Курсовая работа: Сбор маркетинговых данных как этап коммерциализации технологий

Приоритет “рыночности” среди других факторов успешной коммерциализации нового продукта или технологии определяет особую важность получения своевременной и точной информации о возможном рынке предлагаемой технологии. Некоторые приемы экспрессного исследования потенциального рынка на стадии оценки коммерческого потенциала технологий представлены в теме 4. Однако маркетинговые исследования как важнейший элемент стратегии коммерциализации технологий не исчерпываются этой ролью и этими усилиями.

Различные приемы сбора и обработки маркетинговых данных можно найти в обширной литературе по маркетингу. Они включают экспертные оценки, фокус-группы возможных потребителей, пробные продажи, аналитические исследования и т.д. В рамках данного курса представляется целесообразным сфокусироваться на современных методах маркетингового исследования, основанных на информационных технологиях, использование которых необходимо для поддержания рыночного успеха коммерциализуемого продукта в динамически изменяемой среде.

Недостаточное знание рынка является наиболее важным фактором риска при принятии решений о коммерциализации технологий. Многие из высокотехнологичных российских продуктов в современных реалиях преимущественно ориентированы на зарубежные рынки, однако ни разработчики технологий, ни бизнес-аналитики, как правило, не располагают необходимыми систематическими маркетинговыми данными. Для прорыва в области коммерциализации технологий необходимо создание сотен и тысяч организаций, занимающихся профессиональными маркетинговыми исследованиями и накоплением соответствующих данных, вовлечение в систематический маркетинговый анализ не только крупных предприятий, но и руководителей исследовательских организаций, малых предприятий, отдельных разработчиков.

1 Общие принципы систематизации маркетинговой информации

Типы маркетинговых исследований делятся на качественные и количественные. Для получения качественной информации используют психо-социологический анализ, основанный на опросах фокус-групп и методиках проецирования, в то время как для получения количественной информации используют статистическую обработку данных, в том числе анкетирования, результатов периодически проводимых сериальных испытаний и т.п.

Примером количественного исследования является некий сбор численных параметров с целью анализа перспектив развития Интернета в Португалии:

Известно, что население в возрасте свыше 15 лет (потенциальные пользователи) составляет 7525000

Из них владельцев домашних компьютеров - 27,9%

Доступ к Интернету сегодня имеют - 13%

Регулярных пользователей Интернета - 6,6%

Новых пользователей, зарегистрированных в последние 30 дней - 302 000 человек, или 4%.

В зависимости от стадии продвижения проекта, конкретные задачи маркетингового исследования технологий могут включать оценки потенциального рынка: его размер, устойчивость спроса и возникающие потребности, а также наиболее “укрепившиеся” на нем продукты и технологии, либо анализ покупателей на целевом рынке: их отношений к продуктам, тенденции изменения количества покупателей на данном рынке или их покупательских симпатий, назревающие или новые продукты и технологии.

При определении потенциального размера рынка исходят из общего размера рынка, выделяя в нем ожидаемую долю потенциального рынка данного продукта или технологии, которая в свою очередь делится на четыре категории: подготовленный, доступный, частично обслуживаемый и реально завоеванный рынок. К примеру, автор проекта связывает свои надежды с неким сегментом рынка, который составляет 10% от общего рынка. Реально доступно ему в настоящее время, как предполагается, только 40% ожиданий, а действительно уже завоевано 5%. Это означает (и может быть перепроверено), что его объем продаж составляет 0,5% от общего объема рынка с реальной перспективой в 4%.

При определении перспектив новой технологии (продукта) надо исходить из типовой схемы ожидания потребителей, представленной на рис. 1,

где отдельно выделены их ожидания в области цены, параметров продукта, качества обслуживания и других факторов удовлетворения общественных потребностей. При оценке перспективного продукта или технологии важно видеть, в какой мере новая технология (продукт) соответствует возможностям лучшего удовлетворения покупателей по конкретным показателям их ожиданий, представленным на этой схеме.

В частности, маркетинговое исследование рынка программных интерфейсов типа “Человек-машина” показало, что новая разработка, в соответствии с ожиданиями потребителя, должна удовлетворять следующим условиям:

Минимальная сложность устройства - на уровне навыков целевого потребителя

Эффективное использование предшествующих знаний потребителя (например, других систем)

Минимизация числа операций, которых необходимо учить заново для конкретного терминала

Минимальный набор альтернатив при осуществлении функциональных операций

Отсутствие необходимости запоминать предыдущую последовательность действий при осуществлении следующего шага

Наличие обратной связи, которое должно сопровождать каждое действие пользователя.

