Маркетинговая информационная система. - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Маркетинговая информационная система." 2017, 2018.

Маркетинговая информационная система - это комплекс материальных ресурсов, организационных процедур и методов, с помощью которых надлежащая информация своевременно и точно собирается с необходимой периодичностью, обрабатывается, сортируется, анализируется,...

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Подобные документы

Изучение значения информации для маркетингового исследования. Понятие маркетинговой информационной системы, ее роль на предприятии и структура. Сущность и анализ первичных данных и вторичной информации. Маркетинговые исследования ОАО "Нэфис Косметикс".

курсовая работа , добавлен 28.02.2010


Понятие и роль маркетинговой информационной системы (МИС), выявление направлений ее формирования и изучение тенденций ее проектирования. Исследование источников информации, собираемой в рамках МИС. Этапы разработки и эксплуатации информационной системы.

реферат , добавлен 15.11.2009


Сущность сбытовой политики. Виды и функции каналов сбыта. Особенности системы товародвижения и прогнозирования сбыта. Анализ каналов сбыта продукции в сети аптек "Нордмедсервис". Анализ использования стимулирования сотрудников и разработка системы скидок.

курсовая работа , добавлен 01.01.2014


Понятие, признаки, цели формирования маркетинговой информации. Принципиальные требования к маркетинговой информации, вытекающие из основополагающих принципов теории и практики маркетингового исследования. Типология маркетинговых информационных систем.

реферат , добавлен 03.06.2010


Функции и основные цели маркетинговой информационной системы, ее структура. Ведущие подходы к проектированию маркетинговых информационных систем. Наиболее распространенные прикладные подсистемы. Системы внутренней отчетности и маркетинговых исследований.

презентация , добавлен 06.12.2012


Сущность и задачи маркетингового подхода в управлении предприятием. Построение маркетингового подхода. Оценка эффективности предложений. Соотношение целей производства во времени. Система маркетингового контроля. Анализ деятельности конкурентов.

курсовая работа , добавлен 02.02.2013


Понятие, особенности и классификация маркетинговой информации. Источники первичной информации. Маркетинговая информационная система (МИС) и система поддержки принятия решений. Характеристика официальных источников информации. Задача функционирования МИС.

Маркетинговая информация собирается, анализируется и распределяется в рамках маркетинговой информационной системы, являющейся частью информационной системы управления организацией.

Возникла концепция данной системы и началась ее практическая реализация в начале 70-х годов.

Маркетинговая информационная система (МИС) -- это совокупность (единый комплекс) персонала, оборудования, процедур и методов, предназначенная для обработки, анализа и распределения в установленное время достоверной информации, необходимой для подготовки и принятия маркетинговых решений (рис. 3.2).

МИС трансформирует данные, полученные из внутренних и внешних источников, в информацию, необходимую для руководителей и специалистов маркетинговых служб. МИС распределяет информацию среди руководителей и специалистов маркетинговых служб, принимающих соответствующие решения. Кроме того, МИС, взаимодействуя с другими автоматизированными системами предприятия, поставляет нужную информацию руководителям других служб предприятия (производственных, НИОКР и др.). Внутренняя информация содержит данные о заказах на продукцию, объемах продаж, отгрузке продукции, уровне запасов, об оплате отгруженной продукции и др. Данные из внешних источников получаются на основе проведения маркетинговой разведки (из подсистемы текущей внешней информации) и маркетинговых исследований.

Маркетинговая разведка -- постоянная деятельность, на основе использования определенных процедур и источников получения информации, по сбору текущей информации об изменении внешней среды маркетинга, необходимая как для разработки, так и корректировки маркетинговых планов. В то время как внутренняя информация фокусируется на полученных результатах, маркетинговая разведка исследует то, что может произойти во внешней среде.

Источники получения текущей внешней информации могут быть самого различного характера, для ее сбора используются формальные и неформальные процедуры. Подобная информация получается путем изучения книг, газет, публикаций торговли; в результате бесед с потребителями, поставщиками, дистрибьюторами и другими внешними по отношению к организации лицами, которых следует эффективно мотивировать на сбор нужной информации; на основе бесед с другими менеджерами и сотрудниками, например сотрудниками сбытовых служб данной организации; путем проведения промышленного и коммерческого шпионажа (хотя в зарубежных книгах много пишут об этических проблемах маркетинговых исследований).

Маркетинговые исследования в отличие от маркетинговой разведки предполагают сбор и анализ данных по конкретным маркетинговым ситуациям, с которыми предприятие столкнулось на рынке. Собственно, изучение целей, содержания, процедур, методов и практики реализации маркетинговых исследований и является предметом данной книги.

Подобная информация не собирается в двух ранее рассмотренных системах. Такая деятельность осуществляется периодически, а не непрерывно, по мере появления определенных проблем, на основе использования специальных методов сбора и обработки собранных данных.

В МИС также входит подсистема поддержки маркетинговых решений, в которой с помощью определенных методов (например, моделей корреляционного анализа, расчета точки безубыточности) на основе созданной базы маркетинговых данных осуществляется доступ к информации, необходимой руководителям для принятия решений, а также ее анализ в заданном направлении.

Данная система на вопросы типа: «что если?» дает немедленные ответы, используемые при принятии маркетинговых решений.

В подсистему поддержки маркетинговых решений может входить набор процедур и логических алгоритмов, основанных на опыте экспертов и называемых экспертными системами.

Идея экспертной системы состоит в следующем. В то время как традиционные счетные программы имеют дело лишь с фактами, экспертные системы опираются на «профессиональную культуру». Говоря о профессиональной культуре, имеют в виду всю совокупность неформальных эвристических приемов, догадок, интуитивных суждений и умение делать выводы, которые трудно анализировать явным образом, но которые, по сути дела, и составляют основу квалификации эксперта, приобретаемой им на протяжении всей его профессиональной деятельности. Обычно сам эксперт не вполне осознает ее наличие и плохо понимает, как именно она работает. Однако, несмотря на всю непостижимость знаний экспертов, оказалось возможным вложить их в машинные программы, благодаря чему те могут сегодня поспорить по уровню компетентности с высококвалифицированными практиками.

Современные экспертные системы способны давать советы в таких различных областях знаний, как диагностика заболеваний, геологоразведка, уплата подоходного налога и функционирование системы обороны, проблемы маркетинга. В каждой из этих областей приходится иметь дело с информацией, которая не отличается строгостью, чрезвычайна сложна, что затрудняет использование обычного программного обеспечения; однако экспертные системы справляются с ней зачастую лучше чисто формализованных систем. Знания, используемые в каждой такой системе, были получены от специалистов данной области в виде правил, обычно многих их сотен, которые в совокупности создают «базу знаний» компьютера. Экспертная система состоит из базы знаний и механизма «вывода» -- программы, которая способна находить логические следствия из всей совокупности имеющихся в системе правил.

