Информация и риск в маркетинге

Отрицательные комментарии: «У него пресный вкус». «Я никогда не буду пить его». «Вкус не похож на молоко». «Слишком сладко».

После показа новая упаковка получила благожелательную реакцию в хорошей пропорции к общему количеству ответов, в противоположность старой упаковке, оценки которой были в основном негативными. Комментарии к упаковкам «Дэйзи» и «Микс'Н-Серв» были в большинстве случаев нейтральными. Короче, женщины испытывали чувство подлинного наслаждения при взгляде на новую коробку.

Им понравился темно-синий, «полуночный» цвет. Это казалось ярким, красивым, привлекательным и изящным. Для некоторых - прохладным и свежим, таким, каким должно быть молоко. Стакан молока, стоящий перед такой коробкой, выглядел очень аппетитно.

Женщины были счастливы видеть на коробке изображение Элеи. Единственным замечанием было пожелание сделать ее более заметной, равно как и название фирмы «Борден».

Фраза «Быстрее, чем моментально» (в английском языке слово instant - моментальный, мгновенный - используется для обозначения растворимых напитков - прим. переводчиков) вызвала смешанную реакцию. С одной стороны, женщины рассматривали ее как очередную рекламную уловку. «Как может что-либо быть быстрее моментального?» - спрашивали они. С другой стороны, когда они толковали фразу как утверждение о том, что новый «Старлак» растворяется лучше старого, у них возникало гораздо более благоприятное впечатление. Это то, что им очень хотелось бы иметь.

Слово «супер» вызвало ожидаемое количество усмешек. Женщин спрашивали, как они думают, можно ли улучшить обыкновенное порошковое молоко настолько, чтобы новый сорт можно было описать как «супер». «Да», - ответили они, - «если новый сорт будет действительно улучшенным, а не просто снабженным новым ярлычком». Женщины отметили, что в последнее время так часто употребляются слова «супер», «новый», «волшебный», что они уже почти потеряли свое значение. Когда опрошенных попросили указать, каким может быть настоящее порошковое супермолоко, они в первую очередь назвали лучшую растворимость, затем питательность и вкус.

Опрошенные указали, что покупают ту марку, которая обладает наилучшим качеством и ценой. Им может понравиться данная красивая упаковка и они будут предпочитать иметь ее на кухне, однако, лишь до тех пор, пока не найдут другую марку, возможно, менее привлекательно упакованную, но легче приготовляемую или более аппетитную. Кое-кто заявил, что предпочитает старые коробки «Старлака», потому что они «выглядят более практично» и не такие Дорогие, как остальные.

Реакция на рекламу порошкового молока. Для лучшего понимания отношения потребителей к порошковому молоку, женщинам в группе были показаны два рекламных ролика «Старлака» и один»Дэйзи». Членов группы попросили высказать свои чувства, не касаясь, однако, технической стороны. Основными вопросами было: «Как Вы себя чувствовали при просмотре?», «Что Вы об этом думаете?», «Что именно Вам понравилось, а что нет?», «Что Вы думаете об этой сцене?», «Вызвал ли фильм желание попробовать продукт?», «Показал ли он то, что Вы ожидали увидеть?»

Основным результатом этой стадии исследования было следующее: Пища и рецепты очень привлекательны для женщин, они «вживаются» в сцены приготовления блюд. Аппетитно выглядящие блюда выражают мысль о том, что «Старлак» - хороший продукт. Факт того, что порошковое молоко может быть использовано в различных блюдах, был интересной новостью для некоторых зрителей, которые подумали, что могут попробовать это и сами. Многие просили больше рецептов, даже кулинарную книгу с рецептами использования «Старлака» в пирогах, пирожных, соусах и т.д. Они думали, что хорошо было бы иметь ролики, шаг за шагом показывающие, как использовать «Старлак» в кулинарии. Это убедило бы их попробовать что-нибудь новое. Женщины не были уверены, что существующие рецепты не изменятся в случае замены цельного молока порошковым. Вот некоторые комментарии: «Надели изменять рецепты, если используешь порошковое молоко?». «Некоторые привлекательные рецепты десертов заинтересовали меня. Если рецепт требует порошкового молока, я пойду и куплю его».

Женщины, разумеется, не имели в виду, что они предпочитают исключительно подход «как это сделать» в рекламе «Старлака». Им нравится смотреть на готовый продукт на семейном столе, и они хотят представить себя подающими отлично выглядящие пирожные или суп. Вывод был таким: они просто не всегда знают, как использовать «Старлак» для получения таких конечных продуктов, и желают, чтобы им в этом помогли.

Концепция взбиваемого порошкового молока, упоминаемая в рекламе «Дэйзи», заинтересовала женщин из группы. Это то, чего они очень хотели бы. «Идея прекрасна, если только Вы сможете сделать это».

В рекламе «Старлака» были хорошо приняты семейные сценки, вроде матери и дочери вместе на кухне. Тот факт, что изображенная семья не была бедной и использовала «Старлак» не ради экономии давал зрителям чувство того, что «каждый может использовать его».

На основе сценок из фильмов обсудили последовательность смешивания, охлаждения и употребления. Зрители настаивали на том, что не следует смешивать молоко и тут же его выпивать. Сначала нужно поставить его в холодильник, охладить, а затем уже пить.

Когда женщина готовит молоко заранее и ставит его в холодильник (или подает на стол), она исполняет часть своих материнских функций: приготовление необходимой пищи. Для опрошенных женщин была неприемлемой ситуация, когда мальчик должен вставать из-за обеденного стола и идти на кухню, чтобы приготовить себе немного «Старлака». Почему его мать не сделала этого для него? Почему она была столь нерадива? Сцену с мальчиком, размешивающим молоко, критиковали и по другому поводу. Если ему пришлось прилагать усилие, следовательно, молоко плохо растворяется, а это одна из главных причин отказа от порошкового молока. Как женщинам кажется, мальчику следовало размешать молоко у них перед глазами и показать, как легко это делается, или же выпить уже приготовленное заранее молоко.

