Количественные методы с использованием компьютера
В последнее десятилетие можно было наблюдать возникновение новых количественных методов, полезных для маркетинга. Многие из них радикально отходят от традиционного статистического подхода к построению моделей. Такие методики, как симулированная закалка, генетические алгоритмы и нейросети используют для поиска решений идеи из природы. Основное применение этих методик — приблизительная оценка и оптимизация маркетинговых моделей. Базовые проблемы остаются теми же самыми, но новые методики позволяют анализировать сложные проблемы и находить лучшие решения, чем раньше. Хотя они требуют интенсивного использования компьютера, стоимость этого использования снижается так быстро, что скоро, по всей вероятности, они станут широко распространенными. Д. Коутс и др. (Coates et al., 1994) дают обзор некоторых из этих новых методов, а их краткое описание помещено в табл. 6.
Таблица 6 Методы, интенсивно использующие компьютер
|
В наступающем десятилетии менеджеры, занимающиеся маркетингом, будут все чаще обнаруживать, что находятся в насыщенной информацией среде, где технологии и рынки стремительно меняются. Количественные методы дают пути упорядочивания и манипулирования большими объемами информации, которые сейчас доступны. Диапазон этих методов таков, что они сами по себе могли бы быть энциклопедией, а их математическая основа делает их недоступными для многих нынешних менеджеров. Их важность видна по ведущим маркетинговым журналам, которые посвящают так же много места разработке этих математических технологий, как и другим маркетинговым проблемам. Без понимания этих методов производитель настолько же способен принимать хорошие решения, как навигатор, который думает, что мир плоский. Математические подходы не снабжают готовыми маркетинговыми ответами, зато они дают возможность более обоснованно принимать решения.
John Saunders Aston Business School Вітітфат
Breightler, C. S., Phillips, D. T. and Wilde, D. J. (1979) Foundations of Optimization, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
Churchill, G. A. and Peter, J. P. (1984) ‘Research design effects on the reliability of rating scales: a metaanalysis’, Journal of Marketing Research 21:360-75.
Coates, D., Doherty, N. and French, A. (1994) ‘The multivariate swamp: computer intensive methods in database marketing’, Journal of Marketing Management 10: 207-22.
Coates, D., Finlay, P. and Wilson, J. (1991) ‘Validation in marketing models’, Journal of the Marketing Research Society 33:83-90.
Doyle, P. and Saunders, J. (1990) ‘Multiproduct advertising budgeting’, Marketing Science 9:97-113. Green, P. E., Tull, D. S. and Albaum, G. (1988) Research for Marketing Decisions, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
Hooley, G. (1980) ‘The multivariate jungle: the academic’s playground but the manager’s mine-field’, European Journal of Marketing 14: 379-86.
Hooley, G. (ed.) (1994) ‘Quantitative techniques in marketing’, Journal of Marketing Management (special issues) 10.
Jobber, D. and Saunders, J. (1988) An experimental investigation into cross-national mail survey response rates’, Journal of international Business Studies 19:483-90.
Jobber, D. and Saunders, J. (1993) A note on the applicability of the Bruvold-Comer model of mail survey response rates to commercial populations’, Journal of Business Research 26:223-36.
Leeflang, P., Mijatovic, G. and Saunders, J. (1992) ‘The identification and estimation of complex multivariate lag structures: a nesting approach’, Journal of Applied Economics 24: 273-83.
Lilien, G. L., Kotler, P. and Moorthy, K. S. (1992) Marketing Models, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. Little, J. D.C. (1970) ‘Models and managers: the concept of a decision calculus’, Management Science 16: 466-85.
Little, J. D.C. (1979) ‘Decision support systems for marketing managers’, Journal of Marketing 43:9-27. Naert, P. A. and Leeflang, P. (1977) Building Implementable Marketing Models, Leiden: Martinus Nijhoff. Saunders, J. (1994) ‘Cluster analysis’, Journal of Marketing Management 10: 13-28.
Simon, J. L. (1970) Issues in the Economics of Advertising, Urban, IL: University of Chicago Press. Urban, G. (1974) ‘Building models for decision makers’, Interfaces 4:1-11.