Формирование развитой системы маркетингового обслуживания предприятий промышленности КБР

 

За последние годы маркетинг перестал быть в нашей стране экзотикой. Переведены лучшие труды зарубежных ученых [28, 31]. Вышли добротные научные труды отечественных авторов [14, 40]. Крупные предприятия и компании имеют солидные, хорошо функционирующие подразделения маркетинга. Многие консультационные фирмы предлагают маркетинговые услуги. Однако спрос на последние явно не удовлетворен – особенно в регионах.

    Хорошо работающие крупные предприятия решают проблемы самостоятельно. Есть высшие учебные заведения, в которых читаются курсы лекций по маркетингу. Здесь же можно найти специалистов для предоставления консультаций. Но они также предпочитают крупных заказчиков, имеющих возможность хорошо оплачивать услуги. Основная же масса предприятий – малых, средних, а также крупных, не сумевших пока найти свое место на рынке, - до сих пор не располагают соответствующими возможностями. Это существенно сказывается на социально-экономическом развитии регионов.

    Как показывают проведенные исследования [45], решить указанную проблему могли бы региональные органы управления – администрации субъектов РФ, городов, крупных районов. Избранные населением региона органы власти обязаны обеспечивать жизнедеятельность и развитие регионов. Для достижения этой цели важно выработать необходимую промышленную политику и обеспечивать ее реализацию в рамках стратегии социально-экономического развития регионов. Региональные органы власти обязаны быть заинтересованы в обеспечении создания новых рабочих мест, постоянном поддержании зарплаты на должном уровне, увеличении покупательной способности населения. Для реализации стратегии развития регионов должны выполняться работы по организации современной инфраструктуры промышленности, сельского хозяйства, сферы услуг. А в рамках этой работы региональные органы власти должны способствовать организации маркетинговой деятельности на своей территории.

    Организовать работу по предоставлению маркетинговых услуг в КБР, на наш взгляд, возможно через создание государственной (муниципальной) организации - Регионального центра маркетинговых услуг КБР (РЦМУ), – с финансированием в начальный период ее существования из бюджета республики. РЦМУ рекомендуется создавать в ведении Министерства экономического развития и торговли КБР, ответственного за разработку и реализацию стратегии социально-экономического развития КБР. Организация и обеспечение деятельности РЦМУ должны рассматриваться как одно из важнейших мероприятий в осуществлении стратегии организационного развития республики, являющейся составной частью общей стратегии.

    Перед РЦМУ следует поставить ряд задач: первая – способствовать развитию маркетинговых услуг в регионе (пропаганда, обучение, информирование). Вторая задача–предоставление маркетинговых услуг. Причем должен быть установлен порядок, предусматривающий:

    а) инициативное проведение работы силами РЦМУ для предприятий республики, которые сами еще не проявляли инициативы, а возможно, и формирование рекомендаций относительно создания предприятий по производству перспективной продукции;

    б) бесплатное предоставление услуг для начинающих предпринимателей, для предприятий, находящихся в трудном положении.

    Развитие направления, связанного с решением второй задачи, с самого начала должно быть сориентировано в перспективе на приобретение умений и организационных возможностей по обеспечению функционирования, совершенствования управления товародвижением, по продуктам, произведенным в республике, то есть создание логической инфраструктуры в КБР. С этой задачей самым тесным образом сопряжено решение таких проблем, как соответствие друг другу материальных и информационных потоков; контроль за материальным потоком и передача данных о нем в единый центр; определение технологии физического перемещения товаров; разработка способов управления операциями движения товаров; установление норм стандартизации полуфабрикатов и упаковки; определение объема производства, транспортировки и складирования; установление расхождения между намеченными целями и возможностями закупки и производства. Эффективная организация в КБР этих видов деятельности позволит создать современную инфраструктуру для развития предпринимательства.