Некоторые из этих правил совершенно однозначны и имеют вид: «ЕСЛИ то-то И то-то, ТО получается какой-то результат».

Другие правила менее определенны и предполагают вероятностные оценки: «ЕСЛИ (до известной степени) то-то И (до известной степени) то-то, ТО (до известной степени) справедлив какой-то результат».

Действуя в соответствии с заложенными в ее базе знаний правилами, компьютер запрашивает у пользователя необходимую информацию, а затем сообщает свои выводы и рекомендации.

Так, в экспертную систему, разработанную автором данной книги в Академии народного хозяйства при Правительстве РФ, заложен алгоритм проведения маркетинговых исследований. Перед исследователем в определенной логической последовательности ставятся вопросы (большинство которых включено в приводимые в данной книге вопросники), определяющие содержание и порядок проведения маркетинговых исследований. Ответы на эти вопросы исследователь дает сам, в случае необходимости проводя сбор дополнительной информации. В зависимости от содержания ответов на вопросы программа оценивает целесообразность ведения сбытовой деятельности на рассматриваемых рынках и ранжирует отдельные продукты по уровню их предпочтительности.

МИС предназначена для:

раннего обнаружения возможных трудностей и проблем;

выявления благоприятных возможностей;

нахождения и оценки стратегий и мероприятий маркетинговой деятельности;

оценки на основе статистического анализа и моделирования уровня выполнения планов и реализации стратегий маркетинга.

Можно предложить следующую последовательность шагов по проектированию МИС. Прежде всего изучаются организация маркетинга на предприятии, распределение задач, прав и ответственности в системе управления маркетингом. Далее определяются потребности менеджеров в маркетинговой информации. На основе этих данных идентифицируются источники информации, определяются процедуры и инструменты ее получения и анализа. Следующие шаги: разработка плана предстоящих исследований, проектирование формата заключительного отчета и системы предоставления полученных результатов заинтересованным лицам. Наряду с этим разрабатываются мероприятия по созданию и поддержанию банка данных, системы обеспечения и оценки функционирования МИС.

Очевидно, что единого типового образца МИС не существует. Руководство организации и ее маркетинговых служб предъявляет к информации свои специфические требования, оно руководствуется своими собственными представлениями как о собственной организации, так и о ее внешней среде; у него существует своя собственная иерархия потребностей в информации и свой индивидуальный стиль руководства, зависящий от личных и деловых качеств сотрудников управленческого апарата и сложившихся между ними взаимоотношений. Кроме того, эффективная МИС может быть результатом лишь постепенного развития первоначальной системы.

Ниже в качестве примера дается характеристика информации, собираемой в рамках функционирования МИС гостиничной компании «Но liday Inns » (США).

Обследование клиентов и потенциальных клиентов. Оно осуществляется в следующих направлениях:

постоянное изучение степени удовлетворенности гостей;

ежегодное изучение мнений бизнесменов;

на основе изучения ежегодных результатов обследования лиц, совершающих поездки, знакомство с типологией поездок, с отношением к поездкам и целями их совершения.

Изучение деятельности конкурентов осуществляется в следующих направлениях:

сбор информации о наличии свободных и занятых номеров, их качестве и цене (синдикативная информация -- см. разд. 4.9.1);

посещение конкурентов видными политическими деятелями, артистами, бизнесменами и т.п.;

посещение ключевых конкурентов под видом клиентов;

составление для ряда конкурентов особых файлов, содержащих маркетинговую информацию.

Кроме того, путем изучения статистических отчетов об экономическом положении в различных регионах страны, получение информации о политическом и социально-экономическом климате.

В данной МИС также используется внутренняя информация о количестве свободных номеров и жалобах клиентов, о результатах проверок и предложениях менеджеров.

Ниже приводятся результаты исследования степени использования МИС лучшими пятистами компаниями США (Fortune 500 Companies) . Был разработан специальный вопросник, на который ответило 132 руководителя маркетинговых служб, что составило 26,4% опрошенных.

На рис 3.3 и 3.4 приводятся данные, характеризующие степень использования МИС в зависимости от дохода и типа компании соответственно.

Пятьдесят девять процентов менеджеров считают наиболее важным испочником маркетинговой информации внутренние данные компании, двадцать один процент менеджеров рассматривают маркетинговую разведку как наиболее важный источник получения данных, двадцать процентов -- результаты специально проведенных маркетинговых исследований (рис. 3.5).

На рис. 3.6 указывается процент фирм, проводящих маркетинговую разведку по отдельным компонентам внешней среды.

Что касается поддержки в выполнении отдельных функций маркетинга, то такая информация в разрезе отдельных элементов комплекса маркетинга приводится на рис. 3.7.

С точки зрения функций управления наиболее часто МИС используется в целях планирования и контроля, на это указало, соответственно, 51 и 36% опрошенных (рис. 3.8).

На вопрос: «Дает ли использование МИС преимущество в конкурентной борьбе?» -- положительно ответило 56% опрошенных. Отрицательный ответ дало 44% опрошенных.

Восемьдесят девять процентов опрошенных указали, что на их фирмах есть формальный, изложенный в письменной форме план маркетинга.

Дальнейшее развитие МИС приведет к ее трансформации в систему поддержки маркетинговых решений, являщейся более гибкой, более простой в использовании, в основу функционирования которой положены интерактивные процедуры, и ориентированной на принятие нестандартных творческих решений.

Пример использования маркетинговой информационной системы.

В магазине одежды вдруг резко упали объемы продаж; нужно срочно определить причину и принимать ответные меры. В случае отсутствия МИС необходимо провести опрос покупателей, выяснить их мнение (чревато потерей времени и дальнейшим падением продаж). А в случае, если в данном магазине налажена МИС, то руководству достаточно ознакомиться с еженедельными отчетами продавцов (в которых они фиксируют наиболее частые замечания и высказывания покупателей), чтобы увидеть, что в магазине в разгар летней жары вышла из строя система кондиционирования, с чем и связано падение продаж. Таким образом, в результате использования МИС сэкономлено и время, и деньги.

