Маркетинговая информационная система (МИС). Маркетинговая информационная система - как система принятия маркетинговых решений

МИС трансформирует данные, полученные из внутренних и внешних источников, в информацию, необходимую для руководителей и специалистов маркетинговых служб. МИС распределяет информацию среди руководителей и специалистов маркетинговых служб, принимающих соответствующие решения. Кроме того, МИС, взаимодействуя с другими автоматизированными системами предприятия, поставляет нужную информацию руководителям других служб предприятия (производственных, НИОКР и др.). Внутренняя информация содержит данные о заказах на продукцию, объемах продаж, отгрузке продукции, уровне запасов, об оплате отгруженной продукции и др. Данные из внешних источников получаются на основе проведения маркетинговой разведки (из подсистемы текущей внешней информации) и маркетинговых исследований.
Маркетинговая разведка – постоянная деятельность по сбору текущей информации об изменении внешней среды маркетинга, необходимой как для разработки, так и корректировки маркетинговых планов. В то время как внутренняя информация фокусируется на полученных результатах, маркетинговая разведка исследует то, что может произойти во внешней среде.
Источники получения текущей внешней информации могут быть самого различного характера, для ее сбора используются формальные и неформальные процедуры. Подобная информация получается путем изучения книг, газет, публикаций торговли, отчетов фирм-конкурентов; в результате бесед с потребителями, поставщиками, дистрибьюторами и другими внешними по отношению к организации лицами, которых следует эффективно мотивировать на сбор и предоставление нужной информации; на основе бесед с другими менеджерами и сотрудниками, например, сотрудниками сбытовых служб данной организации; путем проведения промышленного и коммерческого шпионажа (хотя в зарубежных книгах много пишут об этических проблемах маркетинговых исследований).
Маркетинговые исследования в отличие от маркетинговой разведки предполагают сбор и анализ данных по конкретным маркетинговым ситуациям, с которыми предприятие столкнулось на рынке. Подобная информация не собирается в двух ранее рассмотренных системах. Такая деятельность осуществляется периодически, а не непрерывно, по мере появления определенных проблем, на основе использования специальных методов сбора и обработки собранных данных.
В МИС также входит подсистема анализа маркетинговых решений, в которой с помощью определенных методов (например, моделей корреляционного анализа, расчета точки безубыточности) на основе созданной базы маркетинговых данных осуществляется доступ к информации, необходимой руководителям для принятия решений, и осуществляется ее анализ в заданном направлении.
Данная подсистема на вопросы типа: «что если?» дает немедленные ответы, используемые при принятии маркетинговых решений.
В подсистему анализа маркетинговых решений может входить набор процедур и логических алгоритмов, основанных на опыте экспертов и называемых экспертными системами.
Идея экспертной системы состоит в следующем. В то время как традиционные счетные программы имеют дело лишь с фактами, экспертные системы опираются на «профессиональную культуру». Говоря о профессиональной культуре, имеют в виду всю совокупность неформальных эвристических приемов, догадок, интуитивных суждений и умение делать выводы, которые трудно анализировать явным образом, но которые, по сути дела, и составляют основу квалификации эксперта, приобретаемой им на протяжении всей его профессиональной деятельности. Знания, используемые в такой системе, получаются от специалистов данной области в виде правил, обычно многих сотен правил, которые в совокупности создают «базу знаний» компьютера. Экспертная система состоит из базы знаний и механизма «вывода» – программы, которая способна находить логические следствия из всей совокупности имеющихся в системе правил.
Некоторые правила, лежащие в основе экспертных систем, имеют вид:
«ЕСЛИ то-то И то-то, ТО получается такой-то результат».
Другие правила менее определенны и предполагают вероятностные оценки:
«ЕСЛИ (до известной степени) то-то И (до известной степени) то-то, ТО (до известной степени) справедлив такой-то результат».
Действуя в соответствии с заложенными в его «базе знаний» правилами, компьютер запрашивает у пользователя необходимую информацию, а затем сообщает свои выводы и рекомендации.
С точки зрения процессов сбора и переработки информации МИС можно представить следующим образом (рис. 3.2).
Подсистемы входа (обработки данных маркетинговых исследований и маркетинговой разведки) собирают данные из внешних и внутренних источников и вводят их в базу данных. Подсистемы выхода (продукта, цен, распределения и продвижения) обрабатывают данные, переводя их в затребованную менеджерами информацию. Подсистема «Стратегии комплекса маркетинга» помогает менеджерам разрабатывать стратегии на основе объединенного эффекта четырех элементов комплекса маркетинга. Менеджер по маркетингу может в дальнейшем использовать средства автоматизации своего труда: электронную почту, компьютерные – и видеообсуждения и т.п.
МИС обеспечивает выходную информацию в форме периодических сообщений, ответов на запросы и результатов математической имитации.
МИС предназначена для: раннего обнаружения возможных трудностей и проблем; выявления благоприятных возможностей; нахождения и оценки стратегий и мероприятий маркетинговой деятельности; оценки на основе статистического анализа и моделирования уровня выполнения планов и реализации стратегий маркетинга.
Очевидно, что единого типового образца МИС не существует. Руководство организации и ее маркетинговых служб предъявляет к информации свои специфические требования, оно руководствуется своими собственными представлениями как о собственной организации, так и о ее внешней среде; у него существует своя собственная иерархия потребностей в информации и свой индивидуальный стиль руководства, зависящий от личных и деловых качеств сотрудников управленческого аппарата и сложившихся между ними взаимоотношений. Кроме того, эффективная МИС может быть результатом лишь постепенного развития первоначальной системы.
Ниже в качестве примера дается характеристика информации, собираемой в рамках функционирования МИС гостиничной компанией «Holiday Inns» (США).

Обследование клиентов и потенциальных клиентов. Оно осуществляется в следующих направлениях: постоянное изучение степени удовлетворенности гостей; ежегодное изучение мнений бизнесменов; на основе изучения ежегодных результатов обследования лиц, совершающих поездки (данные, регулярно публикуемые в США), знакомство с типологией поездок, с отношением к поездкам и целями их совершения.
Изучение деятельности конкурентов осуществляется в следующих направлениях: сбор информации о наличии свободных и занятых номеров, их качестве и цене (изучение синдикативной информации); сбор данных о посещении конкурентов видными политическими деятелями, артистами, бизнесменами и т.п.; посещение ключевых конкурентов под видом клиентов; составление для ряда конкурентов особых файлов, содержащих маркетинговую информацию.
Кроме того, путем изучения статистических отчетов об экономическом положении в различных регионах страны, получение информации о политическом и социально-экономическом климате в различных регионах.
В данной МИС также используется внутренняя информация о количестве свободных номеров и жалобах клиентов, о результатах проверок и предложениях менеджеров.

