Моделирование диффузии инноваций

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Моделирование диффузии инноваций

Диффузия представляет собой процесс, посредством которого новая идея или новый продукт принимается рынком. Различие между отдельными людьми в их реакции на новые идеи называют их инновационностью; она представляет собой степень, с которой человек относительно рано или поздно принимает новый продукт или услугу [15].

Далее диффузионный процесс - совокупность всех отдельных адаптаций с течением времени.

В ходе исследований реакции людей на новые идеи и продукты были определены четыре ключевых элемента диффузионного процесса:

· Инновация;

· Канал связи;

· Социальная система;

· Время.

Хотя диффузия прямо или косвенно находится под влиянием вышеупомянутых элементов, это по существу форма коммуникации. Диффузия - это передача информации, связанной с новыми идеями.

Французский социолог Габриэль Тард первоначально утверждал, что социология была основана на небольших психологических взаимодействиях между людьми, в особенности на имитации и инновации.

Этот процесс был широко изучен в научной литературе с различных точек зрения, прежде всего, в классической книге Эверетта Роджерса «Диффузия инноваций» [19]. Роджерс предложил мысль о том, что распределение принятия любых инноваций с течением времени приближается к нормальному (рис. 1).

Рис. 1. Распределение принятия инноваций

Классическим походом для моделирования диффузии инноваций явяляется использование S-образных кривых роста. Основное предположение, лежащее в основе применения этих кривых для технологического прогнозирования, состоит в том, что будущее является продолжением прошлого, определяющего основные параметры.

Эти параметры могут быть оценены с помощью аналогий с историями подобных в прошлом новых продуктов, предварительных тестов потребителей или исследований ранних продаж только что внедренного на рынке продукта.

Модель Фурта и Вудлока [7] - одна из самых ранних диффузионных моделей, представляющая собой кривую роста экспоненциальной природы. Данная модель часто использовалась в технологических исследованиях.

Фурт и Вудлок выяснили, что эта кривая достаточно хорошо описывала рост организмов и населения. Однако в последующих исследованиях авторы заметили, что для моделирования нового продукта кривая роста в целом не обладает необходимым уровнем точности.

Модель часто используется в форме

где:

- продажи в момент t, являющиеся долей потенциальных продаж;

- общие потенциальные продажи как доля от числа всех покупателей;

r - темп распространения неиспользованного потенциала;

t - момент времени.

Модель предполагает, что уровень адаптивной способности Q_t может быть выражен как функция времени t. Значения параметров кривой и r могут быть оценены на основе доступных исторических данных, и далее может быть предсказана будущая адаптивность.

Модель Басса [2] - наиболее цитируемая модель агрегированной диффузии, предложенная в литературе по маркетингу [18] и нашедшая применение в области диффузии инноваций [11].

Модель предполагает, что существует конечное число возможных покупателей, которые со временем все больше и больше принимают продукт. Покупатели могут быть категоризированы как новаторы и имитаторы в зависимости от способа, с помощью которого они получают информацию о продукте (рис. 2).

Рис. 2. Модель Басса

Примечания к модели Басса:

N(t) - совокупное число покупателей до момента t;

m - начальный объем рынка;

p и q - коэффициенты инновационности и имитационности соответственно;

f(t) - вероятность покупки в момент t;

- накопленная вероятность покупки продукта в момент t.

Число последователей инновационного продукта в каждом периоде будет расти в связи с увеличивающимся влиянием социального взаимодействия до момента, пока этот влияние превосходит отрицательный эффект от уменьшения числа людей, еще не принявших инновацию m-N(t).

Если N(t) отражает кумулятивное число последователей в момент t (рис. 4), тогда выражение для темпа адаптации продукта на рынке может быть выражено следующим образом:

где .

Решением дифференциального уравнения (1) для начального условия N(0)=0 является:

Плотность распределения f(t) продаж в каждый период получена дифференцированием (2) по параметру t (рис. 3), т.е.:

Рис. 3. Предельное принятие продукта в течение времени

Рис. 4. Кумулятивное принятие продукта в течение времени

Причинами успеха модели Басса среди исследователей являются ее простота, гибкость и возможность описания объемов продаж разнообразных новых продуктов кривыми роста. Параметры модели имеют ясно определенные значения, являясь необходимым инструментом принятия решений менеджерами.

Модель позволяет управляющему персоналу решить важные вопросы, касающиеся новых продуктов, определяя время достижения максимума продаж.

