Маркетинг инноваций. Виды маркетинга инноваций: стратегический, тактический и оперативный

Технология нейронных самоорганизующихся карт анализа многомерных данных

 

Самоорганизующиеся карты – это одна из разновидностей нейросетевых алгоритмов. Основным отличием данной технологии от рассмотренных нами ранее нейросетей, обучаемых по алгоритму обратного распространения, является то, что при обучении используется метод обучения без учителя, то есть результат обучения зависит только от структуры входных данных. Нейронные сети данного типа часто применяются для решения самых различных задач, от восстановления пропусков в данных до анализа данных и поиска закономерностей, например, в финансовой задаче. В данной статье мы рассмотрим принципы функционирования и некоторые аспекты использования самоорганизующихся карт.

Основы

Алгоритм функционирования самообучающихся карт (SelfOrganizingMaps – SOM) представляет собой один из вариантов кластеризации многомерных векторов. Примером таких алгоритмов может служить алгоритм k-ближайших средних (c-means). Важным отличием алгоритма SOM является то, что в нем все нейроны (узлы, центры классов…) упорядочены в некоторую структуру (обычно двумерную сетку). При этом в ходе обучения модифицируется не только нейрон-победитель, но и его соседи, но в меньшей степени. За счет этого SOM можно считать одним из методов проецирования многомерного пространства в пространство с более низкой размерностью. При использовании этого алгоритма вектора, схожие в исходном пространстве, оказываются рядом и на полученной карте.

Структура

SOM подразумевает использование упорядоченной структуры нейронов. Обычно используются одно и двумерные сетки. При этом каждый нейрон представляет собой n-мерный вектор-столбец , где n определяется размерностью исходного пространства (размерностью входных векторов). Применение одно и двумерных сеток связано с тем, что возникают проблемы при отображении пространственных структур большей размерности (при этом опять возникают проблемы с понижением размерностидо двумерной, представимой на мониторе).

Обычно нейроны располагаются в узлах двумерной сетки с прямоугольными или шестиугольными ячейками. При этом, как было сказано выше, нейроны также взаимодействуют друг с другом. Величина этого взаимодействия определяется расстоянием между нейронами на карте. На рисунке 1 дан пример расстояния для шестиугольной и четырехугольной сеток.

Расстояние между нейронами на карте для шестиугольной (а) и четырехугольной (б) сеток. При этом легко заметить, что для шестиугольной сетки расстояние между нейронами больше совпадает с евклидовым расстоянием, чем для четырехугольной сетки.

При этом количество нейронов в сетке определяет степень детализации результата работы алгоритма, и в конечном счете от этого зависит точностьобобщающей способности карты.

Обучение

Обучение состоит из последовательности коррекций векторов, представляющих собой нейроны. На каждом шаге обучения из исходного набора данным случайно выбирается один из векторов, а затем производится поиск наиболее похожего на него вектора коэффициентов нейронов. При этом выбирается нейрон-победитель, который наиболее похож на вектор входов. Под похожестью в данной задаче понимается расстояние между векторами, обычно вычисляемое в евклидовом пространстве. Таким образом, если обозначит нейрон-победитель как c, то получим

После того, как найден нейрон-победитель производится корректировка весов нейросети. При этом вектор, описывающий нейрон-победитель и вектора, описывающие его соседей в сетке перемещаются в направлении входного вектора. Это проиллюстрировано на рисунке 2 для двумерного вектора.

Подстройка весов нейрона победителя и его соседей. Координаты входного вектора отмечены крестом, координаты узлов карты после модификации отображены серым цветом. Вид сетки после модификации отображен штриховыми линиями.

При этом для модификации весовых коэффициентов используется формула:

,

где t обозначает номер эпохи (дискретное время). При этом вектор x(t) выбирается случайно из обучающей выборки на итерации t. Функция h(t) называется функцией соседства нейронов. Эта функция представляет собой невозрастающую функцию от времени и расстояния между нейроном-победителем и соседними нейронами в сетке. Эта функция разбивается на две части: собственно функцию расстояния и функции скорости обучения от времени.где r определяет положение нейрона в сетке.

Обычно применяется одни из двух функций от расстояния: простая константа , или Гауссова функция . При этом лучший результат получается при использовании Гауссовой функции расстояния. При этом является убывающей функцией от времени. Часто эту величину называют радиусом обучения, который выбирается достаточно большим на начальном этапе обучения и постепенно уменьшается так, что в конечном итоге обучается один нейрон-победитель. Наиболее часто используется функция, линейно убывающая от времени.

