Исходя из этого под управлением маркетинговой системой понимается процесс выработки и обеспечения выполнения программы ее поведения, направленной на достижение поставленной цели при изменяющихся внешних условиях. Оптимальным называют управление, реализующее экстремум целевой функции при соблюдении ограничений. Любая маркетинговая система характеризуется целенаправленностью. Кроме того, недостаток априорной информации в задаче изучения нового товара обусловливает выбор методов адаптивного регулирования. При этом программа задается в виде цели и ограничений, а в ходе функционирования управляющей подсистемы корректируется с учетом обратных связей и накопленных данных о результатах регулирования в прошлом.
Сложность экономических процессов, иерархичность и многомерность задач, необходимость применения электронно-вычислительной техники при анализе динамики информационных потоков и выполнении традиционных маркетинговых операций предопределяет использование методологии общей теории систем. Подобные задачи относятся к классу слабоинформативных динамических задач и решаются путем привлечения средств теории адаптивного управления.
Определяя систему как динамический процесс, представляющий собой совокупность входа, ядра и выхода, необходимо изучать ее как подсистему или как, часть содержащей ее надсистемы. В качестве таковой для подсистемы маркетинга естественно рассматривать организационно-экономическую систему изучаемого микроэкономического объекта (предприятия, организации и т.п.).
Специфика экономических систем, в том числе и автоматизированной системы маркетинга (АСМ), заключается во взаимосвязи производственно-технологического, социально-экономического и организационно-хозяйственного аспектов. Это нужно учитывать при создании и внедрении системы производства, сбыта, банковских услуг. Необходимо выяснять характеристики и связи элементов объекта управления, регулируемые и нерегулируемые параметры, структуру и динамику объекта в целом. В результате составляется дескриптивная (описательная) модель объекта управления. Затем решается задача синтеза: формулируются цели управления в математическом виде, программа функционирования объекта и структура маркетинговой системы, выбираются управляющие параметры, способы регулирования. При этом определяющее значение имеет эвристический подход, так как не все этапы поддаются строгому математическому обоснованию.
Элемент непредсказуемости экономических процессов и отсутствие точных данных (о развитии рисков и прибыльности отдельных операций, спросе на услуги или товары, об издержках на единичный акт обслуживания покупателя) заставляют обратиться к методам субоптимального управления с поисковой адаптацией параметров. Адаптация является единственным средством управления объектом в условиях неопределенности, наличия сильных помех или принципиальных затруднений при моделировании объекта. Необходимость комплексного решения проблемы и учета специфики объекта моделирования предопределяет кибернетический подход.
Таким образом, выбор методов и средств экономико-математического моделирования, применяемых для разработки математического обеспечения системы маркетинга, продиктован такими особыми предъявляемыми к ней требованиями, как:
декомпозиция задач и возможность оптимизационного подхода в каждом блоке;
охват основных функций маркетинга;
способность к адаптации в соответствии с изменениями внешней среды;
наличие экспертной поддержки;
минимальный объем входной информации при сохранении общего уровня результативности;
прогнозирующие свойства;
работа в условно реальном режиме времени, приемлемые временные характеристики и объем памяти для решения задан на ЭВМ;
учет неполноты информации путем включения поискового механизма на параметрическом уровне;
нетрудоемкая эксплуатация;
одновременное отражение структурных и динамических свойств объекта моделирования.
Обобщая сформулированные требования к системе автоматизации маркетинга, необходимо ее классифицировать как структурно-сложную динамическую систему. Средством исследования подобных систем являются динамические графовые модели. При этом, учитывая характерные свойства моделируемого процесса, можно ограничиться следующими основными факторообразующими признаками:
типология потребителей;
классификация видов услуг и товаров;
характеристические признаки предлагаемых на рынке продуктов.