Рассматриваются теоретические и практические аспекты проектирования маркетинговой информационной системы на предприятии. Производится оценка современных методов обработки и преобразования маркетинговой информации. Уточняется понятие маркетинговой информационной системы и основных методов анализа многомерных данных.

Интеграция маркетингового подхода в общую систему менеджмента на предприятии требует, прежде всего, пересмотра основных принципов управления. Это во многом обусловлено необходимостью повышения гибкости внутренних бизнес-процессов и их координации с общей стратегией компании. Все более актуальной становится концепция управления отдельными бизнес-процессами, которая позволяет своевременно адаптироваться к изменениям внешней среды. Первоочередное внимание при этом уделяется повышению эффективности информационных коммуникаций между внутренней и внешней средой предприятия.

Система управления бизнес-процессами в качестве базового элемента должна рассматривать изменяющиеся потребности внешней среды, а в качестве главного информационного контура — систему управления маркетингом. Управление на основе информации предусматривает определение количественных пропорций и зависимостей между рыночными явлениями и факторами, которые на них влияют. На основании выводов и рекомендаций, полученных на этапе анализа, осуществляется стратегическое планирование маркетинга, уточняется структура комплекса маркетинга, а также выполняется оценка соответствия фактических и прогнозируемых показателей.

Исследованиям методологических аспектов оценки роли информации в процессе принятия решений посвящены работы зарубежных и отечественных ученых. Однако, несмотря на актуальность проблемы, в литературе практически не рассматриваются принципы управления предприятием на основе маркетинговой информации. В этой связи представляется важным исследование механизма преобразования информации, а также возможность ее практического использования для принятия управленческих решений.

Интеграция различных процессов в единое информационное пространство предприятия предполагает использование системного подхода к организации сбора, обработки и последующего анализа данных. Система маркетинговой информации (МИС) проектируется на основе комплексности и сбалансированности всех компонентов ее предметной области, что достигается за счет применения современных средств вычислительной и информационной техники. Первое определение МИС было дано в работе Cox D.F. и Good R.E. (1967 г.), в соответствии с которым МИС можно рассматривать как совокупность процедур и методов планового анализа и представления информации для принятия решений.

Дальнейшее исследование этого вопроса было связано с поиском универсального определения МИС исходя из общих задач, стоящих перед маркетинговой службой. Недостатком такого подхода является значительное упрощение и формализация информационных процессов. В связи с этим представляется важным определить основные функции МИС с учетом структуры цикла управления маркетингом на предприятии (Рис. 1).

Таким образом, функции МИС в структуре предприятия могут быть представлены в виде маркетинговой системы поддержки принятия решений (MDSS — marketing decision support system), которая является начальным и конечным элементом информационных процессов.

Необходимо отметить, что структура и функциональные возможности МИС должны во многом зависеть от специфики и масштабов деятельности предприятия. Ф. Котлер выделяет четыре основных блока в структуре МИС : подсистема внутренней отчетности, подсистема маркетингового наблюдения, подсистема маркетингового анализа и маркетинговых исследований.

В отдельных работах достаточно подробно описывается классификация данных подсистем и основных источников информации . При этом базовые методы преобразования и последовательного процесса передачи информации выносятся за рамки рассмотрения данного вопроса.

Для восполнения данного пробела взаимодействие между подсистемами необходимо представить в виде последовательного процесса сбора, хранения, обработки и анализа информации, необходимой для принятия управленческих решений. Эффективность и функциональность МИС будет во многом зависеть от степени автоматизации этих процессов . Условно можно выделить два уровня (этапа) автоматизации системы. На первом уровне (характерном для малых и средних предприятий) отсутствует централизованная схема передачи информации. В этом случае информационное наполнение МИС производится из различных источников: подсистема внутренней отчетности — данные из CRM- и (или) ERP-систем (исполнители — отдел продаж и производство), а также из систем бухгалтерской отчетности, подсистема внешнего наблюдения и подсистема маркетинговых исследований — данные, собранные отделом маркетинга (исполнители — менеджеры по маркетингу). Хранение и анализ информации часто осуществляется с помощью офисных приложений (MS Access и MS Excel) либо прикладных программ. Преобразованная информация, как правило, используется на уровне высшего руководства для принятия стратегических решений. На втором уровне автоматизации (крупные компании и холдинги) происходит консолидация внутренней и внешней информации компании на основе корпоративных информационных систем (КИС) (маркетинг является одной из составляющих системы) либо унифицированных маркетинговых информационных систем. Эффективность маркетинговых служб достигается за счет регламентации процессов по обмену информацией с другими подразделениями.

В качестве основы модели МИС будем рассматривать базовые понятия автоматизации процессов, таких как базы данных, OLAP-анализ (on-line analytical processing), анализ информации с помощью статистических моделей и систем data-mining.

Реализация централизованного обмена информацией между подразделениями предприятия основана на возможности использования одних и тех же данных разными пользователями. Формирование собственных баз данных позволяет решать ряд конкретных прикладных задач, возникающих в ходе практической деятельности. Информация в базах данных структурируется в виде таблиц, которые представляют собой набор строк и столбцов, где строки соответствуют экземпляру объекта, конкретному событию или явлению, а столбцы — атрибутам (признакам, характеристикам, параметрам) этого объекта или явления (Таблица 1).

В приведенном примере столбцы «Дата», «Заказчик», «Товар» (группа товара, способ изготовления и др.) являются качественными параметрами, а столбцы «Цена», «Количество», «Сумма» (себестоимость, маржинальная прибыль, рентабельность и др.) содержат количественную оценку этих параметров.

Такие таблицы в том или ином виде являются наиболее распространенной формой хранения информации о продажах, клиентах (CRM-системы), поступлениях в производство и т.д. Для маркетингового анализа актуальной будет оценка качественных параметров в различных разрезах такой таблицы с помощью количественных параметров (заказчик «Зак.1» приобрел товар «Тов.1» общим количеством 20 ед. на общую сумму 200 ед.).