Подобные ориентиры способствуют полезному фокусированию осуществления разработок. На основании выявленных общих характеристик динамики изменения покупательских предпочтений, будь то потребительский или промышленный рынок, следует учитывать такие новые тенденции как растущие запросы потребителя к повышению надежности и безопасности, его высокую информированность о критических параметрах продукта и конкурентных предложениях, его рациональность, способность осознать себя участником интерактивных процессов, которые ему предлагают персональные компьютеры, CD, электронная торговля в Интернете, справочные службы и торговые киоски с сенсорными экранами. Важное значение имеет и добросовестная готовность принять участие в разработке или совершенствовании продукции (технологии).

Успех коммерциализации технологий - в способности предложить продукт, который он хочет и готов получить. При этом следует иметь ввиду, что распространение высоких технологий не только зависит от изменяющейся среды, но и само в большой степени влияет на ее изменения, поэтому способность получения объективной информации о характеристиках окружения (“среды”) нового продукта или технологии приобретает критическое значение.

2 Сканирование среды

Наиболее важный фактор современной среды, в которой возникают и производятся новые продукты и технологии - ее изменчивость. Радикальные изменения последних десятилетий характеризуются глобализацией рынков, возможностью мгновенных коммуникаций и путешествий со скоростью звука, политической перестройкой во многих регионах мира, изменением демографии, революционными технологическими преобразованиями продуктов и производств, резким сокращением численности организаций и, прежде всего, исследовательских подразделений многих промышленных корпораций.

Каждое изменение окружающей среды создает соответствующие сигналы, которые необходимо учитывать. Некоторые из них слабы (и их трудно детектировать), другие противоречивы (и их трудно анализировать), а некоторые ложны (и не указывают на истинный характер изменений). В поиске нужной информации необходимо уметь выявлять, собирать, селектировать и интерпретировать многообразные данные.

Сканирование среды представляет собой получение и использование информации о событиях, тенденциях и возможностях, знание которых должно помочь в соответствующем планировании конкретной деятельности или даже выживанию организации.

На фоне многообразных факторов среды для успеха развития конкретного бизнеса, продукта или технологии наиболее важны всего шесть групп параметров характеризующих: потребителей, поставщиков, конкурентную среду, социальную и макроэкономическую среду, тенденции развития технологий и государственно-правовую и политическую среду.

Сканирование среды может включать ознакомление с имеющейся информацией (просмотр) и поиск нужной информации. Применительно к задачам маркетинговых исследований соответствующий диапазон средств может охватывать от случайных разговоров за обедом о покупательских предпочтениях соседей по столу или наблюдением поведения недовольного покупателя до программ формального маркетингового исследования и написания возможных сценариев.

Полезно структурировать собираемую информацию в соответствии с моделью стратегии конкуренции М. Портера, которая требует систематического анализа и изучения основных пяти сил конкуренции: угрозы входа на рынок новых игроков, конкуренция среди существующих фирм, угрозы возникновения заменяющих продуктов, власть покупателей и власть поставщиков.

После получения результатов подобного анализа конкретная стратегия конкуренции фирмы при коммерциализации нового продукта или технологии может основываться на одном из трех вариантов: лидерство в минимальных издержках, дифференциация продукта или фокусирование на конкретном продукте или сегменте рынка.

Такой элемент сканирования среды как анализ конкурентов в целом требует понимания и прогнозирования возможной реакции каждого отдельного конкурента. При создании профиля возможной реакции конкурентов следует исходить из двух основных вопросов, на которые надо получить ответ, а именно: а) что движет конкурентом, каковы его цели и мотивы? и б) что конкурент делает и может сделать? Соответствующие ответы основываются на изучении предполагаемых целей конкурента, его текущей стратегии и общего потенциала. Компоненты Портеровского анализа, позволяющие построить профиль возможной реакции конкурентов, приведены в табл. 1.

Таблица 1

Анализ конкурентов по М. Портеру

2.1 Особенности сканирования среды в деятельности промышленных корпораций.

Ниже изложен опыт использования сканирования среды в деятельности нескольких мультинациональных корпораций. Различаясь степенью интеграции системы, которая может собираться в центре и использоваться подразделениями или, находясь в общем централизованном пользовании аналитиков, группироваться по подразделениям, развитые системы сканирования среды присущи всем технологически ориентированным корпорациям. Системы сканирования среды в английских и других европейских корпорациях, отличаются меньшей систематичностью и большей децентрализацией. Наиболее развитые системы характерны для фармацевтических компаний, но конечными пользователями результатов сканирования чаще являются исследователи и разработчики, чем менеджеры.

