs) обчислюється за формулою пропорції:
GRP = Кck / Рc ? 100,
де Р — кількість респондентів, які надали інформацію;
К — кількість респондентів, які належать до с-го сегменту, що переглядали с-й
слот k-го каналу.
Коротко розглянемо підходи до тестування інших носіїв реклами.
Вибір друкованого видання для розміщення реклами ґрунтується на показниках
ціни реклами (вартість стандартного реклам¬ного простору) друкованого тексту
(часто у см2), а також вартості реклами на 1000 читачів.
Методика оцінювання рекламного потенціалу радіо ґрунтується на кількості
радіоприймачів, трансляційних точок, забезпеченості ними родин (кількість
приймачів на 100 родин) у різних регіонах та містах країни, часі трансляції; часі,
який середній мешканець проводить біля приймача, а також рейтингу передачі
до початку, протягом або після закінчення якої транслюється реклама.
Інформація про аудиторію, що сприймає зовнішню рекламу, ґрунтується на
обліку інтенсивності руху автотранспорту (якщо рекламний засіб —
транспаранти та щити на дорогах), скупчування населення у місцях
розташування реклами на вулицях, домах, на станціях метрополітену, вокзалах
тощо. Така інформація може бути отримана шляхом проведення спеціальних
обстежень та обліку.
Найсучаснішим видом комп’ютеризованої реклами є реклама у комп’ютерній
мережі Internet. Мережева реклама — це фрагмент екрану користувача, на
якому відображуються визначені візуальні форми (прямокутні сторінки з
графікою, текстом або анімацією). Їх ще називають «баннери». Отже, «баннер»
— це візуальне посилання, структурний елемент мережі. Для підрахунку кількості
користувачів Internet, які переглянули рекламу, використовується параметр click
ratio. Сlick ratio розраховується як відношення кількості звернень до webсторінки, де розташовано баннер, до кількості показів реклами, і показує
ефективність використання баннера.
Автоматизація розрахунків з аналізу ситуації
на ринку масової рекламної інформації
Для аналізу стану ринку реклами виконують дослідження у розрізі фірм
рекламодавців, категорій товарів, які рекламуються, рекламних агентств, які
надають рекламу, кожного засобу реклами. Розглянемо, як проводиться аналіз
рекламодавців. Варто наголосити, що рекламодавців можна поділити на три
категорії. До першої категорії рекламодавців належать ті з них, які
використовують багато рекламних засобів, носіїв і площ реклами. Це
торговельні компанії та корпорації (Coca-Cola, Reynolds, Tobaco Nestle).
Вітчизняні підприємства поки що не входять до цієї категорії. Великі компанії
залучають всі види носіїв: об’яви у друкованих виданнях, відеоролики,
спеціалізоване оформлення торговельного приміщення, вітрин, рекламу на
транспортних засобах, іміджеві презентації та інші засоби масової інформації.
Другий тип рекламодавців — мобільний. До них належать рекламодавці, які
короткочасно розміщують свої рекламні звернення з допомогою оригінальних
рекламних носіїв (наприклад, такі як повітряні кулі, дирижаблі), а також якийсь
час використовують більш стандартні носії реклами. До них такого типу
переважно належать банки, організатори великих ярмарків, газети, журнали.
Третій тип — рекламодавці, які замовляють обмежену кількість рекламних носіїв
(ними можуть бути об’яви у пресі, зовнішня реклама біля офісу фірми або
торговельного місця, адресна розсилка та ін.).
Для аналізу рекламодавців збирається інформація про перелік засобів реклами,
використовуваних рекламодавцем, обсяги реклами за кожним видом реклами,
приблизні витрати на рекламу рекламодавця за кожним засобом реклами і за
всіма засобами реклами. Одночасно збирається та обробляється інформація
про товари та категорії товарів, які рекламуються, та підраховуються приблизна
кількість інформаційних повідомлень про товар та групу товарів (категорію), а
також приблизні витрати на рекламу товару.
Дані про обсяги робіт рекламних агентств можуть надаватися самими
рекламними агентствами, спеціалізованими виданнями, статистичними
органами, збиратися та оброблятися консалтинговими фірмами або самим
рекламодавцем.
Розглянемо автоматизацію цих розрахунків на прикладі телебачення (з
використанням методики фірми UMM).
