CC BY
30
^ЖаучнО-Технические>ведомости>СПбГПу2-1'>20
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Бусыгин, В.П. Микроэкономика - третий уровень [Текст] / В.П. Бусыгин, Е.В. Желободько, А.А. Цыплакова. - Новосибирск: СО РАН, 2003. - 704 с.
2. Быкова, А.А. Практика «открытых инноваций» в России: эмпирическое исследование инновационного поведения предприятий Пермского края [Текст] / А.А. Быкова, М.А. Молодчик // Корпоративные финансы. - 2009. - № 3 (11). - С. 77-93.
3. Инновационное развитие: экономика, интеллектуальные ресурсы, управление знаниями [Текст] / под ред. Б.З. Мильнера. - М.: Инфра-М, 2010. - 624 с.
4. Макаров, В.Л. Обзор математических моделей экономики с инновациями [Текст] / В.Л. Макаров // Экономика и математические методы. - 2009. - Т. 45, № 1. - С. 3-14.
5. Махлуп, Ф. Производство и распространение знаний в США [Текст] / Ф. Махлуп. - М.: Прогресс, 1966. - 462 с.
6. Степанова, Т. Е. Экономика, основанная на знаниях (теория и практика) [Текст] / Т. Е. Степанова, Н.В. Манохина - М.: Гардарики, 2008. - 238 с.
7. Фролов, И.Э. Современные проблемы построения моделей научно-технической сферы экономики [Текст] / И.Э. Фролов, И.Г. Чаплыгина // Экономическая наука современной России. - 2009. - № 1.
8. Глухов, В.В. Типовые модели государственно-частного партнерства [Текст] / В.В. Глухов, М.М. Сафонов // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия «Экономические науки». - 2010. - № 6.
УДК 51-77
В.А. Дуболазов, В.Н. Череватенко
ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ ФУНКЦИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРИ СЕГМЕНТИРОВАНИИ РЫНКА
В основе разработки любой маркетинговой стратегии лежит сегментирование рынка, т. е. деление его на группы потребителей, которые одинаковым образом реагируют на маркетинговую деятельность компании. Процесс сегментирования не является строгим и зачастую он может не поддаваться логическому объяснению. Однако в ряде публикаций по маркетингу [1-4] авторы сходятся во мнении, что сегменты должны соответствовать ряду признаков. В частности, необходимо и достаточно, чтобы переменные сегментирования отвечали следующим трем основным критериям: измеримость, релевантность, соответствие выбранной маркетинговой стратегии. Выделенные критерии позволяют использовать инструментальные методы статистики для формирования модели сегментирования рынка.
Мы поставили цель исследовать возможность экстраполирования функции распределения, описывающей отдельно взятый сегмент рынка, для оценки потенциала целевого
рынка в ситуации частичной неопределенности.
Примеры практического использования предложенного метода:
- исследования закрытых рынков, информация о которых малодоступна (определение объема отдельных сегментов рынка);
- конкурентный анализ (корректное определение доли рынка компании-конкурента при различном подходе к выбору переменных сегментирования, например возрастных или географических границ сегментов).
Общепринято, что процесс сегментации рынка основан на подборе так называемых переменных сегментирования. Определим эти переменные как характеристики клиентов, относящиеся к значимым различиям в демонстрируемом ими отклике на маркетинговое предложение. Разделим всю совокупность возможных измеримых переменных на две группы: дискретные и квазинепрерывные. Под дискретными переменными будем понимать те, которые
Таблица 1
Примеры дискретных и квазинепрерывных переменных сегментирования
Признаки сегментирования Дискретные переменные сегментирования Квазинепрерывные переменные сегментирования
Демографические Географические Отношение к товару Психографические Пол, уровень образования, род занятий, национальность Страна, регион, область, район, город Статус пользователя, полезность покупки Особенности личности, ценности, образ жизни Возраст, жизненный цикл семьи, уровень доходов Плотность населения Степень готовности к покупке, сезонная интенсивность потребления, степень лояльности
принимают отдельные, изолированные конечные значения, а под квазинепрерывными - те переменные, которые могут принимать все численные значения из некоторого конечного промежутка [а, Ь]. В табл. 1 приведены примеры дискретных и квазинепрерывных переменных сегментирования.
В качестве иллюстрирующего примера рассмотрим квазинепрерывное распределение количества женщин - потребителей косметического
средства «Олэй» по возрасту. Пусть оно подчинено нормальному (гауссовскому) закону (рис. 1).
Для такого распределения объем отдельно взятой конкретной возрастной группы потребителей (к примеру, от 40 до 55 лет) численно равен площади фигуры под графиком функции /(х) и высчитывается с помощью интеграла
55
Ут2 = | /(х)^х. (1)
40
N тыс. чел. 400
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85
Возраст, лет
Рис. 1. Распределение количества потребителей косметического средства «Олэй»
по возрасту
^ЖаучнО-Технические>ведомости>СПбГПу2-1'>20
При этом объем целевого рынка Ут высчи-тывается как сумма объемов отдельных групп потребителей, входящих в рассматриваемый сегмент:
Ут = Ут1 + Ут2 + - + У„п =1 /
(2)
Суть метода экстраполирования в модели сегментирования состоит в том, что зная форму функции распределения потребителей в одном сегменте, можно делать прогноз для другого. Так, зная гендерные соотношения или объем узкой возрастной группы потребителей в одном географическом сегменте, можно использовать подобранную для него функцию распределения количества потребителей для другого географического сегмента [6].
