Marketing Informatie Systeem (MIS). Marketinginformatiesysteem - als een marketingbeslissingssysteem

MIS transformeert gegevens die zijn verkregen van interne en externe bronnen, in de informatie die nodig is voor managers en specialisten van marketingdiensten. MIS verspreidt informatie onder managers en specialisten van marketingdiensten die de juiste beslissingen nemen. Bovendien levert MIS, in interactie met andere geautomatiseerde systemen van de onderneming, de nodige informatie aan de hoofden van andere bedrijfsdiensten (productie, R&D, enz.). Interne informatie bevat gegevens over bestellingen van producten, verkoopvolumes, verzendingen van producten, voorraadniveaus, betaling voor verzonden producten, enz. Gegevens uit externe bronnen worden verkregen op basis van marketingintelligentie (uit het subsysteem van actuele externe informatie) en marktonderzoek .
Marketing intelligence is een doorlopende activiteit om actuele informatie te verzamelen over veranderingen in de externe marketingomgeving, noodzakelijk voor zowel ontwikkeling als aanpassing marketingplannen. Terwijl interne informatie zich richt op de verkregen resultaten, onderzoekt marketing intelligence wat er in de externe omgeving kan gebeuren.
Bronnen voor het verkrijgen van actuele externe informatie kunnen van heel verschillende aard zijn; voor het verzamelen worden formele en informele procedures gebruikt. Dergelijke informatie wordt verkregen door het bestuderen van boeken, kranten, vakpublicaties, rapporten van concurrerende bedrijven; als resultaat van gesprekken met klanten, leveranciers, distributeurs en andere personen buiten de organisatie, die effectief moeten worden gemotiveerd om de nodige informatie te verzamelen en te verstrekken; op basis van gesprekken met andere managers en medewerkers, bijvoorbeeld medewerkers van de verkoopafdelingen van deze organisatie; door industriële en commerciële spionage uit te voeren (hoewel in buitenlandse boeken veel wordt geschreven over de ethische problemen van marktonderzoek).
Marketingonderzoek omvat, in tegenstelling tot marketingintelligentie, het verzamelen en analyseren van gegevens over specifieke marketingsituaties die het bedrijf op de markt is tegengekomen. Dergelijke informatie wordt niet verzameld in de twee eerder besproken systemen. Dergelijke activiteiten worden periodiek uitgevoerd, en niet continu, aangezien zich bepaalde problemen voordoen, op basis van het gebruik van speciale methoden voor het verzamelen en verwerken van de verzamelde gegevens.
De MIS omvat ook een subsysteem voor analyse van marketingbeslissingen, waarin, met behulp van bepaalde methoden (bijvoorbeeld correlatieanalysemodellen, break-even point-berekening), op basis van de gecreëerde marketingdatabase, toegang wordt verleend tot de informatie die managers nodig hebben om beslissingen te nemen uit en de analyse ervan wordt in een bepaalde richting uitgevoerd.
Dit subsysteem speelt in op vragen als: “wat als?” geeft onmiddellijke antwoorden die worden gebruikt bij het nemen van marketingbeslissingen.
Het subsysteem voor analyse van marketingbeslissingen kan een reeks procedures en logische algoritmen omvatten die gebaseerd zijn op de ervaring van experts en zogenaamde expertsystemen.
Het idee van een expertsysteem is als volgt. Terwijl traditionele boekhoudprogramma's zich alleen met feiten bezighouden, vertrouwen expertsystemen op "professionele cultuur". Over professionele cultuur gesproken, ze bedoelen de hele reeks informele heuristische technieken, gissingen, intuïtieve oordelen en het vermogen om conclusies te trekken die moeilijk expliciet te analyseren zijn, maar die in feite de basis vormen van de kwalificatie van de expert die hij tijdens zijn hele carrière. professionele activiteit. De kennis die in een dergelijk systeem wordt gebruikt, wordt verkregen van experts in het veld in de vorm van regels, meestal vele honderden regels, die samen de "kennisbasis" van de computer vormen. Een expertsysteem bestaat uit een kennisbank en een "inferentiemechanisme" - een programma dat in staat is om logische consequenties te vinden uit de hele set regels die in het systeem beschikbaar zijn.
Enkele regels die ten grondslag liggen aan expertsystemen zijn:
"ALS dit en dat EN dat en dat, DAN wordt dat en dat resultaat verkregen."
Andere regels zijn minder specifiek en omvatten probabilistische schattingen:
"ALS (tot op zekere hoogte) dit en dat EN (tot op zekere hoogte) dat en dat, DAN (tot op zekere hoogte) is dat en dat resultaat waar."
Handelend in overeenstemming met de regels die zijn vastgelegd in zijn "kennisbank", vraagt ​​de computer de nodige informatie aan de gebruiker en rapporteert vervolgens zijn conclusies en aanbevelingen.
Vanuit het oogpunt van de processen van het verzamelen en verwerken van informatie kan MIS als volgt worden weergegeven (Fig. 3.2).
Invoersubsystemen (gegevensverwerking van marktonderzoek en marketingintelligentie) verzamelen gegevens uit externe en interne bronnen en voeren deze in de database in. Uitvoersubsystemen (product, prijzen, distributie en promotie) verwerken gegevens en vertalen deze naar de door managers gevraagde informatie. Het subsysteem Marketingmixstrategieën helpt managers strategieën te ontwikkelen op basis van het gecombineerde effect van de vier elementen van de marketingmix. De marketingmanager kan verder de middelen gebruiken om zijn werk te automatiseren: e-mail, computer- en videodiscussies, enz.
MIS levert outputinformatie in de vorm van periodieke berichten, antwoorden op vragen en resultaten van wiskundige simulatie.
MIS is bedoeld voor: vroegtijdige opsporing mogelijke moeilijkheden en problemen; kansen identificeren; het vinden en evalueren van strategieën en activiteiten van marketingactiviteiten; schattingen op basis van statistische analyse en modellering van het niveau van implementatie van plannen en implementatie van marketingstrategieën.
Duidelijk, een type monster MIS bestaat niet. Het management van de organisatie en haar marketingdiensten stellen hun eigen specifieke eisen aan informatie, ze laten zich leiden door hun eigen ideeën over zowel de eigen organisatie als de externe omgeving; hij heeft zijn eigen hiërarchie van informatiebehoeften en zijn eigen hiërarchie individuele stijl leiderschap, afhankelijk van de persoonlijke en zakelijke kwaliteiten van de medewerkers van het bestuursapparaat en de relaties die daartussen zijn ontstaan. Bovendien kan een effectieve IIA alleen het resultaat zijn van de geleidelijke ontwikkeling van het oorspronkelijke systeem.
Hieronder wordt als voorbeeld een beschrijving gegeven van de informatie die in het kader van het functioneren van de MIS wordt verzameld door het hotelbedrijf Holiday Inns (VS).

Enquête van klanten en potentiële klanten. Het wordt uitgevoerd op de volgende gebieden: continu onderzoek naar de mate van tevredenheid van gasten; jaarlijkse studie van de meningen van zakenlieden; gebaseerd op de studie van de jaarlijkse onderzoeksresultaten van reizigers (gegevens die regelmatig in de Verenigde Staten worden gepubliceerd), bekendheid met de typologie van reizen, houdingen ten opzichte van reizen en de doeleinden van reizen.
De studie van de activiteiten van concurrenten wordt uitgevoerd op de volgende gebieden: verzameling van informatie over de beschikbaarheid van vrije en bezette nummers, hun kwaliteit en prijs (studie van gesyndiceerde informatie); verzameling van gegevens over bezoeken aan concurrenten door prominente politieke figuren, artiesten, zakenlieden, enz.; het bezoeken van belangrijke concurrenten onder het mom van klanten; compilatie van speciale bestanden met marketinginformatie voor een aantal concurrenten.
Daarnaast door het bestuderen van statistische rapporten over de economische situatie in verschillende regio's van het land, het verkrijgen van informatie over het politieke en sociaal-economische klimaat in verschillende regio's.
Dit ZIS maakt ook gebruik van interne informatie over het aantal beschikbare kamers en klachten van klanten, over de resultaten van inspecties en suggesties van managers.