    В числе конкретных задач РЦМУ можно рекомендовать следующие:

- проведение маркетинговых исследований товарных рынков и предоставление их результатов предприятиям малого и среднего бизнеса и другим заинтересованным организациям, как по индивидуальным запросам, так и через средства массовой информации, в процессе консультирования предпринимателей;

- формирование баз данных по предприятиям, заинтересованным в сотрудничестве в производственной кооперации, а также постоянная поддержка баз данных;

- консультирование в области планирования сбыта и продвижения товаров и услуг;

- помощь в создании совместных производств с использованием местных ресурсов;

- содействие в совершении товарооборота между средними и малыми предприятиями республики и других регионов страны;

- привлечение предпринимателей, их союзов и объединений к развитию взаимовыгодных региональных и межрегиональных связей;

- сбор и предоставление хозяйствующим субъектам информации о предложении товара и наличии спроса.

РЦМУ должен оказывать помощь предприятиям в установлении между ними прямых деловых контактов, выявлять более насущные потребности регионов в товарах и услугах, содействовать скорейшему товарному наполнению местных рынков, вести территориально распределенные базы данных по субъектам экономической деятельности. Среди остальных направлений деятельности РЦМУ первоочередным должна быть организация взаимодействия и тесного сотрудничества с региональными отделениями союзов и ассоциаций предпринимателей. РЦМУ должен принимать активное участие в обмене информацией со всеми участниками предпринимательской деятельности, вести и поддерживать базы данных и другие информационные ресурсы.

Организация эффективной работы РЦМУ будет непростым делом. И не только потому, что надо будет искать (готовить) квалифицированные кадры, завязывать отношения с предпринимателями в ЮФО, учиться «продавать» свои услуги. Дело будет осложнено тем, что в стране практически не существует отраслевой информации, нет налаженного информационного обмена между регионами ЮФО. Поэтому, на наш взгляд, необходимо в самом начале деятельности РЦМУ наладить его контакты с созданной в Москве системой межрегиональных маркетинговых центров (ММЦ), а также с Российской ассоциацией маркетинга.

Межрегиональный маркетинговый центр «Москва», являясь координатором системы ММЦ, разрабатывает концепции и стандарты информационных обменов и представляет интересы региональных предпринимателей в Москве, а московских – в регионах, оказывает консультационные услуги всем тем, кто изучает возможность взаимного продвижения своей продукции на региональных рынках.

Посредством системы ММЦ совершенствуются торгово-финансовые связи между предприятиями, резко расширяется география межрегиональных связей, активизируются деловые взаимоотношения с администрациями регионов, оживляется работа с предпринимателями. Предприниматель, обращающийся в ММЦ, получит возможность:

- пользоваться информацией о предприятиях, товарах, бизнес-проектах и иных возможностях в других регионах;

- публиковать ту информацию о себе, которую сочтет нужной, в региональных изданиях, а также в Интернете с использованием самых эффективных способов ее доставки потенциальным потребителям;

- организовывать эффективные рекламные компании для бизнеса региона на основе изучения потенциальной аудитории в нужных регионах;

- получать или заказывать аналитические отчеты или маркетинговые исследования по любой группе регионов и по любой товарной группе;

- заказывать проведение компаний по активному и целенаправленному продвижению продукции региона;

- устанавливать контакты с администрациями тех регионов, в которых планируется развертывание бизнеса компании.

На наш взгляд, важно также стать абонентом информационных сетей ММЦ и Российской ассоциации маркетинга. Это позволит арендовать «виртуальный офис» для компаний региона, что избавит их от необходимости создания собственной дорогостоящей системы. Имеющийся в ММЦ портал даст возможность:

- заявить о себе миру, бесплатно опубликовав свою визитную карточку:

- создать веб-сайт конкретной компании, не имея специальных знаний и навыков;

- создать защищенную систему информирования и рассылки документов;

- определит реальную цену на продукцию с помощью электронного аукциона;

- удерживать и расширять аудиторию при помощи бесплатной электронной рассылки;

- получить свободный доступ к постоянно пополняемым базам данных о предприятиях, предложениях товаров (услуг), мелкооптовых ценах, инвестиционных проектах и др.