Рассмотрим теперь функцию скорости обучения a(t). Эта функция также представляет собой функцию, убывающую от времени. Наиболее часто используются два варианта этой функции: линейная и обратно пропорциональная времени вида , где A и B это константы. Применение этой функции приводит к тому, что все вектора из обучающей выборки вносят примерно равный вклад в результат обучения.
Обучение состоит из двух основных фаз: на первоначальном этапе выбирается достаточно большое значение скорости обучения и радиуса обучение, что позволяет расположить вектора нейронов в соответствии с распределением примеров в выборке, а затем производится точная подстройка весов, когда значения параметров скорости обучения много меньше начальных. В случае использования линейной инициализации первоначальный этап грубой подстройки может быть пропущен.

Применение алгоритма

Так как алгоритм SOM сочетает в себе два основных направления – векторное квантование и проецирование, то можно найти и основные применения этого алгоритма. Данную методику можно использовать для поиска и анализа закономерностей в исходных данных. При этом, после того, как нейроны размещены на карте, полученная карта может быть отображена. Рассмотрим различные способы отображения полученной карты.

Отображение кластеров

Кластером будет являться группа векторов, расстояние между которыми внутри этой группы меньше, чем расстояние до соседних групп. Структура кластеров при использовании алгоритма SOM может быть отображена путем визуализации расстояния между опорными векторами (весовыми коэффициентами нейронов). При использовании этого метода чаще всего используется унифицированная матрица расстояний (u-matrix). При использовании этого метода вычисляется расстояние между вектором весов нейрона в сетке и его ближайшими соседями. Затем эти значения используются для определения цвета, которым этот узел будет отрисован. Обычно используют градации серого, причем чем больше расстояние, тем темнее отрисовывается узел. При таком использовании узлам с наибольшим расстоянием между ними и соседями соответствует черный цвет, а близлежащим узлам – белый.

Обучение без учителя

Любая нейронная сеть, прежде всего, должна быть обучена. Процесс обучения заключается в подстройке внутренних параметров нейросети под конкретную задачу.

При обучении «классической» многослойной нейросети на вход подаются данные или индикаторы, а выход нейросети сравнивается с эталонным значением (с так называемым «учителем»). Разность этих значений называется ошибкой нейронной сети, которая и минимизируется в процессе обучения. Таким образом, обычные нейронные сети выявляют закономерности между входными данными и прогнозируемой величиной. Если такие закономерности есть, то нейросеть их выделит, и прогноз будет успешным.

В процессе обучения карт Кохо-нена на входы также подаются данные и индикаторы, но при этом сеть подстраивается под закономерности во входных данных, а не под эталонное значение выхода. Такое обучение называется обучением «без учителя». Обучение при этом заключается не в минимизации ошибки, а в подстройке внутренних параметров нейросети (весов) для большего совпадения с входными данными. После обучения такаянейросеть визуально отображает многомерные входные данные на плоскости нейронов. Имея такое представление данных, можно очень наглядно увидеть наличие или отсутствие взаимосвязи во входных данных.

Для большего удобства визуального представления нейроны карты Кохонена располагают в виде двухмерной матрицы и раскрашивают эту матрицу в зависимости от анализируемых параметров нейронов.

Как устроена карта Кохонена

Таким образом, самоорганизующиеся карты Кохонена представляют собой один из видов нейронных сетей. Принципы работы и обучения такой нейросети были сформулированы финским ученым ТойвоКохоненом в 1982 году. Основной идеей Т. Кохонена является введение в правило обучения нейрона информации об его расположении. По Кохонену, нейросеть имеет один входной слой, с числом нейронов, равным числу входов, и единственный скрытый (выходной) слой нейронов, образующий одномерную (линия) или двухмерную (прямоугольник) решётку. По аналогии с топографическими картами такуюнейросеть также называют картой Кохонена.

Для этой парадигмы обучение проводится без «учителя», т.е. в процессе обучения нет сравнивания выходов нейронов с эталонными значениями.

