Применение экспертных систем в маркетинге

Современные экономические условия в мире и в Республике Беларусь, процесс глобализации и ускорения процессов развития рынков, технологий, социально – политических факторов, кризисные явления в разных регионах и отраслях международной экономики требуют на сегодняшний день новейших методов и подходов управления.  В настоящее время в базе успешной деятельности большинства компаний находится рыночно – ориентированное управление на базе современных методов маркетинга и менеджмента с применением информационно – коммуникационных технологий и систем и, первостепенно, экспертных систем (далее – ЭС).

ЭС являются системами, которые должны способствовать облегчению жизни человеку посредством каких – либо задач которые сопряжены с наработкой опыта. Хотя, как правило, вне зависимости на все попытки ЭС работать на уровне среднего специалиста в собственной сфере, они не могут заменить действующего профессионального эксперта. С иной позиции, ЭС являются достаточно полезными в обучении начальных специалистов. 

ЭС в настоящее время стали активным образом применяться и в сфере маркетинга ввиду активного развития информационной революции и изменения роли информационно – коммуникационных технологий. ЭС в маркетинге из средств автоматизации бизнес – процессов превращаются в среду развития бизнеса и в инструмент повышения акционерной стоимости организации. 

По справедливому замечанию О.В. Китовой: «создание и применение ЭС выступает в качестве одного из концептуальных этапов развития информационных технологий во множество областей человеческой жизнедеятельности, в т.ч. и в сфере маркетинга» [5].

В настоящее время ЭС предназначается для разрешения так именуемых не формализованных задач, разрешение которых не может описываться посредством традиционных математических и статистических методов и которые имеют одно либо несколько из следующих качеств:

- задачи не могут выражаться в числовом виде;

- цель не может быть выражена в терминах точно установленной целевой функции;

- не имеется алгоритмического разрешения задачи;

- алгоритмическое решение задачи имеется, однако его невозможно применить из – за ограниченности ресурсов (к примеру, памяти, времени и т.п.).

Т.П. Данько отмечает следующие «достоинства ЭС:

- стабильность и постоянство;

- простота передачи сведений;

- устойчивость получаемых результатов;

- наиболее низкая стоимость разработки и функционирования ЭС» [3]. 

Наравне с этим А.К. Бояркина выделяет и недостатки ЭС, а именно: 

- ЭС предназначаются для узкой предметной сферы;

- качество работы зависит от качества базы знаний (далее – БЗ);

- ЭС не имеют способностей к самообучению;

- требуется обновление программных средств [1, c. 286]. 

Большая часть ЭС в маркетинге применяет подход, который основывается на описанных в первой главе данного эссе правилах. Отдельные компании начали экспериментировать с альтернативными подходами, где задействуются нейросети, которые основаны на изучении и распознавании образцов. В частности, к примеру, отдельные торгово – посылочные компании применяют данные системы с целью определения потенциального покупателя по списку рассылки. 

Как подчеркивает А.К. Бояркина: «ЭС в маркетинге в настоящее время развиваются пока достаточно ограничено. К примеру, известной является система MSI ADSAD, которая создана в помощь для разработчиков рекламных компаний. В ней применяются сведения о потребителях и внешней среде, а так же комбинация эмпирических практических методов для творческого выбора цели рекламного действия. Разработанная на территории Великобритании система EXMAR способствует пользователю в предоставлении состояния рассматриваемых рынков, места на них этой организации и линию ее рыночного поведения» [1, c. 287].

Однако, в качестве практического примера использования ЭС в маркетинге  является SESOPOS, т.е. ЭС которая производит оценку и отбор потенциальных поставщиков. Оценка поставщиков осуществляется на основании качественной шкалы «Приемлемый, средний и неприемлемый» на базе пятнадцати критериев, которые распределяются по четырем группа, которые характеризуют: 

- качественность продукции;

- производственные возможности поставщика;

- качественность исполнения заказа;

- общие представления о поставщике. 

На сегодняшний день любая ЭС предназначается для разрешения так именуемых не формализованных задач, разрешение которых не может описываться посредством традиционных математических и статистических методов и которые имеют одно либо несколько из следующих качеств: задачи не могут выражаться в числовом виде; цель не может быть выражена в терминах точно установленной целевой функции; не имеется алгоритмического разрешения задачи; алгоритмическое решение задачи имеется, однако его невозможно применить из – за ограниченности ресурсов (к примеру, памяти, времени и т.п.).

Применяемые в области маркетинга ЭС выступают в качестве прикладных систем искусственного интеллекта, в которых БЗ содержит формализованные эмпирические познания высококвалифицированных экспертов (специалистов) в какой-либо узкой области маркетинга. ЭС в сфере маркетинга имеют способности по логическому выводу новейших маркетинговых знаний в данной области, объяснять линию рассуждения, приобретать и наращивать знания. 

На сегодняшний день для маркетинга разработаны отдельные узкоориентированные ЭС, которые оказывают помощь маркетологам в процессе разрешения маркетинговых задач в таких предметных сферах, как: управление рекламной компанией в реальном времени; повышение уровня точности исследований конъюнктуры рынка; анализ ценовой политики и ценообразование; оценки технологического уровня качественности продукции; оценка эффективности и рациональности стимуляции сбыта; оценка эффективности и рациональности функционирования маркетинговой службы компании; обеспечение высокого уровня персонализации предложения продукции; формирование каналов для распределения лекарственной продукции на фармацевтическом рынке; торгово – посылочная деятельность; помощь в ходе реализации продаж. В частности, можно отметить такие популярные в маркетинге ЭС как Яндекс.Гуру, SESOPOS и  «Бизнес – Прогноз».