Традиционные диффузионные модели (Фурта и Вудлока; Басса и т.д.) имеют существенный недостаток - не учитывают конкурентоспособные эффекты, связанные с возникновением продукта нового поколения.

Продукт нового поколения может оказывать положительное или отрицательное воздействие на потенциал рынка существующего продукта и, таким образом, влияет на его диффузионный процесс [4], [9], [10], [16], [17]. Из-за статической природы традиционных моделей невозможно отразить появление на рынке конкурентоспособного продукта более позднего поколения и его влияние на диффузию существующих товаров и услуг.

Басс осмыслил термин `технологическое поколение' как ряд продуктовых брендов и моделей, схожих в функциональных особенностях с точки зрения клиентов.

Вслед за работой Абеля [1], Стремерш, Мюллер и Перес определяют три измерения рыночной структуры технологического поколения - технологическое, потребительское и функциональное [21].

В технологическом измерении новое технологическое поколение, как правило, предлагает существенное улучшение производительности или увеличение прибыли, по сравнению с предыдущим поколением. В потребительском измерении новое технологическое поколение может частично поглотить рынок существующего поколения, но при этом значительно расширить рынок для новых клиентов. В функциональном измерении новое технологическое поколение должно выполнять функцию, подобную старой технологии.

Новая инновация на рынке не заменяет предыдущую мгновенно, а начинает конкурировать с ней. Это приводит к созданию последовательности параллельных диффузий существующих поколений продуктов на рынке.

Во время начального периода жизненного цикла продукта адаптация происходит медленно, необходимо ускорение интенсивности распространения. Далее для успешно внедренных продуктов наблюдается рост кривой. Но продажи растут только до естественного предела производительности технологического продукта. Когда технология приближается к своему естественному пределу, для развития необходимо появление нового продукта, заменяющего старый и образующего новый жизненный цикл (рис. 5).

Рис. 5. Модель смены технологических поколений

Как указывалось ранее, классическая модель Басса не учитывает взаимодействий между категориями различных продуктов. Таким образом, в модели полагается, что принятие одной инновации не влияет на степень принятия другого продукта.

Данте и Вейл утверждали, что инновации на рынке не могут быть изолированы друг от друга, и предположили, что другие продукты могут положительно или отрицательно влиять на диффузионный процесс. Успеху на рынке данной инновации может способствовать другой продукт (мультипродуктовые взаимодействия) или поколение продукта (последовательные поколения).

Поэтому модели технологических поколений должны определять потенциальный рынок для каждого поколения и темп роста потребительских предпочтений к новому поколению.

Фишер и Прай стали пионерами в изучении отношений спроса между одним поколением продукта и его преемником. В их модели внимание сосредоточено на рыночной доле продукта, а не на его абсолютных продажах [6].

Модель основана на трех ключевых предположениях:

Технические достижения рассматриваются как конкурентоспособная замена одной технологии, удовлетворяющей какую-либо потребность, на другую.

Если процесс технологической замены начался, он продолжится по определенному пути до своего завершения.

Темп адаптации пропорционален взаимодействию рыночной доли старого продукта и темпа принятия текущего продукта.

Математически эти отношения могут быть выражены следующим образом:

где:

f - соответствует доли рынка, занятой новой технологией (доля 1-f все еще удерживается старой).

b - константа, характеризующая начального темп принятия новой технологии.

Вышеупомянутое уравнение приводится к логистической кривой следующего вида:

где:

t₀ - момент насыщения новым продуктом половины рынка.

t - время с момента внедрения инновации.

Физическая интерпретация модели заключается в том, что в момент, когда новый продукт заменяет старый, темп его принятия пропорционален доли старого продукта все еще в использовании, умноженной на долю, занятую новым продуктом.

Модель была приспособлена к описанию распространения нового продукта, в частности, к процессу замены черно-белых телевизоров на цветные с течением времени.

Хотя модель Фишера-Прая - самая ранняя модель смены продуктов, она не захватывает диффузионный процесс технологических поколений. Модель основана на предположении о наличии только естественной конкуренции, регулирование и вмешательство в рынок в ней отсутствуют, что расходится с практикой.

Нортон и Басс развили диффузионную модель адаптации и замены, включив в нее поколения высокотехнологичных продуктов (рис. 6).

Рис. 6. Серия технологических поколений

Модель основана на предположении, что спрос является функцией времени, тем самым устанавливая отношения между ключевыми переменными и размером рынка [16], [17].