Theoretische en praktische aspecten van het ontwerpen van een marketinginformatiesysteem in een onderneming komen aan bod. Evaluatie bezig moderne methoden verwerking en transformatie van marketinginformatie. Het concept van een marketinginformatiesysteem en de belangrijkste methoden voor het analyseren van multidimensionale gegevens worden gespecificeerd.

De integratie van de marketingaanpak in het algemene managementsysteem van de onderneming vereist allereerst een herziening van de basisprincipes van management. Dit is grotendeels te wijten aan de noodzaak om de flexibiliteit van interne bedrijfsprocessen en hun afstemming op de algemene strategie van het bedrijf te vergroten. Het concept van het managen van individuele bedrijfsprocessen, waardoor tijdige aanpassing aan veranderingen in de externe omgeving mogelijk wordt, wordt steeds relevanter. Tegelijkertijd wordt prioritaire aandacht besteed aan het verbeteren van de efficiëntie van de informatiecommunicatie tussen de interne en externe omgeving van de onderneming.

Het bedrijfsprocesbeheersysteem moet de veranderende behoeften van de externe omgeving als een basiselement beschouwen en het marketingbeheersysteem als het belangrijkste informatiecircuit. Op informatie gebaseerd management zorgt voor de bepaling van kwantitatieve verhoudingen en afhankelijkheden tussen marktverschijnselen en de factoren die daarop van invloed zijn. Op basis van de conclusies en aanbevelingen die in de analysefase zijn ontvangen, wordt strategische marketingplanning uitgevoerd, wordt de structuur van de marketingmix gespecificeerd en wordt de overeenstemming tussen werkelijke en voorspelde indicatoren beoordeeld.

Het werk van buitenlandse en binnenlandse wetenschappers is gewijd aan het onderzoek naar methodologische aspecten van het beoordelen van de rol van informatie in het besluitvormingsproces. Ondanks de relevantie van het probleem, houdt de literatuur echter praktisch geen rekening met de principes van bedrijfsbeheer op basis van marketinginformatie. In dit verband is het belangrijk om het mechanisme van informatietransformatie te bestuderen, evenals de mogelijkheid van praktisch gebruik ervan voor het nemen van managementbeslissingen.

De integratie van verschillende processen in een enkele informatieruimte van de onderneming omvat het gebruik van systeem benadering tot de organisatie van het verzamelen, verwerken en vervolgens analyseren van gegevens. Het marketinginformatiesysteem (MIS) is ontworpen op basis van de complexiteit en balans van alle componenten van het vakgebied, wat wordt bereikt door het gebruik van moderne computer- en informatietechnologie. De eerste definitie van MIS werd gegeven door Cox D.F. en goede R.E. (1967), volgens welke MIS kan worden beschouwd als een reeks procedures en methoden voor geplande analyse en presentatie van informatie voor besluitvorming.

Verdere studie van dit probleem ging gepaard met het zoeken naar een universele definitie van IIA op basis van de algemene taken waarmee de marketingdienst te maken heeft. Het nadeel van deze aanpak is een aanzienlijke vereenvoudiging en formalisering van informatieprocessen. In dit verband lijkt het belangrijk om de belangrijkste functies van de MID te bepalen, rekening houdend met de structuur van de marketingmanagementcyclus bij de onderneming (Fig. 1).

De functies van MIS in de structuur van een onderneming kunnen dus worden weergegeven als een msysteem (MDSS), dat het eerste en laatste element is van informatieprocessen.

Opgemerkt moet worden dat de structuur en functionaliteit van de MIS grotendeels moeten afhangen van de specifieke kenmerken en schaal van de onderneming. F. Kotler onderscheidt vier hoofdblokken in de structuur van de MIS: het subsysteem interne rapportage, het subsysteem marketingobservatie, het subsysteem marketinganalyse en marktonderzoek.

Afzonderlijke werken beschrijven in voldoende detail de classificatie van deze subsystemen en de belangrijkste informatiebronnen. Tegelijkertijd worden de basismethoden van transformatie en het sequentiële proces van informatieoverdracht buiten het bestek van deze problematiek gehaald.

Om deze leemte op te vullen, moet de interactie tussen subsystemen worden gepresenteerd als een opeenvolgend proces van het verzamelen, opslaan, verwerken en analyseren van informatie die nodig is voor het nemen van bestuurlijke beslissingen. De effectiviteit en functionaliteit van MIS zal grotendeels afhangen van de mate van automatisering van deze processen. Conventioneel zijn er twee niveaus (stadia) van systeemautomatisering te onderscheiden. Op het eerste niveau (kenmerkend voor kleine en middelgrote ondernemingen) is er geen gecentraliseerd systeem voor informatieoverdracht. In dit geval is de informatie-inhoud van de MID gemaakt van: verschillende bronnen: intern rapportagesubsysteem - gegevens uit CRM- en (of) ERP-systemen (uitvoerders - verkoopafdeling en productie), evenals uit boekhoudkundige rapportagesystemen, extern observatiesubsysteem en marketingonderzoekssubsysteem - gegevens verzameld door de marketingafdeling (uitvoerders - managers voor marketing). Opslag en analyse van informatie gebeurt vaak met behulp van kantoorapplicaties (MS Access en MS Excel) of applicatieprogramma's. De getransformeerde informatie wordt doorgaans gebruikt op het senior managementniveau om strategische beslissingen te nemen. Op het tweede niveau van automatisering ( grote bedrijven en holdings) is er een consolidatie van interne en externe informatie van de onderneming op basis van corporate information systems (CIS) (marketing is een van de componenten van het systeem) of uniforme marketinginformatiesystemen. De effectiviteit van marketingdiensten wordt bereikt door de regulering van processen voor de uitwisseling van informatie met andere afdelingen.

Als basis van het MIS-model beschouwen we: basisconcepten automatisering van processen zoals databases, OLAP-analyse (on-line analytische verwerking), informatie-analyse met behulp van statistische modellen en dataminingsystemen.

De implementatie van een gecentraliseerde uitwisseling van informatie tussen afdelingen van de onderneming is gebaseerd op de mogelijkheid om dezelfde gegevens door verschillende gebruikers te gebruiken. De vorming van eigen databases maakt het mogelijk een aantal specifiek toegepaste problemen op te lossen die zich voordoen in de loop van praktische activiteiten. Informatie in databases is gestructureerd in de vorm van tabellen, die een reeks rijen en kolommen zijn, waarbij de rijen overeenkomen met een objectinstantie, een specifieke gebeurtenis of fenomeen, en de kolommen overeenkomen met de attributen (kenmerken, kenmerken, parameters) van dit object of fenomeen (tabel 1).

In het bovenstaande voorbeeld zijn de kolommen "Datum", "Klant", "Product" (productgroep, fabricagemethode, enz.) kwalitatieve parameters, en de kolommen "Prijs", "Aantal", "Bedrag" (kosten, marginale winst, winstgevendheid enz.) bevatten een kwantitatieve beoordeling van deze parameters.

Dergelijke tabellen in een of andere vorm zijn de meest voorkomende vorm van opslag van informatie over verkopen, klanten (CRM-systemen), productiebonnen, enz. Voor marketinganalyse is het relevant om de kwalitatieve parameters in verschillende secties van een dergelijke tabel te evalueren met behulp van kwantitatieve parameters (de klant "Zak.1" kocht de goederen "Commodity 1" met in totaal 20 eenheden voor een totaal van 200 eenheden ).

Opgemerkt moet worden dat de velden met kwalitatieve kenmerken een aantal opgesomde waarden kunnen bevatten en ook in de vorm van een tabel kunnen worden gepresenteerd. Het veld "Klant" kan bijvoorbeeld als volgt worden weergegeven:

Dergelijke tabellen bevatten in de regel statische gegevens en worden vaak directory's genoemd. Relatiegerelateerde tabellen werken samen volgens het hoofd (master) - gedetailleerde (detail) principe. In het bovenstaande voorbeeld is de verkooptabel de hoofdtabel (bovenliggende) en de klantentabel is de detailtabel (onderliggende tabel).