Указанные возможности сразу предоставят РЦМУ надежную информационную базу, позволяющая устанавливать прямые контакты с партнерами из других регионов. Следовательно, региональный центр маркетинговых услуг, организованный с учетом предлагаемых технологий, не только будет реальной основой создания в регионе современной логистической системы, имеющей налаженные внешние выходы, но и позволит уверенно формировать инфраструктуру для развития предпринимательства.

    Вместе с тем, хотелось бы отметить, что создание РЦМУ КБР - это только первый шаг к формированию развитой системы маркетингового обслуживания предприятий КБР. Следующим шагом должен стать, на наш взгляд, четко выраженный механизм маркетинговых исследований, основанный на математических моделях.

В определенных ситуациях применение математических моделей для анализа маркетинговой деятельности при исследовании рынков может оказать существенную помощь разработчикам бизнес-планов компании, когда встанет вопрос об эффективности и рисковости инвестиций в тот или иной бизнес. Главное, чтобы в применяемых моделях производился надлежащий учет неопределенности относительно будущего состояния учтенных в модели параметров рынка.

В работах по маркетинговому моделированию [62] упомянутая неопределенность учитывается с введением в модель так называемых субъективных вероятностей, оценки которых получены как результат познавательной активности экспертов или экспертных групп. На наш взгляд, сегодня более предпочтительным способом учета неопределенности является подход, основанный на математике нечетких множеств.

Любая модель является сильно упрощенным отражением действительности. Важно, чтобы это упрощение не сделало рассуждения исследователя тавтологичными. Этого следует избегать, тщательно описывая допущения (условия применимости) модели. Если допущения модели противоречат специфике объекта исследования (рынка того или иного товара), то модель используется некорректно.

В качестве примера приведем комплекс возможных допущений модели продаж на так называемом ограниченном рынке:

- период наблюдения ограничивается временем с момента появления товара (торговой марки) на рынке до момента достижения фирмой максимальной доли рынка. Определение максимальной доли рынка – сложная задача, связанная с многофакторным анализом рыночных структур. Поэтому параметр максимальной доли рынка в рамках данной модели мы заменим параметром целевой доли рынка. Количественные цели, связанные с увеличением объема продаж или рыночной доли ставятся в большинстве фирм.

- емкость рынка (то есть совокупный объем продаж на рынке за период) является постоянной величиной или прирастает, за счет равномерного увеличения объемов продаж всех поставщиков. Емкость рынка может изменяться с течением времени под воздействием различных факторов: изменение числа потребителей, изменение интенсивности потребления. При этом условие равномерности может не соблюдаться, а это значит, что абсолютная величина целевой рыночной доли фирмы в единицах проданного товара может изменяться под воздействием непредсказуемых внешних факторов.

- число поставщиков на рынке является неизменным. Чтобы избежать усложнения модели, не берутся во внимание возможное вторжение на рынок новых конкурентов или отказ имеющихся поставщиков от работы на нем.

- маркетинговые усилия фирмы являются единственным эндогенным фактором, воздействующим на действительную величину ее рыночной доли.

Все параметры маркетинговой модели мы условно разбиваем на три класса: экзогенные, промежуточные и целевые. Класс экзогенных параметров образуют те параметры рынка, которые по допущениям рассматриваются как внешние по отношению к построенной модели. То есть в модели предполагается, что никакое количественное изменение параметров модели не повлияет на величину экзогенных параметров. Все прочие (эндогенные) параметры модели, наоборот, являются функционально зависимыми от уровня экзогенных параметров. Эти внутренние параметры мы условно разбиваем на промежуточные(используемые во внутримодельных расчетах и не имеющие самостоятельной ценности) и целевые (которые непосредственно контролируются исследователем, и по состоянию которых исследователь делает те или иные выводы о состоянии рынка).

Мы предполагаем далее, что разработанная маркетинговая модель является функциональной, т.е. все связи между параметрами модели вполне четко формализованы и имеют функциональное описание. Это было бы не так, если бы возникло затруднение описать некую модельную связь строго однозначно и воспользовался бы для формализации своего представления об объекте исследования нефункциональным аппаратом.