Основные функции МИС - сбор данных, их анализ, хранение и передача заинтересованным лицам. С помощью маркетинговой информационной системы из различных источников (внешних и внутренних) собирается необходимая информация, обрабатывается и передается лицам, принимающим решения (см. схему работы МИС).

Сама маркетинговая информационная система состоит из четырех подсистем:

· Система внутренней отчетности отвечает за сбор, обработку анализ внутренних данных. В распоряжении компании всегда находится очень ценная информация о запасах, объемах продаж, затратах на рекламу, выручке. Система внутренней отчетности позволяет сохранить эти данные и преобразовать в удобную для работы форму, в результате чего можно анализировать прибыльность конкретных товаров / услуг, каналов распределения, потребителей, динамику объемов продаж и т.п.

· Система анализа внутренней маркетинговой информации представляет собой разовый анализ внутренней информации, проводимый для достижения конкретной цели (например, анализ изменения объема продаж товара после изменения его цены либо проведения рекламной кампании). Подобный анализ проводится всякий раз, когда в этом появляется необходимость.

· Система наблюдения за внешней средой включает в себя отслеживание изменений в законодательстве, экономическом состоянии страны/региона и уровне доходов граждан, изменений в технологии производства товаров компании, появлении новых технологий и новых конкурентных товаров, и т.п. Например, бильярдной компании, действующей на рынке Санкт-Петербурга, необходимо отслеживать изменения в федеральном и местном законодательстве, изменении уровня благосостояния жителей города, тенденции в изменении форм проведения досуга, падение/рост популярности игры в бильярд, появление новых технологий в изготовлении бильярдных столов, шаров, киев и другого оборудования, и другие факторы. Все эти параметры в будущем могут повлиять на бизнес компании, поэтому необходимо своевременно их распознавать и корректировать деятельность в соответствии с их изменением.

· Система маркетинговых исследований: специальные маркетинговые исследования являются составной частью маркетинговой информационной системы и отличаются от систематического наблюдения за внешней средой своей целевой направленностью - маркетинговые исследования, как правило, проводятся для получения информации по конкретному вопросу для решения вполне конкретной проблемы.

Четыре подсистемы МИС, работая слаженно, позволяют осветить все процессы и события, происходящие как внутри, так и вне компании, и служат незаменимой основой для разработки ее стратегии.

Таким образом, маркетинговая информационная система:

1. Позволяет руководителям и менеджерам принимать более обоснованные решения и снижает вероятность возникновения ошибок за счет обеспечения необходимой информацией всех нуждающихся в ней лиц.

2. Позволяет компании своевременно улавливать все изменения, происходящие на рынке, и оперативно реагировать на них.

3. Дисциплинирует сотрудников, учит их отслеживать происходящие события и видеть, как они могут повлиять на развитие их компании.

Отсутствие МИС на предприятии: пример из жизни

«Диспозиция банальна и всем знакома: в фирме есть отдел продаж, есть отдел маркетинга. Первые - „бойцы на передовой“. Вторые - аналитики-стратеги. Первые ежедневно купаются в море информации. Вторые нуждаются в ней, как в глотке воздуха…
Продавцы знают всё обо всем - но анализировать данные им некогда. Маркетологи, чтобы „держать руку на пульсе“, вынуждены искать информацию где угодно - потому что порой не знают в лицо собственных продавцов.»

ТЕМА: УПРАВЛЕНИЕ ВЗАИМООТНОШЕНИЯМИ С КЛИЕНТАМИ НА БАЗЕ CRM-ТЕХНОЛОГИЙ

1. Сущность CRM

2. Этапы внедрения CRM-инициатив

3. Модель сервисно-коммерческого обслуживания потребителей

4. Уровни CRM-систем

5. Роль информационных технологий в CRM-инициативах

6. Результаты внедрения CRM

7. Предложение на украинском рынке CRM-технологий

1. Всеобъемлющий подход, призванный обеспечить завязывание, сохранение и всемерное углубление отношений с потребителями получил название CRM (Customer Relationship Management - управление взаимоотношениями с клиентами). В рамках CRM-концепции необходимо рассматривать CRM-стратегии и CRM-технологии, т.к. именно стратегия предопределяет выбор технологии.

CRM - это стратегия компании, определяющая взаимодействие с клиентами во всех организационных аспектах: она касается рекламы, продажи, доставки и обслуживания клиентов, дизайна и производства новых продуктов, выставления счетов и т. п. Эта стратегия основана на выполнении следующих условий:

· наличие единого хранилища информации и системы, куда мгновенно помещаются и где в любой момент доступны все сведения обо всех случаях взаимодействия с клиентами;

· синхронизированность управления множественными каналами взаимодействия (т. е. существуют организационные процедуры, которые регламентируют использование этой системы и информации в каждом подразделении компании);

· постоянный анализ собранной информации о клиентах и принятие соответствующих организационных решений, например, о ранжировании клиентов исходя из их значимости для компании, выработке индивидуального подхода к клиентам согласно их специфическим потребностям и запросам.



Рис. 1. Этапы внедрения CRM-инициатив

3. Для разработки CRM-стратегии, необходимо четко определить ситуацию, сложившуюся во взаимоотношениях с клиентами на настоящий момент. Для этого целесообразно использовать модель сервисно-коммерческого обслуживания потребителей. В упомянутой модели потребителей классифицируют по трем уровням: первый уровень – клиенты, совершающие первичные покупки; второй уровень – стабильные клиенты; третий уровень – клиенты, рекламирующие преимущества фирмы. Графическое описание взаимоотношений с клиентами на предприятии отражает соотношение между тремя описанными уровнями (Рис.2-4). Существуют три основные фигуры:





1. «Пирамида» - часть первичных потребителей предпочитают продолжить отношения и становятся стабильными клиентами. Некоторые стабильные клиенты берут на себя роль «добровольных рекламных агентов».

2. «Песочные часы» - описывает отношения с потребителями, когда речь идет об однократных покупках товаров с продолжительным жизненным циклом. Здесь важнее всего «вербовка» покупателей в «добровольные рекламные агенты» за счет создания у них хорошего впечатления от первого контакта с предприятием.

3. «Шестиугольник» - все желаемые и реально возможные сделки проводятся со стабильными клиентами. В результате предприятие ощущает слабую мотивацию к поиску «добровольных агентов», а также к расширению первичных покупок.

Общее число покупателей первого и второго уровней должно составлять 100%. Эти уровни отражают все покупки, которые сделали клиенты. Третий уровень представляет долю общего числа потребителей, ставших «добровольными рекламными агентами».