Неясно было, желают ли опрошенные получить больше или меньше информации о содержании продукта (белки, витамины, минеральные соли). Скорее они желают иметь точную уверенность в его питательной ценности, особенно когда дело касается детей, но больше заинтересованы в приготовлении блюд, которые и аппетитно выглядят, и полноценны в питательном отношении.

Цену продукта заметили и запомнили почти все. Только две или три женщины высказались пренебрежительно: «Это слишком дешево».

Фильм «Дэйзи» большинству не понравился. Он мало касался человека (например, готовки, потребления в семье, дочери, помогающей матери на кухне). Он был «больше похож на рекламу», которая «вопит на тебя». Цену продукта заметили и запомнили почти все. Только две или три женщины высказались пренебрежительно: «Это слишком дешево».

4 ФОРМАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МАРКЕТИНГОВЫХ И ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ

4.1 Формальный анализ решений

Сущность теории принятия решений доступна пониманию и не требует глубоких математических знаний. Иногда менеджеру необходимо рассчитать факторы неопределенности и другие оценки достаточно подробно, с тем, чтобы их можно было представить в виде диаграммы, называемой древом решений, а также последовательно обрабатывать с целью нахождения наилучшей последовательности решений.

Существуют четыре элемента, присущих всем проблемам принятия решений:

1. Каков выбор? (Действия).

2. Каковы связанные с ними факторы неопределенности? (События).

3. Каковы возможные результаты? (Последствия).

4. Что важно для лица, принимающего решения? (Критерии). Все эти элементы могут быть полностью представлены на древе решений.

Древо решений. Пример

Предположим, нью-йоркский брокер должен решить: покупать ли ему 100 000 тонн железной руды у дальневосточного правительства по цене значительно ниже мировой, скажем, по 5 долларов за тонну. Другие брокеры получили то же самое предложение, поэтому ему необходимо принять решение немедленно. Он знает, что может получить за эту руду 8 долларов за тонну, но считает, что существует шанс 50 : 50, что правительство США откажет в предоставлении лицензии на импорт. В этом случае контракт будет аннулирован, и штраф составит доллар за тонну.

Древо решений, представляющее «проблемный вариант N 1».

Под контролем брокера находятся только действия, события же зависят от правительства.

Чтобы принять решение в данной ситуации, брокер должен учитывать вероятности каждого из двух событий.

0 (База, от которой измеряются последствия)

Действие Событие Последствие (В скобках указывается вероятность) Последствия ветвей начальной вилки действий может быть изображено при помощи исключения вилки событий. Подобная процедура называется «обратная индукция». Формальный анализ начинается с вычисления среднего или «ожидаемого» последствия для вилки событий с правой стороны от древа решений.

Ожидаемое последствие вычисляется путем взвешивания каждого последствия по его вероятности и сложения результатов.

Песете исключения правосторонней вилки событий остается только левосторонняя вилка действий. Выбирается та ветвь на вилке действий, которая имеет наибольшее значение известного или ожидаемого последствия.

Риск принятия того или иного варианта решения определяется ресурсами, имеющимися в распоряжении брокера.

Решения по сбору информации

В бизнесе при решении большинства проблем, связанных с принятием решений, у менеджера может быть дополнительный выбор, заключающийся в откладывании принятия решения на срок, в течение которого будет собрана дополнительная информация. Если это так, то это также необходимо отразить на древе решений.

Предположим, что брокер мог обратиться в правительство за разрешением до того, как заняться вопросом покупки руды. Однако он боится, что к тому времени, когда будет получен ответ, заключить сделку будет уже невозможно. Скажем, он считает, что существует лишь 30%-ный шанс своевременного получения информации.

Новая задача брокера в принятии решений - «вариант N 2» - может быть представлена древом.

Если брокер решает не обращаться за разрешением, тогда его задача остается прежней. Если он все же решает сделать это, то возникнут два неопределенных события, независящих от него: первое - правительство поддержит или отвергнет обращение; второе - сделка может быть все еще возможна или уже нет. Естественно, что при положительном рассмотрении вопроса правительством и при возможности заключения сделки брокер выберет вариант покупки руды и получит прибыль в $ 300000. Далее применяется метод обратной индукции, с переходом от одной вилки событий к другой (справа налево). В конце концов, брокер стоит перед выбором между двумя вариантами действий, имеющих, соответственно, ожидаемые значения денежных последствий в размере $ 45000 и $ 100000. Естественно, он выбирает последний вариант. Таким образом, мы можем сделать вывод, что брокеру не нужно сначала обращаться в правительство, а надо идти на риск и покупать руду, не занимаясь сбором дополнительной информации.

Заметим, что в данном случае произошло изменение только элементов (1) и (2).

Несовершенная информация

В большинстве ситуаций в бизнесе менеджер, принимающий решения, должен довольствоваться несовершенной информацией, которая снижает, но не исключает неопределенность.

Предположим, что консультант по вопросам экономики из Вашингтона предлагает свои услуги в выяснении позиции правительства за плату в 1000 долларов. Конечно, он тоже не безгрешен, но имеет хорошую репутацию в решении подобных вопросов. Возникает вопрос: должен ли брокер нанять консультанта? Новое древо решений.

Для упрощения древа решений необходимо руководствоваться здравым смыслом. Необходимо рассчитать две новые вероятности: отчет консультанта будет положительным; правительство действительно поддержит сделку.

Брокер дает им следующую оценку: 0.6 и 0.9. Естественно, что плата консультанту должна вычитаться из всех долларовых последствий, расположенных в верхней части схемы.

Далее вычисляются ожидаемые последствия. Таким образом, становится очевидной необходимость обращения к консультанту.

Экспертная оценка, несмотря на затраты, более выгодна, чем получение «совершенной» информации, так как она может быть получена своевременно (для предотвращения возможных потерь).