De hoofdtabel is dus een multidimensionaal datawarehouse, dat de belangrijkste bron is voor het schatten van kwantitatieve relaties tussen verschillende eigenschappen van verschillende objecten.

In de praktijk worden vaak tweedimensionale segmenten van dergelijke tabellen gebruikt, die kwantitatieve relaties tussen twee eigenschappen van bepaalde objecten uitdrukken.

BIJ dit voorbeeld toont een tweedimensionaal segment van de hoofdtabel door de eigenschap "Klantnaam" van het object "Klant" en de eigenschap "Productnaam" van het object "Product". Er kunnen ook kwantitatieve relaties worden gelegd tussen andere eigenschappen van het object "Klant" (branche, type, regio, etc.) en het object "Product" (productgroep, subgroep, fabricagemethode, verpakking, etc.). Het is duidelijk dat het totale aantal combinaties van eigenschappen van twee objecten gelijk zal zijn aan m * n, waarbij m het aantal eigenschappen van het eerste veld is, n het aantal eigenschappen van het tweede veld. Houd er rekening mee dat in dit geval rekening wordt gehouden met statische eigenschappen, die niet van volgorde tot volgorde veranderen en worden ingevoerd in de referentietabellen (kindertabellen). Zo heeft het product "Commodity 1" een bepaald type verpakking "Pack 1", wat een constante eigenschap is van dit product. Als de eigenschap van bestelling naar bestelling verandert, moet deze worden gepresenteerd als een apart veld in de hoofdtabel, die een eigen referentietabel (kindertabel) heeft met de soorten verpakkingen (een en hetzelfde item "Commodity 1" kan hebben verschillende soorten verpakkingen).

De technologie om een ​​multidimensionaal datawarehouse in de vorm van verschillende slices weer te geven, wordt vaak OLAP (On-Line Analytical Processing) genoemd. Met OLAP-technologie kunt u de algehele dimensie van een multidimensionaal datawarehouse (OLAP-kubus) terugbrengen tot het vereiste detailniveau. Opgemerkt moet worden dat de meest eenvoudige hulpmiddelen implementaties van OLAP-technologie zijn draaitabellen in MS Excel (of SQL-query's in MS Access). De eerste geëvalueerde parameter wordt ingevoerd in het gebied (velden) van rijen (tabel nr. 3 - "Klant"), de tweede - in het gebied van kolommen ("Product"), kwantitatieve kenmerken - in het gegevensgebied (kosten, winst, enz.). Het detailleren van de ontvangen gegevens tot het vereiste niveau kan worden uitgevoerd door verschillende parameters in de rijen, kolommen of gegevensgebied te gebruiken (in dit geval worden de gegevens weergegeven in de vorm van geneste tabellen) of door het paginagebied te gebruiken (vaak filters genoemd ). Voor structurele verkoopanalyses worden temporele indicatoren (jaar, maand, week, dag) als filter gebruikt, waarmee u multidimensionale opslaggegevens voor een bepaalde periode kunt weergeven. Daarom is het meest demonstratieve een plak van een multidimensionale kubus langs drie assen - de 1e en 2e parameter (objecteigenschappen) en de tijdindicator.

Als het nodig is om de dynamiek van veranderingen in de eigenschappen van de bestudeerde objecten te traceren, worden de tijdindicatoren in het lijngebied ingevoerd.

Als resultaat van OLAP-analyse kunnen verschillende combinaties (cellen van een multidimensionale tabel) worden gebouwd, waarvan het totale aantal gelijk zal zijn aan m1*m2*…*mn, waarbij mi het aantal waarden is van de i- e eigendom. Het totale aantal kolommen met dergelijke combinaties is gelijk aan:

,

waarbij m1*…*mn het product is van het aantal waarden van alle eigenschappen, exclusief de i-de eigenschap. Het is duidelijk dat het uit de hele set nodig is om alleen die datasets te selecteren die praktisch van belang zijn en worden gebruikt voor daaropvolgende statistische analyse (figuur 3).

Het is belangrijk om de volgorde en het detailniveau van de analyse te bepalen. Bij het bestuderen van bijvoorbeeld de analyse van de dynamiek van de omzet van het bedrijf door klanten (regel - "Naam van de klant", kolom - "Tijd", een kwantitatieve maatstaf - het bedrag van duizend roebel), een totale omzetdaling voor de rapportagemaand (maart) werd onthuld door 4.000 duizend roebel.

Een van de factoren voor de omzetdaling in maart was de daling van de inkomsten van de klant "Zak.n" met 9.000 duizend roebel. Op het volgende detailniveau is het noodzakelijk om de inkomsten van de klant "Zak.n" te analyseren in de context van de goederen die aan hem zijn verkocht (regel - "Product", kolom - "Tijd"). Het is duidelijk dat de inkomensdaling zowel kan zijn veroorzaakt door een afname van het aantal individuele goederen dat Zak.n heeft gekocht, als door een daling van de prijs van deze artikelen. daarom, voor vergelijkende analyse het is noodzakelijk om twee kwantitatieve kenmerken te gebruiken - de hoeveelheid goederen en het bedrag in monetaire eenheden.

De tabel laat zien dat de daling van het totale inkomen van de klant "Zak.n" in maart te wijten is aan een daling van het totale bedrag dat van hem is ontvangen voor de goederen "Commodity n" met een bedrag van 9.000 duizend roebel, terwijl de hoeveelheid van dit product per 10 eenheden. vergeleken met februari. Hieruit volgt dat de belangrijkste factor in de inkomensdaling de prijsdaling van het product "Commodity n" was. Na controle van de aankopen van andere klanten, bleek dat de prijsdaling van artikel n leidde tot een algemene stijging van de hoeveelheid en het totale bedrag dat in maart van deze klanten voor artikel n werd ontvangen. Op basis hiervan kunnen we concluderen dat het product "Commodity n" alleen voor de klant "Zak.n" een lage elasticiteit heeft. Om deze indicator te verfijnen, kunt u de relatieve veranderingen in de prijs en hoeveelheid van "Commodity n" voor deze klant over een langere periode analyseren. De verkregen conclusies moeten de basis worden voor het nemen van managementbeslissingen met betrekking tot de prijsmethode voor het product "Commodity n" of de noodzaak om aanvullende middelen voor verkoopbevordering te gebruiken met betrekking tot de klant "Zak.n".

Deze volgorde is niet universeel en kan worden gespecificeerd afhankelijk van verschillende factoren van de activiteiten van het bedrijf. Als het assortiment omvat: een groot aantal van namen, is het raadzaam om de verkoopanalyse te starten door de dynamiek van de omzet voor afzonderlijke artikelen ("Product" - "Tijd") te bestuderen, en pas daarna de verkoopstructuur voor de klanten van het bedrijf ("Klant" - "Tijd") te bestuderen. filter - "Product").

Statistische modellen maken het op een bepaalde manier mogelijk om de ontvangen datasets om te zetten in voorspellende waarden van sleutelindicatoren, op basis waarvan optimale plannings- en managementbeslissingen worden genomen. In de regel wordt een dergelijke transformatie uitgevoerd door de initiële gegevens te groeperen, de relatie tussen groepen te bepalen en de voorspellende waarden van sommige indicatoren te bepalen met behulp van andere. Het is belangrijk op te merken dat een noodzakelijke voorwaarde voor groepering de continuïteit van de initiële gegevens moet zijn, hetzij door de eigenschap die wordt beoordeeld, hetzij door kwantitatieve kenmerken, of door tijdelijke indicatoren.