Рис. 2. «Пирамида» Рис. 3. «Песочные часы» Рис.4. «Шестиугольник»

Специфические условия ведения бизнеса определяют оптимальную модель взаимоотношений с клиентами. На основании анализа реальной модели предприятия и идеальной для данного сектора рынка вырабатывается стратегия развития взаимоотношений с клиентами. Цели и задачи CRM-стратегии определяют наилучшую организационную структуру организации, а она, в свою очередь, определяет критерии выбора CRM-технологии как эффективного инструмента достижения стратегических и тактических целей и задач предприятия.

4. Выбор поставщика CRM-системы должен определяться адекватностью характеристик программного обеспечения (решаемых задач, функций, инструментов реализации) стратегическим задачам предприятия с учетом внутрифирменных финансовых ограничений. Различают три уровня CRM-систем: оперативный CRM, аналитический CRM, коллаборативный CRM. Их краткая характеристика представлена в таблице 1.

Таблица 1

Уровни CRM-систем

Уровни
Задачи	Функции	Инструменты реализации
Оперативный
Доступ к информации в ходе контакта с клиентом, в процессе подготовки первичного контракта, продажи, обслуживания и сопровождения.	Поддержка всех уровней взаимодействия через все возможные каналы связи: телефон, факс, электронная и обычная почта, чат, SMS. Синхронизация взаимодействия с клиентом по всем каналам.	Средства автоматизации отделов продаж и служб технической поддержки, центры обработки телефонных звонков, системы управления маркетинговыми кампаниями, электронные магазины, систе-мы электронной коммерции.
Аналитический
Обработка и анализ данных, характеризующих клиента и его фирму, а также результаты контакта с целью выработки рекомендаций руководству компании.	Извлечение всей информации о клиенте, истории контактов и сделок с ним, его предпочтениях, рентабельности. Анализ и прогнозирование спроса каждого отдельного клиента. Индивидуализация предложений каждому конкретному повторному клиенту на основе его предпочтений.	Системы определения ценности клиентов, построения моделей поведения, сегментации клиентской базы, мониторинга и анализа поведения клиентов, анализа рентабельности работы с отдельными клиентами и категориями клиентов, построения их профилей, анализа продаж, обслуживания, рисков.
Коллаборативный
Облегчение влияния (хоть и косвенного) клиента на процессы разработки новых или модификации сущест-вующих продуктов, сервисного обслужи-вания и производства или оказания услуги.	Обеспечение беспрепятственной связи с клиентами удобным для них способом. Интеграция с системами SCM, ERP.	Веб-сайты, электронная почта, системы коллективного взаимодействия, веб-порталы, call-центры.

5. Роль информационных технологий в CRM-инициативах можно коротко определить следующим образом: это эффективное использование всех каналов коммуникаций с клиентом для сбора, обработки, анализа данных с целью превращения их в информацию. Полученная при этом информация предназначена для понимания поведения клиентов и использования такого понимания с целью повышения уровня привлечения, удержания и удовлетворения наиболее прибыльных клиентов, при одновременном снижении издержек и увеличении эффективности взаимодействия с клиентом.

CRM-системы позволяют фиксировать все процессы, которые протекают между клиентами компании и ее сотрудниками, управлять этими процессами и накапливать информацию для повышения их эффективности. Сбор информации о клиентах, их потребностях, о конкурентах и рынке в целом является лишь одной из задач, решаемых CRM-системами, но именно они решают эту задачу наиболее эффективно. Причины этого следующие:

§ Сбор маркетинговой информации осуществляется непосредственно в процесс основной деятельности сотрудников. CRM-система автоматизирует большую часть рутинных операций по сбору информации, осуществляемых сотрудниками отделов продаж, маркетинга и сервисного обслуживания (т. е. теми, кто в компании в процессе работы получает информацию о рынке), поэтому им удобно использовать ее в своей работе.

§ Информация собирается в единой базе данных по определенным правилам, определяемым потребностями компании. Задание таких правил, и их выполнение обеспечивает возможность анализа информации именно таким образом, каким необходимо для решения самых разных маркетинговых задач данной компании.

§ Собираемая информация является предельно объективной маркетинговой информацией о спросе или отношении потребителей к продукции компании.

§ Системы позволяют разграничить права доступа к информации или ее обработки. Это качество CRM-систем весьма значимо, поскольку качественно собранная информация имеет высокую коммерческую ценность.

6. Внедрение философии CRM дает возможность компаниям:

· повысить уровень удержания клиентов путем повышения их удовлетворенности и создания лояльности к компании;

· увеличить прибыльность клиентов;

· повысить эффективность привлечения новых клиентов.

Многочисленные исследования, проведенные в последние 10 лет, говорят, что современный уровень развития рынка и конкуренции определяет следующее:

· приобретение нового потребителя обходится, как минимум, в 5 раз дороже, чем удержание имеющегося;

· около 50% существующих клиентов компании неприбыльны из-за неэффективного взаимодействия с ними;

· при увеличении удержания клиентов на 5% прибыльность компаний повышается на 25-125% в зависимости от отрасли.

И именно CRM позволяет компаниям переносить основные усилия с традиционного подхода - привлечения как можно большего числа новых клиентов на удержание существующих и повышение качества работы с ними.

В привязке к бизнес-процессам, которые происходят в отделах маркетинга, продаж и обслуживания, внедрение CRM-системы позволяет добиться:

• увеличения объема продаж. Средний показатель - 10% прироста продаж в год на одного торгового представителя в течение первых трех лет после внедрения системы;
• увеличения % выигранных сделок. Средний показатель - 5% в год в течение первых трех лет после внедрения системы;
• увеличения маржи. Средний показатель - 1-3% на сделку в течение первых трех лет после внедрения системы. Это связано с лучшим пониманием потребностей клиента, более высоким уровнем удовлетворенности и как следствие - меньшей необходимостью в дополнительных скидках;
• повышения удовлетворенности клиентов. Средний показатель - 3% в год в течение первых трех лет после внедрения системы. Это происходит потому, что клиенты считают вашу компанию ориентированной на решение их специфических проблем и видят ее более внимательной к их потребностям;
• снижения затрат на продажи и маркетинг. Средний показатель - 10% в год на одного торгового представителя в течение первых трех лет после внедрения системы. Во-первых, к снижению издержек приводит автоматизация рутинных процессов. Во-вторых, система позволяет более точно определить целевые сегменты клиентов, понять их потребности и персонализировать ваши продукты и услуги для этих сегментов. При этом вам не нужно будет распространять информацию обо всех имеющихся услугах всем клиентам, что всегда очень затратно;
• повышения производительности сотрудников отдела продаж и соответственно снижения текучести кадров и затрат на их обучение;
• качественной и оперативной информации на основе постоянного сбора и анализа (например, повышение точности прогнозов и планирования) для принятия более эффективных управленческих решений;
• преобразования службы поддержки из затратного в прибыльный отдел за счет возможности инициирования новых продаж.

