Влияние автоматизации систем коммерческой информации на эффективность коммерческой деятельности.

За счет автоматизации процесса обработки и передачи информации происходит совершенствование оперативности взаимодействия объектов и субъектов управления коммерческой деятельности. Для повышения эффективности коммерческой деятельности, необходимо преодолеть риски за счет мероприятий операционного маркетинга.

Рассмотрим первоначально прибыль от мероприятий операционного маркетинга при наличии конкурентов Пм и при их отсутствии П*м при затратах на операционный маркетинг (Зм и З*м).

Пм = Вм-Зм

П*м = В*м-З*м

Для ускорения мероприятий, т.е. проведения их за более короткое время, требуются большие затраты. Время может изменяться от наибольшего до наименьшего значения. Соответственно, и затраты будут изменяться от наименьших значений до наибольших (предельных) значений, выше которых их увеличить не представляется возможным в силу технических причин. При равных затратах З*м и Зм время на мероприятия при наличии конкурентов требуется больше, чем при их отсутствии. При этом время t может оказаться больше планового tpl. Т.е. при наличии конкурентов мероприятия оказываются более сложными. Для получения единых затрат в точке экономического равновесия мероприятия каждого уровня затрат распределим по времени между значениями t при наличии конкурентов и t* при их отсутствии. Учитывая, что конкуренция носит случайный характер, для учета распределения мероприятий маркетинга по времени используем функцию плотности распределения вероятностей P(t).

Вид функции распределения зависит от частоты мероприятий, соответствующих одному и тому же значению t. Положение графика определяется уровнем затрат. При уменьшении затрат на одни и те же мероприятия тратится больше времени и график сдвигается вправо. Форма графика говорит о том, что наиболее вероятны мероприятия, учитывающие как наличие конкуренции, так и её отсутствие. Поэтому вероятность осуществления всех затрат данного уровня равна 1. В действительности, не все мероприятия укладываются в плановое время, поэтому вероятность того, что мероприятия укладываются во времени, Q < 1 (площадь на графике слева от tpl). Для получения средней прибыли за счет мероприятий маркетинга, примем, что независимо от уровня затрат плановая выручка (Вм и В*м) остается неизменной. С учетом перехода к непрерывному распределению мероприятий суммарные значения прибыли от мероприятий маркетинга для каждого промежуточного i-го уровня оценим ее средним значением:

П мi ср= В*м – З*мi + Вм – Змi = П*мi + Пм i

2 2

Общая прибыль равна:

П = По + Пм

П* = П*о + П*м

Необходимо учитывать, что часть мероприятий, соответствующих графикам, находящимся справа от точки tpl, не участвует в образовании прибыли. При определении прибыли с помощью величины Q можно учесть мероприятия, укладывающиеся в плановое время. Общее значение прибыли Пi при этом равно:

Пi = По+П*о (П*мi+Пмi)*Q

2 + 2

При переходе к уровню с большими затратами Q увеличивается смещение графика влево и прибыль растет, с другой же стороны, увеличиваются затраты, уменьшающие прибыль, так что существует значение i, при котором прибыль максимальна.

Принятый подход позволяет оценить эффективность ИТ или автоматизации маркетинга. При увеличении затрат на автоматизацию экономическая эффективность растет за счет увеличения производительности маркетинга и более быстрого выхода на рынок по сравнению с конкурентами. Традиционный подход к определению экономической эффективности только по затратам ресурсов без учета скорости выхода на рынок приводит к обратному результату, поскольку увеличение затрат снижает прибыль.

49. Интегрирование моделей стоимостного баланса и конструктивных моделей спроса и потребления для разработки систем поддержки принятия решений в коммерческой деятельности. (Несмотря на то, что вопрос стал менее объёмным и более правильным, автор всё ещё отказывается нести ответственность за верность нижеизложенного)

Системы поддержки принятия решений (СППР) – это тип компьютерных систем новой информационной технологии, предназначенный для оказания помощи пользователям (работникам управленческого персонала, аналитикам, лицам, ответственным за принятие решений на различных уровнях) в не структурируемых или слабо структурируемых ситуациях выбора. Во-первых, такие системы выступают в роли помощника, который позволяет расширить способности человека, но не заменяет его мнение или систему предпочтений. Во-вторых, СППР предназначены для использования в ситуациях, когда процесс принятия решений, ввиду необходимости учета субъективного мнения, не может быть полностью формализован и реализован на ЭВМ. Наиболее широкой сферой практического применения СППР являются планирование и прогнозирование для различных видов управленческой деятельности. В составе, СППР имеются база данных, средства общения с пользователем и широкий выбор методов и моделей математического программирования, статистического анализа, теории игр, теории принятия решений.

Рассмотрим возможности создания систем СППР на базе интегрированных моделей для управления ИННОСИЛОЙ участников КД:

При рассмотрении интегрирующей конструктивной равновесной модели с одним товаром и с одним участком сбыта следует отметить, что эта модель позволяет сделать больше выводов для СППР. Поскольку плановые объемы и плановые цены продаж заданы, то сегментация рынка будет более определенной. Кроме того, имеющиеся данные по эластичности спроса и предложения позволят более определенно судить о вкладе стратегического маркетинга, коммерции и логистики. Интеграция модели приводит к тому, что роль СППР увеличивается.

При интегрировании равновесной модели с использованием интегрирующей модели с двумя товарами и с двумя участками сбыта для СППР появляется дополнительная информация по количеству нереализованного товара, позволяющая принимать решения по затратам на операционный маркетинг для полной реализации первого и второго товара. Естественно, чем больше товара необходимо реализовать при одинаковых ценах, тем больше затраты на операционный маркетинг по этому товару.

При интегрировании моделей с двойственными GAP-оценками для СППР можно сделать выводы: 1. Данная модель рассчитана на сильного коммерсанта, поскольку плановые объемы продаж товаров Х1, Х2 располагаются на диагонали матрицы объемов.2. Товар с большей ценой соответствует участку сбыта с более доходным сегментом рынка.

С точки зрения СППР интегрированная модель с переменной плановой выручкой по товарам на участках сбыта и с переменными затратами ресурсов дает рекомендации по ценовому сегментированию рынка и по распределению затрат ресурсов на товары более практически достижимые, соответственно, отпадает необходимость в решении этих вопросов при помощи ЭС. В то же время, если условия З1 = а1*Х1 и З2=а2*Х2 (где а1 и а2 – переменными интегрирующей модели) приведут к серьезной погрешности, то можно предложить декомпозицию по ресурсам. Варьирование распределением ресурсов может привести к снижению погрешности в этих условиях.

---

Дата добавления: 2015-09-02