CC BY
200
УДК 331
Б.П. Воловиков МАРКЕТИНГОВЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ ФОРМИРОВАНИЯ КОНЦЕПЦИИ ИННОВАЦИОННОГО ПРОДУКТА
Статья содержит описание методов формирования маркетинговой концепции инновационного продукта. Представленные практические примеры апробации предлагаемых методов содержат конкретные результаты практических исследований и способствуют успешной разработке технического задания на создание инновационного изделия.
Маркетинговая концепция, инновационный продукт, кластеризация, нечеткая логика, конкурентоспособность, метод анализа иерархий
B.P. Volovikov MARKETING TOOLS FOR THE CONCEPT OF AN INNOVATIVE PRODUCT
The article describes the methods referring formation of the marketing concept for an innovative product. Practical application of the offered methods presented in article contain concrete results of practical studies which allow successful development of specifications for innovative products.
Marketing concept, innovative product, clustering, indistinct logic, competitiveness, method of the analysis of hierarchies
Важным инструментом инновационного маркетинга является научно-техническое прогнозирование как один из этапов формирования маркетинговой концепции инновационного продукта [1-5]. На основе результатов маркетинговых исследований рынка промышленных товаров создается техническое задание на разработку нового технического изделия, которое должно отвечать требованиям
рынка, и чем точнее будут сформулированы эти требования, тем больше шансов у продукта завоевать свою нишу на рынке [9, 11]. Из-за различий между модификациями изделия, а также в случае необходимости микросегментации рынка промышленных товаров усложняется задача формирования производственной программы выпуска изделий. Наряду с производственным планированием техническое перевооружение предприятия также требует тщательного маркетингового анализа. Для того, чтобы определить, какое оборудование закупать, требуется четкое понимание того, какие изделия целесообразно выпускать в будущем и в каких объемах. Оперативно-календарное планирование производственного предприятия требует конкретных данных о планируемых объемах продаж и в совокупности с ценовыми характеристиками продукта эти показатели составят базу исходных данных для составления бизнес-плана предприятия.
Известна методика, называемая «Дом качества», которая позволяет установить корреляцию между техническими характеристиками и потребительскими свойствами изделия1. Маркетинговые исследования, цель которых состоит и в определении наиболее важных для потребителя свойств инновационного продукта, являются тем инструментом, который позволяет выявить стратегические приоритеты в разработке инновационных продуктов.
Перед тем, как перейти к описанию предлагаемой автором методики формирования маркетинговой концепции инновационного продукта, имеет смысл остановиться на понятии концепции. В целом под концепцией понимается система взглядов на определенный предмет, в нашем случае инновационный продукт, включающая анализ экономической целесообразности разработки нового продукта, формирования технических требований, а также определения возможностей производства. Существуют несколько концепций создания инновационного продукта: маркетинговая, техническая, технологическая, экологическая и т.д., каждая из которых имеет свой подход к формированию требований для разработки технического задания [6-8]. Залогом успеха продвижения нового товара на рынок является четкое соответствие потребительских свойств продукта требованиям рынка, поэтому ключевым вопросом инновационно-маркетинговой стратегии предприятия является разработка маркетинговой концепции инновационного продукта, в понятие которой входит, в том числе и набор конструктивных характеристик и технических параметров, которые придают изделию полезные потребительские свойства [5].
Предлагаемая методика состоит из трех основных этапов, последовательность которых представлена на рис. 1. Каждый блок имеет название и описание методологического инструментария.
Первым этапом являются маркетинговые исследования, включающие сегментацию рынка, выбор целевого сегмента, определение потребительских свойств продукта, определение нормативов конкурентоспособности изделия и т.д. Затем на последующих этапах формируются кластеры изделий и определяется набор технических характеристик изделия, обладающих наибольшим спросом у потребителей. Совместно с выбором вектора инновационного развития целевого сегмента определяются параметры будущего изделия, на основании которых разрабатывается техническое задание. Далее остановимся на описании предлагаемой методики и результатах ее апробации.