AT&T осуществляет функцию исследования внешней среды с помощью трех различных видов деятельности, включающих электронную директорию экспертов, поисковую базу данных и группу анализа конкуренции. Работающая в режиме on-line директория экспертов, известная как ААА (доступ к аналитикам АT&T), соединяет технических экспертов, “разведчиков”, ищущих конкретную информацию, и её пользователей. Сотрудники корпорации заполняют определенные анкеты, детально характеризуя область их знаний и опыта, а пользователь запрашивает нужного ему эксперта по ключевому слову.

Поисковая база данных состоит из трех компонентов: маркетинговая база данных, база финансовых данных и сведения о конкурентах. В частности, в доступной базе маркетинговой информации содержатся данные по 1400 продуктам 580 компаний 180 направлений промышленности в 65 регионах, а также пятилетний прогноз рынка продуктов компании AT&T, подготовленный ее подразделениями.

Рецепт эффективности такой системы - широкое вовлечение персонала в подготовку и сбор соответствующих данных, систематическое обновление и доступность всем уровням сотрудников.

Motorola. Система стратегической разведки корпорации представляет собой данные, собираемые всеми подразделениями, а наличие 5000 терминалов электронной почты делает возможным доступ ко всей базе всем собирателям нужных данных. Одна из целей любой общей базы данных - создание общей культуры организации. Очевидные выгоды доступа к общей базе в режиме on-line и чтение информации, собранной другими, побуждают пользователей к собственному участию, что делает базу данных саморазвивающейся.

В начале менеджмент корпорации планировал, что база данных будет обслуживать только высшее руководство корпорации и подразделений, которые определяли приоритеты поиска. Большое внимание уделялось зарубежной “разведке”. Motorola одна из немногих компаний, которая вела постоянный мониторинг технологического развития Японии, осуществляя значительные траты на получение японской технической литературы, изучение сотрудниками японского языка, развитие долго действующих отношений с японскими исследователями и производителями.

Какова была отдача от этих усилий? Во время встречи в 1985 году высшего руководства компании с руководителями своих европейских подразделений руководители корпорации спросили европейцев о тенденциях японцев в Европе. Европейские представители компании были не слишком обеспокоены какой-либо агрессией японцев в Европе. Это противоречило имеющимся в корпорации ощущениям, поэтому Motorola послала в Японию аналитика, говорящего по-японски, чтобы получить информацию об инвестициях ее японских конкурентов на капитальное строительство. Соответствующие цифры показали, что японцы запланировали удвоение капитальных затрат в 1987 году, но не в их собственные заводы по производству телевизоров и видеомагнитофонов, как все предполагали, а в рынок полупроводников в Европе. Основываясь на этих данных, корпорация изменила свои стратегические планы в Европе, объединилась с несколькими ключевыми европейскими партнерами и, несмотря на атаку японцев, сохранила и в чем-то даже увеличила свою долю рынка.

Общие элементы систем сканирования среды AT&T и корпорации Motorola заключаются в разветвленной сети специалистов, которые призваны участвовать в сканировании и анализе данных. Несколько команд или подразделений одновременно занято мониторингом различных параметров. Центральный отдел объединяет полученные данные и осуществляет стратегический анализ на уровне корпорации или подразделения.

Kraft Inc. Основываясь на выборе руководителей подразделений, компания сформировала сеть из своих наиболее квалифицированных сотрудников разных специальностей. Были названы 30-40 сотрудников из всех функциональных областей, включая производство, НИОКР и маркетинг. В обязанности этих сотрудников входит просмотр журналов, газет, технических сборников и других источников, на основании которых они создают некоторый список для быстрого просмотра менеджерами, который содержит по каждому интересному вопросу резюме из 2-х предложений.

Японские системы сканирования среды представляют весьма значительную часть корпоративного бизнеса, причем информация поступает по шести каналам от различных источников:

Отдел планирования обычно специализируется на сборе данных и определении направлений этого сбора, занимая в общей информационной системе наиболее высокий статус.

Сбор и анализ данных часто организован в рамках специальных исследовательских групп по конкретным проектам и осуществляется отдельными экспертами - профессионалами в определенных областях.

В патентном отделе до 20% сотрудников может быть занято сбором информации, осуществляя сканирование патентных заявок конкурентов и мониторинг прогресса их технологий.

Компании обычно приглашают на свои экспертные советы профессоров университетов, чтобы содействовать доступу к информации от учебных заведений

Помимо формальных подразделений, подразумевается, что каждый сотрудник японских фирм принимает участие в сборе информации

Многие компании имеют своих зарубежных корреспондентов, в задачи которых входит поиск последних новинок и разработок. Например, многие японские биотехнологические компании имеют более десятка таких атташе и уж, как минимум, в Нью-Йорке, Дюссельдорфе и Лос-Анджелесе.