Неопределенные величины

В предыдущих примерах вилки событий имели только два ответвления: событие либо происходило, либо нет. Однако в практике маркетинга зачастую существует большая неопределенность по отношению, например, к таким величинам, как объем продаж и цена, которые могут иметь огромное множества значений. В этом случае применяется та же самая схема анализа, причем необходимо оценить вероятность каждого значения. Однако в случаях, когда число альтернативных событий, вероятность которых необходимо оценить, очень велико, гораздо удобнее отражать на схеме ограниченный спектр значений. Одним из подобных методов является метод группировочной медианы. Поясним его сущность на примере.

Предположим, что брокер имеет некоторые опасения по поводу цены, по которой он мог бы продать руду. Обозначим цену за тонну S. Брокер считает, что она может варьировать между $ 5 и $ 10.

Брокер может выбрать несколько альтернативных значений для S (например, $5, $8, $10) и рассчитать их вероятности или оценить полное распределение 5, а затем прибегнуть к группированию для вычисления ожидаемого последствия. Результатом группировки вероятностного распределения является веер равновероятных событий.

Уточнение «неточных» альтернатив

При построении древа решений зачастую большое практическое значение имеет уточнение действий и событий, которые до сих пор не были детально оценены. Например, брокер мог бы оценить вероятность происхождения какого-либо события при условии, что правительство отказало ему. Если этого не происходит, то выбор на ветке «купить» недостаточно полно оценивается.

Оценка последствий

В общем оценка экономических решений, и маркетинговых в частности, не производится лишь с точки зрения краткосрочной денежной прибыли (ущерба). В таких случаях рекомендуется тщательно выявить один главный критерий. Если последствия конкретных комбинаций «действие - событие» имеют другое измерение, то они переводятся в «эквивалентные единицы» основного критерия. Иногда для этого можно использовать формализованную методику, например, метод оценки окупаемости капиталовложений при помощи расчета дисконтированного движения наличности. Но нематериальные факторы можно оценить лишь при помощи субъективного расчета денежных сумм, эквивалентных действительным многогранным последствиям.

Вероятно, оценка возможных результатов является наиболее сложным практическим вопросом в анализе древа решений.

Нежелание рисковать

Риск в принятии экономических решений обычно достаточно невелик, чтобы менеджер рисковал в прямом смысле этого слова. Однако, если значительная часть сделки связана с риском, то анализ, не учитывающий так называемое нежелание рисковать, может оказаться в значительной степени необоснованным.

К счастью, нежелание рисковать можно непосредственно внести в анализ древа решений, так как общее отношение менеджера к рынку можно выразить с количественной точки зрения. Для этого необходимо построение кривой предпочтения или выгоды.

Мы видим, что оптимальный вариант решения (с точки зрения брокера, не желающего идти на риск) диаметрально противоположен варианту, являющемуся оптимальным с точки зрения рискующего брокера. Не имея дополнительной информации, брокер отвергает сделку. С другой стороны, брокер выбирает вариант обращения в правительство за разъяснениями.

Использование подобной кривой позволяет осуществлять анализ древа решений в направлении предотвращения риска, причем с большой точностью. И если кривая была точно построена, то значения выгоды можно использовать вместо действительных последствий. При этом метод 06-ратной индукции позволит определить оптимальную стратегию, соответствующую отношению менеджера к риску.

4.2 Вероятность и использование информации

Теория вероятности и экономические решения. Основной задачей в маркетинговых и других коммерческих исследованиях является снижение управленческой неопределенности, связанной с целевыми величинами, имеющими отношение к принятию решений. Неопределенность индивидуума по поводу любого количественного фактора может быть представлена в виде вероятностного распределения. Такое распределение можно изобразить графически. При этом можно руководствоваться интуицией либо использовать статистические и другие методы. Одним из подобных методов является байесовский вывод.

Центральным положением этой теории является то, что вероятность происхождения нескольких событий зависит от вероятности одного события; вероятности второго события при условии, что первое событие произошло; вероятности третьего события, если первые два произошли, и т.д. Порядок событий в данных расчетах не имеет значения. Если события независимы в том смысле, что одно событие не повлияет на вероятность происхождения другого, то вероятности всех событий просто перемножаются.

«Классический» статистический вывод нашел широкое применение в маркетинговых исследованиях и общественных науках. Он основан на оценке гипотез. Однако вероятности гипотез сами по себе не принимают во внимание все факторы, что ограничивает практическое использование этого метода. Более того, в данном случае не происходит оценки вероятности альтернативных гипотез.

Байесовский вывод принимает во внимание не только данные наблюдений, но и интересующие исследователя субъективные вероятности. С помощью этих данных могут быть выведены значения других вероятностей, которые также необходимо учитывать.

Впоследствии, после получения новых фактов, происходит корректировка вероятностей гипотез. Такая техника называется априорно-апостериорным анализом и является, возможно, наиболее широко используемой формой байесовского вывода.

Поясним применение байесовского вывода на примере с брокером, прибегнувшим к услугам консультанта. Древо вероятностей, включающее в себя первоначальные оценки брокером вероятностей того, что отчет консультанта будет положительным (отрицательным) при условии, что поддержка правительства действительно будет (не будет) получена. Далее применяется так называемое «обращенное» древо вероятностей. В этом случае происходит оценка вероятностей поддержки (отвержения) сделки при условии положительности (отрицательности) отчета.

Таким образом, очевидно, что переоцененные вероятности отличаются от интуитивно определенных брокером. Однако необязательно, что впоследствии полученные вероятности «лучше», чем предыдущие. Но по крайней мере, они находятся в лучшем соответствии с остальными вероятностями в данной модели. Кроме того, предпочтение им отдается в том случае, если исследователь с большей уверенностью оценивает вероятности.

