WEB-ресурс научно-практических конференций

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ МЕЖЛИЧНОСТНЫХ КОНТАКТОВ НА ПРОДВИЖЕНИЕ ТОВАРА НА РЫНКЕ

Волкова Л.А.

Национальный аэрокосмический университет «ХАИ» им. Н.Е. Жуковского, г. Харьков

Продвижение товара на рынке - целенаправленная убедительная маркетинговая коммуникация относительно производимой продукции. Эффективное продвижение товара происходит на основе представления ее марки как самой лучшей в решении потребительских проблем. Межличностные коммуникации в быту существенно влияют на   установление долгосрочных отношений фирм производителей с потребителями, на сближение с потребителями и на налаживание с ними связи.

Рассмотрим ситуацию, сложившуюся с продвижением товара в N-ском районе одной из областей. Предположим, что в силу сложившейся ситуации в N-ском районе уже реализуется аналогичный товар только другой товарной марки:

· товар   А новая торговая марка кандидат впервые выходящая на рынок   в данном N-ском районе ;

· товар В   торговой маркой уже реализующийся на рынке N-ского района.

Торговая марка А является новой, неизвестной в N-ском районе, только что приступившей к рекламной компании. Однако торговая марка А имеет серьезные конкурентные преимущества перед торговой маркой   В, поскольку торговая марка А совершенно новая и не имеет шлейфа ошибочных и непопулярных рекламных акций, которые предпринимались с участием торговой марки В на протяжении долгого безальтернативного владения рынком в N-ском районе. Также торговая марка А может в ходе рекламной компании акцентировать позитивные характеристики призывая покупателя сделать выбор в его пользу. Такая сильная имиджевая позиция, совместно с оптимизацией управленческих воздействий хода рекламной компании, позволяет сделать вывод о том, что новая торговая марка А со временем серьезно потеснит В и «завоюет» значительную долю рынка. Значительное воздействие на оптимальность проведения рекламной акции по продвижению новой товарной марки имеет возможность моделирования влияния межличностных контактов на продвижение товара на рынке. Также интересует вопрос, какими темпами будет производиться это перераспределение симпатий покупателей N-ского района.

Обозначим количество симпатизирующих торговой марке А покупателей - N _a ( t ), где t - номер месяца с момента начала продвижения товара. Также обозначим. количество покупателей торговой марки В   – N _b ( t )

Тогда выполняется равенство:   N _a ( t )+ N _b ( t )= N ( t ) = N _max f ( t ) – N ₀

где N ( t ) – общее число покупателей, сделавших выбор между торговыми марками, N – общее количество возможных покупателей товара N-ского района, N ₀ – количество жителей района, не покупающих товары данной группы.  

По отношению к торговой марке А покупатель может занимать следующие устойчивые положения: покупать товары торговой марки А, покупать товары торговой марки В или вообще не покупать товар торговой марки А   (назовем их потенциальными покупателями А - N _p ).

Предположим что, потенциальные покупатели торговой марки А - N _p становятся покупателями   N _A со скоростью диффузии, распространения, которая зависит от «устной рекламы», т.е. общения жителей, уже купивших товар торговой марки А и имеющих положительное впечатление о соотношении цена-качество с не покупателями А (по экспертной оценке V _A =0,011). Этот процесс моделируется следующим образом: некий постоянный процент покупателей все время становятся покупателями торговой марки А. Их доля равна

N _p * V _A

Предполагается, что в группах все люди контактируют со всеми. Количество контактов человека в единицу времени обозначим как C _A . В случае, если покупатель торговой марки А   общался   с потенциальным покупателем, последний становится покупателем торговой мари А с вероятностью P _A =0,015. Таким образом в единицу времени все покупатели торговой марки А обратят

N _At = N _A * C _A * P _A * [ N _p /( N _p + N _A )]

потенциальных покупателей в покупателей торговой марки А. Выражение в квадратных скобках – вероятность, что тот, с кем был контакт у покупателя торговой марки А, еще не   покупатель А.

Переагитация покупателей торговой марки А (действие антирекламы N _Nt = N _p * C _А * P _p *[ N _A /( N _A + N _p )], где N _Nt – количество сокращения покупателей торговой марки А в единицу времени из-за устной рекламы покупателей других торговых марок.

Развивая модель, необходимо учитывать социальное положение покупателя, его возраст, пространственное положение. Для того, чтобы это учесть, в модели необходимо учесть функцию моделирующую симпатию покупателя к торговой марке – Symp _N . Теперь доля каждого потенциального избирателя в общей скорости потока будет различна, да еще и меняться во времени.

Действия рекламы моделируются с учетом возможного ресурса. После генерации рекламной акции, идет запрос ресурса на выполнение акции. Ресурс (наличие исполнителей, финансирование акции) ограничен, так что заявка на акцию находится в состоянии ожидания. Когда ресурс предоставлен, система переходит в режим реализации акции, влияя на скорость потока в сторону увеличения, если акция дает положительный эффект. Возможен случай, что в случае выполнения не эффективной акции, или плохой ее реализации, скорость потока уменьшится.

Пример. Определим число покупателей N-ского района N =500 человек на математической модели реализованной в среде Netlogo .

Зададим число контактов каждого покупателя торговой марки А с потенциальными покупателями N-ского района   C _А =0,6 контактов/час

По результатам эксперимента с вышеуказанными исходными данными можно сделать   выводы о темпах продвижения нового товара на рынке. В данном случае при продвижения товара торговой марки А и использовании исключительно межличностных коммуникационных связей потребуется 2060 часов для сравнения объемов покупок товара А и В. Далее наступает насыщение, когда исчерпаны возможности   канала информирования через межличностные связи.

Список использованных источников:

1.     Lilien G., Kotler Ph. Marketing Decision Making: A Model-Building Approach. – N.Y.: Harper & Row Publishers, 1983.

2.     Недосекин А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами // Аудит и финансовый анализ . – 2000 . –   № 2.

3.     Кофман А., Хил Алуха Х. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями . –   М н : , Вышэйшая школа, 1992.

4.     Смоляк С.А. Учет специфики инвестиционных проектов при оценке их эффективности // Аудит и финансовый анализ . –   1999 . –   №3.