В процессе обучения на вход такой нейросети последовательно подаются обучающие примеры. После подачи очередного примера определяется наиболее схожий нейрон, т.е. нейрон, у которого скалярное произведение весов и поданного на вход вектора минимально. Такой нейрон считается победителем и призван быть центром при подстройке весов у соседних нейронов. Правило обучения, предложенное Кохоненом, предполагает соревновательное обучение с учетом расстояния нейронов от «нейрона-победителя» и записывается в виде:

где - функция соседства, определяющая величину корректировки веса нейрона, wi - вес i-го нейрона, b - скорость обучения.

Для нейрона-победителя функция соседства равна 1 и затем плавно (по линейному или экспоненциальному закону) уменьшается при удалении от него. Таким образом, в процессе обучения подстройка весов происходит не только в одном нейроне - нейроне-победителе, но и в его окрестностях.

После окончания процесса обучения карта Кохонена классифицирует входные примеры на группы схожих друг с другом. Вся совокупность нейронов в выходном слое точно моделирует структуру распределения обучающих примеров в многомерном пространстве. Уни-

кальность технологии самоорганизующихся карт состоит в преобразовании N-мерного пространства в двух- или одномерное. Единственное, что надо помнить, - такое преобразование сопряжено с некоторыми ошибками. Две точки, близко лежащие на карте Кохонена, будут близки и в N-мерном входном пространстве, но не наоборот.

Для лучшего понимания мы подготовили пример, разъясняющий общие подходы к анализу самоорганизующихся карт. Подадим на два входа карты (размером 50х50 нейронов) набор случайных чисел от 0 до 50 общим числом 500 примеров.

После проведения обучения такой карты Кохонена все семейство карт будет иметь вид, изображенный на рисунке. Карта частот имеет равномерное распределение примеров по поверхности карты, что объясняется равномерным распределением входных примеров и качеством обучения карты.

Для нас в этом примере представляет интерес раскраска карты входов. Раскраска каждой из них линейна и постоянна по одной из граней карты. Причем обе карты входов имеют одинаковую раскраску, но развернуты друг относительно друга на 90 градусов. Как это можно трактовать? При значении 1-го входа, равного 0 (темно-синяя полоса на первой карте), 2-й вход может принимать весь спектр значений от 0 (темно-синий) до 50 (темно-красный). Это соответствует входному распределению данных (пара независимых, равномерно распределенных величин). Таким образом, самоорганизующаяся карта смогла правильно отобразить взаимное распределение двух входов карты.

Более полную информацию по теории самоорганизующихся карт и методам ее применения можно получить из новой книги Гвидо Дебо «Визуализация финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт Кохонена», вышедшей в издательстве «Альпина», либо на семинарах ТОРА-Центр, посвященных нейронным технологиям.

Карта выходов нейронов

Выходы нейронов карты Кохонена напоминают топографическую карту. Координаты этой карты определяют положение одного нейрона. Например, координаты 12:34 описывают нейрон, находящийся на пересечении 12 столбца с 34 рядом в матрице нейронов. Величина выхода нейрона по аналогии с географическими картами трактуется как высота точки.

Карты Кохонена, так же как и географические карты, можно отображать либо в двухмерном, либо в трехмерном виде. В двухмерном виде карта раскрашивается в соответствии с уровнем выхода нейрона. Для более высоких значений обычно используются светлые тона, а для низких значений - темные.

Карта выходов является главной картой в анализе карт Кохонена. Именно на нее проецируется взаимное расположение исследуемых данных. Схожие входные данные образуют на карте кластеры - замкнутые области, состоящие из нейронов с одинаковыми значениями выходов. Как правило, ярко выраженные кластеры в данных имеют четкие границы с другими областями карты. В трехмерном виде это выглядит как крутой склон холма.

Карта частот

После завершения обучения каждый входной пример попадает в «свой» нейрон. При этом в некоторые нейроны не попадет ни одного примера, а в некоторые попадет несколько примеров. Распределение обучающих примеров по нейронам очень показательно и отображается на карте частот.

В общем случае входные примеры равномерно распределяются по карте. Но если в данных есть ярко выраженные группы, то примеры распределяются неравномерно, образуя кластеры. Кластером может быть или обособленная группа из нескольких нейронов, в которую попало некоторое число входных примеров, или отдельный нейрон, в который попало большое число входных примеров.

