Маркетинговый инжиниринг в настоящее время определяется как «систематический подход к использованию данных и знаний для эффективного принятия и реализации маркетинговых решений с помощью технологического и поддерживаемого моделями процесса принятия решений». [1]
История [ править ]
Термин « маркетинговая инженерия» восходит к Lilien et al. в «Веке маркетинговой инженерии», опубликованной в 1998 году; [2] в этой статье авторы определяют маркетинговую инженерию как использование компьютерных моделей для принятия маркетинговых решений. Менеджеры по маркетингу обычно используют «концептуальный маркетинг», то есть они разрабатывают ментальную модель.ситуации принятия решения на основе прошлого опыта, интуиции и рассуждений. Однако у этого подхода есть свои ограничения: опыт уникален для каждого человека, нет объективного способа выбора между лучшими суждениями нескольких людей в такой ситуации, и, кроме того, на суждение может влиять положение человека в иерархии фирмы . В том же году Lilien GL и A. Rangaswamy опубликовали Marketing Engineering: Computer-Assisted Marketing Analysis and Planning , [3] Fildes and Ventura [4] высоко оценили книгу в своем обзоре, отметив, что более полное обсуждение моделей доли рынка и эконометрических моделисделал бы книгу более удобной для преподавания, и что «концептуальный маркетинг» не следует отбрасывать в присутствии маркетинговой инженерии, но оба подхода следует использовать вместе. Лифланг и Виттинк (2000) [5] выделили пять эпох построения моделей в маркетинге:
- (1950-1965) Первая эра применения исследований операций и науки управления в маркетинге
- (1965-1970) Адаптация моделей к маркетинговым задачам
- (1970-1985) Акцент на моделях, которые являются приемлемым представлением реальности и просты в использовании.
- (1985-2000) Повышение интереса к системам поддержки маркетинговых решений , метаанализу и исследованиям обобщаемости результатов.
- (2000-.) Рост новых систем обмена (например, электронная коммерция ) и потребность в новых подходах к моделированию
Как построить рыночные модели и как разработать структурированный подход к вопросам маркетинга, было предметом активного обсуждения между исследователями. Л. Лилиен и А. Рангасвами (2001) [6] отметили, что, хотя наличие данных дает конкурентное преимущество, наличие слишком много данных без моделей и систем для работы с ними может оказаться так же плохо, как и отсутствие данных. Лодиш (2001) [7] заметил, что наиболее сложная и элегантная модель не обязательно будет той, которая принята в фирме, хорошие модели - это те, которые учитывают компромиссы при принятии решений , субъективные оценкиможет быть необходимо для завершения модели, необходимо учитывать риски, сложность модели должна быть сбалансирована по сравнению с простотой понимания, модели должны объединять тактические и стратегические аспекты. Migley (2002) [8] выделяет четыре цели кодификации маркетинговых знаний:
- Содействовать развитию маркетинга как науки
- Продвигать дисциплину в своей институциональной и профессиональной среде.
- Чтобы лучше обучить и повысить квалификацию потенциального менеджера
- Чтобы предоставить фирме конкурентное преимущество
Лилиен и др. (2002) [9] определяют маркетинговую инженерию как «систематический процесс практического использования маркетинговых данных и знаний посредством планирования, проектирования и создания средств поддержки принятия решений и систем поддержки управления маркетингом (MMSS)». Одним из движущих факторов развития маркетинговой инженерии является использование мощных персональных компьютеров, подключенных к локальным и глобальным сетям, а также экспоненциальный рост объема данных., реинжиниринг маркетинговых функций. Эффективность внедрения маркетинговой инженерии и MMSS в фирме зависит от характеристик ситуации принятия решения (спрос), характера MMSS (предложения), соответствия между спросом и предложением, проектных характеристик MMSS, характеристик процесса внедрения. Более широкое внедрение зависит от разницы между системами конечных пользователей и высокопроизводительными системами, обучения пользователей и развития Интернета .
Модели реакции рынка [ править ]
Все модели реакции рынка включают: [10]
- Входные данные: цена , реклама , объем продаж, дизайн продукта , размер рынка , конкурентная среда.
- Модель ответа: связывает входные данные с выходными данными, такими как восприятие продукта, продажи , прибыль.