Для формирования маркетинговой концепции инновационного продукта в качестве инструмента рекомендуется применять кластерный анализ как метод, позволяющий количественно охарактеризовать потребность в новом изделии и его модификациях. Особенно актуально эта задача стоит при изучении потребительских свойств продукта. Каждый сегмент обладает различными потребительскими свойствами и необходима оценка их значимости для формирования структуры изделия на основе анализа альтернативных вариантов.
Под кластерным анализом понимается процедура, основанная на систематизации данных о рынке потребителей, разделении потребителей на сегменты по определенным признакам (критериям) и выборе стратегии для каждого сегмента (кластера)2. В случае стратегии развития рынка, когда предприятию приходится решать задачу освоения нового рынка путем продвижения инновационного продукта, из-за различий между потребностями различных групп, возникает необходимость применения стратегии дифференциации - каждому кластеру соответствует своя конфигурация изделия и, возможно, свои методы продвижения. Кластерный анализ как инструмент инновационного маркетинга может быть применен либо в случае выявления кластеров, обладающих новыми свойствами, изучение которого может привести к созданию инновационного продукта, либо в формировании инновационно-маркетинговой стратегии.
1 Маритан Д., Паниццоло Р. Определение стратегических приоритетов с помощью QFD (Бизнес-кейс) // Стратегический менеджмент. 2012. № 4. С. 292-302.
2 Хайдуков Д. С. Применение кластерного анализа в государственном управлении // Философия математики: актуальные проблемы. М.: МАКС Пресс, 2009.
Маркетинговые исследования
•Оценка конкурентоспособности инновационного продукта с применением метода анализа иерархий •Оценка потребительских свойств продукта
Определение качественных характеристик инновационного продукта
•Определение структуры изделия на основе методов кластеризации •Применение гибридной кластеризации для формирования структуры изделия
Определение количественных параметров инновационного продукта
•Определение нормативов конкурентоспособности изделия •Определение вектора инновационного развития целевого сегмента • Разработка технического задания
Рис. 1. Этапы формирования маркетинговой концепции разработки инновационного продукта
Формирование концепции инновационного продукта рекомендуется проводить по следующему алгоритму (рис. 2).
Определение признаков кластеризации
Выбор числа кластеров
Систематизация и анализ первичной
информации
Кластерный анализ с применением метода
k - means
Формирование концепции инновационного
продукта на основе кластерного анализа
Рис. 2. Кластерная модель формирования концепции инновационного продукта
Для апробации предлагаемого метода в качестве объекта исследований была рассмотрен инновационный продукт - мобильная базовая станция сотовой связи (МБССС), которая применяется при обслуживании удаленных небольших зон со спутниковой или радиорелейной связью. В последние годы на рынке операторов сотовой связи возникла потребность в создании нового вида мобильного комплекса связи, предназначенного для быстрого развертывания и обеспечения устойчивой и стабильной связи в местах большого скопления людей.
Базовым элементом мобильного комплекса является шасси, технические характеристики которого, такие как грузоподъемность, определяют и дальнейшую конфигурацию всего изделия: выбор мачтового устройства, антенны и радиорелейной станции. Чем выше грузоподъемность, тем больше аппаратуры можно разместить на таком комплексе, не забывая и о бытовых условиях экипажа. С другой стороны, с точки зрения экономии средств и возможности применения в качестве транспортного средства шасси другого типа целесообразно использовать и легковые автомобили. Выбор оптималь-
ной конфигурации нового изделия заключается в определении требуемого количества изделий с дифференциацией по типу транспортных средств. Для решения этой задачи были проведены исследования российского рынка операторов сотовой связи1.