За цією методикою на підставі вихідних даних, які характеризують час показу
рекламного ролика, канал, на якому показувався рекламний ролик, назви та
виду товару чи послуги, які рекламуються, сфери діяльності рекламодавця
визначаються показники обсягів показу та вартості реклами на телебаченні у
розрізі рекламних агентств, каналів телебачення, рекламодавців, категорій
товарів.
Інформаційна база задачі формується в такий спосіб. Протягом добового
ефірного часу записується ефір по всіх каналах телебачення. Потім
здійснюється перегляд записів і занесення даних у спеціально побудовані
таблиці показників (фірмою UMM фіксується 17 показників). Отримані в
результаті спостереження дані спочатку фіксуються у масиви первинних даних,
потім на підставі цих даних проводяться розрахунки та нагромаджуються
результатні дані масивів, які, у свою чергу, можуть використовуватися для
подальшого опрацювання інформації та формування вихідних документів. Дані
про вартість показу реклами на каналі вибираються з масивів довідкової
інформації (ZENPOKAZ). Додатково використовується довідник каналів
телебачення (DOVKANAL).
У результаті розв’язання задачі можна формувати такі вихідні документи:
? розподілення оборотів на каналах телебачення;
? розподілення довжини реклами на каналах (зразок форми вихідного
повідомлення наведено на рис. 3.5.8);
? розподілення кількості реклами на каналах;
? перша десятка рекламодавців на каналі;
? позиції категорій на каналі (зразок форми вихідного пові-домлення наведено
на рис. 3.5.9).
РОЗПОДІЛЕННЯ ДОВЖИНИ РЕКЛАМИ НА КАНАЛАХ
Назва
каналу Довжина показу реклами за місяць Усього
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Рис. 3.5.8. Зразок форми вихідного повідомлення
ПОЗИЦІЇ КАТЕГОРІЙ НА КАНАЛІ
Категорія Час показу (хв.) Кількість показів Сума (грн)
Солодощі
Жувальні гумки
Ліки
Соціальна
Напої
Рис. 3.5.9. Зразок форми вихідного повідомлення
Розв’язання задач здійснюється за таким алгоритмом. Для визначення
кількісних показників, які характеризують діяльність інформаційних каналів,
спочатку проводиться сортування масиву первинних даних. При цьому першим
рівнем сортування є код каналів, другим — код рекламодавців, третім — код
категорії товарів.
Розрахунок тривалості прокату рекламних роликів на каналі виконується за
формулою
,
де Тrk — час прокату ролика r-го рекламодавця;
k — категорія товару за період;
d — дата показу ролика (відбирається в інтервалі [d1, d2], де d1 — дата початку
періоду, за який збирається інформація, d2 — дата кінця періоду, за який
збирається інформація);
Тrkіd — тривалість показу i-го ролика r-го рекламодавця k-ї категорії товару.
Крім тривалості показу можна підраховувати й кількість прокату рекламних
роликів конкретного рекламодавця у розрізі категорії товару за період :
,
де Тr — час прокату роликів r-го рекламодавця;
Тrk — час прокату ролика k-ї категорії товару r-го рекламодавця за період.
Загальна тривалість реклами на каналі за період розраховується за формулою
,
де Тrkd — тривалість показу ролика r-го рекламодавця k-ї категорії товару.
Вартісні показники розраховуються у декілька етапів. Спочатку обчислюється
вартість показу кожного відеоролика (VРrkіdс). Для цього дані про тривалість
показу ролика помножуються на дані про вартість показу ролика у кожному
слоті:
VРrkіdс = Тrkіdс • Vс ,
де Тrkіd — тривалість показу i-го ролика r-го рекламодавця k-ї категорії товару;
Vс — вартість хвилини показу у с-му слоті.
Далі розраховується приблизне значення суми витрат кожного рекламодавця на
рекламу товару на конкретному каналі телебачення. Необхідно зазначити, що ці
дані будуть приблизними, оскільки неможливо точно врахувати знижки, які має
конкретний рекламодавець. Для продовження розрахунків необхідно
відсортувати вартісні дані. Сортування виконується за тими самими ключами,
що й за розрахунку тривалості показу реклами. Обороти на каналі визначаються
за формулою
,
де VРrkіdс — вартість показу кожного відеоролика r-го рекламодавця k-ї
категорії товару;
с — кількість слотів за день.
