Тула, Тульская область, Россия
Приводятся результаты маркетинговых исследований с системных позиций рынка высокотехнологичной продукции. Исследуются и моделируются варианты выбора товаров потребителей в зависимости от фирмы изготовителя, набора их технических характеристик, а также социальных, личностных и психологических характеристик потребителей с использованием искусственных нейронных сетей.
маркетинговые исследования, системный анализ, моделирование, прогнозирование спроса, искусственные нейронные сети.
Маркетинговые исследования применительно к рынку мобильных устройств (смартфонов и коммуникаторов различных фирм) [1, 2, 4] и полученные при этом экспериментальные данные о предпочтительности товара в зависимости от индивидуальных особенностей потребителей позволили составить прогнозные модели и ответить на ряд вопросов.
- Какие фирмы при одинаковом наборе функций предпочитает потребитель?
- Какую номенклатуру из общей линейки похожих товаров независимо от фирмы-производителя выбирает покупатель?
- Какие индивидуальные характеристики потребителей влияют на его решение при выборе товара?
Для составления прогнозных моделей по полученным данным применены методы многомерного статистического анализа (кластерный, дискриминантный анализ и др.). Но они не позволили ответить на вопрос, как индивидуальные характеристики потребителей влияют на его решение при выборе товара, можно ли предсказать поведение потребителя при изменении параметров элементов системы «товар–потребитель»?
В условиях, как правило, нелинейного характера взаимодействия элементов системы «товар–потребитель» и достаточно небольших по объему исходных выборок особый интерес для получения моделей, отвечающих на эти вопросы, представляют методы эвристической самоорганизации (метод группового учета аргументов) и искусственного интеллекта (искусственные нейронные сети) [2, 3]. В настоящее время алгоритмы искусственных нейронных сетей (ИНС) достаточно эффективно реализованы в ряде математических пакетов прикладных программ и позволяют исследователям решать широкий круг задач в различных областях знаний. К ним можно применительно отнести задачи прогнозирования, классификации и управления. Поэтому за основу для проведения дальнейших исследований были взяты ИНС.
1. Логвинов С.И., Бородинова Е.В. Информационные технологии в управлении маркетинговыми исследованиями при определении товарных групп при производстве // Известия ТулГУ. Экономические и юридические науки. Вып. 1 Ч. 2. Тула: Изд-во ТулГУ, 2010. С. 238-245.
2. Логвинов С.И. Методологические особенности маркетинговых исследований рынка высокотехнологичной продукции с учетом запросов потребителей (на примере рынка мобильных устройств) // Экономика. М.: ИНФРА-М. Т. 2. Вып. 2. С. 18-24. DOIhttps://doi.org/10.12737/issn.2308-2844
3. Малхорта, Нэреш К. Маркетинговые исследования / Пер. с англ. М.: Вильямс, 2002.
4. Логвинов С.И., Логвинов С.С., Дьячков М.В., Переверзев М.П. Методы оптимизации решений в информационных системах воспроизводства инновационного потенциала. Тула: Изд. ТГПУ им. Л.Н. Толстого, 2009.
5. Логвинов С.И., Швецов С.А. Системный подход в организации маркетинговых исследований рынка и прогнозе продаж товаров // Университет XXI века: исследования в рамках научных школ. Материалы научной конференции ТГПУ им. Л.Н. Толстого. Министерство образования и науки РФ; ФГБОУ ВПО «Тульский государственный педагогический университет им. Л.Н. Толстого». Тула, 2014. С. 207-209.