Определение соотношения потребности для российского рынка в типах транспортных средств в зависимости от условий местности, в которой предполагается их эксплуатация, позволяет скорректировать производственную и маркетинговую стратегии компании - производителя и распределить ресурсы, необходимые для производства этих комплексов [4]. Обоснованию выбора конструктивного исполнения мобильной базовой станции как инновационного продукта посвящена статья, но из-за ограниченности объема статьи в качестве объекта исследований рассмотрен только один, но являющийся базовым, важный элемент конструкции - транспортное средство.
В качестве задач исследований были поставлены следующие:
1. Определение потенциальной емкости рынка мобильных базовых комплексов.
2. Разработка методики сегментации рынка МБССС на основе кластеризации.
3. Определение региональных потребностей сотовых операторов в каждом типе транспортного средства.
В результате исследований было установлено, что, например, для компании «МегаФон», обладающей сетью филиалов и потребностью в мобильных комплексах, распределение по видам транспортных средств выглядит следующим образом: 38 единиц МБССС, предназначенной для регионов с неблагоприятными климатическими и труднодоступными условиями, и 21 единица - для регионов с благоприятными условиями.
Для остальных сотовых операторов распределение между видами транспортных средств представлено в табл. 1.
Таблица 1
Распределение потребностей в МБССС по сотовым операторам
Тип транспортного средства Сотовые операторы
МТС Билайн Теле 2 МегаФон
Камаз 50 51 17 38
Газель 28 30 10 21
Результаты кластерного анализа подтверждают предварительные выводы о преобладании доли тяжелого транспортного средства «Камаз» как наиболее полно отвечающего требованиям федерального рынка МБССС. Привязка аппаратуры радиосвязи к этому виду шасси требует соответствующей конструкторской проработки.
При формировании концепции инновационного продукта возможно применение кластерного подхода в сочетании с теорией нечетких множеств. Применение такого тандема двух современных методов позволяет расширить круг решаемых в инновационном маркетинге задач, так как, с одной стороны, решается задача группирования объектов по конструктивным признакам, а с другой - ранжирования полученных кластеров по критерию привлекательности в условиях «размытости» имеющейся информации. В отличие от предыдущего примера предлагаемый метод позволяет оценить не только емкость кластеров, но и их маркетинговую привлекательность. К критериям выбора наиболее привлекательного кластера относятся также ряд маркетинговых показателей каждого кластера: потенциальная емкость, темпы роста, структурная привлекательность, средняя по сегменту рентабельность. Эти показатели способствуют эффективному формированию инновационно-маркетинговой стратегии предприятия.
Разработке нового изделия должно предшествовать определение нормативов конкурентоспособности, позволяющее на стадии разработки обеспечить конкурентоспособность будущему продукту. Планируемые объемы продаж также базируются на прогнозах рынках и чем точнее они будут, тем меньше потерь понесет предприятие.
Концепция инновационного продукта определяется, в том числе, и динамикой развития рынка промышленных товаров, поэтому первоочередной задачей является выявление наиболее привлекательных конструктивных особенностей выпускаемых изделий. Разработка концепции инновационного продукта способствует выбору наиболее эффективной конструкторско-технологической стратегии предприятия, являющейся одной из составляющих производственной стратегии предприятия.
1 Исследования были проведены в рамках заказа предприятия-производителя стационарных и мобильных систем радиосвязи 258
Проведенные исследования были направлены на повышение эффективности процесса создания инновационных продуктов и на решение следующих задач: 1) микросегментация рынка; 2) кластеризация рынка по конструктивным признакам изделия; 3) выбор наиболее привлекательного целевого сегмента; 4) разработка практических рекомендаций по формированию концепции инновационного продукта.
Именно микросегментация рынка по конструктивным особенностям изделий позволяет сформировать и ранжировать группы конструктивных признаков изделий по критерию лояльности потребителя. Под лояльностью потребителя в данном контексте понимается тот интерес, который заказчик проявляет в отношении к определенной группе конструктивных признаков изделия. Те конструктивные признаки, которые наиболее востребованы потребителем, отражают степень его маркетинговой привлекательности. Совокупность выбранных конструктивных признаков определит оптимальную с точки зрения лояльности потребителя конфигурацию нового изделия.
