Методы и модели маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта (17.10.2011)

Автор: Павлов Николай Вячеславович

Учет субъективного фактора, имеющегося у исполнителей опыта, фактора времени. Для применения в конкретной организации должна быть предусмотрена адаптация инструментального средства.

Интерактивность: возможность добавить или уточнить имеющуюся у аналитика информацию на любом шаге работы.

Условия.

Высокая скорость принятия решений.

Низкая трудоемкость анализа ситуации.

Предоставление маркетологам необходимой информации по процедуре реализации решений.

Обоснована возможность разработки системы поддержки принятия решений по выбору метода на основе искусственного интеллекта.

В результате обзора применяемых для решения задач маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта методов и моделей были выделены следующие параметры этих методов и моделей, по которым принимается решение об их использовании: цель решения задачи; тип модели; преобладающий тип зависимостей; преобладающий тип параметров задачи; основной способ определения параметров задачи; необходимая точность оценки исходных данных; рассмотрение процесса; наличие однородных событий или действий; возможность управлять значениями переменных (для экспериментов); дискретность моментов измерения состояния и управления; число шагов решения (один или несколько); степень повторяемости задачи (высокая или низкая); наличие альтернатив решений; наличие готовых решений для произвольных ситуаций.

Эти переменные имеют различные типы: многозначные, нечетко-логические, логические. Однако их использование для выбора метода или модели для конкретной ситуации затруднено, так как их трудно определить по параметрам ситуации. Для этого требуется глубокое знание особенностей применения различных методов.

Поэтому было предложено использовать легко определяемые маркептологами-практиками параметры ситуации, по ним определить промежуточные параметры, в набор которых входят и параметры применяемых методов, и по ним произвести выбор пригодного для решения реальной задачи метода. Ввиду неоднозначности выбора результат представляется в виде набора значений возможностей применения каждого включенного в систему поддержки принятия решений метода. Кроме того, должно оцениваться качество выбора.

Для выбора метода предполагается также использовать ряд оценок, которые выставляются лицом, принимающим решения, исходя из стратегии организации. Например, устанавливается, будет ли данная задача решаться единоразово или будет сделан акцент на внедрение инструментария для регулярного решения подобных задач. Это относится, например, к задаче сегментирования потребителей. В ряде организаций эта задача решается регулярно, в ряде других – единоразово. Это влияет на выбор методов и инструментария для решения данной задачи.

Предложен многовариантный ход решения задач управления жизненным циклом продукта, различный для решения-выбора, решения-генерации, решения-классификации. Это расширяет обычно используемый набор методов и позволяет систематизировать методы принятия решений, облегчает их выбор в конкретной ситуации.

В качестве возможных целей решения принимаются цели общего вида: узнать значения переменных, выбрать решение из имеющихся альтернатив и т.д. Это позволяет значительно сузить набор целей, сделать их выбор более понятным для аналитиков.

Требования к методу решений определяются определяются стратегией организации. Используются следующие требования: простота для разовых решений, простота для СППР, адекватность допущений, достоверность результата, полезность решения.

Собственно принятие решения, его реализация, оценка результата и учет принятого решения и его последствий выходят за рамки работы.

На рисунке видно, что имеется три ветви формирования решения. Это предложение обусловлено учетом различных типов задач принятия решений. Если имеется набор альтернатив, которые требуется оценить и выбрать наилучшую в некотором смысле, то это решение-выбор. Для этого существует ряд методов, например, метод анализа иерархий. Если решение вычисляется, например, как экстремум некоторой аналитической функции, то это решение-генерация. Наконец, если ситуацию требуется классифицировать так, чтобы каждому классу соответствовало определенное решение, то это решение-классификация. Пример инструментария, применяемого для такого типа решений – нейронные сети. Нейронные сети с учителем нуждаются в настройке по имеющимся ситуациям с правильными решениями, почте чего становятся способными правильно классифицировать новые ситуации.

. Схема принятия решений в управлении жизненным циклом

продукта

Также следует отметить большую роль субъективного фактора, выражающегося в выделении этапов понимания исходной ситуации п получаемого решения.

Сделана содержательная и математическая постановка проблемы выбора метода решения задач управления продуктом как задачи нечеткого выбора с нечеткими параметрами, определены исходные данные, внутренние переменные и результат. Это позволит создать СППР для решения этой проблемы.