Необходимо отметить, что поля, содержащие качественные характеристики, могут содержать ряд перечисляемых значений и также могут быть представлены в виде таблицы. Например, поле «Заказчик» может быть представлено в следующем виде:

Как правило, такие таблицы содержат статические данные и часто называются справочниками. Связанные отношением таблицы взаимодействуют по принципу главная (master) — детальная (detail). В приведенном примере таблица продаж — главная (родительская), а таблица заказчиков — детальная (дочерняя).

Таким образом, главная таблица представляет собой многомерное хранилище данных, которое является основным источником для оценки количественных взаимосвязей между различными свойствами различных объектов.

На практике часто используются двумерные срезы таких таблиц, которые выражают количественные отношения между двумя свойствами определенных объектов.

В данном примере показан двумерный срез главной таблицы по свойству «Название заказчика» объекта «Заказчик» и свойству «Название товара» объекта «Товар». Также могут быть установлены количественные отношения между другими свойствами объекта «Заказчик» (отраслевая принадлежность, тип, регион и др.) и объекта «Товар» (группа товара, подгруппа, способ изготовления, упаковка и др.). Очевидно, что общее количество комбинаций свойств двух объектов будет равно m*n, где m — количество свойств первого поля, n — количество свойств второго поля. При этом следует учитывать, что в данном случае рассматриваются статические свойства, которые не меняются от заказа к заказу и заносятся в справочные (дочерние) таблицы. Например, товар «Тов.1» имеет определенный вид упаковки «Уп.1», который является постоянной характеристикой данного товара. Если свойство меняется от заказа к заказу, то оно должно быть представлено в виде отдельного поля в главной таблице, которому будет соответствовать своя справочная (дочерняя) таблица с перечислением видов упаковок (один и тот же товар «Тов.1» может иметь различные виды упаковок).

Технология представления многомерного хранилища данных в виде различных срезов часто обозначается термином OLAP (On-Line Analytical Processing). Технология OLAP позволяет снизить общую размерность многомерного хранилища данных (OLAP-куба) до необходимого уровня детализации. Необходимо отметить, что наиболее простыми инструментами реализации OLAP-технологии являются сводные таблицы в MS Excel (либо SQL-запросы в MS Access). Первый оцениваемый параметр заносится в область (поля) строк (таблица №3 — «Заказчик»), второй — в область столбцов («Товар»), количественные характеристики — в область данных (стоимость, прибыль и др.). Детализация полученных данных до необходимого уровня может осуществляться за счет использования нескольких параметров в области строк, столбцов или данных (в этом случае данные отражаются в виде вложенных таблиц) либо за счет использования области страниц (часто называются фильтрами). Для структурного анализа продаж в качестве фильтра используют временные показатели (год, месяц, неделю, день), что позволяет отразить данные многомерного хранилища за определенный промежуток времени. Поэтому наиболее демонстративным будет срез многомерного куба по трем осям — 1-ому и 2-ому параметру (свойствам объектов) и показателю времени.

Если необходимо проследить динамику изменения свойств исследуемых объектов, то показатели времени заносятся в область строк.

В результате OLAP-анализа могут быть построены различные комбинации (ячейки многомерной таблицы), общее количество которых будет равно m1*m2*…*mn, где mi — количество значений i-го свойства. Общее количество столбцов при таких комбинациях будет равно:

,

где m1*…*mn — произведение количества значений всех свойств, исключая i-е свойство. Очевидно, что из всего множества необходимо выбрать только те наборы данных, которые будут иметь практическую значимость и использоваться для последующего статистического анализа (Рис. 3).

При этом важно определить последовательность и уровень детализации анализа. Например, при исследовании анализа динамики товарооборота фирмы по заказчикам (строка — «Название заказчика», столбец - «Время», количественная мера — сумма тыс. руб) было выявлено общее падение выручки за отчетный месяц (март) на 4 000 тыс. руб.

Одним из факторов снижения товарооборота в марте стало снижение дохода, полученного от заказчика «Зак.n» на 9000 тыс. руб. На следующем уровне детализации необходимо провести анализ дохода, полученного от заказчика «Зак.n» в разрезе реализованных ему товаров (строка — «Товар», столбец — «Время»). Очевидно, что снижение дохода могло произойти как за счет снижения количества отдельных товаров, приобретенных «Зак.n», так и за счет снижения цены на эти позиции. Поэтому для сравнительного анализа необходимо использовать две количественные характеристики — количество товара и сумму в денежных единицах.

Из таблицы видно, что снижение общего дохода от заказчика «Зак.n» в марте обусловлено снижением общей суммы, полученной от него за товар «Тов.n» на сумму 9000 тыс. руб., при одновременном увеличении количества этого товара на 10 ед. по сравнению с февралем. Из этого следует, что основным фактором уменьшения дохода стало снижение цены на товар «Тов.n». После анализа закупок остальных заказчиков было обнаружено, что снижение цены на «Тов.n» привело к общему увеличению количества и общей суммы, полученной за «Тов.n» от этих заказчиков в марте. На основании этого можно сделать вывод, что товар «Тов.n» обладает низкой эластичностью только для заказчика «Зак.n». Для уточнения этого показателя можно провести анализ относительных изменений цены и количества «Тов.n» по этому заказчику за более длительный интервал. Полученные выводы должны стать основой для принятия управленческих решений относительно метода ценообразования по товару «Тов.n» либо о необходимости использования дополнительных средств стимулирования сбыта в отношении заказчика «Зак.n».

Такая последовательность не является универсальной и может уточняться в зависимости от различных факторов деятельности компании. Если ассортимент включает небольшое количество наименований, то целесообразно начинать анализ продаж с изучения динамики товарооборота по отдельным позициям («Товар» — «Время»), только после этого изучать структуру продаж по заказчикам компании («Заказчик» — «Время», фильтр — «Товар»).

Статистические модели позволяют определенным образом преобразовать полученные наборы данных в прогнозные значения ключевых показателей, на основании которых осуществляется оптимальное планирование и принятие управленческих решений. Как правило, такое преобразование производится посредством группировки исходных данных, определения взаимосвязи между группами и определения прогнозных значений одних показателей с помощью других. Важно отметить, что необходимым условием для группировки должна быть преемственность исходных данных либо по оцениваемому свойству, либо по количественным характеристикам, либо по временным показателям.