Op afb. 4 en 5 tonen de groepering van gegevens voor bepaalde periode tijd, d.w.z. de verkoopstructuur wordt bestudeerd (filter "Tijd" is verplicht). De analyse van afhankelijkheid tussen groepen wordt vaak bemoeilijkt door de aanwezigheid van een groot aantal factoren die veranderen wanneer van het ene element van de groep naar het andere wordt overgegaan. Bij het evalueren van bijvoorbeeld de relatie tussen de groepen "Tob.1" en "Tob.2" (kolommen van de tabel in Fig. 4), moet rekening worden gehouden met verschillen in de kenmerken van deze goederen, functies, klant voorkeuren, enz. Om de invloed van deze factoren te verminderen en om groepen die homogeen zijn in hun inhoud te bestuderen, kunt u extra filters gebruiken (“Productgroep”, “Verpakking”, enz.). In de regel worden ze, alvorens de relatie tussen groepen te bestuderen, geëvalueerd met behulp van statistische indicatoren (rekenkundig gemiddelde, modus, mediaan, standaarddeviatie, variatiebereik, variatiecoëfficiënt). De meest gebruikte berekening is het rekenkundig gewogen gemiddelde en variantie:

waarbij xi een kenmerk is, mi het gewicht van dit kenmerk is, n het aantal groepselementen.

Het gemiddelde voor de groep "Commodity 1" is bijvoorbeeld het gemiddelde bedrag van de bestelling van het product "Commodity 1" dat door één klant is gekocht voor de geselecteerde periode. Naast het berekenen van de algemene beoordeling van de groep, wordt de classificatie van de samenstellende elementen uitgevoerd. De criteria voor classificatie kunnen absoluut zijn of relatieve prestatie(de meest gebruikte indicator is het aandeel van een element in totaalbedrag), gesorteerd in aflopende volgorde, of intervalwaarden van de groep, wanneer elk element overeenkomt met een bepaald interval van de populatie. Bij marketinganalyse is een van de belangrijkste classificatietools Pareto-analyse (ABC-analyse). In het algemene geval spreekt de Pareto-wet van een ongelijke verdeling van indicatoren - ongeveer 20% van de consumenten brengt 80% van het inkomen mee. ABC-analyse stelt u in staat om de belangrijkste en onbeduidende subgroepen van elementen te identificeren in overeenstemming met het aandeel van elke subgroep in het totaal. In de groep "Bedrag" (kolom "Som." Afb. nr. 5) kunnen bijvoorbeeld drie subgroepen van klanten worden onderscheiden: subgroep A - klanten die 50% van het inkomen leveren (andere waarden kunnen zijn gebruikt - 60/30/10), subgroep B en C - respectievelijk 40% en 10% van het inkomen (het aantal subgroepen kan ook variëren: de klassieke versie is twee 80/20-subgroepen, of meerdere ABCDE-subgroepen, indien meer gedetailleerde classificatie nodig is).

Na een algemene beoordeling van de groepen wordt de onderlinge relatie geanalyseerd. Een van de belangrijkste indicatoren van de relatie tussen twee willekeurige variabelen is de paarcorrelatiecoëfficiënt.

r-waarden:
van 0 tot +/-0,3 - er is praktisch geen verbinding,
van +/-0,3 tot +/-0,5 - zwak,
van +/-0,5 tot +/-0,7 - zwak,
van +/-0,7 tot +/-1 - sterk.

Als bijvoorbeeld bij het evalueren van de afhankelijkheid van de groepen "Tov.1" en "Tov.2" (Fig. 4) een positieve correlatie wordt onthuld, kan worden aangenomen dat deze goederen complementair zijn voor de klanten van het bedrijf ( in het geval van een negatieve relatie zijn ze uitwisselbaar, d.w.z. bij een toename van de vraag naar de goederen "Commodity 1" zal de vraag naar "Commodity 2" dalen). Voor de groepen "Bedrag" en "Aantal" (Fig. 5) is de correlatiecoëfficiënt niet gelijk aan 1 (0,801), wat wijst op een verschil in prijzen (kortingen) voor hetzelfde product voor verschillende klanten (filter "Commodity n" ).

Nadat de relatie tussen de twee groepen is geïdentificeerd, is het noodzakelijk om een ​​wiskundige beschrijving van deze relatie te geven met behulp van regressieanalysemodellen, d.w.z. kies een bepaald type functie dat het beste past bij de aard van de onderzochte relatie. Vaak wordt aangenomen dat er een lineair verband bestaat tussen de parameters, wat wordt beschreven door de regressievergelijking:

Analyse van de gegevensstructuur voor een bepaald tijdsinterval stelt u in staat om impliciete relaties tussen groepen te detecteren. Tegelijkertijd wordt het gebruik van een objecteigenschap als onafhankelijke variabele vaak gecompliceerd door de aanwezigheid van een groot aantal subjectieve factoren die kunnen veranderen wanneer van de ene waarde van deze eigenschap naar de andere wordt overgegaan. De werking van dergelijke factoren kan worden beschreven als de argumenten voor vergelijking niet verschillende eigenschappen van objecten zijn, maar de dynamiek van dezelfde eigenschappen in de tijd. Een tijdreeks heeft dus, in tegenstelling tot een willekeurige steekproef, een bepaalde volgorde en is geassocieerd met een tijdvariabele (Fig. 6, Fig. 7).

In de eerste fase van de analyse van tijdreeksen, evenals bij de analyse van de gegevensstructuur voor een bepaald tijdsinterval, is het noodzakelijk om de algemene indicatoren van elke groep te berekenen. Absolute en relatieve indicatoren van dynamiek kunnen worden berekend voor elk element van de groep (voor elke waarde van tijd - het niveau van de reeks): basis- en ketenverhogingen in de niveaus van de reeks, groeipercentages en groeipercentages, of voor de gehele groep - de gemiddelde waarden van deze indicatoren. In marketinganalyse is een van de belangrijkste indicatoren van dynamiek de frequentie (stabiliteit) en het vermogen om de toekomstige waarden van groepselementen te voorspellen. Om dit te doen, wordt de variatiecoëfficiënt berekend voor elk element van de groep, die de mate van afwijking van de parameter van zijn gemiddelde waarde kenmerkt.

Het resultaat van de analyse is de verdeling van elementen in drie hoofdsubgroepen: X - gekenmerkt door een stabiele kwantitatieve beoordeling, Y - de mate van afwijking wordt bepaald met een bepaalde nauwkeurigheid, Z - een verandering in de beoordeling wordt gekenmerkt door onregelmatigheid en lage voorspellingsnauwkeurigheid (XYZ-analyse). In de praktijk worden ABC- en XYZ-analyse parallel uitgevoerd om de elementen van de groep gelijktijdig te classificeren op basis van de waarde van de kwantitatieve beoordeling van het element in de algehele structuur (behorend tot een van de subgroepen A, B of C ) en de dynamiek van dit element in de tijd (behorend tot een van de subgroepen X , Y of Z).

Er zijn twee hoofddoelen van tijdreeksanalyse: het bepalen van de aard van de reeks en het voorspellen van de toekomstige waarden. Bij het kiezen van prognosemethoden is het noodzakelijk om te bepalen of de onderzochte parameter afhankelijk is van andere variabelen en of er voorspellende waarden zijn van deze variabelen. Als een dergelijke afhankelijkheid niet bestaat, is de enige indicator van het voorspellende model de factor tijd, terwijl wordt aangenomen dat de invloed van andere factoren niet significant is of indirect wordt beïnvloed door de factor tijd. In dit geval wordt de parameter x in de bovenstaande regressievergelijking vervangen door de tijdparameter t: Y = b0 + b1*t. De keuze van het type functie dat de trend beschrijft, waarvan de parameters worden bepaald met de kleinste-kwadratenmethode, wordt in de meeste gevallen empirisch gemaakt door een aantal functies te construeren en deze met elkaar te vergelijken in termen van de gemiddelde kwadratische fout.

