Техническое обеспечение


Небольшие и средние компании могут разработать базу данных самостоятельно, привлекая собственных специалистов по маркетингу и информационным технологиям и используя популярное приложение Microsoft Access или программы компаний «1С», «Парус», «Курс» и др. Крупному бизнесу с разветвленной системой региональных отделений и торговых представительств или большой торговой сетью целесообразно обратиться к специализированным системным интеграторам, имеющим опыт работы с масштабными базами данных, аккумулирующими маркетинговую информацию.

В любом случае, менеджменту компании придется продумать следующие вопросы:

· срок выполнения и стоимость проекта;

· интеграция с существующими информационными системами и источниками данных;

· возможности самостоятельной эксплуатации системы;

· использование аналитико-статистических программных приложений;

· организация сбора и обновления данных, развитие системы.

· Наряду со стандартными задачами ввода, хранения, сортировки и выдачи информации в составе математического обеспечения маркетинговых баз данных необходимо предусмотреть комплекс специальных аналитических программ, без которых практически невозможно ориентироваться в потоке сырых данных, поступающих в базу. Можно выделить три группы аналитических инструментов, используемых при работе с базами данных.

Язык запросов. Язык запросов (SQL – Structured Query Language) обеспечивает выдачу необходимых пользователю данных по заранее заданным правилам их отбора. Язык запросов входит в состав программного обеспечения баз данных. Так называемая технология OLAP (Online Analytical Processing) позволяет включать в запросы проведение простых расчетов и статистических оценок, например, средних значений: выдать реквизиты всех покупателей, совершивших покупку в размере от Х до ХХ единиц за период с Y по YY месяц, и среднее значение размера такой покупки в денежном выражении.

Статистический анализ. С помощью языка запросов можно выделить из базы необходимые массивы данных и проводить их дальнейший углубленный статистический анализ. Методы математической статистики оказываются полезными для предварительного, разведочного анализа. Среди них такие методы, как кросс – табуляционный, регрессионный, дисперсионный, кластерный, дискриминантный, факторный анализ, многомерное шкалирование. Эти методы реализованы в статистических пакетах SAS, SPSS, SYSTAT, STATISTICA, STATGRAFIC Plus, MINITAB.

Data Mining. Современные технологии обработки данных предлагают современные 2подходы «интеллектуального анализа данных», которые обобщенно называют Data mining («добыча» или «раскопка данных»). Технологии группы Data mining применимы для выявления ранее неизвестной, нетривиальной, практически значимой для принятия решений информации. Методы Data mining позволяют обнаружить наличие в данных логических закономерностей.

Для сравнения ниже приведены примеры формулировок задач при использовании статистических методов (1) и Data mining (2).

(1) Каковы размеры закупок существующих клиентов в сравнении с закупками клиентов, отказавшихся от услуг компании?

(2) Имеются ли у клиентов, которые, возможно, собираются отказаться от услуг компании, характерные черты?

Технологии Data mining реализованы, например, в системах обработки данных See5 RuleQuest (www.rulequest.com), Clementine (Integral Solutions, www.spss.com/clementine), IDIS (Information Discovery), NeuroShell (Ward System Group), WizWhy (WizSoft). Из отечественных программных продуктов, позволяющих реализовать современные принципы маркетинговых информационных систем и комплексных баз данных, следует выделить программный комплекс Marketing Analytic, специально предназначенный для автоматизации маркетинговой деятельности.

Приведем пример из практики российских компаний.

Структура маркетинговой информации, собираемой на «Балтике»:

· мониторинг текущей ситуации на рынке пива и воды;

· стратегические исследования, направленные на оптимизацию портфеля, брендов и ассортиментной линейки компании;

· мониторинг текущей ситуации с продажами компании в различных разрезах (упаковка, бренд, суббренд, регион, место производства и пр.);

· заказные исследования: поиск рыночных возможностей и тестирование оперативных маркетинговых разработок компании.

Организационная структура аналитиков на «Балтике»:

· отдел планирования и анализа: анализ внешней информации (оценки рынка, отзывы потребителей, аудит торговли, маркетинговые исследования); анализ внутренней информации (собственные отгрузки и товародвижение); сбор и анализ информации о конкурентах (отгрузки конкурентов, мониторинг СМИ);

· региональные маркетологи: сбор информации о действиях конкурентов в регионах (особенно о рекламе и продвижении).



Категория: маркетинг. Дата публикации: 6 Март, 2010.