На рис. 3 представлен алгоритм формирования концепции инновационного продукта на основе гибридной кластеризации.
Микросегментация рынка систем радиорелейной связи
Определение признаков сегментации Выбор критериев оценки привлекательности целевых сегментов
у
Кластеризация
Систематизация данных рынка систем Формирование кластеров с применением
радиосвязи k-means методики
Выбор наиболее привлекательного кластера
Формализация критериев Формирование перечня правил нечеткой
привлекательности логики
>
Формирование концепции инновационного продукта
Рис. 3. Алгоритм формирования концепции инновационного продукта на основе гибридной кластеризации
Оценка привлекательности целевых сегментов проводилась с применением общепринятой системы показателей: потенциальная емкость сегмента (млн. руб.), темпы роста (%), структурная привлекательность (определяемая критерием Хиршмана), средняя рентабельность по сегменту. Определению вышеперечисленных параметров посвящен один из этапов кластеризации.
В качестве инструмента решения этой задачи был выбран аппарат нечеткой логики, обладающий несомненными преимуществами по сравнению с детерминированными методами при решении маркетинговых задач, потому что все значения долей рынка, потенциальной емкости, темпов роста и других показателей привлекательности целевых сегментов в реальной действительности не имеют четких границ. Это вызвано и ошибками исследований и последствиями динамики рыночных процессов, поэтому эффективнее использовать алгоритм, позволяющий с некоторой степенью принадлежности определить значение каждого показателя множеству значений, т.е. нечеткая логика описывает маркетинговые процессы с определенной степенью достоверности, допуская возможность именно такого значения показателя, но с определенной степенью ожидания. Такой подход можно считать допустимым при наличии определенной системы поддержки принятия решений, т.е. лицо, принимающее решение, опираясь на полученные результаты, субъективно принимает окончательное решение о распределении, например, ресурсов на приобретение нового оборудования.
Алгоритм решения задачи выбора наиболее привлекательного кластера в виде набора последовательных этапов представлен на рис. 4.
Условием выбора наиболее привлекательного кластера является достижение показателей привлекательности следующих значений: потенциальная емкость, темпы роста и рентабельность - максимального значения; структурная привлекательность (критерий Хиршмана) - минимального значения. Перечень правил нечеткой логики определялся на втором этапе: конструировались правила нечеткой логики для выбора наиболее привлекательного кластера. В качестве инструмента выбора привлекательного кластера в нечеткой логике был использован алгоритм Мамдани1 [10], удобный для решения подобных задач с применением теории нечетких множеств. На входе задаются правила изменения входных переменных в виде функций принадлежности треугольной формы (triumph: mfl,
mf2, mf3), каждая из которых характеризуется своим вариантом зависимости (пессимистическим, средним и оптимистическим) и принадлежности изучаемого показателя области допустимых значений показателя. В качестве входных переменных использованы все те же потенциальная емкость, темпы роста, рентабельность и структурная привлекательность, на выходе - показатель, характеризующий степень привлекательности.
Анализ результатов кластеризации, изучение характеристик наиболее привлекательного кластера и определение конструктивных параметров изделия, пользующихся наибольшим спросом на рынке, проводится на этапе разработки технического задания на техническое перевооружение предприятия. Разработке плана модернизации предприятия предшествует этап составления технического задания на создание изделия, соответствующего нормативам, определенным в результате кластеризации. В результате анализа технических требований к перспективным изделиям определяется перечень новых требуемых технологий, устанавливаются новые технологические переделы, а также группы технологического оборудования.