Многозначные целевые величины обычно затрудняют построение древа вероятностей, так как на нем будет слишком много ветвей. Одним из способов облегчения задачи является метод группировки. Его суть в том, что одна многозначная величина заменяется другой величиной, имеющей всего несколько значений, выбранных таким образом, чтобы новая переменная максимально заменяла исходную. При этом применяется метод группировочной медианы. Спектр значений исходной величины делится на сегменты так, чтобы средние значения сегментов имели равную вероятность.

Ранее отмечалось, что исходная степень неопределенности и вероятность подвергались субъективной оценке, поэтому выводы, полученные на основе анализа, могут быть противоречивыми. В некоторых случаях субъективность можно если не устранить, то по крайней мере, ограничить. Исходная неопределенность может быть настолько велика в сравнении с новыми данными, что они могут просто исключать ее, и дальнейший анализ будет проходить так, как если бы все возможные значения были оценены как равновероятные. При помощи статистических методов можно математически сделать вывод о величине на основе имеющихся данных. Таким образом, нет нужды в дальнейшей субъективной оценке.

ПРИМЕР. В процессе проведенных маркетинговых исследований студентов попросили изучить уровень «знания» о лезвиях» Жиллетт» в различных сегментах бостонского рынка. Одна из групп студентов проинтервьюировала 200 мужчин в парикмахерских. На основе специальных форм ответов на структурные вопросники были определены высокая, средняя и низкая степень осведомленности. Студенты исследовали и вопрос общего знания в данном районе, и взаимосвязь между степенью осведомленности и характеристиками населения (возрастом, классом и т.д.). Вот одна из таблиц, представляющих определенный интерес:

Осведомленность	Количество респондентов в выбранных категориях населения
	«Белые воротнички» (служащие)	«Синие воротнички» (рабочие)	Отрасли обслуживания	Итого
Высокая	34	10	10	54
Низкая	27	13	14	54
Средняя	14	9	8	31
Итого	75	32	32	139

Необходимо было сделать выводы по следующим вопросам:

а) процент взрослого мужского населения Бостона, имеющего высокую степень осведомленности (по данным опросника);

б) доля служащих, имеющих высокую степень осведомленности;

в) различия в степени осведомленности между служащими и производственными рабочими.

Для того чтобы оценить связь между этими заменяющими показателями и группами (или отличиями между группами), непосредственно интересующими исследователя (а не теми, которые были выделены в процессе выборки), необходимо учесть ошибки классификации и существенность сдвига в процессе выборки. Например:

1. Выбранные парикмахерские могут не представлять весь Бостон; некоторые взрослые мужчины могут иметь меньший шанс быть отображенными в процессе выборочного обследования, чем другие.

2. Интервьюирование в определенное время приводит к тому, что определенные типы людей имеют большую вероятность попасть в выборку, чем другие.

3. Люди, приходящие в парикмахерскую стричься, имеют большую вероятность быть отображенными в выборке, чем те, кто ходит в парикмахерскую реже, или те, которые стригутся дома. Были сделаны следующие выводы:

а. Доля людей, участвовавших в выборочном обследовании и имеющих высокую степень осведомленности, почти наверняка составляет от 26,4% до 51,6%; причем с вероятностью 0,98 эта доля составляет от 29,5% до 48,5%, а с вероятностью 0,5 - от 36,3% до 41,7%.

б. Доля участвовавших служащих, имеющих высокую степень осведомленности, почти наверняка составляет от 28,1% до 62,9%; с вероятностью 0,98 эта доля составляет от 32,4% до 58,6%, а с вероятностью 0,5 - от 41,7% до 49,3%.

в. Обозначим долю служащих, участвовавших в выборке и имеющих высокую степень осведомленности, pi, а долю производственных рабочих, имеющих высокую степень осведомленности, - р2. При помощи компьютерной программы можно найти распределение x=pi-р2. Компьютер выдает сведения ор]-рг и накопленной вероятности, соответствующей каждому значению х. При этом значениям х от - 0,1818 до 0,4091 соответствуют значениям накопленной вероятности от 0,001 до 0,999. Таким образом, можно почти наверняка утверждать то, что х находится в пределах от-18,2% до 40,9%; причем, свероятностью0,98 он лежит в интервале от - 10,4% до 34,4%, а с вероятностью 0,5 - от 6,5% до 19,5%. Более того, вероятность того, что х будет отрицательным, составляет примерно 0,10, т.е. существует приблизительно один шанс из десяти, что высокую степень осведомленности будет иметь большая доля производственных рабочих, чем служащих, хотя в выборке высокую степень осведомленности имели 45% служащих и только 31 % рабочих.

ПРИМЕР. Необходимо принять решение: делать или не делать специальную скидку с подписной цены журнала лицам, чьи имена находятся в рассылочной ведомости. Долю положительных ответов на предложение подписки по сниженной цене можно принять за целевую величину, которую можно измерить напрямую. На основе значений целевой величины можно просчитать прибыльность снижения подписной цены.

4.3 Ценность информации

Ценность информации может быть определена как разница между результатами решений, принятых с использованием данной информации, и результатами решений, которые были получены без ее использования. Под «результатами» подразумеваются экономические и другие последствия управленческих решений, измеряемые в виде прибыли ( краткосрочной и долгосрочной), роста компании, улучшения морального состояния персонала и т.д. Для упрощения результаты будут измеряться в долларах, хотя во многих случаях это неправомерно.

В принципе возможно провести ретроспективные сравнения результатов решений, принятых в прошлом (или тех, которые могут быть приняты) при различных информационных условиях. Это бывает затруднено в случаях, когда решение было бы принято каким-либо образом даже без использования данной информации. Гораздо более оправданным подходом является оценка ценности информации до того, как будут потрачены средства на ее сбор и анализ.

Полезно классифицировать использование информации в управлении по следующим типам:

1. Управленческая проблема или возможность ясно определена как выбор между альтернативами:

а. возможно непосредственное измерение соответствующих величин;

б. непосредственное измерение невозможно, поэтому вместо него должно использоваться косвенное.

2. Проблема или возможность осознается, но не ясно определена.

