Файл: Классификация маркетинговых исследований.pdf

Недостатки:
- большое время на сбор и обработку;
- дороговизна;
- сама фирма не всегда может собрать все необходимые данные.

Вторичная информация - это данные, собранные ранее для целей, отличных от целей конкретного маркетингового исследования. Источники вторичной информации делятся на внутренние (документация фирмы: бюджеты, отчеты, счета, запасы, предыдущие исследования и др.) и внешние.

Основными источниками внешней вторичной информации являются:
- публикации национальных и международных официальных организаций;
- публикации государственных органов, министерств, муниципальных комитетов и организаций;
- публикации торгово-промышленных палат и объединений;
- сборники статистической информации;
- отчеты и издания отраслевых фирм и совместных предприятий;
- книги, сообщения в журналах и газетах;
- публикации учебных, научно-исследовательских, проектных институтов и общественно-научных  организаций, симпозиумов, конгрессов, конференций;
- прайс-листы, каталоги, проспекты и другие фирменные публикации;
- материалы консалтинговых организаций.

Достоинства вторичной информации:
- дешевизна по сравнению с первичной информацией;
- возможность сопоставления нескольких источников;
- быстрота получения по сравнению со сбором первичной информации.

Недостатки:
- неполнота;
- устареваемость;
- иногда неизвестна методология сбора и обработки;
- невозможность оценить достоверность.

Недостатки вторичной информации обусловлены, прежде всего, тем, что первоначально эта информация собиралась для целей, обычно отличных от целей конкретного маркетингового исследования. Следовательно, для оценки надежности вторичных данных следует ответить на пять основных вопросов:
1. Кто собирал и анализировал данную информацию?
2. Какие цели преследовались при сборе и анализе информации?
3. Какая информация и каким образом была собрана?
4. Какими методами информация обрабатывалась и анализировалась?
5. Как данная информация согласуется с другой подобной информацией?

Исследования, выполненные на основе вторичной информации, как правило, являются предварительными (обзорными) и носят описательный или постановочный характер. С помощью таких исследований можно определить, например, общеэкономические характеристики рынка, положение в отдельных отраслях, национальные и иные особенности при выходе на зарубежные рынки.

При проведении вторичных исследований значимость внутренней или внешней информации определяется в зависимости от целей исследования и объекта исследования.

3.2. Маркетинговые информационные системы

На успешно функционирующих предприятиях маркетинговая информация собирается, анализируется и распределяется в рамках маркетинговой информационной системы (МИС), являющейся частью информационной системы управления предприятием.

МИС - это совокупность персонала, оборудования, процедур и методов, предназначенная для сбора, обработки, анализа и распределения своевременной и достоверной информации, необходимой для подготовки и принятия маркетинговых решений [13].

Понятие маркетинговой информационной системы иллюстрирует схема приведенная ниже.

Подсистема внутренней отчетности является основой МИС. В ней отражаются сведения о заказах, продажах, ценах, запасах, дебиторской и кредиторской задолженностях и т.п. Анализ внутренней информации позволяет менеджеру по маркетингу выявить перспективные возможности и насущные проблемы предприятия.

В то время как подсистема внутренней отчетности содержит и предоставляет данные о том, что уже произошло, подсистема системы маркетингового наблюдения предоставляет сведения о ситуации на рынке в данный момент.

Маркетинговое наблюдение определяется как  постоянная деятельность по сбору текущей информации об изменении внешней среды маркетинга, необходимой как для разработки, так и для корректировки маркетинговых планов.

Маркетинговые  исследования в отличие от маркетингового наблюдения  предполагают подготовку и проведение различных обследований, анализ полученных данных по конкретной маркетинговой задаче, стоящей перед предприятием. Другими словами, маркетинговые исследования проводятся периодически, а не постоянно, по мере появления определенных проблем.

В МИС также входит подсистема обеспечения маркетинговых решений, которая представляет собой взаимосвязанный набор систем данных, инструментов и методик, с помощью которого предприятие анализирует и интерпретирует внутреннею и внешнюю информацию.

Основные преимущества использования МИС:
- организованный сбор информации;
- широкий охват информации;
- предупреждение кризисов в деятельности фирмы;
- координация планов маркетинга;
- скорость анализа;
- представление результатов в количественном виде.

Однако МИС дорого стоят, велики необходимые первоначальные затраты. Использование МИС в стратегическом маркетинге для мониторинга конкурентной среды и принятия соответствующих решений иллюстрируется на схеме.

Использование МИС для принятия маркетинговых решений.

4.Использование искусственного интеллекта в маркетинговых исследованиях поведения потребителей.

Одну из основных проблем, стоящих перед отделами маркетинга любого предприятия можно сформулировать в вопросе: «Кто наши клиенты?». Как правильно собрать данные о клиентах, какие данные будут являться основополагающими, как обработать собранные данные, как правильно их применить — это далеко не полный перечень вопросов, с которыми сталкивается каждое предприятие при определении «своего клиента» и дальнейшей работе с ним.

При этом на современном этапе развития маркетинга складывается неоднозначная ситуация: с одной стороны, клиенты предъявляют к производителю высокие требования, но предприятие не успевает реагировать на эти запросы. С другой стороны — маркетологи имеют огромное количество данных о потенциальных потребителях, но испытывают нехватку полезных сведений. При этом, большинство данных, раскрывающих важные сведения о потенциальных и реальных потребителях, существуют в неструктурированном виде (изображения, видео), их невозможно обработать «механически», и поэтому они остаются неизученными.