Tijdreeksvoorspellingsmethoden zijn dus grotendeels gebaseerd op de mogelijkheid om een ​​deterministische component te extrapoleren, die kan worden beschreven met behulp van verschillende trendmodellen, en ook kan worden gecorrigeerd voor systematische afwijkingen. Het gebruik van dergelijke methoden wordt vaak bemoeilijkt door de werking van een willekeurige component, waarvan de kwantitatieve beoordeling vaak probabilistisch is. Om de willekeurige component te bepalen, worden daarom losse (causale) methoden gebruikt, die gebaseerd zijn op de studie van diepe processen en de identificatie van verborgen factoren die het gedrag van de voorspelde indicator bepalen. Een van de veelgebruikte losse methoden is de correlatie-regressieanalyse die hierboven is besproken. In het multivariate geval, wanneer meer dan één onafhankelijke variabele wordt gebruikt, is de regressievergelijking: Y = b0 + b1 * x1 + b2 * x2 + b3 * x3 + ... + bn * xn. In deze vergelijking zijn de regressiecoëfficiënten (b-coëfficiënten) de onafhankelijke bijdragen van elke variabele (xi) aan de voorspelling van de afhankelijke variabele (Y). In de praktijk worden vaak afhankelijkheden tussen de eindwaarden van groepen onderzocht, zonder rekening te houden met hun interne relaties.

Als resultaat van het bestuderen van de dynamiek van het verkoopvolume (Fig. 8), werd bijvoorbeeld een regressievergelijking verkregen, die de werkelijke gegevens met een hoge mate van nauwkeurigheid weergeeft: Bedrag (roebel) = -166,7 + 26,7 * Goederen (stuks ) + 16, 7 * Salaris (roebels) (voor de berekening is de LIJNSCH-functie in MS Excel gebruikt). De nauwkeurigheid van rekenmodellen wordt bepaald met behulp van de determinatiecoëfficiënt en de Pearson-coëfficiënt. In dit voorbeeld zijn posterieure variabelen gebruikt als onafhankelijke variabelen, waarvan de waarden niet vooraf bekend zijn en alleen worden gebruikt om de relatie tussen groepen te beschrijven. Om indicatoren te voorspellen, zijn echter variabelen nodig waarvan de waarden kunnen worden bepaald bij de invoer van de analyse (a priori bekende variabelen - verkoopfactoren) voor hun verdere transformatie met behulp van het geselecteerde model en het verkrijgen van toekomstige functiewaarden bij de output (a posteriori waarden - verkoopindicatoren).

De keuze van factoren omvat hun classificatie in factoren van de externe omgeving en factoren van de interne omgeving van de organisatie. Vanuit het oogpunt van management zijn alle factoren onder te verdelen in beheersbaar en onbeheersbaar.

Met behulp van de methoden van regressie-correlatieanalyse wordt de afhankelijkheid van het verkoopvolume van elke factor geschat (er wordt een tabel met paarsgewijze correlaties gemaakt) en worden ook de coëfficiënten bi in de regressievergelijking bepaald. Als het nodig is om een ​​voorspellend winstmodel te bouwen, dan worden kostenfactoren toegevoegd aan de opgegeven verkoopfactoren.

Het regressiemodel is een van de meest gebruikte modellen voor de wiskundige beschrijving van afhankelijkheden tussen verschillende groepen variabelen. Tegelijkertijd onthult de diversiteit en heterogeniteit van marketinginformatie vaak de noodzaak om complexe algoritmen te gebruiken om verborgen afhankelijkheden te identificeren. Het multidimensionale karakter van dit probleem wordt nu beschouwd binnen een apart gebied, vaak aangeduid als Data Mining (datamining). Datamining is het proces van het onthullen van verborgen relaties binnen multidimensionale informatiearrays. In de regel worden vijf standaardtypen regelmatigheden onderscheiden, die het voorwerp zijn van: Gegevens leren Mijnbouw: associatie, volgorde, classificatie, clustering en voorspelling. Op basis van de geïdentificeerde patronen worden typische sjablonen gevormd die de initiële gegevens interpreteren in de informatie die nodig is voor het nemen van managementbeslissingen.

Het gebruik van marketinginformatie wordt een noodzakelijke voorwaarde om de flexibiliteit en efficiëntie van het enterprise managementsysteem te vergroten. Tegelijkertijd moet de introductie van MIS worden voorafgegaan door de fase waarin de interne bedrijfsprocessen van de onderneming worden beschreven en de belangrijkste kwantitatieve parameters voor hun beoordeling worden gedetailleerd. Het ontwerp van MIS is dus een complex en uit meerdere fasen bestaand proces, waarin methoden voor algoritmisering van informatieprocessen en methoden voor hun interpretatie voor het nemen van managementbeslissingen worden gespecificeerd.

Bibliografische lijst

1. Buzzel R., Cox D., Brown R. Informatie en risico's in marketing - M.: Finstatinform, 1993

2. Belyaevsky I.K. Marktonderzoek: informatie, analyse, voorspelling. — M.: Financiën en statistiek, 2001. — 578 p.

3. Mkhitaryan S.V. Marktinformatiesysteem. - M.: Uitgeverij Eksmo, 2006. - 336 p.

4. Golubkov EP Marketingonderzoek: theorie, methodologie en praktijk: leerboek. - 3e druk, herzien. en extra - M.: Uitgeverij "Finpress", 2003. - 496 p.

5. Kotler F. Grondbeginselen van marketing. Korte cursus.: Uitgeverij "Williams", 2007. - 656 p.

Vaak zijn er in bedrijven situaties waarin het onder tijdsdruk noodzakelijk is om een ​​belangrijke beslissing te nemen, maar hiervoor is niet genoeg benodigde informatie. Als u het verzamelen van marketinginformatie benadert als een willekeurige, zeldzame gebeurtenis die alleen nodig is wanneer u gegevens over een specifiek probleem moet verkrijgen, kunt u tegen een aantal problemen aanlopen. Marktonderzoek moet worden beschouwd als onderdeel van een permanent geïntegreerd informatieproces. Besluitvormers vertrouwen op hun eigen ervaring en intuïtie, lopen het risico een verkeerde beslissing te nemen of beginnen ontbrekende informatie te verzamelen, maar verliezen daarbij tijd. Het is essentieel dat het bedrijf een systeem ontwikkelt en onderhoudt van continue monitoring van de omgeving en opslag van gegevens, zodat deze in de toekomst kunnen worden geanalyseerd. De meeste geavanceerde bedrijven hebben een marketinginformatiesysteem dat werknemers en management voorziet van alle informatie die ze nodig hebben om tijdige en weloverwogen beslissingen te nemen.

Een marketinginformatiesysteem (MIS) is een systeem van constant werkende technieken en middelen voor het verzamelen, classificeren, analyseren, evalueren en verspreiden van relevante informatie om deze te gebruiken bij het nemen van effectieve marketingbeslissingen. F. Kotler introduceert de volgende definitie van een marketinginformatiesysteem (MIS) - "dit is een permanent systeem van onderlinge verbinding van mensen, apparatuur en methodologische technieken, ontworpen om relevante, tijdige en nauwkeurige informatie te verzamelen, classificeren, analyseren, evalueren en verspreiden voor gebruik door zijn managers op het gebied van marketing om de planning, implementatie en controle van marketingactiviteiten te verbeteren.

MIS is een conceptueel systeem dat helpt bij het oplossen van zowel marketing- als strategische planningstaken. MIS is ontworpen om marketingtaken uit te voeren en stelt u in staat flexibel en snel met consumenten samen te werken, evenals voor vroege detectie van mogelijke moeilijkheden en problemen, het zoeken naar gunstige kansen, evaluatie op basis van statistische analyse en modellering van het uitvoeringsniveau van plannen en de implementatie van marketingstrategieën. Het werk van de MID is, zoals elk modern informatiesysteem, gebaseerd op moderne informatietechnologieën en computer technologie. De belangrijkste functies van MIS zijn het verzamelen, analyseren, opslaan en doorgeven van gegevens aan geïnteresseerde partijen. Met behulp van een marketinginformatiesysteem wordt de benodigde informatie uit verschillende bronnen (extern en intern) verzameld, verwerkt en doorgegeven aan beslissers (Figuur 1). MIS zet gegevens verkregen uit interne en externe bronnen om in informatie die nodig is voor managers en specialisten van marketingdiensten. Isaev GN Informatiesystemen in de economie: leerboek / G.N. Isaev. - M.: Omega-L, 2009. - 462c.