Для примера рассмотрим следующую ситуацию: пусть мы знаем распределение количества женщин определенного возраста - пользователей определенного косметического средства в федеральном округе № 1 (ФО1); для федерального округа № 2 (ФО2) по тем же характеристикам данные неполные (табл. 2).
Таблица 2
Потребление косметического средства «Олэй» среди женщин различных возрастных групп в ФОХ и ФО2
Возрастная Количество женщин, тыс. чел.
группа в ФО1 в ФО2
10-20 300,3 Нет данных
21-30 1153,15
Известны единичные
31-40 2216,2 значения узких
41-50 1723,7 возрастных групп
(точки на рис. 1)
51-60 564,6
61-70 36 Нет данных
Полный объем 5993,95 8391
географического
сегмента рынка
Вернемся к рис. 1. Пусть на нем функция /(л) характеризует распределение потребителей в ФО1, а жирными точками отмечены известные
из табл. 2 данные по ФО2. С учетом того, что форма распределения количества потребителей в ФО2 такая же, как и в ФО1, можно подобрать такую функцию §(л), которая бы максимально близко подходила для известных значений. Правильность подбора формы функции g(x) можно проверить по формуле (1) при условии, что известен объем географического сегмента.
Используя описанный метод аппроксимации для распределения потребителей, можно прогнозировать количественные соотношения различных групп покупателей в различных географических сегментах. Многомерный случай с добавлением признака сегментирования по дискретной переменной (введение гендерного признака) практически идентичен представленному выше, однако его распределение на графике будет выглядеть иначе (рис. 2). Объем рынка для каждого сегмента (мужской и женской части населения) по отдельности будет рассчитываться по формулам (1) и (2).
Рассмотрим пример многомерного распределения - употребление прохладительных напитков людьми разного возраста в течение года (рис. 3). Объем рынка в данном случае можно вычислить следующим образом:
Ьё /
Уо = Ш /(л, у,
(3)
где /(л, у, ¿) - многомерная функция, описывающая распределение количества потребителей в зависимости от значений выбранных признаков сегментирования; а, Ь, с, ё, е, / - граничные значения переменных сегментирования.
Функция/(л, у, ¿) должна описывать уравнение некоторой поверхности в случае многомерного нормального распределения случайного вектора X = (Х1,..., Хп)т : ЙеЯ" :
/х (л) =-
1
■(л-ц)т Е-1(л-ц)
(2*)2! Е |2
л еЯ".
Для подобного распределения идея экстраполирования также является актуальной, однако ее реализация требует использования специальных программных пакетов (к примеру,
асе
Рис. 2. Распределение количества потребителей различных гендерных групп по возрасту
Рис. 3. Распределение объема потребления прохладительных напитков людьми разного возраста в течение года
Научно-технические ведомости СПбГПУ 2-1' 2012. Экономические науки
MathCad или Ма^аЬ). Используя тензорный подход к описанию сегментов [5], а также предложенный метод экстраполяции функции распределения, можно строить более сложные модели рынков.
Подводя итоги, можно выделить следующее: - предложен и теоретически обоснован статистический метод оценки объема рынка в условиях частичной неопределенности, основанный на экстраполировании функции распределения, описывающей его отдельно взятый сегмент;
- введены понятия дискретной и квазинепрерывной переменных сегментирования;
- приведены соответствующие примеры использования для двухуровневой и трехуровневой сегментации рынка (рис. 2, 3);
- сформулированы основные принципы построения экстраполяционной модели сегментирования рынка.
Предложенный метод моделирования может с успехом использоваться на практике, при изучении реальных секторов экономики.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Котлер, Ф. Маркетинг менеджмент [Текст] / Ф. Котлер, К.Л. Келлер. - 12-е изд. - СПб.: Питер, 2006. - 816 с.
2. Дибб, С. Практическое руководство по сегментированию рынка [Текст] : пер. с англ. / С. Дибб, Л. Симкин; под общ. ред. С.Г. Божук. - СПб.: Питер, 2001. - 240 с.
3. Крофт, М. Дж. Сегментирование рынка [Текст] : пер. с англ. / М. Дж. Крофт; под ред. А.Г. Гришко. - 6-е изд. - М.: Вильямс, 2003. - 752 с.
4. Макдональд, М. Сегментирование рынка:
практическое руководство [Текст] : пер. с англ. / М. Макдональд, Я. Данбар. - 2-е изд. - М.: Дело и Сервис, 2002. - 288 с.
5. О применимости тензорного метода в сегментировании [Текст] / В.А. Дуболазов, В.Н. Череватенко // ХЬ Неделя науки СПБГПУ: матер. Междунар. науч.-практ. конф. - СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2011.
6. Дуболазов, В.А. Управление брендом [Текст] / В.А. Дуболазов, А.И. Климин // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия «Экономические науки». -2010. - № 6.