Большое число компонентов рассматриваемой системы, сложный характер связей между ними, многофункциональность системы, наличие в ней управления, учет взаимодействия с окружающей средой, недостаток априорной информации, многообразие реальных экономических и рыночных ситуаций предопределяют итерационный характер процесса проектирования и выбор адаптивных методов управления. В соответствии с принципами дуального управления уточнение значений параметров и коррекция управления осуществляются как на стадии проектирования системы, так и в ходе эксплуатации.
Существуют дополнительные трудности, не позволяющие представить изучаемое явление в его целостности и развитии с помощью классических методов, например корреляционно-регрессионных. Это связано с необходимостью единого системного подхода к описанию структурного информационного ядра, взаимосвязей элементов объекта, его моделированию с учетом возможности эволюции во времени.
Решение проблемы может быть найдено построением модели с помощью динамического графа связей факторных признаков, который является деревом с вершинами, пронумерованными специальным образом. Рассмотрим в качестве примера модель, где факторные признаки характеризуют ассортимент продукции фабрики.
Каждой вершине соответствует введенный кодовый номер в зависимости от уровня признака, который он отражает: на первом уровне конкретизируется типология потребителей, на втором — виды товаров и услуг, на третьем — продуктовый ряд, на четвертом — характеристики товаров. Вершины графа соединяются ребрами, образуя иерархическую четырехуровневую структуру, которая описывается бинарными матрицами, ассоциированными с графом. Кроме того, всем вершинам уровней приписывается вес, изменяющийся во времени и определяющийся исходя из частотной характеристики специального вида.
При определении значений весов учитывается экспертная информация о распределении прибыли и риска, спроса и цены по ассортиментным группам и типам потребителей. Веса, соответствующие каждому уровню, образуют матрицы и являются накопительной информацией, хранящейся на магнитных носителях, применительно к ЭВМ.
Переход к динамике потребительского спроса может быть осуществлен с помощью адаптивного алгоритма, включающего балансировку матриц рабочего динамического графа с последующей скалярной редукцией результатов. Матрицы, определяющие текущее состояние графа, представляют собой оперативные данные задачи, а состояния, зафиксированные равноотстоящими временными сечениями, рассматриваются как условно-постоянная информация, которая хранится с целью использования на последующих этапах функционирования системы.
С развитием рыночных процессов возникает острая потребность в наличии и применении специального программного обеспечения для маркетинговых проблем, что, в свою очередь, вызывает необходимость расширения проектировочных работ в данной области.
Большинство маркетинговых исследований носит аналитический и прогнозный характер, а основными элементами их выполнения является моделирование изучаемых процессов, закладываемых в создание АИТ маркетинга. Это бизнес-модели, модели данных и функциональные модели. Бизнес-модели представляют собой графическое и текстуальное описание информационных потоков между элементами анализируемой системы, включая внешние по отношению к ней элементы. Модели данных — графическое и текстуальное описание структуры и содержания информации, используемой при решении задач. Функциональные модели — это графическое и текстуальное описание функций системы, операций, задач, решаемых в ходе выполнения таких функций.
Если описания формируются в терминах методологии быстрой разработки приложений, то моделирование, лежащее в основе автоматизации решения аналитических задач маркетинга, открывает возможности для автоматизации проектирования системы с применением промышленных технологий разработки программных систем RAD- и CASE-технологий. RAD-технологию можно характеризовать как автоматизированную групповую разработку приложений (Joint Application Development — JAD) в условиях ограниченных сроков создания спецификаций и требований к программируемым средствам. CASE-средства позволяют не только проектировщику, но и специалисту, при наличии необходимых программных продуктов автоматизировать проектировочный процесс на всех его стадиях — от предпроектного анализа условий решения маркетинговых задач, включая компьютерное моделирование новой технологии и формирование проектной документации, до внедрения и контроля за качеством разработок. Основываясь на применении современных методов системной и программной инженерии, CASE-технологии позволяют:
улучшить качество создаваемых АИС и АИТ маркетинга за счет средств автоматического контроля проекта;
создать в короткие сроки прототип будущей АИС (АИТ), что открывает возможность на ранних этапах апробации оценить ожидаемый результат;