Figuur 1 Marketinginformatiesysteem

MIS is het belangrijkste samenstellend deel informatiesysteem voor bedrijfsbeheer. Een onderscheidend kenmerk van de MID is dat het, door gebruik te maken van externe en interne informatiebronnen, zorgt voor de ontwikkeling van de relaties van de onderneming met de markt.

De belangrijkste voorwaarden voor de vorming van een marketinginformatiesysteem in een organisatie zijn: Yasenev, V.N. Informatiesystemen en technologieën in de economie: zelfstudie/ V.N. Yasenev. - herdaan en extra - M.: UNITI, 2008 - 560c.

De hoeveelheid binnenkomende informatie is buitensporig, wat moeilijkheden bij de verwerking veroorzaakt;

Het management van het bedrijf heeft geen informatie om beslissingen te nemen;

De informatiestromen binnen het bedrijf worden verstoord.

Als een reeks procedures is een marketinginformatiesysteem een ​​gedragspatroon, instructies voor medewerkers die hun handelen (of nalaten) in bepaalde situaties beschrijven. Hierdoor heeft elke medewerker een duidelijk beeld van aan welke informatie hij aandacht moet besteden en welke informatie hij moet verzamelen, met welke frequentie en aan wie hij moet doorgeven, wat hij moet doen bij een bepaalde gebeurtenis, aan wie hij wijzigingen in indicatoren moet melden, van wie om gegevens te ontvangen over de informatie van belang.

Een ontwikkeld marketinginformatiesysteem omvat de volgende elementen: Informatiesystemen in de economie: een leerboek voor universiteitsstudenten / onder redactie van G.A. Titorenko. - M.: UNITY-DANA, 2009. - 463c.

Gegevens over de ontwikkeling van externe voorwaarden voor de ontwikkeling van strategische en operationele beslissingen voor de marketingactiviteiten van het bedrijf in de markt;

Gegevens over de interne mogelijkheden van het bedrijf voor hun effectieve gebruik bij de vorming van marketinginspanningen;

Gegevens over de resultaten van speciaal marktonderzoek dat bij de onderneming is uitgevoerd om aanvullende gegevens van originele aard te verkrijgen;

Marke(met behulp van moderne informatietechnologieën voor het verzamelen, analyseren en voorspellen van gegevens).

Het verzamelen van informatie binnen het informatiesysteem is een continu proces van het verzamelen van informatie die is verkregen uit verschillende bronnen: artikelen, internetpublicaties, tentoonstellingscatalogi, enz. Een deel van de informatie wordt geleverd door gegevens die zijn verkregen in het kader van intern marktonderzoek en andere tools, tot en met industriële spionage.

Verder wordt door middel van speciale procedures van de MID de ontvangen informatie zodanig verwerkt dat deze geschikt is voor verder werk. Gezien de zeer grote hoeveelheid informatie die nodig is om te werken in modern bedrijf zelfs zeer goede analytische vaardigheden van individuele medewerkers zijn niet voldoende. Het is hiervoor dat alle ontvangen informatie wordt geanalyseerd om uit de massa van de ontvangen informatie de echt belangrijke te onderscheiden. Daarnaast maakt de analyse het mogelijk om te bepalen wat voor soort informatie, in welke vorm en aan wie deze wordt ontvangen en wat deze medewerker ermee doet. Tegelijkertijd is het verzamelen en analyseren van gegevens echter niet het uiteindelijke doel van het creëren van een systeem, aangezien het de hoofdtaak is om de volledigheid en tijdigheid van de informatieoverdracht te waarborgen.

Om marketinginformatie te verzamelen, moet een organisatie over de juiste middelen beschikken:

Specialisten met de nodige kwalificaties op het gebied van het verzamelen, verwerken en analyseren van informatie;

Apparatuur (computertechnologie, verschillende soorten communicatie, apparaten voor het opnemen van informatie, software);

Methodologische ondersteuning van methoden om met informatie te werken, aangezien de methoden voor het verzamelen en verwerken van gegevens de kwaliteit van de ontvangen informatie aanzienlijk beïnvloeden.

De belangrijkste richting voor het verbeteren van het beheer van marketingactiviteiten is het creëren van marketinginformatiesystemen op basis van moderne hardware en software, informatietechnologie, gedistribueerde gegevensverwerking in netwerken, op het gebruik van economische en wiskundige methoden en modellen en beslissingsondersteunende systemen.

Informatiesysteem - een organisatorisch en technisch systeem ontworpen om informatie en computerwerk uit te voeren of informatie te verstrekken

computerdiensten die voldoen aan de behoeften van het managementsysteem en gebruikers - managementpersoneel, externe gebruikers (investeerders, leveranciers, kopers) door het gebruik en / of de creatie van informatieproducten. Informatiesystemen bestaan ​​in het kader van het managementsysteem en zijn volledig ondergeschikt aan de doelen van het functioneren van deze systemen. Informatiesystemen zijn een reeks functionele structuur-, informatie-, wiskundige, technische organisatorische en personele ondersteuning, die worden gecombineerd tot één systeem voor het verzamelen, opslaan, verwerken en verstrekken van de benodigde informatie om managementfuncties uit te voeren.

Het belangrijkste doel van het functioneren van marketinginformatiesystemen is het verbeteren van de kwaliteit van marketingmanagement, door specialisten te voorzien van de benodigde informatie voor het nemen van marketingbeslissingen. Het resultaat van de werking is dat elke gebruiker van het systeem het noodzakelijke minimum, maar voldoende is voor besluitvormingsinformatie, in termen van inhoud, indieningstijd en weergavemethoden, waarmee u beheerfuncties en -procedures effectief kunt uitvoeren.

Het eerste besef van de noodzaak van een marketinginformatiesysteem ontstond tijdens het industriële tijdperk. In 1973 identificeerde John A. Howard vijf stappen voor succesvolle marketing:

Bepalen van de behoeften van kopers;

Inzicht in deze behoeften in termen van de productiecapaciteiten van de organisatie;

Het communiceren van dit begrip aan de juiste personen in de organisatie met het recht om beslissingen te nemen;

Inzicht in de verwachte gevolgen in termen van eerder geïdentificeerde behoeften van kopers;

Dit concept naar klanten brengen.

Theoretische studies met betrekking tot marketinginformatiesystemen werden verder ontwikkeld in het werk van F. Kotler, die het marketinginformatiesysteem definieerde als "een permanent systeem van onderlinge verbindingen van mensen, apparatuur, methodologische technieken ontworpen voor het verzamelen, classificeren, analyseren, evalueren en verspreiden van relevante , tijdige, nauwkeurige informatie voor gebruik door marketingmanagers om de planning en controle van marketingactiviteiten te verbeteren.

Ontwikkeling en evolutie van informatietechnologie publiek bewustzijn De informatiemaatschappij heeft de definitie en structuur van het marketinginformatiesysteem veranderd. Dus in 2011 corrigeerde F. Kotler zijn eigen definitie van het marketinginformatiesysteem: "mensen, apparatuur en procedures voor het verzamelen, sorteren, analyseren, evalueren en distribueren van benodigde, tijdige en nauwkeurige informatie aan marketingbesluitvormers", wat betekent dat "een reeks mensen, apparatuur en procedures voor het verzamelen, sorteren, analyseren, evalueren en verspreiden van noodzakelijke, tijdige en nauwkeurige informatie aan besluitvormers op het gebied van marketing."

Om te voldoen aan de informatiebehoeften van specialisten en afdelingen bij het oplossen van marketingproblemen, marketing informatie systeem (MIS), een reeks constant werkende methoden en bronnen voor het verzamelen, classificeren, analyseren, evalueren en verspreiden van relevante informatie om de kwaliteit van marketingbeheer te verbeteren en effectieve marketingbeslissingen te nemen. MIS stelt een onderneming in staat informatie uit verschillende bronnen te integreren en deze vervolgens aan managers te communiceren in een vorm die geschikt is voor besluitvorming. Het bekendste model van het marketinginformatiesysteem van F. Kotler is weergegeven in figuur 12.3.