3. Проблема или возможность еще не выявлена. Выбор между альтернативами. Простейший вид проблемы: менеджеру необходимо сделать выбор между четко определенными альтерна-

Прибыль (убыток), связанная со снижением цены, вычисляется для каждого возможного значения процента положительных ответов на высланное по почте предложение о подписке по сниженной цене путем вычета суммы издержек, связанных с рассылкой по почте ($ 10000) из объема полученного дополнительного дохода. Этот доход определяется по формуле:

$ 4 х 100000 х 0,02 = $ 8000,

где $ 4 - предполагаемая цена журнала;

100000 - число людей, которым направляется предложение о подписке по сниженной цене;

0,02 - доля положительных ответов на предложение.

В данном случае потеря составит $2000 (8000 - 10000 = -2000). Предположим, что менеджер должен каким-то образом решить, делать или не делать предложение, без какой бы то ни было специальной информации. На основе опыта подобных предложений он может догадаться» о возможных ответах. Например, он полагает, что процент ответов будет где-то между 1 и 5, но нет причин считать, что получение какого-либо конкретного процента ответов более вероятно, чем другого. Поэтому каждому возможному проценту ответов соответствует вероятность 1/5 (в качестве процентов ответов берутся только целые числа).

Менеджеру необходимо сделать выбор из предложенных вариантов на основе ожидаемых последствий (т. е. нежелание риска в данной ситуации исключается), поэтому ветвь «не делать предложения» заблокирована.

Ожидаемая ценность совершенной информации (ОЦСИ). Менеджер может предпочесть отложить принятие окончательного решения до получения дополнительной информации. Предположим, он может получить совершенную информацию о размере процента ответа при помощи аккредитованного телепата. Совершенная информация позволит полностью исключить неопределенность и, таким образом, будет гарантией выбора правильного (наиболее выгодного) варианта. Если менеджер выбирает вариант «получить совершенную информацию», то вероятность получения информации о конкретном проценте ответов будет равна вероятности получения самого процента ответов. Более того, после получения информации вероятность получения соответствующего конкретного процента равна 1. Таким образом, существует один шанс из пяти, что полученная информация позволит ему быть уверенным в получении $ 10000, один шанс из пяти - $ 6000 и т.д. Ожидаемая ценность пяти возможных вариантов - $ 3600. Таким образом, можно говорить о том, что 1) ожидаемая полная ценность совершенной информации равна разности между ожидаемой ценностью решения получить эту информацию и наибольшей ожидаемой ценностью альтернативного решения;

2) ожидаемая чистая ценность совершенной информации представляет собой разность между ожидаемой полной ценностью и ожидаемыми затратами на получение этой информации. В данном случае ожидаемая чистая ценность будет положительной, если затраты составят менее $1600.

Несовершенная информация. Естественно, несовершенство информации снижает ее ценность. Если одним из источников несовершенства является ошибка выборки, то можно произвести количественную оценку ожидаемой ценности информации, полученной при помощи выборки.

В нашем примере случайно производится выборка 50 имен из рассылочной ведомости, и на ее основе рассчитывается процент ответов для общего списка подписчиков.

Компьютерная программа, основанная на вероятностном распределении, позволяет установить следующую зависимость между количеством подписавшихся (возможные результаты выборки) и истинным процентом ответов:

Возможные результаты выборки (количество подписавшихся)	Истинный процент ответов
	1%	2%	3%	4%	5%
0	0,605	0,364	0,218	0,130	0,007
1	0,306	0,371	0,337	0,271	0,203
2	0,075	0,186	0,256	0,275	0,260
3	0,012	0,061	0,126	0,184	0,220
4	0,002	0,015	0,046	0,090	0,136
5		0,003	0,13	0,035	0,066
6			0,003	0,011	0,026
7			0,001	0,003	0,009
8				0,001	0,002
9					0,001
	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000

Процент ответов 1% 2% 3% 4% 5%.

Совместная вероятность 0,0024 0,0122 0,0252 0,0368 0,0440 0,1206.

Следовательно, безусловная вероятность получения результата выборки трех из пятидесяти равна 0,1206.

Далее для того чтобы найти вероятность получения конкретного процента ответов при результате выборки трех из пятидесяти, необходимо разделить совместную вероятность этого процента ответов и результата трех из пятидесяти на безусловную вероятность получения данного результата. Например, вероятность получения 1 % ответов при результате трех из пятидесяти равна 0,0024/0,1206 = 0,020. Аналогично определяются вероятности получения 2,3,4 и 5% ответов при результате выборки трех из пятидесяти. Таким образом, имеем:

Процент ответов 1°/о 2% 3% 4% 5%.

Вероятность 0,0024/0,1206-0,020 0,0122/0,1206-0,101 0,0252/0,1206-0,209 0,0368/0,1206-0,305 0,0440/0,1206-0,365 Итого: 1,000

Допустим, что в результате выборки будет получено три новых подписчика. Тогда при проценте ответов от 1 до 5 вероятности получения трех ответов из пятидесяти будут следующими:

Процент ответов 1% 2% 3% 4% 5%.

Вероятность получения трех ответов из 50: 0,012 0,061 0,126 0,184 0,220.

Далее можно рассчитать совместную вероятность процента ответов и результата выборки (3 из 50). Например, если процент равен 1 и результат выборки равен 3 из 50, то совместная вероятность равна произведению вероятностей каждого из этих двух событий, т.е. 0,2 х 0,012 = 0,0024. Аналогично рассчитываются совместные вероятности для других процентов ответов. Таким образом, получаем:

Аналогично определяются вероятности получения 1%-5% ответов при других результатах выборки. Эти данные заносятся в схему. Данные вероятности можно использовать для расчета ожидаемой ценности действия «делать предложение» для каждого возможного результата выборки, например, при получении трех подписавшихся из пятидесяти новая ожидаемая ценность равна 5576 долларам и т.д.