7. Предложение на украинском рынке CRM-технологий формируется западными, российскими и украинскими разработчиками. Западные CRM-системы – это дорогостоящие системы, рассчитанные на крупные предприятия с высокими финансовыми возможностями. Чаще всего они реализуются как приложения к интегрированным информационным системам управления предприятием класса MRP II (Manufacturing Resource Planning -планирование производственных ресурсов) и ERP (enterprise resource planning - планирование ресурсов предприятия). Лидерами данного сегмента являются компании Siebel, SAP, PeopleSoft, Baan, Oracle, Axapta, GoldMine, J.D. Edwards, Navision.

Однако для украинского среднего и малого бизнеса на данный момент важным критерием при выборе программного обеспечения является цена. Поэтому особое внимание следует уделить отечественным компаниям, имеющим собственный опыт разработки CRM-систем, знающим специфику ведения национального бизнеса, перенимающим в должной мере опыт западных разработчиков. Системы класса ERP предлагаются российскими разработчиками: Эталон, Парус, Галактика и др. Они несколько дешевле, чем западные разработки, однако доступны для крупного бизнеса, т.к. создаются индивидуально исходя из потребностей предприятия-заказчика. Для среднего и малого бизнеса доступными с ценовой точки зрения является тиражируемое программное обеспечение, реализуемое как «коробочный» продукт.

Среди российских оперативных CRM можно выделить следующие «Marketing Analytic», модуль Main (C-Commerce) (Корпорация «КУРС»), «Sales Expert» и «Quick Sales» (компании «Про-Инвест»), «КонСи-Маркетинг» («КонСи»), «Управление деловыми процессами. Парус-Клиент» (Корпорация «Парус»), «Клиент коммуникатор» (компания «Бизнес Микро»), «Softline™ CRM» (компания Softline™), «ИНЭК-Партнер» (ИНЭК). Украинские разработки CRM-систем – это программы оперативного уровня «Менеджмент имаркетинг 7.40» (Корпорация «Парус» в Украине) и «Terrasoft CRM» (компания Terrasoft). Следует выделить тенденцию, складывающуюся на рынке оперативных CRM – рост разработок (конфигураций) на платформе «1С:Предприятие», которые позволяют использовать данные учетной системы, существующей на предприятии, тем самым увеличивая эффективность использования внутрифирменной информации и снижая временные и трудовые затраты на создание и поддержку в адекватном виде клиентской базы данных. Это «Управление продажами и работой клиентами» (Внедренческий центр «Конто»), «Sales Office» (Лаборатория Форт), «1С:Управление продажами» (Инфосервис) «Деловое досье» (Астрософт), «1С-Рарус: CRM Управление продажами 1.0» (компания 1С-Рарус).

Рынок аналитических CRM представлен Marketing Analytic, (Корпорация «КУРС») и Softline™ CRM Analyzer (компания Softline™), а также множеством приложений, разработанными компанией «КонСи».

Рассматриваются теоретические и практические аспекты проектирования маркетинговой информационной системы на предприятии. Производится оценка современных методов обработки и преобразования маркетинговой информации. Уточняется понятие маркетинговой информационной системы и основных методов анализа многомерных данных.

Интеграция маркетингового подхода в общую систему менеджмента на предприятии требует, прежде всего, пересмотра основных принципов управления. Это во многом обусловлено необходимостью повышения гибкости внутренних бизнес-процессов и их координации с общей стратегией компании. Все более актуальной становится концепция управления отдельными бизнес-процессами, которая позволяет своевременно адаптироваться к изменениям внешней среды. Первоочередное внимание при этом уделяется повышению эффективности информационных коммуникаций между внутренней и внешней средой предприятия.

Система управления бизнес-процессами в качестве базового элемента должна рассматривать изменяющиеся потребности внешней среды, а в качестве главного информационного контура — систему управления маркетингом. Управление на основе информации предусматривает определение количественных пропорций и зависимостей между рыночными явлениями и факторами, которые на них влияют. На основании выводов и рекомендаций, полученных на этапе анализа, осуществляется стратегическое планирование маркетинга, уточняется структура комплекса маркетинга, а также выполняется оценка соответствия фактических и прогнозируемых показателей.

Исследованиям методологических аспектов оценки роли информации в процессе принятия решений посвящены работы зарубежных и отечественных ученых. Однако, несмотря на актуальность проблемы, в литературе практически не рассматриваются принципы управления предприятием на основе маркетинговой информации. В этой связи представляется важным исследование механизма преобразования информации, а также возможность ее практического использования для принятия управленческих решений.

Интеграция различных процессов в единое информационное пространство предприятия предполагает использование системного подхода к организации сбора, обработки и последующего анализа данных. Система маркетинговой информации (МИС) проектируется на основе комплексности и сбалансированности всех компонентов ее предметной области, что достигается за счет применения современных средств вычислительной и информационной техники. Первое определение МИС было дано в работе Cox D.F. и Good R.E. (1967 г.), в соответствии с которым МИС можно рассматривать как совокупность процедур и методов планового анализа и представления информации для принятия решений.

Дальнейшее исследование этого вопроса было связано с поиском универсального определения МИС исходя из общих задач, стоящих перед маркетинговой службой. Недостатком такого подхода является значительное упрощение и формализация информационных процессов. В связи с этим представляется важным определить основные функции МИС с учетом структуры цикла управления маркетингом на предприятии (Рис. 1).

Таким образом, функции МИС в структуре предприятия могут быть представлены в виде маркетинговой системы поддержки принятия решений (MDSS — marketing decision support system), которая является начальным и конечным элементом информационных процессов.

Необходимо отметить, что структура и функциональные возможности МИС должны во многом зависеть от специфики и масштабов деятельности предприятия. Ф. Котлер выделяет четыре основных блока в структуре МИС : подсистема внутренней отчетности, подсистема маркетингового наблюдения, подсистема маркетингового анализа и маркетинговых исследований.



В отдельных работах достаточно подробно описывается классификация данных подсистем и основных источников информации . При этом базовые методы преобразования и последовательного процесса передачи информации выносятся за рамки рассмотрения данного вопроса.