Высокая агрессивность японских фирм в сканировании внешней среды и эффективная коммерческая разведка являются ключом стратегического успеха японских фирм на международной арене.

Известно растущее число таких внешних наблюдателей из Южной Кореи, Китая и Тайваня, которые быстро перенимают западный опыт, оценивая роль такой “интеллектуальной разведки” в сокращении времени разработок, коррекции стратегических направлений, конечном успехе коммерциализации.

Все больше высокотехнологических фирм или ассоциаций имеет свои представительства в России, которые наряду с их производственными и/или торговыми функциями, безусловно, занимаются аналитической деятельностью, собирая необходимые маркетинговые данные о среде их потенциальных покупателей, поставщиков и/или конкурентов.

2.2 Управление источниками информации и использование результатов информационного поиска.

Следует особо отметить, что рассматриваемые в настоящем разделе системы сканирования среды, сбора данных, разведка конкурентов и другие формы сбора информации не имеют ничего общего с промышленным шпионажем и другими формами незаконной или неэтичной деятельности. В мире, где в виртуальном смысле любая организация, личность или артефакт являются источником или носителем информации, разведка и сбор необходимых данных в меньшей степени являются вопросом приобретения охраняемых секретов, чем извлечения полезной информации из легально доступных и дешевых источников. Возможные экономические и политические потери, связанные с промышленным шпионажем или использованием любой нелегально полученной информацией, значительно перекрывают какие-либо краткосрочные выгоды от подобной деятельности. Сбор данных из открытых источников дает пользователю информации долговременную способность к изучению и использованию инноваций.

Законодательные требования многих стран, потребительский спрос и распространенность информационных технологий привели к грандиозному распространению открытых источников информации, содержащих обширные данные относительно отдельных стран, организаций, личностей, продуктов, технологий и т.д., причем соответствующая информация движется, фигурально выражаясь, со скоростью света.

В этих условиях критическим, лимитирующим фактором становится не получение, а эффективная обработка информации, без которой избыток информации является таким же бедствием, как ее отсутствие. Сбор информации уже не является неким одноразовым мероприятием типа подписки на выбранное карманное издание или разработка формата телефонного опроса сотрудников. Возможность получения информации из большего диапазона различных источников и умение извлечь из нее корреляционные связи, подтверждение или опровержение изначальной гипотезы сама по себе становится конкурентным преимуществом.

Маркетинговые исследования, если они содержат не только первичные данные, а их анализ и обобщение, стоят достаточно дорого. Профессиональные консалтинговые фирмы продают отчеты о выполненных маркетинговых исследованиях как свой “технологический продукт”, однако подобное исследование, выполненное самой фирмой, является её большим секретом, поскольку отражает ее стратегическое видение перспектив собственного развития.

Чтобы структурировать обсуждение возможных способов управления информацией, удобно разделить источники информации по типам используемых ресурсов: люди, тексты и электронные источники.

Людские ресурсы могут делиться на внутренние (сотрудники, специализированный отдел) и внешние (покупатели, поставщики) по отношению к организации. Тексты могут быть печатными, рукописными и переданными по радио или телевидению. В другой классификации их можно делить на опубликованные (газеты, журналы, радио, телевидение) и внутренние материалы (отчеты, служебные записки). Электронные источники поставляют информацию через компьютеры и телекоммуникационные сети и могут быть поделены на доступные в режиме on-line базы данных, в том числе представленные на CD-ROMax, и информационные ресурсы Интернета.

На практике различные источники информации не живут в изоляции и питают один другого, образуя “цепи информационной пищи”, так что, как правило, информация, прежде чем попасть к конечному пользователю, проходит через несколько промежуточных потребителей, добавляя что-то полезное или искажая начальный сигнал.

Выбирая из различных источников информации, следует исходить из конкретных задач информационного поиска.

Информация, полученная в результате персонального контакта (людские ресурсы) предпочтительна в условиях начально-неясной, неструктурированной задачи и недостатка данных, когда уровень неопределенности велик, информации мало, а та, что есть, противоречива и допускает различную интерпретацию. В этих случаях люди как источники информации вносят свое понимание контекста и характера сложившейся неопределенности и представляют свою экспертную оценку, которая помогает принятию решений.

