Маркетинг как концепция управления

Отличие социально-этического маркетинга от остальных  типов маркетинга - в том, что фирма, которая удовлетворяет нужды, потребности  и запросы покупателей, должна действовать  с учетом долговременного блага  общества и потребителей. Именно такого рода направленность имиджа фирмы и  должна привлекать покупателей в  качестве фактора конкурентоспособности  данной фирмы среди остальных.

В качестве завершающего примера автомобильного рынка для данного типа концепции  маркетинга можно привести широко разрекламированный шведский электромобиль: шведы разработали  и практически уже внедрили такую  модель, которая удовлетворяет всем пунктам концепций 1-4, плюс отсутствие выхлопных газов. Концепция социально-этического маркетинга еще только начинает находить свою рыночную нишу в практике маркетинговой  деятельности, и она достаточна перспективна. Однако очевидная рыночная слабость ее в том, что цена электромобиля, как правило, в два раза выше, чем  цена легкового автомобиля на бензиновом двигателе.

Итак, концепция социально-этического маркетинга требует сбалансирования всех трех факторов: прибылей фирмы, покупательских потребностей и интересов общества.[5,6,4]

1.2.5.Концепция международного маркетинга.

Маркетинг на международной арене является весьма сложным, поскольку охватывает не только сбыт, но и другие сферы  деятельности предприятия, в том  числе производство, НИОКР, снабжение, финансы и т.д. Кроме того, здесь  требуется глубокое понимание социально-экономических  и национально-культурных условий, сложившихся в той стране, где  предприятие будет каким-либо образом  осуществлять свою деятельность. Могут  иметь место различая в каналах  распространения, методах транспортировки  и хранения, законодательном и  юридическом обеспечении, таможенных правилах. В каждой стране существуют национальные особенности в области  средств рекламы, приемлемости тех  или иных сюжетов с точки зрения культуры, религии, традиций и т.д., а  также различия в системах определения  затрат, свои квоты и валютный контроль. Важны также факторы научно-технического характера, к которым можно отнести  уровень развития промышленной технологии, нововведения, модификацию товаров  и услуг, квалификацию рабочей силы и т.п.

Международный маркетинг функционально превышает  внутренний, поскольку предприятие  увеличивает ассортимент продуктов, если имеет возможность для экспорта и импорта. Следовательно, усложняются  цели и задачи маркетинга. Прежде всего  необходимо удостовериться в целесообразности выхода на международный рынок, т.е. выяснить, какие перспективы могут  открываться в будущем и какие  угрозы могут возникнуть. Далее решаются задачи: какую продукцию может  предложить предприятие (старую или  новую, готовую или полуфабрикат), как выйти на рынок и определить покупателя, каковы могут быть результаты участия в международном бизнесе.

Возникают вопросы и в области ценообразования. Часто в экономически менее развитых странах цена на продукт ниже, чем  в развитых, и основная причина  этого – различия в стоимости  рабочей силы. Когда предприятие  занимается поисками продукта для импорта  или экспорта, уровень цен имеет  существенное значение. Например, если оно экспортирует продукт из своей  страны, где стоимость рабочей  силы выше, чем в стране-получателе, то цена на него может быть выше, чем  на производимый в этой стране. Следовательно, он должен иметь другие ценные характеристики, которые позволят легко реализовать  его, несмотря на довольно высокую цену.[7,8]

2. Информационные системы поддержки принятия управленческих решений

Особенный интерес представляет интеллектуальная поддержка принятия решений в  организационном управлении. Эта  область применения интеллектуальных систем развивается сравнительно недавно. Объяснение простое: в сравнении  с другими профессиональными  областями, организационное управление - довольно сложная предметная область  для экспертной системы. Во-первых, она не является статической, или  хотя бы квазистатической, как, например, медицина, химия и др. Некоторые  задачи, возникающие у управленца, решаются всего один раз, а затем  теряют актуальность. Во-вторых, известно, что управленческие задачи являются слабо структурированными. В-третьих, допуская детерминированную декомпозицию, трудно поддаются представлению  в форме задачи поиска в пространстве состояний, что затрудняет применение моделей представления знаний с  развитым аппаратом логического  вывода. Этот перечень можно продолжать. Кроме того, пожалуй, трудно назвать  такую управленческую область, где  можно было бы найти идеального специалиста-эксперта, который в принципе не допускал бы ошибок ни при каких обстоятельствах  и мог бы описать критерии поиска эффективного решения управленческих задач. К тому же, часто встает вопрос, что следует повышать: эффективность  самого решения или эффективность  процесса принятия решения.