На Рис. 4 и 5 показана группировка данных за определенный период времени, т.е. исследуется структура продаж (фильтр «Время» — обязательный). Анализ зависимости между группами часто затрудняется наличием большого числа факторов, изменяющихся при переходе от одного элемента группы к другому. Например, при оценке зависимости между группами «Тов.1» и «Тов.2» (столбцы таблицы Рис. 4), необходимо учитывать различия в характеристиках этих товаров, функциях, предпочтениях заказчиков и т.д. Для снижения влияния этих факторов и исследования однородных по своему содержанию групп можно использовать дополнительные фильтры («Группа товара»,«Упаковка» и др.). Как правило, перед изучением зависимости между группами производится их оценка с помощью статистических показателей (средняя арифметическая, мода, медиана, среднее квадратическое отклонение, размах вариации, коэффициент вариации). Наиболее часто используется расчет средней арифметической взвешенной и дисперсии:

где xi — признак, mi — вес этого признака, n — количество элементов группы.

Например, средняя по группе «Тов.1» будет представлять собой среднюю сумму заказа товара «Тов.1», приобретенного одним заказчиком за выбранный период. Помимо расчета общей оценки группы проводится классификация составляющих ее элементов. Критерием для классификации могут быть абсолютные или относительные показатели (наиболее часто используется показатель доли элемента в общей сумме), отсортированные по убыванию, либо интервальные значения группы, когда каждому элементу будет соответствовать определенный интервал совокупности. В маркетинговом анализе одним из основных инструментов классификации является анализ Парето (ABC-анализ). В общем случае закон Парето говорит о неравномерности распределения показателей — примерно 20% потребителей приносят 80% дохода. ABC-анализ позволяет выявить основные и малозначимые подгруппы элементов в соответствии с долей каждой подгруппы в общей сумме. Например, в группе «Сумма» (столбец «Сум.» Рис. №5) можно выделить три подгруппы заказчиков: подгруппа A — заказчики, которые обеспечивают 50% дохода (можно использовать другие значения - 60/30/10), подгруппа B и C – соответственно 40% и 10% дохода (количество подгрупп также может варьироваться: классический вариант – две подгруппы 80/20, либо несколько подгрупп ABCDE, если необходима более подробная классификация).

После общей оценки групп анализируется зависимость между ними. Одним из основных показателей зависимости между двумя случайными величинами является коэффициент парной корреляции.

Значения r:
от 0 до +/-0.3 — связь практически отсутствует,
от +/-0.3 до +/-0.5 — слабая,
от +/-0.5 до +/-0.7 — слабая,
от +/-0.7 до +/-1 — сильная.

Например, если при оценке зависимости групп «Тов.1» и «Тов.2» (Рис. 4) будет выявлена положительная корреляционная связь, то можно предположить, что данные товары являются взаимодополняемыми для заказчиков компании (в случае отрицательной связи — взаимозаменяемыми, т.е. при увеличении спроса на товар «Тов.1», спрос на «Тов.2» будет падать). Для групп «Сумма» и «Количество» (Рис. 5) коэффициент корреляции не равен 1 (0,801), что свидетельствует о различии цен (скидок) на один и тот же товар для разных заказчиков (фильтр «Тов.n»).

После того, как выявлена взаимосвязь между двумя группами, необходимо дать математическое описание этой зависимости с помощью моделей регрессионного анализа, т.е. выбрать определенный вид функции, наилучшим образом отображающей характер изучаемой связи. Часто предполагается, что существует линейная зависимость между параметрами, которая описывается уравнением регрессии:

Анализ структуры данных за определенный интервал времени позволяет обнаружить неявные взаимосвязи между группами. В то же время использование свойства объекта в качестве независимой переменной часто осложняется наличием большого числа субъективных факторов, которые могут изменяться при переходе от одного значения данного свойства к другому. Действие таких факторов поддается описанию, если в качестве аргументов для сравнения будут выступать не различные свойства объектов, а динамика одних и тех же свойств во времени. Таким образом, динамический ряд в отличие от случайной выборки имеет определенную последовательность и связан с переменной времени (Рис. 6, Рис. 7).

На первом этапе анализа временных рядов так же, как и при анализе структуры данных за определенный интервал времени необходимо рассчитать обобщающие показатели каждой группы. Абсолютные и относительные показатели динамики могут рассчитываться по каждому элементу группы (для каждого значения времени — уровня ряда): базисные и цепные приросты уровней ряда, темпы роста и темпы прироста, либо для всей группы — средние величины данных показателей. В маркетинговом анализе одним из основных показателей динамики является частота (стабильность) и возможность прогнозирования будущих значений элементов группы. Для этого рассчитывается коэффициент вариации по каждому элементу группы, который характеризует степень отклонения параметра от его среднего значения.

Результатом анализа является распределение элементов на три основные подгруппы: X — характеризуется стабильной количественной оценкой, Y — степень отклонения определяется с заданной точностью, Z — изменение оценки характеризуется нерегулярностью и низкой точностью прогнозирования (XYZ-анализ). На практике ABC- и XYZ-анализ проводятся параллельно с целью классификации элементов группы одновременно по величине количественной оценки элемента в общей структуре (принадлежность к одной из подгрупп А, B или C) и динамике изменения этого элемента во времени (принадлежность к одной из подгрупп X, Y или Z).

Существуют две основные цели анализа временных рядов: определение природы ряда и прогнозирование его будущих значений. При выборе методов прогнозирования необходимо определить, имеется ли зависимость исследуемого параметра от других переменных и есть ли прогнозные значения этих переменных. Если такой зависимости нет, то единственным показателем прогнозной модели будет фактор времени, при этом считается, что влияние других факторов несущественно или косвенно сказывается через фактор времени. В этом случае параметр х в приведенном выше уравнении регрессии заменяется на параметр времени t: Y = b0 +b1*t. Выбор вида функции, описывающей тренд, параметры которой определяются методом наименьших квадратов, производится в большинстве случаев эмпирически, путем построения ряда функций и сравнения их между собой по величине среднеквадратической ошибки.

Таким образом, методы прогнозирования временных рядов во многом основаны на возможности экстраполяции детерминированной компоненты, которая может быть описана с помощью различных трендовых моделей, а также скорректирована с учетом систематических отклонений. Использование таких методов часто осложняется действием случайной компоненты, количественная оценка которой часто носит вероятностный характер. Поэтому для детерминации случайной компоненты используются казуальные (причинно-следственные) методы, в основе которых лежит изучение глубинных процессов и выявление скрытых факторов, определяющих поведение прогнозируемого показателя. К числу широко используемых казуальных методов относится корреляционно-регрессионный анализ, рассмотренный выше. В многомерном случае, когда используется более одной независимой переменной, уравнение регрессии имеет вид: Y = b0 + b1 * x1 + b2 * x2 + b3 * x3 + … + bn * xn. В данном уравнении регрессионные коэффициенты (b-коэффициенты) представляют собой независимые вклады каждой переменной (xi) в предсказание зависимой переменной (Y). На практике часто исследуются зависимости между итоговыми значениями групп, без учета их внутренних взаимосвязей.