Если мы рассматриваем экзогенные параметры как точно измеряемые или оцениваемые величины, то такую модель можно назватьдетерминированнойили четкой. Но эта модель вне учета наличной информационной неопределенности не выдерживает проверки на корректность. Поэтому, когда четкая функциональная модель дополняется вероятностным описанием экзогенных параметров, то такую модель следует назвать вероятностной. Если же описание экзогенных параметров модели носит нечетко-множественный характер, то такую модель назовем нечеткой.

Раз модель, описываемая нами, является функциональной, то неопределеннность в отношении экзогенных параметров (назовем ее Е1) трансформируется в неопределенность относительно уровня целевых параметров (назовем ее Е2), причем если существует конструктивное описание неопределенности Е1, то конструктивное описание неопределенности Е2 может быть построено вполне точно. Так, например, если экзогенные параметры представляются в модели как случайные величины со своими законами распределения, то целевые параметры являются функциями случайных экзогенных параметров, а вероятностные распределения целевых параметров строятся на основе распределений экзогенных параметров при помощи импликативных вероятностных схем.

Пусть в нашей модели Х – экзогенный параметр с плотностью вероятностного распределения f_X (x), а Y – целевой параметр, который функционально связан с Х как Y = X². Тогда плотность распределения целевого параметра Y, согласно теории функций случайных величин, имеет вид:

 (1)

Рассмотрим теперь, как учитывается неопределенность в маркетинговой модели с применением теории нечетких множеств.

Если некоторые экзогенные параметры маркетинговой модели обладают «размытостью», т.е. их точное планируемое значение неизвестно, тогда в качестве исходных данных уместно использовать так называемые треугольные нечеткие числас функцией принадлежности треугольной формы. Эти числа моделируют высказывание следующего вида: «параметр А приблизительно равен и однозначно находится в диапазоне [a_min, a_max]».

В общем случае под нечетким числом понимается нечеткое подмножество универсального множества действительных чисел, имеющее нормальную и выпуклую функцию принадлежности [29]. Такое описание позволяет взять в качестве исходной информации интервал параметра [a_min, a_max] и наиболее ожидаемое значение , и тогда соответствующее треугольное нечеткое число = (a_min, , a_max) построено. Далее будем называть параметры (a_min, , a_max) значимыми точками числа .

Тогда нечеткая последовательность - это просто набор нечетких чисел со своими функциями принадлежности, где каждому нечеткому числу взаимно однозначно соответствует порядковый номер, принадлежащий множеству целых положительных чисел. Если заменить в этом определении набор действительных чисел на несчетное множество точек оси действительных чисел (область определения), а набор нечетких чисел - на несчетное множество нечетких чисел (область значений), то легко перейти к определению нечеткой функциикак взаимно-однозначному соответствию оси действительных чисел и несчетного множества нечетких чисел. Если все нечеткие числа из упомянутой области значений нечеткой функции являются треугольными, то существует конструктивный способ задания этой нечеткой функции тремя обычными функциями, построенными на значимых точках соответствующих функций принадлежности:

(2)

и тогда удобно называть соответствующую нечеткую функцию также треугольной.

Далее, на наш взгляд, необходимо изложить подход к трансформации исходной строго детерминированной модели в модель, построенную на нечеткостях.

Пусть некоторый целевой параметр в результате моделирования приобретает вид функции

A (t) = A (t | а₁, m₁; а₂, m₂;…; а_N, m_N), (3)

где t - модельное время, А = (а₁, а₂, …а_N) - вектор экзогенных параметров, известных не вполне точно, M = (m₁, m₂,…, m_N) - набор индикаторов монотонности, когда выполняется

(4)

Формула (3) представляет собой одно из описаний четкой модели. Дополнением к этой модели является нечеткое описание экзогенных параметров вектора А. Если мы их задаем треугольными нечеткими числами, тогда функция A (t) тоже является нечеткой. Будет ли она треугольной - это отдельный вопрос.

Чтобы получить конструктивное описание нечеткой функции при известных нечетких описаниях экзогенных параметров, применим сегментный способ[95, 29].