- Цели: используется для оценки таких действий, как продажи.
Модели [ править ]
В маркетинговой инженерии методы и модели можно разделить на несколько категорий: [1]
Значение клиента оценка [ править ]
- Объективные показатели: внутренняя оценка инженерной, косвенные исследования вопросы, поле значения в использовании оценки
- Меры восприятия: фокус-группы , вопросы прямого опроса , рейтинги важности , совместный анализ , сравнительный анализ.
- Поведенческие меры: модели выбора , интеллектуальный анализ данных
Сегментация и таргетинг [ править ]
- Сокращение данных: факторный анализ
- Меры ассоциации: кластерный анализ
- Обнаружение и удаление выбросов
- Формирование сегментов: кластерный анализ
- Профилирование сегментов: дискриминантный анализ
Позиционирование [ править ]
- Карты восприятия : методы на основе подобия, методы на основе атрибутов
- Карты предпочтений: модель идеальной точки, векторная модель
- Совместно-пространственные карты: усредненная модель идеальной точки, усредненная векторная модель, внешний анализ
Прогнозирование [ править ]
- Методы суждения: сводные оценки торгового персонала , мнение руководства, метод Дельфи , сценарный анализ.
- Анализ рынка и опросов: намерения покупателя, тестирование продукта , коэффициент цепочки
- Временные ряды: наивные методы, скользящие средние , экспоненциальное сглаживание , метод Бокса – Дженкинса , методы декомпозиции.
- Причинно-следственный анализ: регрессионный анализ , эконометрические модели , модели ввода-вывода , многомерный ARMA , нейронные сети.
- Новые модели прогнозирования продукта: Bass Модель , заседатель модель
Дизайн новых продуктов и услуг [ править ]
- Программное обеспечение для творчества: генерация идей, оценка идей, модель портфолио GE / Mckinsey , совместный анализ
Маркетинговый комплекс [ править ]
- Ценообразование : классический подход, ценообразование, ориентированное на затраты, ценообразование, ориентированное на спрос, ценообразование, ориентированное на конкуренцию
- Продвижение : доступный метод, метод процентного соотношения продаж, метод конкурентного паритета, объективно-целевой метод.
- Решения отдела продаж : интуитивно понятные методы, методы реагирования рынка, функции реагирования
Ссылки [ править ]
- ^ а б Арвинд., Рангасвами; де., Брюн, Арно (2013). Принципы маркетинговой инженерии . DecisionPro. ISBN 978-0985764807. OCLC 840607615 .
- ^ «Эпоха маркетинговой инженерии» . archive.ama.org . Проверено 31 мая 2017 .
- ^ Эрвинд., Рангасва (2005). Маркетинговая инженерия: компьютерный маркетинговый анализ и планирование . Траффорд. ISBN 978-1412022521. OCLC 731888669 .
- ^ Журнал Оперативного Исследовательского Общества, Vol. 51, No. 7 (июль 2000 г.), стр. 891–892
- ^ PSH Леефланг, DR Wittink, Построение моделей для маркетинговых решений: прошлое, настоящее и будущее, Международный журнал исследований вмаркетинга, 2000
- ^ Лилиен, Гэри L .; Рангасвами, Арвинд (01.06.2001). «Императив маркетинговой инженерии: введение в специальный выпуск». Интерфейсы . 31 (3_дополнения): S1 – S7. CiteSeerX 10.1.1.421.5682 . DOI : 10.1287 / inte.31.3s.1.9679 . ISSN 0092-2102 .
- ^ Леонард М. Лодиш, (2001) Построение маркетинговых моделей, которые приносят прибыль. Интерфейсы 31 (3_supplement): S45-S5
- ^ Дэвид Мигли, Что кодифицировать: маркетинговую науку или маркетинговую инженерию? Теория маркетинга 2002 г.
- ^ Lilien LG, Rangaswamy A., van Bruggen Gerrit H., Wierenga B., Преодоление разрыва между теорией и практикой маркетинга с помощью маркетинговой инженерии, Journal of Business Research 2002
- ^ Lilien GL , Рангасвами А. Де Bruyn А., Основы маркетинга инженерии, решение Pro 2013