Для апробации предлагаемой модели был выбран рынок радиорелейных станций. Так как главным изделием этого рынка является радиорелейная станция, перечислим те конструктивные признаки, по которым в дальнейшем будет проводиться сегментация. К ним были отнесены: диапазон частот (выбраны 8 диапазонов), тип связи (5 типов связи) и тип носителя (3 типа носителя - мобильные, стационарные и портативные). Кроме конструктивных признаков, деление рынка проводилось также и по потребителям, в качестве которых были рассмотрены крупные компании (операторы сотовой связи) и заказчики в лице отраслевых министерств (всего выделено 7 основных потребителей). В итоге получается несколько сотен сегментов. Вручную проанализировать такое количество сегментов не представляется возможным, поэтому был применен метод многомерной автоматической кластеризации. Такое подробное деление на сегменты обусловлено необходимостью учесть потребности каждого заказчика, выраженные в конкретных заказах на поставку изделий с определенными конструктивными особенностями изделия.
В результате статистической обработки полученных данных были получены характеристики (профили) кластеров, представленные в табл. 2.
Рис. 4. Алгоритм поиска наиболее привлекательного кластера
1 Исследования проводились на базе аналитической платформы Matlab 5.12. 260
Таблица 2
Профили кластеров
Номер кластера Потенциальная емкость сегмента, млн. руб. Темпы роста, % Структурная привлекательность сегмента Рентабель- ность, %
0 0.1 5 2000 11
1 0.04 15 2500 22
2 0.03 7 3000 15
3 0.05 17 4000 32
4 0.1 14 1000 18
Каждый из указанных кластеров содержит определенную долю сегментов, отличающихся конструктивными признаками изделия (диапазоном частот, типом носителя и видом связи). Перед тем, как приступить к определению перспективных конструктивных признаков изделия, был выбран наиболее привлекательный кластер. Решение задачи выбора привлекательного кластера начинается с постановки целей предприятия. На этом этапе не обойтись без стратегического плана развития предприятия. Четкая иерархия поставленных целей, в том числе и маркетинговых, позволяет сформировать критерии оценки привлекательности целевого кластера.
В табл. 3 приведены полученные значения показателей привлекательности каждого кластера. Наиболее высоким показателем привлекательности обладает кластер 4.
Таблица 3
Результаты оценки привлекательности кластеров
№ кластера Привлекательность (по результатам обработки алгоритмом нечеткой логики)
0 0.16
1 0.17
2 0.386
3 0.5
4 0.513
Наибольшую долю в этом кластере составляют радиорелейные станции, диапазон частот которых равен 11,7-12,25 ГГц, вид наиболее востребованного потребителем транспортного средства -мобильная и стационарная связь, тип связи не имеет выраженных приоритетов. Следующим по значимости является диапазон частот 17-19 ГГц. Исходя из этих предпосылок, следует определять комплект технологического оборудования, необходимого для производства подобных систем радиосвязи. Следует иметь в виду, что с увеличением частоты радиорелейной станции растут требования по точности обработки деталей и комплектующих, поэтому для перехода на более высокий диапазон частот для завода потребуется оборудование прецизионной точности.
Таким образом, сочетание двух известных методов анализа: кластеризации и аппарата нечеткой логики способствует формированию концепции инновационного продукта. Последовательность этапов микросегменации по конструктивным признакам, выбора наиболее требуемых на рынке характеристик изделия позволяет не только сформировать концепцию перспективного, а, возможно, и инновационного продукта, но и обосновать выбор и замену технологического оборудования для производства именно той продукции, которая отвечает требованиям рынка. Полученные результаты позволяют обосновать и корректировать инновационно-маркетинговую стратегию промышленного предприятия.
