Поведение потребителей

Системы поддержки принятия маркетинговых решений

Применение компьютерных систем поддержки принятия решений в маркетинге началось в 1960-х гг. с имитационных моделей. Появление компьютеров облегчи­ло создание и использование оптимизационных моделей. В течение 1970-х гг. ин­струменты ИТ действовали преимущественно в системах маркетинговой инфор­мации, разработанных для получения стандартных отчетов менеджерами по маркетингу крупных фирм (Choffray & Lilien, 1986). Кроме того, уделялось вни­мание системам управления базами данных. Качество и доступность данных были ключевыми вопросами в процессе принятия решений, и большое внимание уделя­лось технологиям оценки. От этих технологий акцент постепенно сместился на проблему принятия решений. В конце 1970-х гг. появились системы поддержки менеджеров, которые состояли из «людей, знаний, программного и аппаратного обеспечения... и были успешно внедрены в управленческий процесс» (Keen &Scott - Morton, 1978).

Дж. Д. К. Литл (Little, 1979) считает, что необходимо переключиться с анализа отчетности состояния (объем продаж, доля рынка) на анализ реакции (эластич­ность цены и рекламы), т. е. уделить внимание скорее моделям и инструментам анализа, чем традиционному отчету. Дж. Д. К. Литл определял систему поддерж­ки принятия решений как «скоординированный набор инструментов и техноло­гий, поддерживаемый компьютерным программным обеспечением, с помощью которого организация собирает и интерпретирует нужную информацию о бизне­се, окружающей среде и использует ее как основу для принятия решений».

Подробнее о маркетинговых моделях и системах поддержки принятия реше­ний смотрите работы Дж. Л ил иена, Ф. Котлера и С. Мурти (Lilien, Kotler &Moor - thy, 1992) и Дж. Лилиена и А. Рангасвами (Lilien & Rangaswamy, 1998).

В начале 1980-х гг. Information Resourses Incorporated начала популяризировать оптический сканер как инструмент для сбора данных (он использовался для уско­рения складских операций). Это давало маркетологам большой объем точных и своевременных данных и привело начиная с середины 1980-х гг. к новым схемам автоматизации анализа данных. Для этих целей разработано множество эксперт­ных систем.

Экспертные системы маркетинга

Экспертные системы разрабатываются для того, чтобы заменить обычных, живых экспертов при анализе сложных вопросов в сравнительно узких областях. С начала 1980-х гг. многие компании признали, что экспертные системы необходимы для со­вершенствования принятия маркетинговых решений (Rangaswamy et al., 1987; Siso - dia, 1992). Некоторые системы концентрировались на мелких, четко определенных вопросах, используя шаблоны-оболочки (относительно недорогие и легко использу­емые инструменты). Некоторые компании в своих системах поддержки использова­ли более совершенные программы с помощью таких компаний, как Information Re­courses Incorporated и А. С. Nielsen. Первая, например, разработала такие системы, как PROMOTER (для оценки стимулирования сбыта) и COVERSTORY (для автомати­ческой интерпретации отсканированных данных) (Shmitz, 1990). Последняя про­грамма просеивает данные через сканер и представляет точный отчет в форме корот­кой записки с выдержками, которые сканер смог извлечь из данных.

Многие компании (такие, как Dupont и Digital Equipment Corporation) исполь­зуют экспертные системы как вспомогательный механизм при осуществлении продаж. Часто экспертная система может обеспечить подробное знание о товаре, которого нет у продавца. Другие системы используются для улучшения навыков новичка, давая ему знания продавца-эксперта. Ценовые экспертные системы слу­жат для генерирования цен по определенным заказам и для содействия заключе­нию контрактов. Экспертные системы также разрабатываются для помощи во многих творческих аспектах маркетинга, например в рекламе (Burke, 1990).

Большинство экспертных систем в маркетинге используют подход, основан­ный на описанных правилах. Некоторые компании начинают экспериментировать с альтернативными подходами, где используются нейросети, основанные на из­учении и распознавании образцов. Например, некоторые торгово-посылочные фирмы используют такие системы для определения потенциальных покупателей по спискам рассылки.