Маркетинговая инженерия - Marketing engineering
Маркетинговая инженерия в настоящее время определяется как «систематический подход к использованию данных и знаний для эффективного принятия и реализации маркетинговых решений посредством процесса принятия решений на основе технологий и моделей».[1]
История
Период, термин маркетинговая инженерия можно проследить до Lilien et al. в «Веке маркетинговой инженерии», опубликованной в 1998 году;[2] в этой статье авторы определяют маркетинговая инженерия как использование компьютер модели принятия решений для изготовления маркетинг решения. Менеджеры по маркетингу обычно используют «концептуальный маркетинг», то есть они разрабатывают ментальная 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 данной ситуации. иерархия фирмы. В том же году Лилиен Г. Л. и А. Рангасвами опубликовали Маркетинговая инженерия: компьютерный маркетинговый анализ и планирование,[3] Файлдс и Вентура[4] похвалили книгу в своем обзоре, отметив, что более полное обсуждение рыночная доля модели и эконометрические модели сделал 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 Уиттинк (2000)[5] выделили пять эпох построения моделей в маркетинге:
- (1950-1965) Первая эпоха применения исследование операций и Наука управления к маркетингу
- (1965-1970) Адаптация моделей к маркетинговым задачам
- (1970-1985) Упор на модели, которые являются приемлемым представлением реальности и просты в использовании.
- (1985-2000) Повышение интереса к маркетингу системы поддержки принятия решений, метаанализ и исследования 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 - предмет активных дискуссий между исследователями, Л. Лилиеном и А. Рангасвами (2001).[6] заметили, что, хотя наличие данных дает конкурентное преимущество, наличие слишком большого количества данных без моделей и систем для работы с ними может оказаться столь же плохим, как и отсутствие данных. Лодиш (2001) [7] заметил, что наиболее сложные и элегантная модель не обязательно будет принятой в фирме, хорошие модели - это те, которые отражают компромиссы из принимать решение субъективно оценки может 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. Мигли (2002)[8] определяет четыре цели кодификации маркетинговых знаний:
- Содействовать продвижению маркетинга как наука
- Продвигать дисциплину в своей институциональной и профессиональной среде
- Для лучшего обучения и повышения квалификации 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 LAN и WAN, то экспоненциальный рост объема данных, реинжиниринг маркетинговых функций. Эффективность внедрения маркетинговой инженерии и MMSS в фирме зависит от характеристик ситуации принятия решения (спроса), характера MMSS (предложения), соответствия между спросом и предложением, проектных характеристик MMSS, характеристик процесса внедрения. Более широкое внедрение зависит от разницы между системами конечного пользователя и высокопроизводительными системами, обучения пользователей и роста Интернет.
Модели реакции рынка
Все модели реакции рынка включают:[10]
- Входы: цена, Реклама, продажи, дизайн продукта, размер рынка, конкурентная среда
- Модель ответа: связывает входные данные с выходными, такими как восприятие продукта, продажи, прибыль
- Цели: используется для оценки таких действий, как продажи.
Модели
В маркетинговой инженерии методы и модели можно разделить на несколько категорий:[1]
Потребительская ценность оценка
- Объективные измерения: внутренняя инженерная оценка, косвенная опрос вопросы, поле ценность в использовании оценка
- Меры восприятия: фокус группы, непосредственный опрос вопросы, важность рейтинги, совместный анализ, сравнительный анализ
- Поведенческие меры: выбор моделей, сбор данных
Сегментация и нацеливание
- Сокращение данных: факторный анализ
- Меры ассоциации: кластерный анализ
- Выброс обнаружение и удаление
- Формирование сегментов: кластерный анализ
- Сегменты профилирования: дискриминантный анализ
Позиционирование
- Карты восприятия: методы на основе подобия, методы на основе атрибутов
- Карты предпочтений: модель идеальной точки, векторная модель
- Карты суставного пространства: усредненная модель идеальной точки, усредненная векторная модель, внешний анализ
Прогнозирование
- Оценочные методы: продавец сводные оценки, мнение членов жюри, Delphi метод, анализ сценария
- Анализ рынка и опросов: намерения покупателей, Тестирование продукта, коэффициент цепи
- Временные ряды: наивные методы, скользящие средние, экспоненциальное сглаживание, Метод Бокса – Дженкинса, методы декомпозиции
- Причинно-следственные анализы: регрессивный анализ, эконометрические модели, модели ввода-вывода, многомерный ARMA, нейронные сети
- Модели прогнозирования новых продуктов: Модель баса, ОЦЕНКА модель
Дизайн новых продуктов и услуг
- Программное обеспечение для творчества: генерация идей, оценка идей, Модель портфеля GE / Mckinsey, совместный анализ
Маркетинговый комплекс
- Ценообразование: классический подход, ценообразование, ориентированное на затраты, ценообразование, ориентированное на спрос, ценообразование, ориентированное на конкуренцию
- Повышение: доступный метод, метод процентного соотношения продаж, метод конкурентного паритета, объективно-целевой метод
- Сбыт решения: интуитивные методы, методы реакции рынка, функции реакции
Рекомендации
- ^ а б Arvind., Rangaswamy; де., Брюн, Арно (2013). Принципы маркетинговой инженерии. DecisionPro. ISBN 978-0985764807. OCLC 840607615.
- ^ «Эпоха маркетинговой инженерии». archive.ama.org. Получено 2017-05-31.
- ^ Арвинд., Рангасвами (2005). Маркетинговая инженерия: компьютерный маркетинговый анализ и планирование. Траффорд. ISBN 978-1412022521. OCLC 731888669.
- ^ Журнал Общества операционных исследований, Vol. 51, No. 7 (июл. 2000 г.), стр. 891–892
- ^ P.S.H. Лифланг, Д. Р. Уиттинк, Построение моделей для принятия маркетинговых решений: прошлое, настоящее и будущее, Международный журнал исследований в области маркетинга, 2000 г.
- ^ Лилиен, Гэри Л .; Рангасвами, Арвинд (01.06.2001). «Императив маркетингового инжиниринга: введение в специальный выпуск». Интерфейсы. 31 (3_дополнения): S1 – S7. CiteSeerX 10.1.1.421.5682. Дои:10.1287 / inte.31.3s.1.9679. ISSN 0092-2102.
- ^ Леонард М. Лодиш, (2001) Построение маркетинговых моделей, приносящих прибыль. Интерфейсы 31 (3_supplement): S45-S5
- ^ Дэвид Мигли, Что кодифицировать: маркетинговую науку или маркетинговую инженерию? Теория маркетинга 2002 г.
- ^ Лилиен Л.Г., Рангасвами А., ван Брюгген Геррит Х., Виренга Б., Преодоление разрыва между теорией и практикой маркетинга с помощью маркетинговой инженерии, Journal of Business Research 2002
- ^ Лилиен Г. Л., Рангасвами А., Де Бруйн А., Принципы маркетинговой инженерии, Decision Pro 2013