Например, в результате исследования динамики объема продаж (Рис. 8) было получено уравнение регрессии, которое с высокой степенью точности отражает фактические данные: Сумма (руб.) = -166,7 + 26,7 * Товар (шт.)+ 16,7 * Зарплата (руб.) (для расчета использовалась функция ЛИНЕЙН в MS Excel). Точность расчетных моделей определяется с помощью коэффициента детерминации и коэффициента Пирсона. В данном примере в качестве независимых переменных использовались апостериорные переменные, значения которых не могут быть известны заранее и используются только для описания зависимости между группами. Однако для прогнозирования показателей необходимы переменные, значения которых можно определить на входе анализа (априори известные переменные — факторы продаж) для их дальнейшего преобразования с помощью выбранной модели и получения на выходе будущих значений функции (апостериорные значения — показатели продаж).

Выбор факторов предполагает их классификацию на факторы внешней среды и факторы внутренней среды организации. С точки зрения менеджмента все факторы можно разделить на управляемые и неуправляемые.

С помощью методов регрессионно-корреляционного анализа оценивается зависимость объема продаж от каждого фактора (строится таблица попарных корреляций), а также определяются коэффициенты bi в уравнении регрессии. Если необходимо построить прогнозную модель прибыли, то к указанным факторам продаж добавляют факторы затрат.

Регрессионная модель является одной из самых распространенных моделей для математического описания зависимостей между различными группами переменных. В то же время многообразие и неоднородность маркетинговой информации часто обнаруживает необходимость использования сложных алгоритмов для выявления скрытых зависимостей. Многоаспектность данной проблемы сегодня рассматривается в рамках отдельного направления, часто обозначаемого термином Data Mining (интеллектуальный анализ данных). Data Mining представляет собой процесс выявления скрытых взаимосвязей внутри многомерных массивов информации. Как правило, выделяют пять стандартных типов закономерностей, которые являются объектом изучения Data Mining: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование. На основе выявленных закономерностей формируются типовые шаблоны, которые интерпретируют исходные данные в информацию, необходимую для принятия управленческих решений.

Использование маркетинговой информации становится необходимым условием повышения гибкости и эффективности системы управления предприятием. В то же время внедрению МИС должен предшествовать этап описания внутренних бизнес-процессов предприятия и детализации основных количественных параметров для их оценки. Таким образом, проектирование МИС представляет собой сложный и многоэтапный процесс, в ходе которого уточняются методы алгоритмизации информационных процессов и способы их интерпретации для принятия управленческих решений.

Библиографический список

1. Баззел Р., Кокс Д., Браун Р. Информация и риск в маркетинге — М.:Финстатинформ, 1993

2. Беляевский И.К. Маркетинговые исследования: информация, анализ, прогноз. — М.: Финансы и статистика, 2001. — 578 с.

3. Мхитарян С.В. Маркетинговая информационная система. — М.: Изд-во Эксмо, 2006. — 336 с.

4. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика: Учебник. — 3-е изд., перераб. и доп. — М.: Издательство «Финпресс», 2003. — 496 с.

5. Котлер Ф. Основы маркетинга. Краткий курс.: Издательство «Вильямс», 2007. — 656 с.

Зачастую в компаниях возникают ситуации, когда в условиях дефицита времени необходимо принять важное решение, но для этого не хватает нужной информации. Если подходить к сбору маркетинговой информации как к случайному, редкому событию, которое необходимо только тогда, когда нужно получить данные по конкретному вопросу, можно столкнуться с рядом проблем. Маркетинговые исследования необходимо рассматривать как часть постоянно действующего интегрированного информационного процесса. Ответственные за принятие решений сотрудники полагаются на собственный опыт и интуицию, рискуя ошибиться в принятии решения, или начинают собирать недостающую информацию, но теряют при этом время. Необходимо, чтобы фирма разрабатывала и использовала систему постоянного слежения за окружающей средой и хранения данных с тем, чтобы они могли анализироваться в будущем. В наиболее «продвинутых» компаниях существует маркетинговая информационная система, которая обеспечивает сотрудников и руководство всей необходимой информацией для принятия своевременных и обоснованных решений.

Маркетинговая информационная система (МИС) представляет собой систему постоянно функционирующих приемов и ресурсов для сбора, классификации, анализа, оценки и распространения актуальной информации с целью ее использования при принятии эффективных маркетинговых решений. Ф. Котлер вводит следующее определение маркетинговой информационной системы (МИС) - «это постоянно действующая система взаимосвязи людей, оборудования и методических приемов, предназначенная для сбора, классификации, анализа, оценки и распространения актуальной, своевременной и точной информации для использования ее распорядителями сферы маркетинга с целью совершенствования планирования, претворения в жизнь и контроля за исполнением маркетинговых мероприятий».

МИС -- это концептуальная система, помогающая решать как задачи маркетинга, так и задачи стратегического планирования. МИС предназначена для выполнения задач маркетинга и позволяет гибко и оперативно работать с потребителями, а также для преждевременного обнаружения возможных трудностей и проблем, поиска благоприятных возможностей, оценки на основе статистического анализа и моделирования уровня выполнения планов и реализации стратегий маркетинга. Работа МИС, как и любой современной информационной системы, основана на современных информационных технологиях и компьютерной технике. Основные функции МИС -- сбор данных, их анализ, хранение и передача заинтересованным лицам. С помощью маркетинговой информационной системы из различных источников (внешних и внутренних) собирается необходимая информация, обрабатывается и передается лицам, принимающим решения (Рисунок 1). МИС трансформирует данные, полученные из внутренних и внешних источников, в информацию, необходимую для руководителей и специалистов маркетинговых служб. Исаев Г.Н. Информационные системы в экономике: учебник / Г.Н. Исаев. - М.: Омега -Л, 2009. - 462c.

Рисунок 1 Маркетинговая информационная система

МИС представляет собой важнейшую составную часть информационной системы управления предприятием. Отличительной особенностью МИС является тот факт, что она, используя внешние и внутренние источники информации, обеспечивает развитие связей предприятия с рынком.