Зафиксируем значение модельного времени t₀ и исследуем описание нечеткого числа A (t₀) как функции двух нечетких параметров: и . Зададимся фиксированным уровнем принадлежности a и определим соответствующие этому уровню интервалы достоверности по двум нечетким числам и : [a₁, a₂] и [b₁, b₂], соответственно. Тогда алгебраические операции с нечеткими числами сводятся к операциям с их интервалами достоверности.

В самом общем случае функция треугольных чисел не есть треугольное число. Однако для большого разнообразия функций, функция принадлежности нечеткого числа A может быть приведена к треугольному виду, а сама нечеткая функция - признана треугольной.

Таким образом, мы получаем нечеткую функцию целевого параметра, приведенную к треугольному виду (например, объем продаж). В финансовом плане инвестиционного проекта этот параметр выступает уже как экзогенный, причем, поскольку в бизнес-плане бюджетирование проводится в дискретном времени, то вместо нечеткой функции финансовый план может использовать нечеткую последовательность объемов продаж, например, с поквартальной разбивкой. По аналогии с функциональной маркетинговой моделью мы заметим, что тогда точечные показатели эффективности инвестиционного проекта являются треугольными нечеткими числами. Следовательно, можно решить задачу оценки риска инвестиций в подобный проект [95].

Рассмотримконкретный проект, связанный с выводом на рынок новой марки минеральной воды «Долинск» ОАО «Каббалкресурсы». Эта задача имеет свой предметный аналог, и ее результат, может быть, применим, например, для оценки эффективности инвестиционного проекта по созданию нового производства. Некоторые моменты, связанные с продвижением минеральной воды «Долинск» на рынок России является коммерческой тайной и поэтому нами были использованы условные обозначения.

Рассмотрим ситуацию, сложившуюся с продажей минеральной воды в N-ском районе одной из областей Степной зоны ЮФО России. В силу отдаленности этого района от крупных производителей минеральной воды эта продукция представлена на рынке N-ского района всего двумя секторами:

- сектором продаж минеральной воды, производимой на ОАО «Каббалкресурсы» (назовем этот сектор сектором АВС);

- сектором продаж минеральной воды, производимой конкурентом - иногородней фирмой "Х" (назовем этот сектор сектором Х).

ОАО «Каббалкресурсы» является новым предприятием, только что приступившим к выпуску минеральной воды «Долинск». Однако оно имеет серьезные конкурентные преимущества перед фирмой Х, поскольку не несет глобальных транспортных затрат на ввоз минеральной воды в регион, а также может в ходе рекламной компании акцентировать свою принадлежность к уникальному уголку Северного Кавказа, курортному центру «Долинск», призывая потребителя сделать выбор в пользу воды с целебными свойствами. Такая сильная «патриотическая» имиджевая позиция, вкупе с облегченной структурой затрат, позволяет сделать вывод о том, что новая марка минеральной воды со временем серьезно потеснит продукцию сегмента Х. Остается оценить, какими темпами будет производиться это вытеснение.

Зададимся наиболее ожидаемыми значениями экзогенных параметров, то будем решать нашу задачу в рамках четкой модели. Затем, размыв исходные параметры, мы перейдем к нечеткому описанию функции продаж.

Обозначим объем продаж в секторе АВС за L(t), млн л. в месяц, где t – номер месяца с момента начала наблюдения за рынком (начало продаж ОАО «Каббалкресурсы»). Также обозначим объем продаж в секторе Х за K(t), млн. литров в месяц.

Тогда выполняется равенство

L(t) + K(t) = F(t) = F_max x d (t), (5)

где F(t) – суммарный объем продаж минеральной воды, F_max – предельное ожидаемое значение продаж в календарном году, d (t) – функция сезонности спроса. Предел продаж F_max – в обеих секторах рынка минеральной воды в N – ском районе составляет 3 млн. литров в месяц.

Сделаем допущения о функции сезонности спроса d (t). Она является периодической функцией с периодом один календарный год и принимает одни и те же значения. Табличный вид этой функции, если за t обозначить номер календарного месяца по порядку их следования (в общем случае номера t и t не совпадают) примет следующий вид.