Здесь л – логические переменные (л1 – наличие альтернатив решений; л2 – наличие решений для типовых ситуаций; л3 – дискретность моментов измерения и управления; л4 – дискретность значений управляющих воздействий; л5 – наличие однородных заявок; л5 – необходимость рассматривать процесс; л6 – многошаговое решение; л7 – наличие нескольких критериев оптимальности; л8 – наличие неконтролируемых событий с несколькими исходами); н – нечетко-логические (н1 – высокая сложность процесса обслуживания клиентов; н2 – наличие готовых решений для различных ситуаций; н3 – большое число экспертов; высокая повторяемость задачи; н4 – возможность управления значениями переменных; н5 – точность представления значений параметров); В – строки возможностей для следующих переменных: (ВФ – задача управления продуктом; ВЗ – преобладающий тип зависимостей между переменными; ВК – класс решения; ВЭ – этап принятия решения; ВТ – преобладающий тип параметров; ВС – способ измерения параметров; ВМ – тип модели; ВМ – метод принятия решения). Значения последней строки возможностей и есть основной результат работы системы. Буквами О обозначены нечетко-логические переменные, представляющие собой частные оценки различных методов. ОК1 – адекватность допущений (нечетко-логическая переменная; 0 – допущения, серьезно упрощающие задачу; 1- допущения, не снижающие адекватность модели); ОК2 – достоверность полученного результата (нечетко-логическая переменная; 0 – результат сомнителен; 1 – результат достоверен); ОК3 – легкость внедрения автоматизированной системы для реализации метода принятия решения (нечетко-логическая переменная; 0 – сложно; 1 – легко); ОК4 – легкость разового принятия решения (нечетко-логическая переменная; 0 – сложно; 1 – легко); ОК5 – общая оценка полезности получаемых результатов (нечетко-логическая переменная; 0 – низкая; 1 – высокая. Может быть получена как среднее значение предыдущих четырех оценок. ? – общая оценка полезности решения (фактически, его однозначности; 0 – пользы от выбора нет; 1 – рекомендован единственный метод).

Видно, что при работе данного инструментального средства используются различные виды преобразований.

1. Преобразование логическая величина – строка возможностей вида

. Схема формирования решения задач управления жизненным циклом продукта

2. Преобразование нечетко-логическая переменная – строка вида

. Схема преобразований в системе поддержки принятия решений.

3. Преобразование вида строка возможностей – строка возможностей вида

где B’qp – p-й элемент выходной строки q-го преобразования;

(qp – p-я строка матрицы преобразования (q.

Строкам матрицы преобразования (q соответствуют значения входной переменной, а столбцам – значения выходной.

4. Преобразование строка возможностей – нечетко-логическая величина вида

где нq – частная оценка выходной переменной q-го преобразования;

Bqp – оценка возможности p-го варианта значения входной переменной для q-го преобразования;

(q1 – единственная строка матрицы (q.

5 – обобщение нескольких частных оценок вида

где В12 – итоговая оценка;

В1 и В2 – частные оценки, полученные по предыдущим формулам.

Разработан комплекс моделей, реализующих решение задач всех этапов управлении продуктом различными методами. Это значительно упрощает выбор метода решения, решение указанного круга задач. Кроме того, получена общая структура задач, методов и моделей, в которую можно включать новые элементы.

Значения матриц преобразования были получены на основе глубокого анализа выделенных задач и методов их решения. Пример такого анализа показан в табл.1.

В последнем столбце цифровые обозначения имеют следующий смысл. 1 – метод применяется как в управлении продуктом, так и в смежных областях. В достаточном объеме описан в литературе, даны ссылки на источники; 2 – используется в управлении продуктом, подробно описан в литературе; 3 – методы, которые перспективны в будущем, пока применяются мало. Пример: построение структурных уравнений; 4 – методы, которые подробно рассмотрены на примерах в данной работе (всего порядка 20 примеров), Практически все примеры опубликованы в научных статьях; 5 – очень сложные методы, которые требуют специальных знаний. Например, экспертные системы. 6 – методы, применяемые в различных задачах управления продуктом, например, расчет важности параметров сегментирования. Они тоже рассмотрены на примерах.


загрузка...