Главными предпосылками для формирования маркетинговой информационной системы в организации являются: Ясенев, В.Н. Информационные системы и технологии в экономике: учебное пособие / В.Н. Ясенев. - перераб. и доп.- М.: ЮНИТИ, 2008 - 560c.

Количество поступающей информации чрезмерно, вызывает трудности при обработке;

Менеджменту компании не хватает информации для принятия решений;

Нарушены информационные потоки внутри компании.

Как набор процедур маркетинговая информационная система представляет собой схемы поведения, инструкции для сотрудников, которые описывают их действия (или бездействие) в определенных ситуациях. Это позволяет каждому сотруднику иметь четкое представление о том, на какую информацию он должен обращать внимание и собирать, с какой периодичностью и кому передавать, что нужно делать при наступлении какого-то определенного события, кому сообщать об изменении показателей, от кого получить данные по интересующей теме.

Развитая маркетинговая информационная система включает следующие элементы: Информационные системы в экономике: Учебник для студентов вузов / под ред Г.А.Титоренко. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009. - 463c.

Данные о развитии внешних условий для выработки стратегических и оперативных решений маркетинговой деятельности компании на рынке;

Данные о внутренних потенциалах компании для эффективного их использования при формировании маркетинговых усилий;

Данные об итогах специальных маркетинговых исследований, проводимых на предприятии с целью получения дополнительных данных оригинального характера;

Систему обработки маркетинговой информации (с применением современных информационных технологий для сбора данных, их анализа и прогнозирования).

Сбор информации в рамках информационной системы представляет собой постоянный процесс накопления сведений, полученных из самых разных источников: статей, публикаций в Интернете, каталогов выставок и т.д. Какую-то часть информации представляют данные, полученные в ходе внутренних маркетинговых исследований и других инструментов, вплоть до промышленного шпионажа.

Далее посредством специальных процедур МИС производится обработка полученной информации таким образом, чтобы они были пригодны для дальнейшей работы. Учитывая очень большое количество информации, требуемой для работы в современной компании, недостаточно даже очень хороших аналитических способностей отдельных сотрудников. Именно для этого вся полученная информация анализируется с целью выделения из массы полученных сведений тех, которые действительно важны. Помимо этого, анализ дает возможность определить, какая именно информация, в каком виде и к кому поступает и что этот сотрудник с ней делает. Однако, при этом, сбор и анализ данных не являются конечной целью создания системы, поскольку ее основной задачей является обеспечение полноты и своевременности передачи информации.

Чтобы осуществлять сбор маркетинговой информации организация должна располагать соответствующими ресурсами:

Специалисты, имеющие необходимую квалификацию в области сбора, обработки и анализа информации;

Оборудование (вычислительная техника, различные виды связи, приборы регистрации информации, программное обеспечение);

Методическое обеспечение приемов работы с информацией, поскольку методы сбора и обработки данных значительным образом влияют на качество получаемой информации.

Основным направлением совершенствования управления маркетинговой деятельностью является создание маркетинговых информационных систем, основанных на современных аппаратно-программных средствах, информационных технологиях, распределенной обработке данных в сетях, на использовании экономико-математических методов и моделей и систем поддержки принятия решений.

Информационная система - организационно-техническая система, предназначенная для выполнения информационно-вычислительных работ или оказания информационно

вычислительных услуг, удовлетворяющих потребности системы управления и пользователей - управленческого персонала, внешних пользователей (инвесторов, поставщиков, покупателей) путем использования и / или создания информационных продуктов. Информационные системы существуют в рамках системы управления и полностью подчинены целям функционирования этих систем. Информационные системы представляют собой совокупность функциональной структуры, информационного, математического, технического организационного и кадрового обеспечения, которые объединены в единую систему с целью сбора, хранения, обработки и выдачи необходимой информации для выполнения функций управления.

Главная цель функционирования маркетинговых информационных систем заключается в повышении качества управления маркетингом, обеспечении специалистов необходимой информацией для принятия маркетинговых решений. Результатом функционирования является доведение до каждого пользователя системы необходимой минимальной, но достаточной для принятия решений информации, по содержанию, время подачи и методами отображения позволяет эффективно выполнять функции и процедуры управления.

Впервые осознание потребности в системе маркетинговой информации возникло в индустриальную эпоху. В 1973 году Джон А. Говард определил пять шагов успешного маркетинга:

Определение потребностей покупателей;

Осмысление этих потребностей с точки зрения производственных возможностей организации;

Доведение этого осмысления до соответствующих лиц в организации, имеющие право принимать решения;

Осмысление ожидаемых последствий с точки зрения определенных ранее потребностей покупателей;

Доведение этой концепции до покупателей.

Теоретические исследования, связанные с системами маркетинговой информации, получили свое дальнейшее развитие в работах Ф. Котлера, который систему маркетинговой информации определял, как "постоянно действующую систему взаимосвязей людей, оборудования, методических приемов, предназначенных для сбора, классификации, анализа, оценки и распространения актуальной, своевременной, точной информации для использования ее распорядителями сферы маркетинга с целью совершенствования планирования и контроля маркетинговых мероприятий ».

Развитие информационных технологий и эволюция общественного сознания информационного общества изменили определение и структуру маркетинговой информационной системы. Так в 2011 году Ф. Котлер скорректировал собственное определение системы маркетинговой информации: "people, equipment, and procedures to gather, sort, analyze, evaluate, and distribute needed, timely, and accurate information to marketing decision makers", что означает "совокупность людей, оборудование и процедуры сбора, сортировки, анализа, оценки и распространения необходимой, своевременной и точной информации для лиц, принимающих маркетинговые решения ".

Для удовлетворения информационных потребностей специалистов и подразделений при решении маркетинговых задач используется маркетинговая информационная система (МИС), которая представляет собой совокупность постоянно функционирующих приемов и ресурсов для сбора, классификации, анализа, оценки и распространения актуальной информации с целью повышения качества управления маркетингом, принятия эффективных маркетинговых решений. МИС позволяет предприятию интегрировать информацию из различных источников, а затем передавать ее менеджерам в форме, приспособленной для принятия решений. Наиболее известная модель маркетинговой информационной системы Ф. Котлера представлена на рисунке 12.3.