Величина коштів, які витрачає r-й рекламодавець на рекламу t-го товару чи
послуги розраховується за формулою
,
де VРrkіdс — вартість показу кожного відеоролика r-го рекламодавця k-ї категорії товару;
N — кількість показів ролика за день.
Величина коштів, які витрачає r-й рекламодавець на рекламу k-ї категорії товару
чи послуги, визначається за формулою
,
де VРrkіdс — вартість показу кожного відеоролика r-го рекламодавця k-ї
категорії товару;
N — кількість показів ролика k-ї категорії товару за день.
Величина коштів, які витрачаються всіма рекламодавцями на рекламу k-ї категорії товару чи послуги, обчислюється
так:
,
де VРrkіdс — вартість показу кожного відеоролика r-го рекламодавця k-ї категорії товару;
N — кількість показів відеоролика r-го рекламодавця за день.
5.4. АВТОМАТИЗАЦІЯ РОЗВ’ЯЗАННЯ ЗАДАЧ
З КОНТРОЛЮ ТА АНАЛІЗУ РЕКЛАМНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ
Загальна характеристика комплексу задач
Контроль та аналіз — невід’ємний елемент управлінського процесу. У
загальному вигляді метою контролю є визначення ступеня відповідності
результатів тим задачам, які були розроблені на етапі планування, а метою
аналізу — виявлення причин і факторів, які впливали на здійснення рекламних
заходів. Специфічні цілі контролю рекламної діяльності: забезпечення
відповідності головних напрямів рекламної діяльності цілям маркетингової та
комунікативної політики фірми; визначення ефективності окремих рекламних
заходів; визначення ефективності рекламної кампанії в цілому.
Автоматизації підлягають такі операції контролю:
? контроль виконання плану проведення рекламних заходів;
? формування інформаційної бази причин перенесення або змін у графіку
проведення рекламної кампанії;
? аналіз причин невідповідності фактичних заходів рекламної кампанії
розробленому плану заходів;
? аналіз витрат на проведення рекламної кампанії та ін.
Контроль за проведенням рекламних заходів базується на вихідних даних
комплексів задач «Планування рекламної кампанії» та «Облік витрат на
рекламу». Підходи до автоматизації задач з планування та обліку витрат на
рекламу є досить традиційними й у межах посібника детально не
розглядатимуться.
Комплекс задач з контролю та аналізу рекламної діяльності використовує
інформацію про включені до плану проведення рекламних заходів дії та
плановий кошторис витрат із зіставленням цієї інформації з повідомленнями про
виконання планових заходів і бухгалтерським обліком фінансових витрат.
Для функціонування комплексу задач мають здійснюватися:
• дисплейне введення та оновлення даних;
• формування повідомлень про хід виконання планових заходів;
• контроль рекламних заходів, які продовжуються;
• контроль перевитрат коштів на рекламу;
• уведення інформації про результати проведення рекламних заходів;
• уведення результатів анкетного опитування, яке проводилося у ході рекламної
кампанії;
• опрацювання результатів анкетного опитування;
• зіставлення планів і фактичного виконання;
• обчислення ефективності проведення рекламної кампанії.
Варто наголосити, що у теорії маркетингу розрізняють комутативну та
торговельну ефективність реклами.
За аналізу комутативної реклами визначають показники «укорі¬нення» та
«залучення». Показник «укорінення» розраховується, як відношення кількості
людей, які запам’ятали рекламу, до загаль¬ної кількості людей, які рекламу не
запам’ятали.
Обчислення економічного ефекту реклами складніше ніж комутативної
ефективності. Економічний ефект — це приріст прибутків, обсягів збуту та
частки на ринку в результаті проведення рекламної кампанії.
Економічна ефективність може бути розрахована з використанням таких
моделей:
? моделі, що описує зміну товарообігу залежно від витрат на рекламу;
? моделей послідовного взаємозв’язку;
? адаптивних моделей, що враховують аналогічні асигнування конкурентів.
За визначення ефективності реклами можуть розраховуватися додаткові
показники:
? обсяги приросту товарообігу за період, який минув після рекламної кампанії;
? відношення приросту обсягу продажу товарів до суми витрат на його рекламу;
? відношення приросту прибутку, отриманого від реалізації товарів за період, до
суми рекламних витрат за відповідний період;
? динаміка рівня рекламних витрат у загальному обсязі товаро¬обігу;
? витрати на рекламу у розрахунку на 1000 споживачів, які зазнали впливу усіх
видів реклами;
? витрати на рекламу у розрахунку на 1000 споживачів, які зазнали впливу
конкретного засобу реклами;
? кількість закупівель, здійснених під впливом реклами.