Карта входов нейронов

Как говорилось выше, при анализе карт Кохонена проводится оценка не только выходов нейронов, но также и весов нейронов. Для каждого входа нейрона рисуется своя карта, которая раскрашивается в соответствии со значением соответствующего веса нейрона. У нейронной сети, обучаемой с учителем, веса нейронов не имеют физического смысла и не используются в анализе. При обучении же без «учителя» веса нейронов подстраиваются под точные значения входных переменных и отражают их внутреннюю структуру. Для идеально обученной нейронной сети вес нейрона равен соответствующей компоненте входного примера. Обычно анализируют одновременно несколько карт входов. Сначала на одной карте выделяют области одинакового цвета. В этой области группируются входные примеры, имеющие одинаковое значение соответствующего входа. Далее нейроны из этой области изучаются на других картах на предмет цветового распределения.

Взаимосвязь между картами

При работе с картами Кохоне-на важно понимать, что все рассмотренные выше карты - не более чем раскраски одних и тех же нейронов. При этом каждый обучающий пример имеет одно и то же расположение на каждой из рассмотренных карт. Любой бар на графике цены имеет «свое» место на всех картах. Анализ финансовых рядов предполагает одновременный просмотр карты и графика цен (бары и свечки) для соотнесения точки на карте и графике.

 

Технопарки

Под технопарком подразумевается научно-производственный территориальный комплекс, главная задача которого состоит в формировании максимально благоприятной среды для развития малых и средних наукоемких инновационных фирм-клиентов.

Технико-внедренческая зона (ТВЗ) — территория, выведенная за пределы национальной таможенной территории, внутри которой размещаются научно-исследовательские, проектные, конструкторские бюро и организации. Примеры ТВЗ: технопарки, технополисы.

 

Маркетинг инноваций. Виды маркетинга инноваций: стратегический, тактический и оперативный

 

Стратегический инновационный маркетинг В основу стратегических маркетинговых исследований закладывается анализ конъюнктуры рынка с последующей разработкой сегментов рынка, организацией и формированием спроса, моделированием поведения покупателя.

Предпринимательская фирма должна быть нацелена изначально на завоевание рынка, расширение и углубление сегментации, создание своего потребителя. Помимо анализа рынков и факторов внешней среды современный маркетинг не только изучает сегодняшних потребителей, но и формирует потенциально возможных.

Стратегический маркетинг ориентирован на тесный контакт работников маркетинговых и социологических служб предприятия с потребителем (анкетирование, опрос по телефону, репрезентативные выборки и т.д.)

Так как не многие мелкие и средние фирмы могут позволить себе иметь отдел маркетинга, следует шире применять консульта­ции специалистов, посещение выставок, изучение каталогов, непосредственный контакт с покупателем. Наиболее удачным методом снижения риска может быть комплексный вид маркетинга ("маркетинг-микс"), основанный на постоянной обратной связи между производителем и потребителем. Предприниматель должен видеть потребителя во всем многообразии его окружения, поведения, желаний, неосознанных потенциальных потребностей.

Необходимо не только выпускать разнообразный ассортимент продукции, но одновременно сконцентрировать усилия на создании тактики преждевременного локального старения своей же продукции с целью быстрого продвижения модификаций, заменяющих и вытесняющих новшеств. Именно при таком маркетинге обеспечено лидерство на рынке.

Общеэкономический анализ позволяет исследовать макроэкономические факторы, имеющие отношение к спросу на новшества, в том числе население, темпы его роста, душевой доход и потребление, индекс потребительских цен, "потребительскую корзину", темпы инфляции и пр. Кроме того, сюда относится изучение юридических и институциональных условий, а также практики законодательства, связанной с импортом и экспортом подобной продукции, квотированием, ограничениями по стандартам, обязательствам, налогам, субсидиям и т.д. При этом необходимо про­анализировать существующий уровень национального производства подобной продукции, наличие или возможность импорта, суще­ствующий уровень экспорта, данные о производстве импортозамещающей продукции и о дополняющих новшествах.

Анализ экономической конъюнктуры связан, прежде всего, с общеконъюнктурными тенденциями и с исследованием конъюнктурообразующих факторов (КОФ).

Экономическая конъюнктура — это форма проявления на рынке факторов и условий воспроизводства в их взаимосвязи с внешней и внутренней средой. Исходя из этого, КОФ являются движущей силой, определяющей динамику изменений конъюнктуры, ее направление и темпы развития. К этим факторам можно отнести как макровоздействия, так и конкретную сферу воздействия. Так, к важныммакрофакторам относятся циклические экономические процессы, элементы государственной политики в области приватизации, налогов, бюджета, социального обеспечения, системы амортизационных отчислений, науки, техники и технологий.