Рис. 12.3. Модель маркетинговой информационной системы по Ф. Котлер

Модель МИС, что предложенная Ф. Котлер предлагает структурировать процессы сбора информации как по типам источников (подсистемы внешней и внутренней информации), так и за разновидностями задач, которые реализуются (подсистема маркетинговых исследований). Необходимость внедрения маркетинговой информационной системы определяется ее ключевыми преимуществами:

Ориентацией на потребности лиц, принимающих решения;

Упорядоченностью информационных потоков внутри организации;

Централизацией процессов сбора, обработки, анализа и хранения маркетинговой информации;

Возможностью прогнозирования изменений внешней среды и планирования деятельности;

Наличием достоверной и актуальной информации для принятия управленческих решений.

Маркетинговая информационная система выполняет ряд функций (см. Рис. 12.4), в частности:

Сбор и аккумулирование информации из разных источников - от потребителей, конкурентов, торгового персонала, дистрибьюторов и тому подобное;

Упрощение процесса анализа собранной информации путем применения формализованных методов представления информации, позволяет выполнять ряд расчетов различной сложности и оценивать влияние маркетинга на результативные показатели эффективности деятельности предприятия;

Распространение информации или направления проанализированных данных определенному работнику предприятия в нужное время для принятия решения.

Рис. 12.4. Функции маркетинговой системы

МИС активно взаимодействует с внешней средой. Структура маркетинговой информационной системы представлена ​​в виде совокупности подсистем, таких как системы внутренней отчетности, системы сбора внешней текущей маркетинговой информации (системы маркетингового наблюдения), системы маркетинговых исследований и системы анализа маркетинговой информации (аналитические системы маркетинга) (см. Рисунки 12.3 и 12.5). Все элементы МИС связаны через принятие решений и коммуникации. Потоки информации, поступающие к менеджеру по маркетингу, помогают ему в планировании и реализации всех маркетинговых мероприятий, в выполнении функций контроля за осуществлением маркетинговых планов. Обратные потоки в направлении рынка состоят из маркетинговых мероприятий и других коммуникаций. Рассмотрим более подробно подсистемы МИС:

1. Система внутренней отчетности предприятия аккумулирует данные о его финансовом состоянии и результатах деятельности, позволяет следить за показателями, отражающими уровень текущего сбыта, суммы издержек, объемы материальных запасов, движение денежной наличности, данные о дебиторской и кредиторской задолженности, другие показатели внутренней отчетности. Это прежде всего информация об обслуживании запасов (наличие товара на складе, отпускные цены и другие характеристики продукции, время обработки заказа, объем продаж), информация о параметрах готовой продукции (себестоимость, уровень качества), информация, позволяющая оценивать эффективность деятельности предприятия, облегчает выработку и принятие маркетинговых решений для руководителей и специалистов, однако почти не используется изолированно от многих других необходимых сведений.

2. Система сбора внешней текущей маркетинговой информации (система маркетингового наблюдения) - это комплекс источников и процедур, используют для получения ежедневно? информации о поставщиках, конкурентах, посредников, потребителей, органы государственного регулирования, факторы внешней среды, различные события, которые происходят на рынке. Она представлена совокупностью методов и приемов для мониторинга внешней среды. Структура показателей внешней информации, собираемой задается предприятием исходя из собственных рыночных интересов на достаточно длительный период. Как правило, информационный массив маркетинговой разведки включает в себя наблюдение за действиями конкурентов и посредников, сбор сведений о целевых рынках и события во внешней среде, которые создают угрозы для деятельности предприятия или благоприятные возможности, на которые необходимо своевременно реагировать.

3. Система маркетинговых исследований охватывает непрерывный процесс планирования, сбора, анализа и представления данных, необходимых в текущей и будущей маркетинговой ситуации. ее функционирование обеспечивается применением методов сбора первичной информации и отбора вторичной информации. С помощью результатов маркетинговых исследований можно оценить объем рынка, определить сегмент, потенциальных потребителей, изучить тенденции деловой активности партнеров, политику цен и способов продвижения товаров, реакции на новые товары и на основании этой информации установить цели для расширения или сокращения предприятия, сформировать план продаж. Маркетинговые исследования могут проводиться собственной специализированной службой предприятия (фирмы) или соответствующими коммерческими организациями, специализирующимися на предоставлении услуг в области маркетинговых исследований.

4. Система анализа маркетинговой информации (аналитическая система маркетинга) содержит анализ общеэкономических показателей, а также краткосрочное и долгосрочное прогнозирование на основе анализа тенденций. На базе внутренней информации могут быть выполнены следующие виды анализа, как анализ продаж по группам товаров, по регионам, по рынкам или отдельными клиентами, ABC-анализ товаров, ассортиментных групп, клиентов, регионов, портфолио-анапиз, анализ поставщиков, анализ цен и расходов, анализ сильных и слабых сторон фирмы. Система анализа маркетинговой информации охватывает средства анализа данных и проблемных ситуаций и состоит из статистического банка, банка моделей и банка (базы) данных. Статистический банк представляет собой совокупность современных статистических методов обработки информации, позволяющие выделить важнейшую информацию (регрессионный анализ, корреляционный анализ, факторный анализ, имитационное моделирование и т.д.). Функцией статистического банка аналитической системы маркетинга является обработка статистических данных, их анализ и обобщение. Банк моделей - это набор математических моделей, помогают менеджеру по маркетингу принимать оптимальные маркетинговые решения. Каждая модель состоит из совокупности взаимосвязанных переменных, которые отражают определенную реальную систему. Разработано много моделей, упрощают принятие маркетинговых решений. Банк (база) данных - это маркетинговая информация, сгруппирована по определенным признакам и представлена в удобном для пользователей виде. Наличие таких баз данных существенно сокращает время поиска информации и облегчает ее использование. Аналитическая система маркетинга с использованием экономико-математических методов дает возможность определить: влияние основных факторов на сбыт продукции (объем продаж) и значение каждого из них; возможность сбыта при росте цен или расходов на рекламу в соответствующем объеме; параметры продукции предприятия, обеспечивающих ее конкурентоспособность; оценку деятельности предприятия на рынке и др.

Рис. 12.5. Маркетинговая информационная система

Среди маркетинговых информационных систем важную роль играют системы поддержки принятия решений (СППР), которые представляют собой интерактивные информационные системы, предназначенные для поддержки различных видов деятельности и решения неструктурированных и слабоструктурированных задач. В состав таких систем входит набор универсальных элементов, образующих базовую модель:

Интерфейс пользователя;

Системы управления базой данных;

Системы управления базой моделей.