Модель - логическое продолжение работ Басса и Фишера и Прая, с ее помощью вполне удовлетворительно можно предсказать степень принятия будущих продаж продукта [8]. Авторы также полагали, что устная коммуникация между людьми влияет на эффекты принятия и замены в последовательных поколениях.

Предположения модели:

· Как только человек принимает новую технологию, он не возвращается к более ранним технологиям в течение соответствующего промежутка времени.

· Средняя норма потребления за период времени приближается к константе.

· Число людей, принимающих технологическое поколение, со временем изменяется.

· У каждого поколения продукта есть постоянная доля на рынке.

Для отдельного поколения продукта модель продаж совпадает с моделью Басса:

S(t)=mF(t)

где:

m - верхний предел продаж за период времени;

F(t) - кумулятивная функция адаптации Басса.

Для последующего поколения Нортон и Басс предположили, что технология появляется на рынке прежде, чем предшествующая ей полностью исчерпает свой потенциал

Пусть продажи i-того поколения во время t являются функцией S_i(t), тогда математическая форма модели Нортона-Басса может быть представлена:

диффузия инновация рынок

где:

F_i(t) - совокупная пропорция последователей продукта i-того поколения в момент t, являющаяся кумулятивным распределением Басса;

- время появления продукта i-того поколения, причем при .

Физическая интерпретация модели Нортона-Басса заключается в том, что темп принятия продукта первого поколения - функция своего потенциала до появления второго поколения; как только второе поколение выходит на рынок, потенциал первого поколения уменьшается на величину темпа принятия нового продукта.

Принятие продукта второго поколения - так же функция от потенциала и от функции принятия продукта первого поколения. Появление на рынке третьего поколения снижает потенциал второго и т.д.

Модель предполагает, что быстрая фаза принятия или фаза роста (т.е. точка перехода от низких уровней принятия к более высоким) нового технологического поколения короче, чем у более раннего поколения. Модель способна учесть любое изменение в распространении нового продукта, что очень важно для более современной технологии. Любое приращение в размере рынка из-за введения более новых поколений может легко быть отражено параметрами модели.

Одно из основных предположений модели Нортона-Басса-то, что коэффициент инновационности p и коэффициент имитации q постоянны для последовательных поколений. Множество авторов приводило доводы против этого предположения, предлагая вместо него идею о том, что параметры диффузионного процесса изменяются с течением времени [13]. Ислам и Мид [14] заметили, что из-за предположения о постоянных коэффициентах форма кумулятивных кривых будет одинаковой для всех поколений, а пик адаптации будет всегда происходить спустя одно и то же время после введения нового продукта.

Но для технологических инноваций продукт, имеющий более высокую ожидаемую прибыль и более низкие инвестиционные затраты, распространяется намного быстрее, по сравнению с другими продуктами. Наиболее отчетливо это явление наблюдается для более поздних технологических поколений, нежели ранних [12]. Байус [3] утверждал, что коэффициенты инновационности и имитации могут иметь отрицательную корреляцию. Таким образом, для технологических поколений довольно естественно, что поведение потребителей не остается постоянным от поколения к поколению.

Другой недостаток модели Нортона-Басса состоит в том, что она не учитывает рост объема продаж из-за повторных покупок. Поскольку инновации обычно - это улучшение предшествующего продукта, следовательно, рост продаж - функция не только единичных, но и повторных покупок [4, 5].

Модель Нортона-Басса основана на модели Басса, имеющей плохую прогнозирующую способность. Чтобы обеспечить устойчивые оценки, значимые и разумные прогнозы, модель требует значительного количества данных.

Модель Нортона-Басса не включает влияние маркетинговых переменных, таких как цена или реклама, тем самым не учитывая другие драйверы диффузии, способные повлиять на рост нового рынка.

Однако, несмотря на предложенные учеными улучшения модели Нортона-Басса:

· Учет маркетинговых переменных [20];

· Ослабление предположения о постоянных коэффициентах инновационности и имитации для различных поколений [14];

· Учет межкатегорийных связей [9];

До сих пор не существует единой модели диффузии инноваций. Таким образом, существует множество направлений для дальнейших исследований.

Библиографический список

1. Abell D. Defining the Business: The starting point of strategic planning / D. Abell // Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall Inc. - 1980. - 257 p.

2. Bass F. A new product growth for model consumer durables / F. Bass // Management Science. - 1969. - Vol. 15 (5). - p. 215-227.