Rijst. 12.3. Model van een marketinginformatiesysteem door F. Kotler

Het door F. Kotler voorgestelde MIS-model stelt voor om de processen voor het verzamelen van informatie te structureren, zowel door soorten bronnen (subsystemen van externe en interne informatie) als door de soorten taken die worden uitgevoerd (subsysteem voor marktonderzoek). De noodzaak om een ​​marketinginformatiesysteem te implementeren wordt bepaald door de belangrijkste voordelen:

Oriëntatie op de behoeften van besluitvormers;

De ordelijkheid van informatiestromen binnen de organisatie;

Centralisatie van de processen voor het verzamelen, verwerken, analyseren en opslaan van marketinginformatie;

Het vermogen om veranderingen in de externe omgeving te voorspellen en activiteiten te plannen;

Beschikbaarheid van betrouwbare en actuele informatie voor het nemen van bestuurlijke beslissingen.

Het marketinginformatiesysteem vervult een aantal functies (zie figuur 12.4), met name:

Verzameling en accumulatie van informatie uit verschillende bronnen - van consumenten, concurrenten, verkooppersoneel, distributeurs en dergelijke;

Vereenvoudiging van het proces van het analyseren van de verzamelde informatie door gebruik te maken van geformaliseerde methoden voor het presenteren van informatie, stelt u in staat een aantal berekeningen van verschillende complexiteit uit te voeren en de impact van marketing op de prestatie-indicatoren van de onderneming te evalueren;

Verspreiding van informatie of het verzenden van geanalyseerde gegevens naar een specifieke medewerker van de onderneming op het juiste moment voor besluitvorming.

Rijst. 12.4. Functies van het marketingsysteem

MIS interageert actief met de externe omgeving. De structuur van het marketinginformatiesysteem wordt gepresenteerd als een set van subsystemen, zoals interne rapportagesystemen, systemen voor het verzamelen van externe actuele marketinginformatie (marketingsurveillancesystemen), marketingonderzoekssystemen en marketinginformatie-analysesystemen (analytische marketingsystemen) (zie figuren 12.3 en 12.5). Alle elementen van IIA zijn verbonden door middel van besluitvorming en communicatie. De informatiestromen die naar de marketingmanager komen, helpen hem bij het plannen en uitvoeren van alle marketingactiviteiten, bij het uitvoeren van de functies van het bewaken van de implementatie van marketingplannen. De tegenstroom richting de markt bestaat uit marketingactiviteiten en overige communicatie. Overweeg in meer detail de subsystemen van MIS:

1. Intern rapportagesysteem voor ondernemingen verzamelt gegevens over zijn financiële toestand en prestaties, stelt u in staat indicatoren te monitoren die het niveau van de huidige verkopen, kosten, voorraden, cashflow, gegevens over vorderingen en schulden en andere indicatoren van interne rapportage weerspiegelen. Dit is voornamelijk informatie over voorraadbeheer (beschikbaarheid van goederen in voorraad, verkoopprijzen en andere productkenmerken, orderverwerkingstijd, verkoopvolume), informatie over de parameters Afgemaakte producten(kosten, kwaliteitsniveau), informatie die u in staat stelt de effectiviteit van een onderneming te evalueren, de ontwikkeling en goedkeuring van marketingbeslissingen voor managers en specialisten vergemakkelijkt, maar wordt bijna nooit los van vele andere noodzakelijke informatie gebruikt.

2. Systeem voor het verzamelen van externe actuele marketinginformatie (markttoezichtsysteem) - wordt een reeks bronnen en procedures gebruikt om dagelijks te verkrijgen? informatie over leveranciers, concurrenten, tussenpersonen, consumenten, regelgevende instanties van de overheid, omgevingsfactoren, verschillende gebeurtenissen die zich op de markt voordoen. Het wordt vertegenwoordigd door een reeks methoden en technieken voor het bewaken van de externe omgeving. De structuur van indicatoren van verzamelde externe informatie wordt door de onderneming voor een voldoende lange periode bepaald op basis van haar eigen marktbelangen. In de regel omvat de informatiereeks van marketingintelligentie het monitoren van de acties van concurrenten en tussenpersonen, het verzamelen van informatie over doelmarkten en gebeurtenissen in de externe omgeving die een bedreiging vormen voor de activiteiten van het bedrijf of gunstige kansen waarop tijdig moet worden gereageerd .

3. Marktonderzoek systeem omvat het continue proces van plannen, verzamelen, analyseren en presenteren van de gegevens die nodig zijn in de huidige en toekomstige marketingsituatie. de werking ervan wordt verzekerd door het gebruik van methoden voor het verzamelen van primaire informatie en het selecteren van secundaire informatie. Met behulp van de resultaten van marktonderzoek kunt u de omvang van de markt beoordelen, het segment bepalen, potentiële consumenten, de trends in zakelijke activiteiten van partners bestuderen, prijsbeleid en manieren om producten te promoten, reacties op nieuwe producten en, op basis van deze informatie , stel doelen voor het uitbreiden of verkleinen van de onderneming, vorm een ​​verkoopplan. Marktonderzoek kan worden uitgevoerd door de eigen gespecialiseerde dienst van de onderneming (het bedrijf) of door relevante commerciële organisaties die gespecialiseerd zijn in het verlenen van diensten op het gebied van marktonderzoek.

4. Analysesysteem voor marketinginformatie (analytisch marketingsysteem) bevat een analyse van algemene economische indicatoren, evenals voorspellingen op korte en lange termijn op basis van trendanalyse. Op basis van interne informatie kunnen de volgende soorten analyses worden uitgevoerd, zoals analyse van verkopen per productgroep, per regio, per markt of individuele klanten, ABC-analyse van goederen, assortimentsgroepen, klanten, regio's, portfolio-analyses, leveranciers analyse, prijs- en kostenanalyse, analyse van sterke punten en zwakke punten bedrijven. Het analysesysteem voor marketinginformatie omvat de middelen om gegevens en probleemsituaties te analyseren en bestaat uit een statistische bank, een modellenbank en een bank (database). statistische bank is een reeks moderne statistische methoden voor informatieverwerking, waarmee de belangrijkste informatie kan worden benadrukt (regressieanalyse, correlatieanalyse, factoranalyse, simulatie, enz.). De functie van de statistische bank van het analytische marketingsysteem is de verwerking van statistische gegevens, hun analyse en generalisatie. De modelbank is een set wiskundige modellen de marketingmanager helpen de beste marketingbeslissingen te nemen. Elk model bestaat uit een reeks onderling gerelateerde variabelen die een specifiek reëel systeem weerspiegelen. Er zijn veel modellen ontwikkeld om marketingbeslissingen te vereenvoudigen. Bank (database) is marketinginformatie, gegroepeerd op bepaalde tekens en op een gebruiksvriendelijke manier gepresenteerd. De aanwezigheid van dergelijke databases vermindert de zoektijd naar informatie aanzienlijk en vergemakkelijkt het gebruik ervan. Een analytisch marketingsysteem met behulp van economische en wiskundige methoden maakt het mogelijk om te bepalen: de invloed van de belangrijkste factoren op de verkoop van producten (verkoopvolume) en de betekenis van elk van hen; de mogelijkheid om te verkopen met een verhoging van prijzen of advertentiekosten in het juiste volume; parameters van de producten van de onderneming die haar concurrentievermogen verzekeren; beoordeling van de activiteiten van het bedrijf op de markt, enz.

Rijst. 12.5. Marketinginformatiesysteem

Onder marketinginformatiesystemen wordt een belangrijke rol gespeeld door beslissingsondersteunende systemen (DSS), dit zijn interactieve informatiesystemen die zijn ontworpen om verschillende soorten activiteiten en het oplossen van ongestructureerde en semi-gestructureerde taken. Dergelijke systemen bevatten een reeks universele elementen die het basismodel vormen:

Gebruikersomgeving;

Databasebeheersystemen;

Modeldatabasebeheersystemen.