Таблица 5

Уровень сезонности минеральной воды

t	Название месяца	Значение d t	t	Название месяца	Значение d t
1	Январь	d 1 0.92	7	Июль	d 7 0.50
2	Февраль	d 2 0.85	8	Август	d 8 0.58
3	Март	d 3 1.00	9	Сентябрь	d 9 0.65
4	Апрель	d 4 0.77	10	Октябрь	d 10 0.65
5	Май	d 5 0.62	11	Ноябрь	d 11 0.73
6	Июнь	d 6 0.54	12	Декабрь	d 12 0.85

 

То есть, справедлива формула:

 

                 определяется по таблице 1, r 12

  

                  , r >12                       (6)

 

Для того, чтобы перейти к моделированию кривой продаж по ОАО «Каббалкресурсы», необходимо перейти от сезонной зависимости продаж к внесезонной, учитывающей только перераспределение долей продаж между ОАО «Каббалкресурсы» и конкурентами. Разделим обе части равенства (5) на F(t). Тогда:

j (t) + y (t) = 1, (7)

где j (t) = L(t) / F(t) - удельный объем (доля) продаж ОАО «Каббалкресурсы», y (t) = K(t) / F(t) - то же для конкурентов. Качественный вид функций j и y см. рис.9.

 

Рис. 9 Динамика перераспределения продаж

 

Поскольку функции j и y линейно зависимы, то в последующем мы будем рассматривать только динамику по ОАО «Каббалкресурсы». Выдвинем основные допущения к качественному виду функции j.

По прошествии времени ОАО «Каббалкресурсы» не останется единственным продавцом на рынке N-ского района, а достигнет некоего максимума продаж в долевом отношении. Как уже отмечалось, мы не будем заниматься теоретическим вычислением вероятного значения этого макимума, и удовольствуветмся принятием целевого значения, определенного экспертным путем. Обозначим этот максимум j _max. В нашей задаче методом экспертных оценок определено наиболее ожидаемое значение j _max = 0.7.

Тогда мы можем строить модель j (t) в виде:

j (t) = j _max x R(t, r , b ), (8)

где R(t, r , b ) - профильная кривая, принимающая значения от 0 до 1, r - параметр формы, b - параметр масштаба.

Профильная кривая условно может быть сегментирована по оси абсцисс на три интервала:

а) интервал [0, Т1], соответствующий фазе начала продаж. Торговая марка еще неизвестна потребителю, однако она активно рекламируется. ОАО «Каббалкресурсы» вкладывает средства в развитие своей дилерской сети, проводит специализированные маркетинговые мероприятия по популяризации новой торговой марки (презентации, специальные праздничные скидки и проч.). Формируется элемент привыкания потребителя к новому продукту;

б) интервал [Т1, Т2], соответствующий фазе квазилинейного роста продаж. На этом этапе начинают окупаться усилия, вложенные в рекламную компанию. Торговая марка минеральной воды и ее производителя достигает возможного максимума "раскрученности", этот максимум соответствует точке перегиба профильной кривой R. Потребитель положительно оценил новую минеральную воду и включил ее в свой продуктовый набор, вытеснив из своего потребительского портфеля продукцию конкурентов;

в) интервал [Т2, inf], соответствующий фазе насыщения. В основном сформировался контингент, выбравший минеральную воду новой марки для регулярного потребления. Приращение рекламного бюджета уже не приводит к адекватному росту рыночной доли. Если качество минеральной воды со временем не меняется, то происходят лишь незначительные колебания спроса в сторону снижения или повышения, взаимно компенсирующие друг друга. Бесконечность в качестве верхней границы интервала выбрана условно. На самом деле, время наблюдения ограничено сроком жизни наблюдаемой торговой марки.

Таким образом, профильная кривая R характеризуется следующими количественными и качественными особенностями:

а) при t = 0 R = 0;

б) при t = inf R = 1;

в) кривая R имеет точку перегиба (в этой точке вторая производная кривой R равна нулю).