При разработке инновационно-маркетинговой стратегии важно представлять инновационное направление развития целевого сегмента, на что направлены инновационные ресурсы (например, большая часть изобретений и патентов посвящается улучшению определенного показателя изделия, и это количество растет с каждым годом, причем гораздо интенсивнее, чем для другого показателя). Можно сказать, что у инновационного сегмента имеется тренд развития (вектор, имеющий свои координаты). Составляющими тренда (координатами вектора) предлагается считать два параметра: функцию, на улучшение чего направлено изобретение, и аргументы - с помощью каких параметров (технических) этот показатель можно улучшить. Таким образом, исходя из анализа статистики запатентованных идей, можно утверждать, что самым улучшаемым показателем является, например, снижение массы изделия. Вторым показателем (координатой или составляющей вектора) является техническая характеристика изделия. Возможно, это будет структура материала, из которого изготавливается изделие. Изучив статистику поданных патентов по рассматриваемому направлению, можно
определить те показатели качества изделия и технические характеристики, улучшению которых посвящена большая часть инноваций. Количество зарегистрированных патентов отражает активность инноваторов в данном сегменте и свидетельствует о спросе на необходимость изменения именно этих показателей и параметров. Это позволит прогнозировать образ изделия в будущем: при разработке технического задания мы сможем количественно определить технические параметры изделия с некоторым запасом и с учетом эволюции его развития. Но в этой статье представлено только определение вектора развития инновационной мысли, т.е. попытка понять, какие показатели качества и какие параметры изделия улучшаются наиболее интенсивно. Такая информация позволит корректировать инновационно-маркетинговую стратегию, принимая во внимание информацию о наиболее востребованных характеристиках изделия.
В настоящее время требуются конкретные рекомендации по дальнейшему улучшению характеристик инновационного продукта и стратегии его продвижения на рынок, без выполнения которых подобная методика не представляет практического интереса для практиков. Предлагаемая методика оценки конкурентоспособности изделий учитывает особенности технической отрасли и специфику получения заказов. Сначала методика предполагает выбор параметров конкурентоспособности по каждому продукту, после чего определяется интегральное значение каждого показателя конкурентоспособности. Несмотря на необходимость соблюдения равных всех условий конкурсных торгов в отношении качества предлагаемой продукции, возможно наличие заявок на участие при одинаковой заявленной стоимости, но с лучшими техническими характеристиками. В этой ситуации за эталон принимается образец, обладающий лучшими параметрами.
Среди известных методов экспертных оценок доступностью применения и очевидностью результатов выделяется метод анализа иерархий (МАИ, Analytic Hierarchy Process), предназначенный для поддержки принятия управленческих решений, в том числе и в области стратегического планирования, хотя именно в этом направлении отсутствуют работы, содержащие конкретный практический материал. Построенный на парном сравнении альтернатив, изучаемых группой экспертов, этот метод позволяет оперативно оценить значимость каждого фактора путем расчета весовых коэффициентов, характеризующих степень их влияния. Подробное описание метода и его практического использования в различных областях человеческой деятельности представлено во многих работах [12, 13].
Методика ранжирования факторов включает определение собственного вектора матрицы парных сравнений и позволяет определить приоритеты изучаемых показателей. Разделение всех групп факторов на кластеры и создание структуры связей между ними выявляет систему приоритетов. Наличие процедуры согласования, опосредованной в виде индексов согласованности, позволяет минимизировать ошибку расчетов. Количественная оценка степени предпочтительности и последующая обработка показателей с применением матричных способов создают наиболее панорамную картину комплексного показателя КСП.
Основным показателем, определяющим конкурентоспособность продукта, принято считать комплексный критерий, рассчитанный исходя из значений экономического и технического критериев с учетом полученных ранее показателей весовых коэффициентов. В табл. 4 приведен пример результатов расчетов показателей КСП изделий трех основных конкурентов: предприятия «Радиозавод», НПО «Микран» и «Сельсофт».