Текстовые источники являются существенными элементами системы сканирования среды. В сравнении с людскими ресурсами информации, текстовые источники обычно характеризуются большей “шириной полосы” информации и большей точностью передачи, хотя они не обладают способностью к фильтрации и свойствами интерпретации, характерной для персональной модуляции информации. Текстовые источники особенно полезны, когда имеется формализованная и структурированная информация, или когда информация должна быть впоследствии точно передана с использованием специального языка или формата (например, данные каталогов или патентная формула, цифровая информация о бюджетах, схемы или чертежи, правительственные указы и многое другое).

Таким образом, информацию о непосредственной среде бизнеса (конкуренты, рынки, существующие технологии) получают часто с помощью персональных контактов с отраслевыми ассоциациями, потребителями, финансистами. Однако информацию о более широкой среде (включая социальные, экономические, политические и технологические изменения), либо о количественных параметрах выявленной ближайшей среды получают преимущественно из печатных (текстовых) источников.

Доступные on-line базы данных представляют собой более крупное семейство текстовой или печатной информации, предлагая пользователю ряд существенных преимуществ. Они, в частности, особенно полезны при исследовании вопросов, относящихся к незнакомым темам или сложным областям знаний.

Компьютерные базы данных более информативны и легче модернизируются, чем опубликованные текстовые данные. В силу этих особенностей базы данных хорошо подходят для ситуации, когда нужно быстро собрать достаточно полную и актуализированную информацию о новых компаниях или продуктах, иностранных рынках, возникающих технологиях, разработках в других фирмах или странах и т.д. Многообразие возможностей такого поиска делает его полезным методом разработки модели или установления связи между событиями, личностями, организациями.

2.3 Сетевые базы данных: сканирование по информационной магистрали.

Сетевые базы данных

Число сетевых пользовательских баз данных быстро растет - от 770 в 1982 году до 7500 в 1993, причем каждая база в среднем содержит около 700 000 записей. Использование баз данных является одним из наиболее быстро растущих категорий информационных технологий.

В таблице 2 содержится выборка и характеристики более чем 30 доступных в реальном времени баз данных, которые могут быть эффективно использованы в процедурах сканирования среды. Хотя, следует отметить, что они представляют лишь незначительную часть имеющихся информационных ресурсов.

Таблица 2

Оперативные базы данных для получения информации из внешней среды.

Перечень и характеристики.

Для удобства последующего обсуждения эти базы данных сгруппированы в шесть категорий использования информации:

общего характера для использования менеджментом производственных компаний;

для анализа демографических данных;

для оценки технологий;

для конкретного анализа отрасли;

для проведения маркетинга и маркетинговых исследований;

для анализа конкретных компаний.

В контексте задач информационного поиска, предпринимаемого с целью оценки технологий, достаточно сказать, что такая база данных как INSPEC (по физике, электронике и компьютерным технологиям) содержит абстракты научных статей из множества журналов, начиная с 1968 года. Единая схема индексации и хорошо разработанный тезаурус облегчает поиск нужной информации. Ei Compendex Plus, сетевая версия печатного указателя The Engineering Index, охватывает около 4500 источников во всех областях техники. Поскольку американские НИОКР в значительной части финансируются из бюджета, база данных государственного информационного агентства (The National Technical Information Service, NTIS) обеспечивает широкий доступ к результатам этих исследовательских программ. Далее пользователи могут купить соответствующие отчеты и в том числе от NASA, департамента энергетики, департамента транспорта или торговли и еще множества других агентств.

Специализирующаяся на маркетинговой информации FINDEX содержит указания на более 10000 маркетинговых и отраслевых отчетов, содержит их краткую аннотацию и условия приобретения полного отчета. Investext содержит полные тексты более чем 320 000 отчетов по отдельным компаниям и отраслям, подготовленные высококлассными специалистами в области маркетинга и инвестиционного анализа. PTS PROMT предоставляет подробные аннотации более 1000 публикаций и отчетов по общемировым проблемам развития бизнеса и является хорошим источником информации по тенденциям развития отдельных отраслей, новых продуктов и корпоративным планам. PTS MARS фокусируется на рекламе и маркетинге товаров широкого потребления и услугах для населения и широко используется для исследования размера и доли рынков, оценки конкурентов и их стратегии позиционирования на конкретных рынках. Поставляемая на CD база департамента торговли США NTDB представляет собой полные тексты отчетов по конкретным видам продуктов, технологий и отраслям, подготовленные сотрудниками торговых представительств американских посольств в различных странах.

Ресурсы и услуги Интернета

В последние годы число пользователей Интернета каждый год почти практически удваивается. Возможности использования Интернета для различных задач маркетинга кратко изложены в одном из выпусков Библиотеки технологического предпринимательства “Продвижение технологического продукта на рынок”. В широком плане услуги и ресурсы Интернета могут быть разделены на инструменты обмена знаниями и средства поиска знаний (таблица 3).