Автоматизація розв’язання задач з аналізу
комутативної ефективності реклами
Після проведення рекламної кампанії здійснюється посттестування, яке дає
змогу визначити комутативний ефект від усієї рекламної кампанії та кожного
окремого рекламного заходу. Посттестування виконується з використанням
таких процедур: відгуків з допомогою, відгуків без допомоги, методу ГелланаРобінсона, методу Старча та ін. Технологію проведення цих процедур
висвіт¬лено у [4, 9, 23].
Результати посттестування заносяться у спеціальні бланки. Форма бланків має
бути зручною для введення інформації у ком-п’ютер. Комутативна ефективність
реклами може розраховуватися й з допомогою купонів на знижку або отримання
сувенірів, які збираються продавцем під час продажу товарів. Такі купони
розміщуються у друкованих виданнях, розсилаються поштою або видаються під
час проведення виставок.
На підставі даних, отриманих у результаті посттестування чи обліку купонів,
формується інформаційна база й розраховуються показники комутативної
ефективності. До складу інформаційної бази входить файл результатів
посттестування (POSTTEST), в якому знаходяться показники, що
характеризують ступінь запам’ятову¬вання реклами, оцінки якості та
досягальності реклами тощо, а також файл (ZBUTREC), у якому зафіксовано
дані про збут продукції та ознаки ознайомлення з рекламою даної продукції. У
файл ZBUTREC дані заносяться безпосередньо після продажу продукції. Крім
зазначених файлів, за розв’язання задачі використовуються довідники: засобів
реклами (DOVZAS), видів реклами (DOVVID), товару (продукції) (DOVTOV),
респондентів (DOVSP1).
За результатами розрахунків формуються вихідні масиви (KOM_EF) і
друкуються вихідні документи. Масиви з результатами розрахунків можуть
використовуватися для розв’язання задач аналізу динаміки комутативного
ефекту та порівняння з даними інших періодів.
У результаті оброблення даних посттестування можна отримати документи, які
відбивають інформацію про найбільш (найменш) ефективні засоби реклами, а
також про джерела інформації про товар. До таких документів належать:
Відомість найбільш ефективних рекламних заходів (із зазначенням рекламних
агентств, якщо вони залучалися до проведення рекламної кампанії), Відомість
найменш ефективних рекламних заходів (із зазначенням причин), Відомість
аналізу джерел інформації про товар. Результати розрахунків також можуть
відображатися з допомогою стовпчикової діаграми. Зразок форми вихідного
документа наведено на рис. 3.5.10.
Місце
проживання Загальна
кількість опитаних % опитаних Джерело
Преса Радіо TV Плакати Декілька
Місто
Село
Усього
Рис. 3.5.10. Зразок форми вихідного документа
Субпоказники реклами подаються у документі «Відомість субпоказників
ефективності рекламної кампанії».
Відчутний економічний ефект реклама дає підприємцю тоді, коли більш як 7 %
людей, що запам’ятали рекламу, стали споживачами рекламованої продукції.
Критерій ефективності реклами розраховується як відношення частки
споживачів товару, що запам’ятали рекламу, до частки тих, хто не запам’ятав.
Цей показник може мати числовий вираз або бути у вигляді висновку — у
такому разі розробляється й використовується шкала оцінок (рис. 3.5.11).
Показник Значення для сегменту
першого другого ... n-го загальне
Коефіцієнт запам’ятовування
Коефіцієнт упровадження
Критерій економічної ефективності
Рис. 3.5.11. Зразок форми для занесення шкали оцінок
Відомість розподілення глядачів за запам’ятовуванням реклами (зразок форми
вихідного повідомлення — на рис. 3.5.12) призначена для надання інформації
про кількість і процент респондентів, які запам’ятали рекламу. Варто зазначити,
що реклама вважається результативною, якщо половина глядачів її
запам’я¬тали.
ВІДОМІСТЬ РОЗПОДІЛЕННЯ ГЛЯДАЧІВ,
ЯКІ ЗАПАМ’ЯТАЛИ РЕКЛАМУ (У РОЗРІЗІ СЕГМЕНТНИХ ГРУП)
Показник Обсяг
вибірки Кількість респондентів, які
запам’ятали
рекламу не запам’ятали рекламу
Кількість глядачів першого сегменту
Частка глядачів першого сегменту
Кількість глядачів другого сегменту
Частка глядачів другого сегменту
....