До проведения теста, разумеется, нельзя знать его результатов. Однако можно рассчитать ожидаемую ценность для каждого возможного результата выборки. Эти ожидаемые цифры показаны для результатов 0;1;...6. Теперь можно использовать вероятности, установленные для каждого возможного результата выборки для того, чтобы определить размер общей ожидаемой ценности действия «провести выборку 50 человек». Вероятности каждого возможного результата выборки рассчитываются на основе первоначальных предположений менеджера о различных процентах ответов и условных вероятностях (см. таблицу). Общая ожидаемая ценность выборки 50 человек составляет $ 2421. Если не было затрат, связанных с выборкой, ожидаемая ценность выборки (п = 50) будет равна разности между этим результатом и ожидаемыми последствиями действия «делать предложение». В данном случае: $2421 -$2000= = $421.

Выборочные данные редко достаются бесплатно, поэтому любая оценка их ценности должна отражать затраты на проведение выборки, равно как и ожидаемую ценность. Обычно общая стоимость выборочных данных включает в себя фиксированные и переменные элементы затрат, фиксированные вызваны самим фактом проведения выборки и не зависят от ее размера, в отличие от переменных. Примером фиксированных затрат могут служить затраты на разработку вопросника, примером переменных - затраты на печать и рассылку.

Наш пример позволяет показать третий элемент «стоимости» выборки - доход от новых подписчиков, полученный во время выборки.

Он зависит от числа согласившихся на подписку, так же как и от размера выборки. Эти деньги должны вычитаться из затрат. Так как число «успехов» заранее неизвестно, стоимость выборки неопределена до решения о покупке информации. Следовательно, необходимо подсчитать чистую стоимость для каждого возможного результата выборки.

Для примера предположим, что затраты и доход от выборки следующие: фиксированные затраты, независящие от размеров выборки $ 100,00; Переменные затраты на один элемент выборки $ 0,15; Доход, полученный от каждого нового подписчика $ 2,00.

Стоимость рассылки (на одного человека) при выборке выше, чем стоимость рассылки по рассылочной ведомости, а доход от новых подписчиков ниже, так как выборочная рассылка требует кроме фиксированных затрат на планирование и проведение теста еще и специальной обработки.

На основе этих данных можно подсчитать ожидаемую стоимость рассылки для 50 человек:

Так как ожидаемая ценность выборочных данных $ 421, а ожидаемая стоимость $ 104,50, то ожидаемая чистая ценность при проведении выборки будет $421-$104,50-$ 316,50.

Оптимальный размер выборки. Ожидаемая чистая ценность выборки может быть подсчитана для выборки любого размера и, сопоставив результаты, можно определить ее оптимальный размер, т.е. размер с наибольшей ожидаемой чистой ценностью. Для этого существуют специальные компьютерные программы. Для данного примера оптимальным является размер выборки в 1008 человек, при котором ожидаемая чистая ценность выборки составит $ 887.

С увеличением размера выборки ожидаемая полная ценность выборки (ОПЦВ) бесконечно приближается к ожидаемой ценности совершенной информации (ОЦСИ). ОПЦВ может сначала быстро расти, а затем замедлиться, а может следовать s-кривой. Действительное поведение кривой зависит от сущности и степени неопределенности, существующей до сбора выборочных данных. В простой задаче с одним выбором («посылать» или «не посылать»), если существует большая неопределенность относительно того, выше или ниже уровня самоокупаемости будет лежать расчетная переменная, даже небольшая выборка существенно увеличит ожидаемые последствия (кривая). С другой стороны, если «местоположение» переменной относительно этого уровня как-то определено, маленькая выборка не будет так сильно воздействовать на ожидаемые последствия (кривая 2). Если не касаться вопроса безубыточности, то отношение ОПЦВ к размеру выборки зависит от того, насколько велика была неопределенность относительно расчетной переменной, т.е. от дисперсии первоначального вероятностного распределения.

Косвенные показатели

Обычно не представляется возможным получить прямые показатели целевой переменной (переменных), от которой зависит результат решения. В этом случае лучше всего воспользоваться косвенными показателями.

Какова ценность информации, состоящей из косвенных показателей? Методы оценки слишком сложны и поэтому здесь не приводятся. Даются лишь несколько подходов.

Формальная оценка. Эта методика включает в себя подсчет ожидаемой ценности и дисперсий распределения различных коэффициентов, представляющих источники ошибок в результатах исследования. Если таким образом будут обработаны все относящиеся к делу источники ошибок, то можно будет построить распределения условной вероятности для каждого из различных показателей исследования , зависящие от возможных «истинных» значений расчетной переменной. В принципе такое условное распределение идентично выборочному распределению, рассмотренному ранее для определения ожидаемой ценности выборки.

Основой подхода является оценка предположений о результатах теста при условии различных значений целевой величины или отношениях результатов теста к истинному значению.

Приближенные методы. Как же могут быть оценены косвенные показатели в условиях отсутствия выработанной процедуры подсчета? Предлагается несколько обобщенных приближенных методов.

1. Как только задача поставлена в виде выбора между хорошо определенными альтернативами (предположим, что некоторая целевая величина имеет значимые «шансы»), можно подсчитать ожидаемую ценность совершенной информации. Несовершенная информация не может быть оценена выше совершенной; в большинстве случаев ее ценность значительно ниже. Таким образом, подсчет ОЦСИ часто полезен для определения верхнего предела ценности информации.

2. Почти всегда полезно представить себе несколько возможных результатов исследования еще до того, как исследование проведено. Менеджер должен сначала проанализировать свою проблему на основе той информации, которой он уже располагает. Затем он должен обдумать, как на его анализе скажется получение дополнительной информации; могут быть сделаны различные предположения об источнике информации.

3. Должны собираться и анализироваться любые данные о взаимосвязи между целевой величиной и одним или несколькими косвенными показателями. Необходимо постоянно спрашивать специалиста по исследованиям: «Каковы основания - если они есть - для того, чтобы эта информация имела отношение к целевой величине, в которой мы действительно заинтересованы?»