Таблица 3

Инструменты информационного обмена и поиска в Интернете

Не останавливаясь здесь на таких инструментах обмена информацией, как электронная почта, дискуссионные группы[1] и группы обмена новостями[2] , остановимся преимущественно на имеющихся источниках информации и соответствующих поисковых системах.

Одним из таких универсальных инструментов поиска информации в Интернете является Gopher, программный навигатор, разработанный в Университете Миннесоты, который предоставляет поисковую систему для доступа к необходимым ресурсам Интернета. Вследствие обилия материала ресурсы Интернета на многих сайтах имеют сложную иерархию, однако, Gopher предоставляет пользователю легкую возможность найти нужную информацию, проникнув, через много уровней директорий и субдиректорий.

Кроме того, Gopher удобно сочетается с такими вспомогательными поисковыми средствами как VERONICA (Very Easy Rodent-Oriented Network Index to Computer Archives), и Jughed. Вместо того чтобы запоминать путь поиска, Gopher позволяет пользователю делать “книжные закладки”, чтобы вернуться в следующий раз, позволяет спасти нужный документ при перезагрузке компьютера или послать его по заданному адресу.

Сотрудничество с другими университетами, которые предоставляют свои базы данных через Gopher, а также встроенная собственная поисковая система WAIS (Wide Area Information Server), обеспечивают высокую эффективность поиска и скорость доступа к нужным документам. Один из таких источников - Бизнес Источник Сети (Business Sources on the Net), созданный объединившимися группами сотрудников нескольких библиотек ведущих американских школ бизнеса. Некоторые из источников бизнес-информации, предоставляемые через Gopher, приведены в табл. 4.

Таблица 4.

Источники бизнес-информации, предоставляемые через сервер Gopher[3]

С развитием “Всемирной Паутины” (World Wide Web) первое место по числу запросов занимают документы, представленные на отдельных серверах. Оценив не просто привлекательность индивидуальных “домашних страниц”, но и их эффективность для нахождения партнеров и покупателей, бизнесмены все в большей степени используют WWW сайты и для сбора нужной информации. Естественно, что на своих индивидуальных страницах профессиональные консалтинговые фирмы, государственные учреждения и университеты предоставляют много обобщенной “товарной” информации.

Список полезных WWW зарубежных источников для получения бизнес-информации, приведенный в таблице 5, отражает только их небольшую выборку.

Таблица 5

Некоторые WWW источники бизнес-информации

В табл. 6 и 7. приведены некоторые из российских источников информации и их краткая характеристика.

Таблица 6

Информационные центры России, обрабатывающие и распространяющие научно-техническую информацию (WEB-адреса)

Российская государственная библиотека (РГБ) - http://www.rsl.ru

Содержание сервера - http://www.rsl.ru/www/map-www.htm

Информационные ресурсы РГБ

Карточные каталоги и картотеки

Электронные базы данных

Фонд справочных и информационно-библиографических изданий

Цифровая библиотека

Государственная публичная научно-техническая библиотека России (ГПНТБ) - http://www.gpntb.ru

Информационные ресурсы ГПНТБ

Всероссийский Институт научной и технической информации Российской Академии Наук (ВИНИТИ РАН) - http://fuji.viniti.msk.su

Информационные ресурсы ВИНИТИ

Информационные продукты ВИНИТИ в электронной форме

Документальные базы данных.

Фактографические базы данных:

База структурных данных по химии (СД)

База данных ”Макроциклические соединения и их комплексы” (“Российский краун”)

База данных “Лекарственные растения” (“Алтей”)

Компьютерный Формульный Указатель

Электронный Реферативный Журнал

Информационные услуги ВИНИТИ

Информационная служба Централизованной системы баз данных по научно-технической информации (ЦСБД-НТИ)

Электронная Информационная служба по физике (PEIS-V)

Двуязычная информационно-поисковая система

Система фразеологического машинного перевода политематических текстов с русского языка на английский (СИСТЕМА RETRANS)

Всероссийский научно-технический информационный центр Министерства науки и технологий Российской Федерации (ВНТИЦ)[4] - http://www.vntic.org.ru./h2.htm

Информационные продукты ВНТИЦ

Информационные издания

Базы данных ВНТИЦ

Политематическая база данных реферативной информации научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, проводимых в России (до 1991 г. - в СССР) и финансируемых из госбюджета.

Ретроспектива базы данных (с 1982 г. по н.в.). Объем - около 1 миллиона документов. Пополняется ежемесячно.