Известно, что для организационного управления наиболее применим так называемый операционный подход, аккумулирующий для решения  задач практического управления разнообразные методы: системный  подход, ситуационное управление, теорию принятия решений, методы математического  моделирования - теорию управления, а  также эмпирический и эвристический  подход. Это не значит, что организационное  управление сводится к одной из этих областей, а как раз то, что  перечисленные методы и подходы  применяются постольку, поскольку  представляются полезными для решения  практических задач.  Как раз эта  особенность и привлекает специалистов по интеллектуальным системам к созданию систем поддержки решений в области  организационного управления, поскольку  практически вся методология  искусственного интеллекта представляет как бы "втискивание" известных  методологий в рамки прагматического  подхода для решения человеческих задач. Кроме того, интеллектуальные системы могут разрешить также  проблему представления и использования нечеткой информации, которая наиболее характерна для организационного управления.

По  сути дела, направление на создание автоматизированных систем управления, предметом которого была автоматизация  организационного управления, не было отмечено большими успехами именно в  силу того, что во время его расцвета - в 70-е годы - не был развит операционный подход, а методология искусственного интеллекта только зарождалась. Сложность  предметной области на том этапе  не была преодолена, а понятие Автоматической Системы Управления свелось, в результате, к понятию автоматизированной информационно-справочной системы. Правда, положительным результатом  можно считать то, что были всесторонне  обследованы многие сферы организационного управления. Новый виток в этой области связывается с созданием  географических информационных систем. Но, как видно из вышесказанного, применение ГИС само по себе не является панацеей. Ясно, что активизация  этого направления должна повысить уровень информатизации общества и, в частности, управления, так как  связана с инвентаризацией информации (создание разного рода кадастров  и т.п.). Но ГИС смогут достаточно полно решать задачи поддержки принятия решений только при интеграции с  методологией создания интеллектуальных систем и другими технологиями.

Методология создания экспертных систем в области  управления должна удовлетворять следующим  требованиям:

-  поддерживать постановку слабо структурированных задач;

-  поддерживать принципы разработки и функционирования открытых систем, каковыми являются управленческие системы;

-  поддерживать функции ЛПР как аккумулирующего, коммутирующею и координирующего информационного центра;

-  поддерживать функции ЛПР по подготовке, принятию и исполнению решений;

-  использовать методы инженерии для представления и использования нечеткой информации;

-  использовать точные методы из теории управления и статистики, а также разнообразные другие методы моделирования поведения объекта управления и формирования решений;

-  интегрироваться с другими технологиями, такими как ГИС, базы данных и др.

Очевидно, наиболее успешно и достаточно быстро можно создавать интеллектуальные системы, если предметная область не слишком широка. В противном случае можно пойти на создание нескольких систем, декомпозируя задачу. Либо ограничиться определенным уровнем концептуальной постановки задачи, то есть, попросту говоря, ограничить детализацию. В качестве примера можно привести проблему создания территориальных систем экологического мониторинга. Ясно, что это одна из тех проблем, которые декомпозируются  по территориально-отраслевому принципу. Правда, остается вопрос, с какого уровня и какой конкретной подзадачи  начинать. К сожалению, в наших  условиях этот вопрос чаще всего решается с точки зрения наличия финансового  обеспечения.

Другой  случай очевидных преимуществ создания интеллектуальных систем наблюдается, если предметная область достаточно проста, но требуется максимально  повысить эффективность самого процесса формирования решений. Примером могут  служить экспертные системы для  поддержки принятия решений в  кризисных ситуациях. Па первое место  в таких задачах ставятся функции  ЛПР как координирующего информационного  центра. Реализация этой функции относительно несложна, но предполагает также попутное решение проблемы поддержки средств  автоматизации связи.

Большие преимущества применение технологий интеллектуальных систем дает там, где область управления располагает большими объемами накопленной  информации - базами данных. Это дает возможность их обобщения и, например, создания нейроэкспертной системы  для решения задач планирования, прогнозирования и т.п.