Их подразделяют на принадлежащие к различным сторонам рыночного процесса (факторы спроса, предложения, цены), по происхождению (экономические, социальные, политические, научно-технические и т.д.), а также по управляемости, предсказуемости и направленности воздействия.

Конъюнктурообразующие факторы могут быть долговременными (до 10 лет), среднесрочными (3—5 лет) и краткосрочными, а также циклическими, нециклическими, сезонными. Особенно сле­дует выделить конъюнктуру товарного рынка. Так, макроэкономи­ческие факторы в наибольшей степени влияют на производство в машиностроении и строительстве, сезонные факторы — на рынке продовольствия, сырья, туристических услуг, а политика в области социального обеспечения и уровня доходов — на рынки товаров потребительского спроса и жилищное строительство. Инновационная политика государства и развитие фундаментальных наук определяют важнейшие факторы конъюнктуры в области нововведений.

На основании конъюнктурных исследований строится система исследования рынка, основные блоки которой схематично показаны на рис. 1

Исследования рынка (кабинетные и полевые) основаны на де­тальной оценке существующей емкости рынка, его фирменной структуры, сегментации, динамики нормы прибыли и объема продаж продукции, аналогичной новшеству.

Ключевым моментом третьего этапа стратегии маркетинга является исследование и прогнозирование спроса на новый товар, основанное на доскональном изучении реакции потребителя на новшества.

Согласно положениям инновационного маркетинга процесс восприятия нового товара состоит из следующих этапов:

1. Первичная осведомленность. Потребитель узнает об иннова­ции, не имеет достаточной информации,

2. Узнавание товара. Потребитель уже имеет некоторую информацию, проявляет интерес к новинке; возможен поиск дополнительной информации о новинке (реклама, проспекты, справочники).

3. Идентификация нового товара. Потребитель сопоставляет но­винку со своими потребностями.

4. Оценка возможностей использования новшества. Потребитель принимает решение об апробации новшества.

5. Апробация новшества потребителем с целью получения сведений об инновации и о возможности приобретения.

6. Принятие решения по результатам теста о приобретении или инвестировании в создание новшества.

Помимо этапов восприятия нового товара маркетологам необходимо классифицировать потребителей по степени их восприимчивости к инновациям. Так, у большинства потребителей возникает некий психологический барьер при восприятии инноваций. Од­нако после эффективных рекламных и маркетинговых мероприятий соотношение между воспринявшими и невоспринявшими инновацию изменяется, число первых неуклонно растет. Затем распреде­ление внимания и восприятия потребителем товара приобретает вид, соответствующий кривой, показанной на рис. 2.

Из рисунка видно, что более 80% потребителей рано или поздно, но воспринимают новшество. И хотя у разных категорий потребителей сроки его восприятия разные, самую многочисленную группу составляют категории раннего большинства (34%) и запоздалого большинства (34%). Число потребителей, практически не воспринимающих инновацию, — менее 16%. Малочисленность категории "новаторов" указывает на высокую чувствительность и восприимчивость к товарной новизне лишь у ограниченной части общества. Инновационную восприимчивость остальных можно повы­шать путем активизации дорогостоящих маркетинговых разработок.

Некоторые характеристики и комментарии для отдельных категорий потребителей новшеств приведены в табл. 1. Следует отметить, что характер инновации напрямую сказывается на темпах ее восприятия. Некоторые виды инноваций завоевывают популярность буквально в один день, другим для этого требуется длительное вре­мя. На темп восприятия инновации влияет пять характеристик:

· сравнительное преимущество либо степень кажущегося превосходства над существующими моделями. Например, чем выше быстродействие, больше объем памяти, миниатюрнее габариты ПЭВМ, тем скорее они будут восприняты как инновация в области вычислительной техника;

· преемственность и совместимость методов, т.е. степень соответствия принятым потребительским ценностям и опыту потребителей инновации. Так, успех программных продуктов для бухгалтерского учета, для инновационного применения вычислительной техники зависит от приспособления системы к психологии и привычкам потребителей, устоявшейся рабочей процедуре и возможности ми­нимизировать психологический стресс;

· сложность, т.е. относительная трудность понимания ее сути и принципов внедрения, а также выгод от использования;

· делимость процесса внедрения инновации, т.е. возможность вво­дить новшество поэтапно и постепенно оценивать результат;

· коммуникационная наглядность, т.е. возможность понятно опи­сать полезность и выгоду от применения инновации.