База данных реферативной информации о кандидатских и докторских диссертациях по всем отраслям знаний, защищенных в России (до 1991 г. - в СССР).

Ретроспектива базы данных (с 1982 г. по н.в.), объем - около 400000 документов. Пополняется ежемесячно.

База данных оперативной информации о вновь начинаемых научно-исследовательских работа во всех областях науки, техники и культуры.

Ретроспектива базы данных (с 1990 г. по н.в.), объем около 60000 документов. Пополняется ежемесячно.</font></li>

Адресно-справочная база данных “Организации научно-технической сферы”.

Представлена реестром более 3000 организаций России, работы которых в соответствии с Федеральным законом РФ “Об обязательном экземпляре документов” от 17.01.95 зарегистрированы во ВНТИЦ. Указаны название организации, тематическая направленность, адрес. База данных обновляется ежегодно.

База данных “Научные кадры высшей квалификации”

База данных содержит 14000 фамилий ученых и специалистов, защитивших диссертации на соискание ученой степени доктора наук в 1991-1997 гг. В базе приведены: шифр научной специальности, по которой защищена диссертация, наименование диссертации, название и номер телефона организации, в которой работает ученый. База данных пополняется ежегодно.

Международный Центр научной и Технической информации /МЦНТИ/ - http://www.icsti.su

Таблица 7.

Русскоязычные ресурсы Интернета и базы данных

Использование Интернета все в большей степени выходит за пределы сбора маркетинговой и другой бизнес-информации, необходимой на стадии оценки технологий, составлении планов запуска новых разработок или принятия других стратегических решений. Все чаще пользователи Интернета используют ресурсы Сети в своей повседневной жизни для взаимодействия и поддержания обратной связи с экспертами, потребителями, партнерами и даже с конкурентами[5] . Организация телеконференций, дискуссионных групп, фокус-групп - вот некоторый из перечней применения Интернета в жизни производителей технологической продукции. Систематический и своевременный анализ текущей информации, полученной, в том числе с помощью Интернета, ее обобщение в виде рекомендаций для жизни предприятия являются важной компонентой обучения и развития организации.

Бурное развитие русскоязычного Интернета предоставляет все большие услуги российскому пользователю на русском языке.

3. Обработка данных для выявления рыночных возможностей

Обработка данных до недавнего времени была в основном областью академических исследований и требовала высокой мощности компьютерных систем далеко за пределами доступных для большинства бизнес-аналитиков. Успех информационных технологий, радикальное снижение цены компьютеров при резком увеличении их быстродействия привели к тому, что поиск и обработка данных стали доступным не только аналитикам бизнеса, но и любым конечным пользователям. Существует ряд программных пакетов, специально предназначенных для этой цели и пригодных, в том числе для персональных компьютеров. Можно представить, что обработка баз данных в самое ближайшее время станет не преимуществом, а обязательным атрибутом качественно выполненных маркетинговых исследований.

Важным направлением статистической обработки баз данных является анализ тенденций. Возможные задачи сильно различаются: банк хочет понять тенденцию текущих предпочтений населения к сбережениям и наличным деньгам, продавцам необходимо выявить изменения реальной покупательской корзины, фармацевтическим фирмам важно знать, какие новые лекарства вытеснили покупку старых и т.п. Все подобные данные могут быть получены путем периодического сравнения имеющихся статистических данных или результатов собственной статистической обработки доступной информации.

Одним их наиболее распространенных и эффективных методов экстраполяции тенденций является построение регрессионных моделей. Предположим, некоторая компания хочет понять, по каким причина одни клиенты остаются приверженными ее услугам, а другие покидают, причем перед аналитиком стоит задача предсказать, какие из пользователей компании останутся, а какие перейдут к конкурентам. Существенно, что предварительно не существует никаких гипотез о факторах спроса и механизмах их проявления. Поэтому не может быть и базовых вопросов для сбора информации. В таком “неявном” поиске начинают с анализа имеющихся отчетных данных, например, с систематизации того, как долго конкретные клиенты обслуживались компанией, какова была тенденция изменения объема пользования (рост, снижение, неизменная, переменная) в последние, допустим, 6 месяцев, наличие замечаний к работе компании от данного клиента, итоговое поведение (остался, покинул). В соответствии с практикой обработки баз данных, первоначально решают, какие ответы будут носить качественный, а какие количественный характер, принимают последние результаты (приверженность компании, продукту, технологии) в качестве выходной, независимой переменной. Последующая обработка подобных данных позволяет построить некоторую регрессионную модель поведения покупателей, проверка и подтверждение которой может быть положена в основу прогнозирования. Регрессионная модель представляет собой совокупность уравнений, связывающих между собой переменные параметры, характеризующие поведение прогнозируемого объекта рынка. При этом переменные разделяются на независимые, значения которых принимаются в качестве влияющих факторов и расчетные, являющиеся объектом прогноза. Формы функциональных зависимостей могут быть самыми различными, но чаще всего применяются линейные и квадратичные функции.