Частично определенные и неосознанные проблемы

Формальный анализ ценности информации применяется только по отношению к структурированным задачам - задачам выбора из известных альтернатив. Однако в маркетинге существуют и другие задачи. Информация может играть жизненно важную роль на ранних этапах осознания того, что проблема или благоприятная возможность существуют, и определения их с позиций альтернатив. Определение ценности информации для этих целей в большей степени дело опыта и здравого смысла.

Даже если невозможно провести формальный анализ, ценность информации определяют одни и те же основные факторы: потенциальные прибыли или убытки, а также степень неопределенности, связанной с проблемой. Оценка этих факторов может оказать некоторую помощь в определении относительной ценности различных видов информации. Например, если менеджеры полагают, что успехи компании зависят в первую очередь от рекламы, то информация об эффекте рекламы, рекламе конкурентов и т.д., конечно, будет важнее, чем, скажем, информация об изменениях в каналах сбыта. В оборонной фирме информация о будущих нуждах обороны гораздо важнее, чем информация о рекламе.

4.4 Упражнения

Упражнение по использованию древа решений; «Нью Инглэнд Рэйлроуд Кампэни».

В 1963 г. в «Нью Инглэнд Рэйлроуд Кампэни» (НИРК) обсуждался вопрос о введении третьего (удешевленного) класса проезда в дополнение к двум уже существующим (первому и второму) в надежде, что это позволит увеличить выручку от продажи билетов.

Г-ну Уэлчу, руководителю отдела маркетинга НИРК, предстояло решить, стоит ли осуществлять подобные изменения. В случае утверждения новый класс должен был бы просуществовать по крайней мере 100 дней. Г-н Уэлч считал, что в ходе анализа прежде всего необходимо ответить на следующий вопрос: привлечет ли новый класс достаточное количество новых клиентов для покрытия потерь от перехода прежних пассажиров второго класса к использованию менее прибыльного третьего класса.

Г-н Уэлч обладал достаточным опытом в решении подобных проблем, что позволило ему сделать следующие оценки:

а) в среднем существует один шанс из трех, что новый класс привлечет 200 новых клиентов за день, один шанс из трех, что их число составит около 100, и один шанс из трех, что их будет около 50;

б) в среднем существует один шанс из трех, что за день 100 прежних клиентов, пользовавшихся вторым классом, перейдут к использованию нового класса, один шанс из трех, что их будет около 50, и один шанс из трех, что их количество составит около 25 человек;

в) калькуляционный отдел подсчитал, что плата за проезд вторым классом приносила 10 долларов прибыли, а третьим классом - около 4 долларов;

г) г-н Уэлч полагал, что постоянные затраты на введение нового класса составят около 5000 долларов;

д) в процессе принятия решения можно было прибегнуть к усреднению.

Вопросы.

1. Если бы Вы были на месте г-на Уэлча, стали бы Вы вводить новый класс? Постройте древо решений, используя в качестве критерия изменение в ожидаемой выручке. Сделайте любые упрощающие предположения. Может быть Вы посчитаете удобным вычислить последствия каждой совокупности: действие - событие, отметив сначала на соответствующих ветвях дерева величину влияния каждого действия и события на объем выручки.

2. Наличие какой дополнительной информации помогло бы г-ну Уэлчу в процессе принятия решения? Если бы г-н Уэлч имел возможность непосредственно воспользоваться совершенной информацией, то какую максимальную сумму ему следовало бы заплатить за нее?

Упражнения по оценке ценности информации (Сделайте любые упрощающие предположения).

Упражнение.

Было восемь часов вечера и г-н Доббс раздумывал над тем, не закончится ли неудачей намеченная им поездка в Нью-Йорк, стоимость которой составляла 100 долларов. Он знал, что из каждых двух недель агент по закупкам фирмы «Николс и сыновья» бывает в городе лишь в течение одной недели. Однако, если бы агент был в городе, то, как полагал г-н Доббс, существовал бы шанс 3 к 2, что он (г-н Доббс) смог бы получить заказ. В таком случае комиссионное вознаграждение составило бы 200 долларов. Исходя из этого, должен ли г-н Доббс совершать поездку?

«Я отдал бы свою правую руку, лишь бы узнать, получу ли я заказ в результате этой поездки.» Во сколько оценивает свою правую руку г-н Доббс?

Затем он вспомнил о службе, которая за 8 долларов могла бы проинформировать его, находится ли агент в Нью-Йорке. Принимая во внимание позднее время, это был единственный доступный источник информации. Следует ли г-ну Доббсу воспользоваться услугами этой службы? Упражнение 2.

В компании «Дээри-пласМилк» рассматривался вопрос о том, стоит ли организовать доставку продуктов на дом в Кент - поселение из 1000 домов. Ранее доставка надом не предполагалась. Постоянные издержки на маршруте в Кент составили бы до 250 долларов в неделю. Прошлый опыт подсказывал, что средняя выручка от каждого дома, согласившегося пользоваться услугами доставки на дом, составит один доллар в неделю. «Дээри-плас» была уверена, что эта цифра применима к Кенту.

Руководитель отдела сбыта был уверен, что «признание рынка», определенное как доля домов в Кенте, в которые осуществляется доставка на дом, составит по крайней мере 10%, но не более 70%. Оценка медианы составила 30%. Такое распределение описывается следующими группировочными медианами:

Группировочная медиана 0,05 0,15 0,25 0,35 0,45 0,55 0,65 0,75 0.85 0,95.

«Признание рынка» 15% 20% 23% 27% 29% 31% 34% 39% 47% 57%.

Предположим, что если «Дээри-плас» организует доставку на дом, то «признание рынка» будет сразу же установлено и не изменится в будущем. Руководство интересует лишь первый год деятельности. Какова ожидаемая ценность совершенной информации применительно к действительному уровню «признания рынка»?