Таблица 4
Сравнение показателей КСП
Показатели КСП Конкуренты
Радиозавод Микран Сельсофт
Экономический 0,52 0,81 1
Технический 0,83 1,785 0,78
Комплексный критерий 0,59 1,05 0,95
Анализ КСП, проведенный с помощью метода анализа иерархий, позволяет сформулировать конкретные рекомендации по повышению конкурентоспособности продукта и разработать стратегию его развития.
1) Методы кластеризации могут быть успешно применены при решении задач формирования маркетинговой концепции инновационного продукта и способствуют успешной разработке стратегии продвижения на рынок нового продукта. Позволяя учесть потребительские свойства конструктивных признаков изделия, кластерный анализ помогает управлять на стадии разработки маркетинговой привлекательностью инновационного продукта и обоснованно формировать комплекс маркетинговых мероприятий по продвижению продукта.
2) Применение метода анализа иерархий позволяет решать задачу оценки конкурентоспособности сложного технического изделия, позволяющую решать ряд важных для инновационного маркетинга задач: оценка потребительских свойств отдельных характеристик инновационного изделия, разработка конкурентной стратегии, стратегии продвижения нового продукта, стратегии развития продукта.
ЛИТЕРАТУРА
1. Бородин А. Анализ инновационного развития промышленного предприятия / А. Бородин, М. Кочугуева // Маркетинг. 2012. № 1 (122). С. 97-108.
2. Буймов А.С. Оценка конкурентоспособности инновационных продуктов / А.С. Буймов, Е.Д. Вайсман // Маркетинг в России и за рубежом. 2010. № 1 (75). С. 74-80.
3. Воловиков Б.П. Моделирование ситуационных стратегий с применением нейронных сетей на примере промышленного предприятия // Вестник Сибирского аэрокосмического университета имени академика М.Ф. Решетнева. 2012. Вып. 3 (43). С. 159-163.
4. Воловиков Б.П. Особенности проведения маркетинговых исследований рынка мобильных комплексов связи / Б.П. Воловиков // Известия вузов. Сер. Экономика, финансы и управление производством. 2012. № 2 (12). С. 114-118.
5. Глисин Ф. Инновационная деятельность промышленных предприятий (II полугодие 2004 г.) / Ф. Глисин // Экономист. 2005. № 4. С. 16-20.
6. Данько Т.П. Управление маркетингом: учеб. / Т.П. Данько. 3-е изд., перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2010. 363 с. (Высшее образование).
7. Основы маркетинга: пер. с англ. / Ф. Котлер, Г. Армстронг, Дж. Сондерс, В. Вонг. 2-е Евр. изд. М.; СПб.; Киев: Изд. дом «Вильямс», 2007. 944 с.
8. Ламбен Ж.-Ж. Менеджмент, ориентированный на рынок / Ж.-Ж. Ламбен; пер. с англ. под ред. В.Б. Колчанова. СПб.: Питер, 2006. 800 с.
9. Кобрин Ю. Инновации - условие конкурентоспособности / Ю. Кобрин // Экономист. 2005. № 12. С. 23-29.
10. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А.В. Леоненков. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. 736 с.
11. Голубков Е.П. Использование иерархических структур при обосновании маркетинговых решений / Е.П. Голубков // Маркетинг в России и за рубежом. 2011. № 5 (85). С. 4-17.
12.Кожухар В.М. Особенности и достоинства метода анализа и иерархий в прикладных маркетинговых и инвестиционных исследованиях / В.М. Кожухар // Маркетинг в России и за рубежом. 2008. № 5. С. 24-33.
13. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т. Саати. М.: Радио и связь, 1993.
Воловиков Борис Петрович - Boris P. Volovikov -
кандидат технических наук, Ph.D., Associate Professor,
доцент кафедры менеджмента и маркетинга Department of Management and Marketing
Омского института (филиала) Российского Omsk Institute (branch) of the Russian
экономического университета University of Economics
имени Г.В. Плеханова named after GV Plekhanov
Статья поступила в редакцию 17.08.13, принята к опубликованию 15.09.13