Если бы новый товар не встречал сопротивления конкурентов в своем продвижении на рынок, тогда следовало бы искать функцию R в экспоненциальной или показательной форме [62]. Но сопротивление вызывает перегиб функции, и ее приходится искать в двупараметрической форме. Одним из лучших приближений профильной кривой R, с учетом выдвинутых к ней требований, является кривая Вейбулла:

R(t, r , b ) = 1 - exp (- (t / b )^r ) (9)

с параметром формы r = 2 (такое значение параметра r обеспечивает кривой R приемлемую гладкость). Чем больше значение b , тем медленнее будут нарастать продажи ОАО «КБресурсы».

Чтобы определить значение параметра b , необходимо задаться координатой одной из характерных точек на кривой R. В качестве такой точки может служить момент времени, когда новая торговая марка займет порядка 50% от своего предельного долевого уровня на региональном рынке (R = 0.5, j (Т_пер) = j _max /2 = 0.35). Этому значению соответствует момент Т_пер, который определяется по нетрудно выводимой на основе (9) формуле

при r = 2:

, (10)

откуда получаем значение  :

. (11)

Опять же методом экспертного опроса был определен параметр Т_пер, и его наиболее ожидаемое значение составило 4 месяца.

В итоге, результирующее оценочное значение уровня продаж ОАО «Каббалкресурсы» во времени, с учетом всего изложенного, составляет:

L(t) = F_max x d (t) x j _max x (1 - exp (- (t / b )^r ), (12)

где d (t) определяется (12) и таблицей 2, r = 2, а b вычисляется по (11) и составляет 4.8 месяца.

Пусть ОАО «Каббалкресурсы» начинает продажи в апреле, т.е. смещение между номерами календарных месяцев t и номерами месяцев наблюдения составляет 4. Проведем расчеты по формулам (6) - (12). Результаты расчетов сведены в ниже следующую таблицу.

 

Таблица 6

Уровень продаж минеральной воды

t	d (t)	R(t, r , b )	L(t), млн. л в месяц
0	0.77	0.000	0.00
1	0.62	0.042	0.06
2	0.54	0.159	0.18
3	0.50	0.323	0.34
4	0.58	0.501	0.61
5	0.65	0.662	0.90
6	0.65	0.790	1.08
7	0.73	0.881	1.35
8	0.85	0.938	1.67

 

Таким образом, целью специальных маркетинговых исследований по рынку минеральной воды в N-ском районе может быть определение следующих трехэкзогенных параметров модели продаж:

1. F_max– предельный размер рынка минеральной воды данного класса в N-ском районе, млн. л в месяц.

2. j _max  – предельно достигаемая доля ОАО «Каббалкресурсы» на рынке минеральной воды данного класса, %.

3. Т_пер – срок, за который торговая марка ОАО «Каббалкресурсы» займет 50% от своего предельного уровня на региональном рынке, месяцев.

Также в качестве экзогенного параметра модели выступает вектор сезонности спроса d (t). А целевым параметром модели является натуральный объем продаж минеральной воды «Долинск», причем в качестве самой модели выступает функциональное соотношение (11).

Теперь, чтобы адекватно учесть фактор приближенности экспертных оценок, осуществим замещение четкой модели нечеткой, с заменой точных значений экзогенных параметров нечеткими числами.

Мы не можем совершенно конструктивно оценить степень точности, с которой эксперты достигают своих количественных оценок рынка. Однако мы можем задаться расчетным параметром l степени "размытия", степени нечеткости модели. Чем больше l , тем шире расчетный диапазон экзогенных параметров, тем шире и расчетный диапазон нечеткой функции целевого параметра модели.

Итак, замещаем в модели точные экзогенные параметры вектора А на треугольные нечеткие числа вида (А x (1 - l ), А, А x (1 + l )). Пусть, для примера, степень нечеткости модели составляет 20%. Тогда расчет минимальных, ожидаемых и максимальных значений функции L(t) сведен в табл. 7.

Мы определили, что необходимо привести функцию L(t) к треугольному виду, и табл. 7 содержит конструктивное описание этой функции. Если определенности о подобной аппроксимации нет, необходим требуемый уровень дискретизации оси времени и соответствующая экстраполяция параметров функций принадлежности в промежуточных точках.

Таблица 7

Степень риска инвестиционного решения

t

D (t)