Van de moderne marketinginformatiesystemen moet bijvoorbeeld worden opgemerkt dat het Marketing Expert-systeem wordt gebruikt ter ondersteuning van strategische besluitvorming, marketingplanning, het modelleren van de toestand van de markt, met name marktsegmentatie, het beoordelen van de winstgevendheid van producten, de winstgevendheid van individuele marktsegmenten, beoordeling van het concurrentievermogen van het bedrijf, ontwikkeling van een tactisch marketingplan, vorming van een optimale portfolio van goederen en marketingmix-evenementen (Portfolio-analyse), berekening van de vraagelasticiteitscoëfficiënt en verkoopprognose, vorming van het marketinggedeelte van het bedrijf plannen in overeenstemming met internationale standaarden. Het Decision Grid-systeem wordt gebruikt om de goedkeuring van multicriteria-beslissingen in de economie te ondersteunen. Het Precision Tree Prime Decision-systeem wordt gebruikt om besluitvorming in de economie te ondersteunen op basis van beslissingsbomen bij de analyse van het concurrentievermogen van goederen en vraag.

Nieuwe klassen van beslissingsondersteunende systemen zijn onder meer:

Executive informatiesystemen gericht op het ondersteunen van de activiteiten van bedrijfsleiders en het nemen van strategische beslissingen;

Groepsbeslissingsondersteunende systemen die dienen ter ondersteuning van de collectieve besluitvorming. Zo zijn bijvoorbeeld ontwerpers, technologen, economen, marketeers betrokken bij het nemen van een beslissing over de introductie van een nieuw product;

Beslisondersteunende systemen op basis van deskundige systeemgegevens.

De volgende technologieklassen worden gebruikt in moderne informatiesystemen:

Technologieën die online informatieverwerking implementeren (On-line Transactieverwerking)

Technologieën die analytische verwerking van informatie implementeren (On-line Analytical Processing).

Technologieën Online transactieverwerking (OLTP) zijn gericht op de bedrijfsprocessen die plaatsvinden in een bepaalde faciliteit en zijn ontworpen om de huidige activiteiten van de onderneming te ondersteunen.

Technologieën Online analytische verwerking (OLAP) - middel voor operationele (realtime) analytische verwerking van informatie gericht op beslissingsondersteuning en ontworpen om de strategische doelstellingen van het object op te lossen, de marktsituatie, het concurrentievermogen te analyseren en beslissingen te nemen met betrekking tot marketingstrategie en -tactieken, rekening houdend met veel parameters die hierop van invloed zijn. Ze worden gekenmerkt door multidimensionale (hyperkubische) datamodellen die de mogelijkheid bieden om echte structuren en relaties te modelleren om managementbeslissingen te nemen. In de hypercube-gegevensstructuur zijn er:

Maatregelen - kwantitatieve indicatoren(details-bases) gebruikt om samenvattende statistische resultaten te vormen;

Dimensie - beschrijvende categorieën (details-attributen), in de context waarvan de maatregelen worden geanalyseerd.

De hypercube SALES bevat bijvoorbeeld gegevens:

Meting (consumenten, geven operaties, groepen goederen, nomenclatuur, modificaties, verpakkingen, magazijnen, soorten betaling, soorten verzending, tarieven, valuta, organisaties, divisies, verantwoordelijke, distributiekanalen, regio's, steden);

Maatregelen (geplande hoeveelheid, werkelijke hoeveelheid, gepland bedrag, werkelijk bedrag, geplande betalingen, werkelijke betalingen, gepland saldo, werkelijk saldo, verkoopprijs, orderlooptijd, restitutiebedrag).

OLAP is een algemene term die de principes kenmerkt van het bouwen van beslissingsondersteunende systemen (Decision Support System - DSS), datawarehouses (Date Warehouse), dataminingsystemen (Data Mining). OLAP-toepassingen werken op grote hoeveelheden gegevens die zijn verzameld in OLTP-toepassingen en die zijn verkregen uit spreadsheets of andere gegevensbronnen. Datawarehouses (Date Warehouse), die een soort databases zijn en gericht zijn op de informatiebehoeften van gebruikers op basis van gegevens, zorgen voor het werken met andere databases van het systeem, stellen u in staat problemen op te lossen bij het analyseren van de activiteiten van een onderneming, bepalen de effectiviteit van advertenties, marktsegmentatie en dergelijke.

Datamining (datamining) is een technologie om verborgen relaties binnen grote databases te ontdekken. Bedrijven, organisaties en bedrijven in verschillende sectoren van de economie gebruiken de voordelen van deze technologie om klanten te segmenteren, marktsegmenten te zoeken en trends in klantgedrag te analyseren.

Tegenwoordig is een van de belangrijkste gebieden in de organisatie van marketinginformatiesystemen gegevensverwerking in lokale (intranet) en wereldwijde (internet) netwerken. Op internet kunt u individuele marketing uitvoeren die is gericht op de behoeften van een bepaalde consument, en direct marketing (direct marketing), een interactief verkoopsysteem met een duidelijk geformuleerd aanbod, de beschikbaarheid van informatie die nodig is voor het nemen van aankoopbeslissingen, en de mogelijkheid om feedback van de klant te krijgen. De kenmerken van marketing op internet zijn onder meer een verschuiving van de nadruk van de fabrikant naar de gebruiker, de globalisering van activiteiten en de verlaging van transactiekosten, de personalisering van interactie, de overgang naar marketing "één - voor elk"

Stuur uw goede werk in de kennisbank is eenvoudig. Gebruik het onderstaande formulier

Studenten, afstudeerders, jonge wetenschappers die de kennisbasis gebruiken in hun studie en werk zullen je zeer dankbaar zijn.

Vergelijkbare documenten

Onderzoek naar de waarde van informatie voor marktonderzoek. Het concept van een marketinginformatiesysteem, zijn rol in de onderneming en structuur. Essentie en analyse van primaire gegevens en secundaire informatie. Marktonderzoek van Nefis Cosmetics JSC.

scriptie, toegevoegd 28-02-2010


Het concept en de rol van het marketinginformatiesysteem (MIS), het identificeren van de richtingen van zijn vorming en het bestuderen van de trends in het ontwerp. Studie van de informatiebronnen verzameld in het kader van het IIA. Stadia van ontwikkeling en werking van het informatiesysteem.

samenvatting, toegevoegd 15-11-2009


De essentie van marketingbeleid. Soorten en functies van distributiekanalen. Kenmerken van het systeem van productdistributie en verkoopprognoses. Analyse van productdistributiekanalen in het netwerk van apotheken "Nordmedservis". Analyse van het gebruik van incentives voor werknemers en ontwikkeling van een systeem van kortingen.

scriptie, toegevoegd 01/01/2014


Het concept, de tekens, de doelstellingen van de vorming van marketinginformatie. Fundamentele vereisten voor marketinginformatie die voortvloeien uit de fundamentele principes van de theorie en praktijk van marktonderzoek. Typologie van marketinginformatiesystemen.

samenvatting, toegevoegd 06/03/2010


Functies en hoofddoelen van het marketinginformatiesysteem, de structuur ervan. Toonaangevende benaderingen voor het ontwerp van marketinginformatiesystemen. De meest voorkomende applicatiesubsystemen. Interne rapportage- en marktonderzoekssystemen.

presentatie, toegevoegd 12/06/2012


De essentie en doelstellingen van de marketingaanpak in enterprise management. Het bouwen van een marketingaanpak. Evaluatie van de effectiviteit van voorstellen. De verhouding tussen productiedoelen in de tijd. Marketing controle systeem. Analyse van de activiteiten van concurrenten.

scriptie, toegevoegd 02/02/2013


Het concept, de kenmerken en de classificatie van marketinginformatie. Bronnen van primaire informatie. Marketinginformatiesysteem (MIS) en beslissingsondersteunend systeem. Kenmerken van officiële informatiebronnen. De taak van het functioneren van de MID.