Среди современных маркетинговых информационных систем следует отметить, например, систему Marketing Expert, используемый для поддержки принятия стратегических решений, планирования маркетинга, моделирование состояния рынка, в частности сегментации рынка, оценке рентабельности продукции, прибыльности отдельных сегментов рынка, оценке конкурентоспособности компании, разработке тактического плана маркетинга, формирования оптимального портфеля товаров и мероприятий marketing-mix (Portfolio-анализ), расчета коэффициента эластичности спроса и прогноза продаж, формирования маркетинговой части бизнес-плана в соответствии с международными стандартами. Система Decision Grid применяется для поддержки принятия многокритериальных решений в экономике. Система Precision Tree Prime Decision используется для поддержки принятия решений в экономике на основе деревьев решений при анализе конкурентоспособности товаров и спроса.

К новым классам систем поддержки принятия решений относятся:

Исполнительные информационные системы, ориентированные на поддержку деятельности руководителей предприятий и принятия стратегических решений;

Групповые системы поддержки принятия решений, которые служат для поддержания коллективного формирования решений. Так, например, в принятии решения о внедрении нового товара участвуют конструкторы, технологи, экономисты, маркетологи;

Системы поддержки принятия решений, построенные на данных экспертной системы.

В современных информационных системах используются следующие классы технологии:

Технологии, реализуют оперативное обработки информации (On-line Transaction Processing)

Технологии, реализующих аналитическая обработка информации (On-line Analytical Processing).

Технологии On-line Transaction Processing (OLTP) ориентируются на бизнес-процессы, происходящие на конкретном объекте, и предназначены для поддержания текущей деятельности предприятия.

Технологии On-line Analytical Processing (OLAP) - средства оперативной (в реальном масштабе времени) аналитической обработки информации, направленных на поддержку принятия решений и предназначены для решения стратегических задач объекта, для анализа рыночной ситуации, конкурентоспособности и принятия решений относительно стратегии и тактики маркетинга с учетом многих параметров, влияющих на них. Для них характерны многомерные (гиперкубични) модели данных, предоставляющих возможность моделирования реальных структур и связей с целью принятия управленческих решений. В структуре данных гиперкуба различают:

Меры - количественные показатели (реквизиты-основания), используемых для формирования сводных статистических итогов;

Измерение - описательные категории (реквизиты-признаки), в разрезе которых анализируются меры.

Например, гиперкуб СБЫТ содержит данные:

Измерение (потребители, дать операций, группы товаров, номенклатура, модификации, упаковки, склады, виды оплаты, виды отгрузки, тарифы, валюта, организации, подразделения, ответственные, каналы распределения, регионы, города);

Меры (плановое количество, фактическое количество, плановая сумма, фактическая сумма, плановые платежи, фактические платежи, сальдо плановое, сальдо фактическое, цена реализации, срок выполнения заказа, сумма возврата).

OLAP - это обобщенный термин, характеризующий принципы построения систем поддержки принятия решений (Decision Support System - DSS), хранилищ данных (Date Warehouse), систем интеллектуального анализа данных (Data Mining). OLAP - приложения оперируют с большими массивами данных, накопленные в OLTP-приложениях и полученные из электронных таблиц или из других источников данных. Хранилища данных (Date Warehouse), которые являются разновидностью баз данных и ориентируются на информационные потребности пользователей по данным, предусматривают работу с другими базами данных системы, позволяют решать задачи по анализу деятельности предприятия, определять эффективность рекламы, проводить сегментацию рынка и тому подобное.

Data Mining (интеллектуальный анализ данных) - это технология обнаружения скрытых взаимосвязей внутри больших баз данных. Предприятия, организации, фирмы в различных отраслях экономики используют преимущества этой технологии для сегментации клиентов, поиска рыночных сегментов, анализа тенденций поведения покупателей.

Сегодня одним из важнейших направлений в организации маркетинговых информационных систем является обработка данных в локальных (Intranet) и глобальных (Internet) сетях. В сети Internet можно осуществлять индивидуальный маркетинг, ориентированный на потребности конкретного потребителя, и прямой маркетинг (direct-marketing), представляющий собой интерактивную систему сбыта с четко сформулированной предложением, наличием информации, необходимой для принятия решений о покупке, и возможностью получения обратной реакции от клиента. К особенностям маркетинга в сети Интернет можно отнести смещение акцентов от производителя к пользователю, глобализацию деятельности и снижение расходов на трансакций, персонализацию взаимодействия, переход к маркетингу «один - каждому"

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Подобные документы

Изучение значения информации для маркетингового исследования. Понятие маркетинговой информационной системы, ее роль на предприятии и структура. Сущность и анализ первичных данных и вторичной информации. Маркетинговые исследования ОАО "Нэфис Косметикс".

курсовая работа , добавлен 28.02.2010


Понятие и роль маркетинговой информационной системы (МИС), выявление направлений ее формирования и изучение тенденций ее проектирования. Исследование источников информации, собираемой в рамках МИС. Этапы разработки и эксплуатации информационной системы.

реферат , добавлен 15.11.2009


Сущность сбытовой политики. Виды и функции каналов сбыта. Особенности системы товародвижения и прогнозирования сбыта. Анализ каналов сбыта продукции в сети аптек "Нордмедсервис". Анализ использования стимулирования сотрудников и разработка системы скидок.

курсовая работа , добавлен 01.01.2014


Понятие, признаки, цели формирования маркетинговой информации. Принципиальные требования к маркетинговой информации, вытекающие из основополагающих принципов теории и практики маркетингового исследования. Типология маркетинговых информационных систем.

реферат , добавлен 03.06.2010


Функции и основные цели маркетинговой информационной системы, ее структура. Ведущие подходы к проектированию маркетинговых информационных систем. Наиболее распространенные прикладные подсистемы. Системы внутренней отчетности и маркетинговых исследований.

презентация , добавлен 06.12.2012


Сущность и задачи маркетингового подхода в управлении предприятием. Построение маркетингового подхода. Оценка эффективности предложений. Соотношение целей производства во времени. Система маркетингового контроля. Анализ деятельности конкурентов.

курсовая работа , добавлен 02.02.2013


Понятие, особенности и классификация маркетинговой информации. Источники первичной информации. Маркетинговая информационная система (МИС) и система поддержки принятия решений. Характеристика официальных источников информации. Задача функционирования МИС.