3. Bayus B. Forecasting Sales of New Contingent Products: An Application to the Compact Disc Market / B. Bayus // Journal of Product Innovation Management. - 1987. - Vol. 4. - p. 243-255.

4. Chanda U., Bardhan A.K. Modelling Innovation and Imitation Sales of multiple Technological Generation Products / U. Chanda, A.K. Bardhan // Journal of High Technology Management Research. - 2008. - Vol. 18 (2). - p. 173-190.

5. Danaher P.J., Hardie B.G.S., Putsis Jr. W.P. Marketing-Mix Variables and the Diffusion of Successive Generations of a Technological Innovation / P.J. Danaher, B.G.S. Hardie, W.P. Putsis Jr. // Journal of Marketing Research. - 2001. - Vol. 38 (November). - p. 501-514.

6. Fisher J.C., Pry R.H. A Simple Substitution Model of Technological Change / J.C. Fisher, R.H. Pry // Technological Forecasting and Social Change. - 1971. Vol. 3. - p. 75-88.

7. Fourt L.A., Woodlock J.W. Early prediction of market success for new grocery products / L.A. Fourt, J.W. Woodlock // Journal of Marketing. - 1960. Vol. 25. - p. 31-38.

8. Johnson W., Bhatia K. Technological Substitution in Mobile Communications. / W. Johnson, K. Bhatia // Journal of Business and Industrial Marketing. - 1997. - Vol. 12 (6). - p. 383-399.

9. Kim N., Chang D.R., Shocker A.D. Modeling Inter-Category And Generational Dynamics for a Growing Information Technology Industry / N. Kim, D.R. Chang, A.D. Shocker // Management Science. - 2000. - Vol. 46 (4). - p. 496-512.

10. Mahajan V., Muller E. Timing, Diffusion and Substitution of Successive Generations of Technological Innovations: The IBM Mainframe Case / V. Mahajan, E. Muller // Technological Forecasting and Social Change. - 1996. - Vol. 51. - p. 109-132.

11. Mahajan V., Muller E., Wind Y. New Product Diffusion Models: From Theory to Practice / V. Mahajan, E. Muller, Y. Wind // In New Product Diffusion Models. - Boston: Kluwer Academic. - 2000. - p. 3-24.

12. Mansfield E. Technical Change and the Rate of Imitation / E. Mansfield // Econometrica. - 1961. - Vol. 29. - p. 741-766.

13. Meade N. Forecasting Using Growth Curves - An Adaptive Approach / N. Meade // Journal of the Operational Research Society. - 1985. - Vol. 36. - p. 1103-1115.

14. Meade N., Islam T. Forecasting The Diffusion Of Innovations: Implications For Time-Series Extrapolation / N. Meade, T. Islam // In J.S. Armstrong (Ed.), Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners Boston: Kluwer Academic Publishers. - 2001. - p. 577-595.

15. Midgley D.F., Dowling G.R. Innovativeness: The concept and its measurement / D.F. Midgley, G.R. Dowling // Journal of consumer research. - 1978. - Vol. 4 (4). - p. 229-242.

16. Norton J.A., Bass F.M. A Diffusion Theory Model of Adoption and Substitution for Successive Generations of High-Technology Products / J.A. Norton, F.M. Bass // Management Science. - 1987. - Vol. 33 (9). - p. 1069-1086.

17. Norton J.A., Bass F.M. Evolution of Technological Generations: The Law of Capture / J.A. Norton, F.M. Bass // Sloan Management Review. - 1992. - Vol. 33 (2). - p. 66-77.

18. Parker P. Aggregate Diffusion Forecasting Models in Marketing: A Critical Review / P. Parker // International Journal of Forecasting. - 1994. - Vol. 10. - p. 353-380.

19. Rogers E.M. Diffusion of innovations (1st ed.) / E.M. Rogers // New York: Free Press of Glencoe. - 1962. - 367 p.

20. Speece M., MacLachlan D. Application of a Multi-Generation Diffusion Model to Milk Container Technology / M. Speece, D. MacLachlan // Technological Forecasting and Social Change. - 1995. - Vol. 49 (July). - p. 281-295.

21. Stremersch S., Muller E., Peres R. Does new product growth accelerate across technology generations? / S. Stremersch, E. Muller, R. Peres // Journal of Marketing. - 2010. - Vol. 21 (2). - p. 103?120.

Размещено на Allbest.ru