Для восполнения данного пробела взаимодействие между подсистемами необходимо представить в виде последовательного процесса сбора, хранения, обработки и анализа информации, необходимой для принятия управленческих решений. Эффективность и функциональность МИС будет во многом зависеть от степени автоматизации этих процессов . Условно можно выделить два уровня (этапа) автоматизации системы. На первом уровне (характерном для малых и средних предприятий) отсутствует централизованная схема передачи информации. В этом случае информационное наполнение МИС производится из различных источников: подсистема внутренней отчетности — данные из CRM- и (или) ERP-систем (исполнители — отдел продаж и производство), а также из систем бухгалтерской отчетности, подсистема внешнего наблюдения и подсистема маркетинговых исследований — данные, собранные отделом маркетинга (исполнители — менеджеры по маркетингу). Хранение и анализ информации часто осуществляется с помощью офисных приложений (MS Access и MS Excel) либо прикладных программ. Преобразованная информация, как правило, используется на уровне высшего руководства для принятия стратегических решений. На втором уровне автоматизации (крупные компании и холдинги) происходит консолидация внутренней и внешней информации компании на основе корпоративных информационных систем (КИС) (маркетинг является одной из составляющих системы) либо унифицированных маркетинговых информационных систем. Эффективность маркетинговых служб достигается за счет регламентации процессов по обмену информацией с другими подразделениями.

В качестве основы модели МИС будем рассматривать базовые понятия автоматизации процессов, таких как базы данных, OLAP-анализ (on-line analytical processing), анализ информации с помощью статистических моделей и систем data-mining.

Реализация централизованного обмена информацией между подразделениями предприятия основана на возможности использования одних и тех же данных разными пользователями. Формирование собственных баз данных позволяет решать ряд конкретных прикладных задач, возникающих в ходе практической деятельности. Информация в базах данных структурируется в виде таблиц, которые представляют собой набор строк и столбцов, где строки соответствуют экземпляру объекта, конкретному событию или явлению, а столбцы — атрибутам (признакам, характеристикам, параметрам) этого объекта или явления (Таблица 1).

В приведенном примере столбцы «Дата», «Заказчик», «Товар» (группа товара, способ изготовления и др.) являются качественными параметрами, а столбцы «Цена», «Количество», «Сумма» (себестоимость, маржинальная прибыль, рентабельность и др.) содержат количественную оценку этих параметров.

Такие таблицы в том или ином виде являются наиболее распространенной формой хранения информации о продажах, клиентах (CRM-системы), поступлениях в производство и т.д. Для маркетингового анализа актуальной будет оценка качественных параметров в различных разрезах такой таблицы с помощью количественных параметров (заказчик «Зак.1» приобрел товар «Тов.1» общим количеством 20 ед. на общую сумму 200 ед.).

Необходимо отметить, что поля, содержащие качественные характеристики, могут содержать ряд перечисляемых значений и также могут быть представлены в виде таблицы. Например, поле «Заказчик» может быть представлено в следующем виде:

Как правило, такие таблицы содержат статические данные и часто называются справочниками. Связанные отношением таблицы взаимодействуют по принципу главная (master) — детальная (detail). В приведенном примере таблица продаж — главная (родительская), а таблица заказчиков — детальная (дочерняя).

Таким образом, главная таблица представляет собой многомерное хранилище данных, которое является основным источником для оценки количественных взаимосвязей между различными свойствами различных объектов.

На практике часто используются двумерные срезы таких таблиц, которые выражают количественные отношения между двумя свойствами определенных объектов.



В данном примере показан двумерный срез главной таблицы по свойству «Название заказчика» объекта «Заказчик» и свойству «Название товара» объекта «Товар». Также могут быть установлены количественные отношения между другими свойствами объекта «Заказчик» (отраслевая принадлежность, тип, регион и др.) и объекта «Товар» (группа товара, подгруппа, способ изготовления, упаковка и др.). Очевидно, что общее количество комбинаций свойств двух объектов будет равно m*n, где m — количество свойств первого поля, n — количество свойств второго поля. При этом следует учитывать, что в данном случае рассматриваются статические свойства, которые не меняются от заказа к заказу и заносятся в справочные (дочерние) таблицы. Например, товар «Тов.1» имеет определенный вид упаковки «Уп.1», который является постоянной характеристикой данного товара. Если свойство меняется от заказа к заказу, то оно должно быть представлено в виде отдельного поля в главной таблице, которому будет соответствовать своя справочная (дочерняя) таблица с перечислением видов упаковок (один и тот же товар «Тов.1» может иметь различные виды упаковок).

Технология представления многомерного хранилища данных в виде различных срезов часто обозначается термином OLAP (On-Line Analytical Processing). Технология OLAP позволяет снизить общую размерность многомерного хранилища данных (OLAP-куба) до необходимого уровня детализации. Необходимо отметить, что наиболее простыми инструментами реализации OLAP-технологии являются сводные таблицы в MS Excel (либо SQL-запросы в MS Access). Первый оцениваемый параметр заносится в область (поля) строк (таблица №3 — «Заказчик»), второй — в область столбцов («Товар»), количественные характеристики — в область данных (стоимость, прибыль и др.). Детализация полученных данных до необходимого уровня может осуществляться за счет использования нескольких параметров в области строк, столбцов или данных (в этом случае данные отражаются в виде вложенных таблиц) либо за счет использования области страниц (часто называются фильтрами). Для структурного анализа продаж в качестве фильтра используют временные показатели (год, месяц, неделю, день), что позволяет отразить данные многомерного хранилища за определенный промежуток времени. Поэтому наиболее демонстративным будет срез многомерного куба по трем осям — 1-ому и 2-ому параметру (свойствам объектов) и показателю времени.



Если необходимо проследить динамику изменения свойств исследуемых объектов, то показатели времени заносятся в область строк.



В результате OLAP-анализа могут быть построены различные комбинации (ячейки многомерной таблицы), общее количество которых будет равно m1*m2*…*mn, где mi — количество значений i-го свойства. Общее количество столбцов при таких комбинациях будет равно:

,

где m1*…*mn — произведение количества значений всех свойств, исключая i-е свойство. Очевидно, что из всего множества необходимо выбрать только те наборы данных, которые будут иметь практическую значимость и использоваться для последующего статистического анализа (Рис. 3).



При этом важно определить последовательность и уровень детализации анализа. Например, при исследовании анализа динамики товарооборота фирмы по заказчикам (строка — «Название заказчика», столбец - «Время», количественная мера — сумма тыс. руб) было выявлено общее падение выручки за отчетный месяц (март) на 4 000 тыс. руб.