Как бы Вы действовали в реальной ситуации, если бы, например, получение совершенной информации было невозможным?

5 ПРОЕКТИРОВАНИЕ И ОРГАНИЗАЦИЯ МАРКЕТИНГОВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ (МИС)

Планируемые маркетинговые информационные системы. Элементы маркетинговой информационной системы. Маркетинговая информационная система (МИС) включает три основных компонента: систему управления маркетингом; систему маркетинговой информации; систему обеспечения.

Система управления маркетингом включает: организационные структуры; распределение ответственности по должностям; процедуры планирования и контроля маркетинговой деятельности. Маркетинговая информационная система - это совокупность процедур и методов проведения периодического запланированного анализа и представления информации к использованию в процессе принятия маркетинговых решений. Она состоит из периодических отчетов, но не ограничивается ими.

Система обеспечения включает в себя те виды деятельности и процедуры, которые необходимы для получения, обработки, документирования и передачи данных.

Так как эти три компонента представляют собой логическую иерархию систем, то маркетинговая информационная система должна соответствовать спецификации системы управления маркетингом, равно как и система обеспечения соответствовать маркетинговой информационной системе. Основные виды информации, поставляемой системой маркетинговой информации: информация для контроля; информация для планирования; информация для фундаментальных исследований. Информация для контроля разрабатывается с целью осуществления постоянного контроля за маркетинговой деятельностью и быстрого выявления тенденций, проблем и возможностей. Она позволяет предвидеть проблемы, более детально и всеобъемлюще сопоставлять результаты деятельности с планом и быстрее получать необходимые данные.

Информация для планирования может быть получена путем компьютерного моделирования результатов альтернативных планов. «Идеальная» система маркетингового планирования должна, помимо этого, включать в себя систему полевых экспериментов, которая позволила бы проверять на практике альтернативные маркетинговые программы, полученные путем компьютерного моделирования.

Информация для фундаментальных исследований используется для выработки и проверки правил принятия решений и причинно-следственных связей, которые повысят способность менеджера оценивать результаты действий и позволят приобрести больший опыт.

Развитие маркетинговой информационной системы (МИС)

Организация построения МИС. Проблема организации деятельности по развитию МИС является чрезвычайно комплексной. Для построения сложной МИС необходимо, чтобы огромное множество отделов и индивидуумов действовало сообща. Ими могут быть: высшее звено управления; управление маркетингом и управление качеством; управление сбытом; группы по разработке новых (перспективных) изделий; кадры, занимающиеся исследованием рынка; отдел бухгалтерского учета и анализа и финансовый отдел; специалисты по системному анализу и проектировщики систем; исследователи операций, статистики и специалисты по моделированию; программисты; специалисты по компьютерам.

Однако остается открытым вопрос: кто же несет ответственность за разработку, планирование и развитие МИС? Частично пробел в управлении возникает из-за того, что высшее звено управления не вполне правильно оценивает потребности и значение МИС, и частично из-за того, что оно испытывает понятное нежелание беспокоить крепкие и мощные отделы.

Существует несколько подходов к решению проблемы надлежащей организации управления:

1. Подход «листа чистой бумаги». Разрабатывается новая схема организационной структуры. Дело в том, что маркетинговая информация предоставляется одними отделами, а бухгалтерская - другими. При отсутствии координации и совместимости линейному управлению часто самому приходится устанавливать эту взаимосвязь. Таким образом,»идеальным» вариантом является упразднение традиционных отделов, занимающихся сбытом и обработкой информации, и создание отдела управленческой информации.

Несмотря на то, что такой отдел не сможет обеспечить службы управления всей необходимой информацией, вполне возможно слияние традиционных отделов в комбинированные отделы управленческой информации.

2. Работа в комитетах. В некоторых компаниях созданы комитеты МИС. Они служат для обмена мнениями и опытом в развитии МИС. Кроме того, они выявляют проблемы, связанные с координацией, и указывают на необходимость их решения. Но так как заседания комитетов отнимают определенное время, занятым линейным менеджерам не всегда удается в них участвовать. Более того, нелегко заставить человека выполнять какое-либо задание сверх его непосредственных обязанностей.

3. Низкоуровневый подход. В некоторых компаниях задания по развитию МИС получают нижестоящие специалисты из отдела исследования рынка. Но уже не одному прекрасному молодому специалисту пришлось подать в отставку, так как ему не хватает ни времени, ни энергии для преодоления организационных и психологических преград, с которыми он сталкивается.

4. Подход информационного «координатора». В некоторых компаниях, при сохранении традиционных границ между отделами, вводится должность информационного «короля» или «координатора», на которую назначается руководитель высшего звена. Иногда его называют директором маркетинговых систем. В его задачи входит создание организационных связей, которые бы способствовали объединению усилий различных отделов и подразделений компании в составлении и выполнении плана МИС.

Уровень усложненности МИС. Для принятия решения об уровне усложненности МИС необходимо принять во внимание потребности компании и затраты на их удовлетворение, а также способности менеджеров, такие, как: определение потребности в специальной информации; разработка аналитических подходов и моделей; точное планирование, принятие решения и контроль; толкование и использование сложной информации. Система - менеджер: проблемы соотношения. Очень важно поддерживать баланс между сложностью управления и сложностью МИС. Существует соответствие между сложностью управления и качеством информации: менеджеры обычно получают информацию такого качества, какую запрашивали. Однако, если качество информации значительно повышается, это не приводит к принятию лучшего решения, напротив, в результате менеджер приходит в замешательство и даже негодование, поскольку он не способен работать с более сложной информацией. Поэтому совершенствование МИС должно происходить постепенно.

Спецификации системы. Каждой компании необходимо определить макроспецификации МИС. Наиболее важными моментами, кроме типа системы, являются характер банка данных, форма и метод представления данных и подбор компьютеров. Причем решать эти вопросы должно не только высшее звено управления, но и другие линейные менеджеры.