Современным инструментом маркетолога, позволяющим обрабатывать огромные массивы данных без серьезных временных затрат, получать данные из фото и видеоматериалов, выявлять потенциальных потребителей по поведению в социальных сетях и т. д., может стать искусственный интеллект. Его использование позволяет анализировать данные всех типов, встраивать средства анализа в ежедневные маркетинговые процессы, делая коммуникации более адресными, актуальными и эффективными.

Искусственный интеллект — это математическая структура, имитирующая определенные аспекты работы человеческого мозга и демонстрирующая такие его возможности, как способность к неформальному обучению, обобщению и кластеризации неклассифицированной информации, прогнозированию. Самым важным отличием является то, что искусственный интеллект не нуждается в заранее известной модели, а строит ее сам только на основе предъявляемой информации. Поэтому искусственный интеллект стал применим везде, где нужно решать задачи прогнозирования и классификации, где есть плохо алгоритмизуемые задачи

Джон Маккарти, автор термина «искусственный интеллект», определил интеллектуальную функцию как вычислительную составляющую способности достигать целей. Само определение искусственного интеллекта Маккарти объяснил, как науку и технологию создания интеллектуальных компьютерных программ. 

Основная задача искусственного интеллекта — обработка образов. При этом используется способность искусственного интеллекта к обучению, к извлечению скрытых в больших массивах информации закономерностей. Если между входными и выходными данными существует какая-то связь, даже не обнаруживаемая традиционными корреляционными методами, то искусственный интеллект способен автоматически настроиться на нее с заданной степенью точности. Кроме того, он позволяет оценивать сравнительную важность различных видов входной информации.

Особое место искусственный интеллект занимает в маркетинге. Благодаря синтезу технологий глубинного обучения, машинного зрения и когнитивной нейробиологии искусственный интеллект может быть применен как для исследования рынка, так и для персонализации контента с целью улучшения процесса анализа информации и определения масштаба воздействия на потребителей без лишних затрат.

Среди основных направлений применения искусственного интеллекта в маркетинге выделяяют веб-дизайн, контекстную рекламу, оценку эффективности проведённых рекламных кампаний, поиск по фотографиям, получение сведений рекламодателям для предоставления новостей или рекламной информации.

Одно из наиболее перспективных направлений применения искусственного интеллекта — это возможность персонализировать рекламный контент, давая каждому потребителю подходящий именно для него посыл. Правильное сообщение будет приходить нужному человеку в нужное время.

Наибольший интерес маркетологов вызывает сочетание использования искусственного интеллекта и когнитивного маркетинга. Когнитивный маркетинг — сравнительно новый термин, который образовался на стыке маркетинга и психологии. То, что известно на сегодняшний день когнитивным психологам, может оказаться звеном, которого недостает практическому маркетингу, для того чтобы он стал полноценной научной дисциплиной, а не скоплением случайных находок и наблюдений. Он изучает восприятие и мышление как информационные процессы, то есть старается понять сознание человека, уподобляя мозг компьютеру, который обрабатывает данные 

Синтез искусственного интеллекта и когнитивного маркетинга позволит предприятиям:
– выявить неудовлетворённые потребности клиентов и модернизировать продукт;
– привлечь больше клиентов и повысить прибыль благодаря индивидуальному подходу, преимуществам, предложениям и ценам;
– получить максимальную отдачу от сотрудничества с имеющимися клиентами за счёт оптимизации инвестиций в укрепление взаимоотношений.

Актуальность данной темы заключается в том, что для повышения конкурентоспособности и эффективности своей деятельности, предприятия и организации должны четко представлять кто их клиент, каковы его потребности, запросы, особенности и возможности. В современном мире характеристики потребителей подвержены частым изменениям и корректировкам, при этом для отслеживания этих изменений производителю необходимо постоянно проводить дорогостоящие маркетинговые исследования.

Многими предприятиями и организациями на сегодняшний день сбор необходимой информации о потребителях осуществляется на основании опросов и анкетирования, но такие исследования несут большие денежные и временные затраты, а главное — крайне неэффективны, так как люди под влиянием различных эффектов (эффект тестирования, ролевого подбора, тенденций и т. д.) не пишут правду о себе, они пишут о том, каким человеком они хотят быть. Из-за этого точность таких исследований не превышает 40 %.

Как показывают исследования, связанные со сбором, обработкой информации, составлению портрета потребителей и клиентской базы, более эффективна методика анализа данных “цифровых следов” потенциальных и реальных потребителей в социальных сетях — постов, репостов, лайков, комментариев и т. д.

Проблемам интеграции маркетинга и искусственного интеллекта посвящены работы таких авторов как: Косински М., Старостина В. С., Данько Т. П., Абашидзе М. Д., Бутковской Г. В., Морелли Б., Пепперса Д, Роджерса Д. Л. и. т.д. В Республике Беларусь изучением различных направлений данной проблемы занимаются в: Белорусском государственном университете (изучение вопросов обучения нейронных сетей), учреждении Белорусского государственного университета «Научно-исследовательский институт прикладных проблем математики и информатики» (рассмотрение технологии сбора и анализа больших данных в контексте соцмедиа), Белорусском государственном университете информатики и радиоэлектроники (изучение вопросов атаки на искусственные нейронные сети).

На современном этапе происходит трансформация маркетинга от продуктоориентированного направления к клиентоориентированному, и ключевая роль в этом процессе отводится платформам искусственного интеллекта.

Технология сочетания когнитивного маркетинга и искусственного интеллекта со временем станет заменой традиционным методикам исследования рынка: уже сегодня существуют европейские рекламные агентства, которые используют нейронные сети для оценки реакций целевой аудитории на новый продукт.