Одним из факторов снижения товарооборота в марте стало снижение дохода, полученного от заказчика «Зак.n» на 9000 тыс. руб. На следующем уровне детализации необходимо провести анализ дохода, полученного от заказчика «Зак.n» в разрезе реализованных ему товаров (строка — «Товар», столбец — «Время»). Очевидно, что снижение дохода могло произойти как за счет снижения количества отдельных товаров, приобретенных «Зак.n», так и за счет снижения цены на эти позиции. Поэтому для сравнительного анализа необходимо использовать две количественные характеристики — количество товара и сумму в денежных единицах.



Из таблицы видно, что снижение общего дохода от заказчика «Зак.n» в марте обусловлено снижением общей суммы, полученной от него за товар «Тов.n» на сумму 9000 тыс. руб., при одновременном увеличении количества этого товара на 10 ед. по сравнению с февралем. Из этого следует, что основным фактором уменьшения дохода стало снижение цены на товар «Тов.n». После анализа закупок остальных заказчиков было обнаружено, что снижение цены на «Тов.n» привело к общему увеличению количества и общей суммы, полученной за «Тов.n» от этих заказчиков в марте. На основании этого можно сделать вывод, что товар «Тов.n» обладает низкой эластичностью только для заказчика «Зак.n». Для уточнения этого показателя можно провести анализ относительных изменений цены и количества «Тов.n» по этому заказчику за более длительный интервал. Полученные выводы должны стать основой для принятия управленческих решений относительно метода ценообразования по товару «Тов.n» либо о необходимости использования дополнительных средств стимулирования сбыта в отношении заказчика «Зак.n».

Такая последовательность не является универсальной и может уточняться в зависимости от различных факторов деятельности компании. Если ассортимент включает небольшое количество наименований, то целесообразно начинать анализ продаж с изучения динамики товарооборота по отдельным позициям («Товар» — «Время»), только после этого изучать структуру продаж по заказчикам компании («Заказчик» — «Время», фильтр — «Товар»).

Статистические модели позволяют определенным образом преобразовать полученные наборы данных в прогнозные значения ключевых показателей, на основании которых осуществляется оптимальное планирование и принятие управленческих решений. Как правило, такое преобразование производится посредством группировки исходных данных, определения взаимосвязи между группами и определения прогнозных значений одних показателей с помощью других. Важно отметить, что необходимым условием для группировки должна быть преемственность исходных данных либо по оцениваемому свойству, либо по количественным характеристикам, либо по временным показателям.





На Рис. 4 и 5 показана группировка данных за определенный период времени, т.е. исследуется структура продаж (фильтр «Время» — обязательный). Анализ зависимости между группами часто затрудняется наличием большого числа факторов, изменяющихся при переходе от одного элемента группы к другому. Например, при оценке зависимости между группами «Тов.1» и «Тов.2» (столбцы таблицы Рис. 4), необходимо учитывать различия в характеристиках этих товаров, функциях, предпочтениях заказчиков и т.д. Для снижения влияния этих факторов и исследования однородных по своему содержанию групп можно использовать дополнительные фильтры («Группа товара»,«Упаковка» и др.). Как правило, перед изучением зависимости между группами производится их оценка с помощью статистических показателей (средняя арифметическая, мода, медиана, среднее квадратическое отклонение, размах вариации, коэффициент вариации). Наиболее часто используется расчет средней арифметической взвешенной и дисперсии:

где xi — признак, mi — вес этого признака, n — количество элементов группы.

Например, средняя по группе «Тов.1» будет представлять собой среднюю сумму заказа товара «Тов.1», приобретенного одним заказчиком за выбранный период. Помимо расчета общей оценки группы проводится классификация составляющих ее элементов. Критерием для классификации могут быть абсолютные или относительные показатели (наиболее часто используется показатель доли элемента в общей сумме), отсортированные по убыванию, либо интервальные значения группы, когда каждому элементу будет соответствовать определенный интервал совокупности. В маркетинговом анализе одним из основных инструментов классификации является анализ Парето (ABC-анализ). В общем случае закон Парето говорит о неравномерности распределения показателей — примерно 20% потребителей приносят 80% дохода. ABC-анализ позволяет выявить основные и малозначимые подгруппы элементов в соответствии с долей каждой подгруппы в общей сумме. Например, в группе «Сумма» (столбец «Сум.» Рис. №5) можно выделить три подгруппы заказчиков: подгруппа A — заказчики, которые обеспечивают 50% дохода (можно использовать другие значения - 60/30/10), подгруппа B и C – соответственно 40% и 10% дохода (количество подгрупп также может варьироваться: классический вариант – две подгруппы 80/20, либо несколько подгрупп ABCDE, если необходима более подробная классификация).

После общей оценки групп анализируется зависимость между ними. Одним из основных показателей зависимости между двумя случайными величинами является коэффициент парной корреляции.

Значения r:
от 0 до +/-0.3 — связь практически отсутствует,
от +/-0.3 до +/-0.5 — слабая,
от +/-0.5 до +/-0.7 — слабая,
от +/-0.7 до +/-1 — сильная.

Например, если при оценке зависимости групп «Тов.1» и «Тов.2» (Рис. 4) будет выявлена положительная корреляционная связь, то можно предположить, что данные товары являются взаимодополняемыми для заказчиков компании (в случае отрицательной связи — взаимозаменяемыми, т.е. при увеличении спроса на товар «Тов.1», спрос на «Тов.2» будет падать). Для групп «Сумма» и «Количество» (Рис. 5) коэффициент корреляции не равен 1 (0,801), что свидетельствует о различии цен (скидок) на один и тот же товар для разных заказчиков (фильтр «Тов.n»).

После того, как выявлена взаимосвязь между двумя группами, необходимо дать математическое описание этой зависимости с помощью моделей регрессионного анализа, т.е. выбрать определенный вид функции, наилучшим образом отображающей характер изучаемой связи. Часто предполагается, что существует линейная зависимость между параметрами, которая описывается уравнением регрессии:

Анализ структуры данных за определенный интервал времени позволяет обнаружить неявные взаимосвязи между группами. В то же время использование свойства объекта в качестве независимой переменной часто осложняется наличием большого числа субъективных факторов, которые могут изменяться при переходе от одного значения данного свойства к другому. Действие таких факторов поддается описанию, если в качестве аргументов для сравнения будут выступать не различные свойства объектов, а динамика одних и тех же свойств во времени. Таким образом, динамический ряд в отличие от случайной выборки имеет определенную последовательность и связан с переменной времени (Рис. 6, Рис. 7).