В качестве примеров конкретных интеллектуальных систем в области организационного управления можно привести следующие. ЭС IМАСS помогает руководителям промышленного  производства в управлении делопроизводством, планировании объема продукции, переучете  товаров и др. (США). ЭС SmartSlim - поддержка  принятия управленческих решений в  области маркетинга (США).

Интеллектуальная  система формирует обычно один или  несколько вариантов решения  в порядке предпочтения. Предлагаемые такой системой рекомендации пользователь - лицо, принимающее решение, может  либо принять, либо отвергнуть, однако, за последствия несет ответственность  он сам. При этом преимущество интеллектуальной системы заключается в конструктивном функциональном подходе к решению задач. Интеллектуальная система помогает выполнить ЛПР его должностные функции.

Развитие  рынка и усиление конкуренции  в российской экономике вынуждает  предприятия искать конкурентные преимущества. Такие преимущества может обеспечить либо внутренняя производственная эффективность, либо лучшая по сравнению с конкурентами ориентация на рынок. [6]

Производственная  эффективность обеспечивается в  настоящее время корпоративными системами управления ERP (enterprise resource planning — планирование ресурсов предприятия). На российском рынке такие системы  представлены как российскими разработчиками  (Эталон, Парус, Галактика и др.)  так и западными (SAP, Baan и др.).

Информационными системами, обеспечивающими эффективную  ориентацию на рынок, в настоящий  момент являются системы класса CRM (customer relationship management — управление взаимоотношениями  с клиентами). Данные системы направлены на создание обширной базы «верных» клиентов, которая как раз и является для предприятия долгосрочным конкурентным преимуществом. Такие системы появились  лишь в середине 90-х гг. и находятся  в стадии развития, поэтому на российском рынке они представлены гораздо  в меньшей степени, чем системы ERP.

В России CRM–системы только обретают популярность. Проводятся семинары, презентации, демонстрируются  программные продукты, публикуются  статьи. Однако до сих пор главный  упор в этих акциях популяризации CRM–технологий  делается на возможности ведения  непрерывного взаимодействия с клиентами  по вопросам, связанным с продвижением, продажей и поддержкой продуктов  и услуг, т.е. на операционной активности. Без сомнения, эта деятельность является очень важным элементом CRM–технологии. Однако она реализует лишь часть  возможностей, которые может дать стратегия ориентации на клиента.  Не менее важную роль в реализации CRM–стратегии играют инструменты, которые  должны обеспечить как оперативный, так и стратегический анализ, а  также оценку ситуации и поддержку  принятия управленческих решений в  области маркетинга и сбыта предприятия. По данным отсутствие подобных инструментов в CRM–системах является одной из главных причин провала проектов по их внедрению. [6]

Термином CRM обозначают, как правило, не только информационные системы, содержащие функции  управления взаимоотношениями с  клиентами, но и саму стратегию ориентации на клиента. Суть этой стратегии заключается  в том, чтобы объединить разные источники  информации о клиентах, продажах, откликах на маркетинговые мероприятия, рыночных тенденциях для построения наиболее тесных отношений с клиентами .

Маркетинговое планирование можно представить  себе как процесс, на входе которого находятся данные о предприятии  и рынке, а на выходе — решения  о направлениях развития предприятия. Соответственно в методологии маркетингового планирования имеет смысл выделять две части:  сбор и обработка  данных,  принятие управленческих маркетинговых  решений. Сбор и обработка данных специфичны для каждого из предприятий. Они зависят от типа предприятия, технологических возможностей, традиций и т.д.

В противоположность  этому методология принятия маркетинговых  решений схожа для всех предприятий, работающих в условиях рынка. Например, общая методология маркетинга указывает, что для принятия маркетинговых  решений необходимо сегментировать рынок. Но при этом никак не указывается, использовать при сегментации статистические методы или интуицию, использовать в качестве сегментационных переменных демографические переменные, профессиональные или какие-либо другие, использовать для сегментации имеющуюся базу клиентов или проводить внешние  маркетинговые исследования. Все  эти вопросы решает каждое предприятие  для себя в зависимости от специфических  условий деятельности.

Согласно  приведенному выше определению, CRM —  это возможность интеграции и  максимального использования всех источников данных об имеющихся и  потенциальных клиентах. Таким образом, технологии CRM определяют в первую очередь  возможности сбора, обработки и  эффективного использования информации. [6]