В качестве примера можно рассмотреть задачу прогнозирования потребностей в продукции предприятия, выпускающего весы для розничной и оптовой торговли различных модификаций. В качестве независимой переменной могут рассматриваться объемы розничной торговли. Регрессионная модель может быть построена на основании анализа двух динамических рядов: объема продаж продукции фирмы, то есть весов и объема розничного товарооборота. Форма функциональной зависимости определяется с помощью метода наименьших квадратов. При использовании данной модели для целей прогнозирования может возникнуть вопрос о том, из каких соображений выбирается значение независимой переменной. В данном конкретном случае целесообразно также построить модель экстраполяции тенденций показателей товарооборота, в которой в качестве независимой переменной рассматривается время.

Другой пример анализа тенденций связан с решением задач группировки объектов рынка, являющихся предметами анализа по определению параметров кластеров. Например, продавцы массовых продуктов хотят выявить признаки сходства их покупательской базы и понять, какие различные группы составляют их рынок. Техника кластеринга основана на поиске сходства и различий внутри группы данных, объединяя схожие группы данных в кластеры или сегменты. Например, некоторая выборка покупателей данной продукции может содержать бездетных покупателей с высоким достатком, и одновременно покупателей с низкими доходами и только одним из родителей в семье. В процессе обработки это различие приведет к выделению двух естественных групп с общими внутри них признаками. При выявлении следующих сходств и различий эти группы могут быть поделены на подгруппы. После того, как кластер данных определен, аналитик может попытаться выявить дальнейшие черты сходства и различий между кластерами, понять (прогнозировать) причины их различного покупательского отношения к одним и тем же продуктам. Поскольку эти две группы сильно отличаются между собой, то и законы их потребительского поведения будут сильно различаться. Поэтому при прогнозировании спроса внутри этих двух групп на какой-либо товар для каждой из выделенных групп необходимо строить отдельную модель. Метод кластерного анализа принадлежит к методам экстраполяции тенденций постольку, поскольку разделение объектов на группы осуществляется на основании их фактических свойств за прошедший период.

Способность прогнозирования покупательского спроса на конкретные или новые продукты, исходя из результатов такой обработки данных о рыночной конъюнктуре, обеспечивает значительную экономию средств на маркетинг.

Список литературы

Филипп Котлер, Основы маркетинга, пер. с англ., Москва 1996, Ростинтер, 698 с.

Технологическая фирма: менеджмент и маркетинг. Сборник статей под ред. Н.М. Фонштейн, Серия “Библиотека технологического предпринимательства”, “ЗелО”, 1997, 349 с.

Продвижение технологического продукта на рынок Сборник статей под ред. Н.М. Фонштейн, Серия “Библиотека технологического предпринимательства”, ЦКТ АНХ, 1997, 312 с.

C.W. Choo, Information Management for the Intelligent Organisation: The Art of Scanning the Environment, New Jersey: Information Today Inc.,1995

M.E. Porter, Competitive Advantage: Creating and Sustaining Superior Performance, New York, Free Press, 1985

Трансфер технологий и эффективная реализация инноваций. Сборник статей под ред. Н.М. Фонштейн. Серия “Коммерциализация технологий теория и практика”, ЦКТ АНХ, 1998, с.

Advanced in Knowledge Discovery and Data Mining, ed. U.M. Fayyad et al., AAAI Press / The MIT Press, 1996, 1-31

R. Groth, Data Mining: A Hands-On Approach for Business Professionals, New Jersey; Prentice Hall, 1998

[1] [1] Примером дискуссионной группы в области бизнеса, которая может представлять интерес для пользователей из Восточной Европы, является Восточно-европейская бизнес-сеть ([email protected])

[2] Наиболее мощным источником обмена статейной информацией является сеть Usenet, которая, в частности, имеет дискуссионную группу в области науки и техники

[3] Существуют многие сотни и других gopher-серверов, которые содержат огромное количество полезной информации. Ими удобно пользоваться, не обращаясь к конкретным адресам, через серверVeronica, (http://www.csp.it/veronika.html), который периодически просматривает

[4] Документы, составляющие фонды, в большом числе относятся к непубликуемым (отчеты и диссертации)

[5] Обсуждение практики продаж через Интернет находится за пределами настоящего рассмотрения