Кількість глядачів n-го сегменту
Частка глядачів n-го сегменту
Загальна кількість
Кількість днів, які минули після показу реклами
Рис. 3.5.12. Зразок форми вихідного документа
Аналогічні вихідні повідомлення можна формувати за аналізу запам’ятовування
друкованої та зовнішньої реклами.
Чисельність опитаних Купили
рекламований
товар Не купили
рекламований
товар Частка
людей, які
купили товар
Запам’ятали серед першої сегментної групи
Не запам’ятали серед першої сегментної групи
Запам’ятали серед другої сегментної групи
Не запам’ятали серед другої сегментної групи
.............
Запам’ятали серед n-ї сегментної групи
Не запам’ятали серед n-ї сегментної групи
Рис. 3.5.13. Зразок форми вихідного документа
Для співвідношення чисельності та частки споживачів, які купили товар під
впливом реклами, формується документ «Відомість розподілення покупців за
ознакою запам’ятовування реклами» (зразок форми вихідного повідомлення —
на рис. 3.5.13). Інформаційну модель розв’язання задачі «Аналіз комутативної
ефективності реклами» наведено на рис. 3.5.14.
Рис. 3.5.14. Інформаційна модель розв’язання задачі
«Аналіз комутативної ефективності реклами»
Алгоритм розв’язання задачі такий. Для визначення досягальності реклами
конкретної сегментної групи виконується сортування інформації за ознаками
сегментних груп споживачів і видів товарів. Потім визначаються кількість
позитивних відповідей за певною ознакою та загальна кількість респондентів у
сегментній групі:
,
де OZctj — кількість позитивних відповідей на j-те запитання респондентів, які
належать до с-ї сегментної групи і які купують t-й товар;
OZctjn — відповідь на j-те запитання за n-ю анкетою (або листом опитування)
респондента, який належить до с-ї сегментної групи та купує t-й товар;
n0 — перша відповідь, що відповідає критерію відбору;
N0 — загальна кількість відповідей, які відповідають критерію відбору.
Кількість відповідей респондентів на j-те запитання дорівнює:
,
де Кcnj = 1;
n1 — перша відповідь;
N1 — загальна кількість відповідей респондентів на j-те запитання, які належать
до с-ї сегментної групи.
Підраховується загальна кількість відповідей респондентів — потенційних
споживачів серед сегментної групи:
,
де Кcn = 1;
n0 — перша відповідь;
N0 — загальна кількість відповідей респондентів, які належать до с-ї сегментної
групи.
Кількість негативних відповідей за певною ознакою та загальна кількість
респондентів у сегментній групі дорівнює:
NZctj = Кcj – OZctj ,
де NZctj — кількість негативних відповідей на j-те запитання респон¬дентів, які
належать до с-ї сегментної групи та купують t-й товар;
OZctj — кількість позитивних відповідей на j-те запитання респондентів, які
належать до с-ї сегментної групи та купують t-й товар.
Частка споживачів, які дали позитивну відповідь на запитання, визначається так:
СZctj = OZctj /Кcj ,
де OZctj — кількість позитивних відповідей на j-те запитання
респондента, який належить до с-ї сегментної групи та купує t-й
товар;
Кcj — загальна кількість відповідей респондентів на j-те запитання.
Аналогічно розраховуються: частка споживачів, які дали негативну відповідь на
запитання; показники частки споживачів, які запам’ятали (DZctj) та не
запам’ятали (DNZctj) рекламу товару.
На наступному етапі розраховується критерій економічної ефективності:
KEF = DZctj /DNZctj .
Розрахований коефіцієнт порівнюється з 0,07. Якщо коефіцієнт вищий за це
значення, вважається, що є відчутний ефект від реклами.
У процесі розв’язання задачі визначаються засоби реклами, які справили
найбільший вплив на рішення потенційного покупця здійснити покупку. Для
цього підбивається підсумок за всіма відповідями, отриманими за методом
опитування та занесеними у файл (POSTTEST) у розрізі засобів реклами.
Підсумкові дані комутативної ефективності можуть записуватися у файл
(REZEFK) з метою формування динамічного ряду.