На первом этапе анализа временных рядов так же, как и при анализе структуры данных за определенный интервал времени необходимо рассчитать обобщающие показатели каждой группы. Абсолютные и относительные показатели динамики могут рассчитываться по каждому элементу группы (для каждого значения времени — уровня ряда): базисные и цепные приросты уровней ряда, темпы роста и темпы прироста, либо для всей группы — средние величины данных показателей. В маркетинговом анализе одним из основных показателей динамики является частота (стабильность) и возможность прогнозирования будущих значений элементов группы. Для этого рассчитывается коэффициент вариации по каждому элементу группы, который характеризует степень отклонения параметра от его среднего значения.



Результатом анализа является распределение элементов на три основные подгруппы: X — характеризуется стабильной количественной оценкой, Y — степень отклонения определяется с заданной точностью, Z — изменение оценки характеризуется нерегулярностью и низкой точностью прогнозирования (XYZ-анализ). На практике ABC- и XYZ-анализ проводятся параллельно с целью классификации элементов группы одновременно по величине количественной оценки элемента в общей структуре (принадлежность к одной из подгрупп А, B или C) и динамике изменения этого элемента во времени (принадлежность к одной из подгрупп X, Y или Z).

Существуют две основные цели анализа временных рядов: определение природы ряда и прогнозирование его будущих значений. При выборе методов прогнозирования необходимо определить, имеется ли зависимость исследуемого параметра от других переменных и есть ли прогнозные значения этих переменных. Если такой зависимости нет, то единственным показателем прогнозной модели будет фактор времени, при этом считается, что влияние других факторов несущественно или косвенно сказывается через фактор времени. В этом случае параметр х в приведенном выше уравнении регрессии заменяется на параметр времени t: Y = b0 +b1*t. Выбор вида функции, описывающей тренд, параметры которой определяются методом наименьших квадратов, производится в большинстве случаев эмпирически, путем построения ряда функций и сравнения их между собой по величине среднеквадратической ошибки.

Таким образом, методы прогнозирования временных рядов во многом основаны на возможности экстраполяции детерминированной компоненты, которая может быть описана с помощью различных трендовых моделей, а также скорректирована с учетом систематических отклонений. Использование таких методов часто осложняется действием случайной компоненты, количественная оценка которой часто носит вероятностный характер. Поэтому для детерминации случайной компоненты используются казуальные (причинно-следственные) методы, в основе которых лежит изучение глубинных процессов и выявление скрытых факторов, определяющих поведение прогнозируемого показателя. К числу широко используемых казуальных методов относится корреляционно-регрессионный анализ, рассмотренный выше. В многомерном случае, когда используется более одной независимой переменной, уравнение регрессии имеет вид: Y = b0 + b1 * x1 + b2 * x2 + b3 * x3 + … + bn * xn. В данном уравнении регрессионные коэффициенты (b-коэффициенты) представляют собой независимые вклады каждой переменной (xi) в предсказание зависимой переменной (Y). На практике часто исследуются зависимости между итоговыми значениями групп, без учета их внутренних взаимосвязей.



Например, в результате исследования динамики объема продаж (Рис. 8) было получено уравнение регрессии, которое с высокой степенью точности отражает фактические данные: Сумма (руб.) = -166,7 + 26,7 * Товар (шт.)+ 16,7 * Зарплата (руб.) (для расчета использовалась функция ЛИНЕЙН в MS Excel). Точность расчетных моделей определяется с помощью коэффициента детерминации и коэффициента Пирсона. В данном примере в качестве независимых переменных использовались апостериорные переменные, значения которых не могут быть известны заранее и используются только для описания зависимости между группами. Однако для прогнозирования показателей необходимы переменные, значения которых можно определить на входе анализа (априори известные переменные — факторы продаж) для их дальнейшего преобразования с помощью выбранной модели и получения на выходе будущих значений функции (апостериорные значения — показатели продаж).

Выбор факторов предполагает их классификацию на факторы внешней среды и факторы внутренней среды организации. С точки зрения менеджмента все факторы можно разделить на управляемые и неуправляемые.



С помощью методов регрессионно-корреляционного анализа оценивается зависимость объема продаж от каждого фактора (строится таблица попарных корреляций), а также определяются коэффициенты bi в уравнении регрессии. Если необходимо построить прогнозную модель прибыли, то к указанным факторам продаж добавляют факторы затрат.

Регрессионная модель является одной из самых распространенных моделей для математического описания зависимостей между различными группами переменных. В то же время многообразие и неоднородность маркетинговой информации часто обнаруживает необходимость использования сложных алгоритмов для выявления скрытых зависимостей. Многоаспектность данной проблемы сегодня рассматривается в рамках отдельного направления, часто обозначаемого термином Data Mining (интеллектуальный анализ данных). Data Mining представляет собой процесс выявления скрытых взаимосвязей внутри многомерных массивов информации. Как правило, выделяют пять стандартных типов закономерностей, которые являются объектом изучения Data Mining: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование. На основе выявленных закономерностей формируются типовые шаблоны, которые интерпретируют исходные данные в информацию, необходимую для принятия управленческих решений.

Использование маркетинговой информации становится необходимым условием повышения гибкости и эффективности системы управления предприятием. В то же время внедрению МИС должен предшествовать этап описания внутренних бизнес-процессов предприятия и детализации основных количественных параметров для их оценки. Таким образом, проектирование МИС представляет собой сложный и многоэтапный процесс, в ходе которого уточняются методы алгоритмизации информационных процессов и способы их интерпретации для принятия управленческих решений.

Библиографический список

1. Баззел Р., Кокс Д., Браун Р. Информация и риск в маркетинге — М.:Финстатинформ, 1993

2. Беляевский И.К. Маркетинговые исследования: информация, анализ, прогноз. — М.: Финансы и статистика, 2001. — 578 с.

3. Мхитарян С.В. Маркетинговая информационная система. — М.: Изд-во Эксмо, 2006. — 336 с.

4. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика: Учебник. — 3-е изд., перераб. и доп. — М.: Издательство «Финпресс», 2003. — 496 с.

5. Котлер Ф. Основы маркетинга. Краткий курс.: Издательство «Вильямс», 2007. — 656 с.





Похожие статьи

Анализ текста повести «Очарованный странник
Minecraft PE теперь и на Windows Phone
Удаление папилломы кондиломы Кондиломы у женщин к какому врачу обращаться
Новообразования в ротовой полости у человека