В этом отношении имеет смысл отметить, что инновации, полезность которых может быть оценена количественно (материально), зачастую кажутся на первый взгляд более привлекательными, чем инновации, направленные на качественное улучшение функционирования производственной системы в целом, хотя на практике объективная и субъективная полезность последних может приводить к гораздо более значительному косвенному эффекту.

Помимо общих свойств, необходимых для внедрения инноваций на рынок, большое значение для потребителя имеют конкретные показатели качества: конструкторские характеристики, дизайн, потребительские свойства, эксплуатационные возможности, комфортность и, конечно, цена.

Прогноз спроса на новый товар основывается на системном исследовании взаимосвязей между участниками ранка и их деятельностью. Элементами системы маркетинга являются участники рынка: покупатели, продавцы, торговые агенты, посредники, броке­ры, имиджмейкеры, рекламные агентства и т.д. Важным элементом исследования рынка является установление функциональной взаимосвязи между производителями новшества и его конечными пользователями.

Однако центральную роль в системном анализе играет анализ форм, методов и уровня конкуренции, поведения возможных конкурентов. Прогноз поведения всех участников рынка и оценка действий конкурентов являются решающими при продвижении нового товара и формировании спроса на него. Следовательно, разработка стратегии проникновения новшества на рынок основана на степени новизны товара, виде конкуренции на рынке и уровне конкурентных преимуществ фирмы-новатора.

Принципиальная новизна выпускаемого товара, технология его изготовления позволяют говорить об инновационной монополии фирмы на начальных стадиях жизненного цикла новшества. Формирование спроса на принципиально новые изделия связано, таким образом, с двумя решающими моментами: с отсутствием спроса на новшества с одной стороны, и с инновационной монополией производителя новшества — с другой. В этом случае инновационный маркетинг имеет креативный характер, состоящий из системы мероприятий, формирующих спрос на условиях инновационной монополии и максимизации прибыли.

Согласно взглядам западных маркетологов, инновационная монополистическая конкуренция начинается уже на первой стадии — стадии мобилизации капитала под инновационный проект. Вторая стадия осуществляется путем развертывания НИОКР, получения новой научно-технической информации и исследования рынка. Третья стадия — реализация НИОКР и внедрение новшества в производство. При этом фирма руководствуется перспективными целями максимизации прибыли и позицией лидера, основанной на конкурентных преимуществах. Следующая стадия — выход фирмы-новатора на рынок с принципиально новым товаром. При этом фирма занимает исключительное положение: конкуренции на рынке практически нет, цены на данном этапе жизненного цикла новшества будут наивысшими.

Эти процессы активизируют конкурентов, развертывается конкурентная борьба, вероятным исходом которой является создание товаров-заменителей, модификантов, усовершенствований, имитаций и т.д. Высокая прибыль от нового товара стимулирует поиск новых сфер приложения капитала, происходит перелив капитала в более выгодные сферы, сопровождающийся движением избыточного капитала монополий и конкурирующих группировок, а также мелкого и среднего капитала.

Конкуренция — один из ведущих, показателей внешней среды. Первостепенная задача менеджера — сравнительный анализ конкурентоспособности своей фирмы и фирм-соперников. В конечном счете, успех конкурентной борьбы определяют внутренние условия предприятия и их взаимодействие с внешними факторами.

Результаты анализа конкурентных позиций предприятия могут проверяться различными способами: на основе сравнения как количественных, так и качественных (например, места, занимаемого на рынке) показателей.

Оценка преимуществ и недостатков деятельности является основанием для разработки дальнейшей стратегии фирмы и прогноза состояния рынка.

Кроме того, результаты анализа становятся основой оперативной работы менеджеров, направленной на устранение недостатков в своей фирме и нейтрализацию конкурента. Оценка конкурентоспособности предприятия позволяет делать прогноз дальнейшего развития фирмы с учетом ее уязвимости.

Тактический инновационный маркетинг - способ вывода на рынок новых продуктов, которые могут быть новыми для рынка (потребителей) или новыми, всего лишь, для конкретной фирмы, которая их осваивает (присоединяясь к “пионерам” данных продуктовых инноваций в порядке горизонтальной или конгломерационной диверсификации или осуществляя переспециализацию, связанную с выходом с одного продуктового рынка и вхождения в другой). Тактический инновационный маркетинг - подготовка к размещению на рынке нового продукта и система мер по продвижению продукта на рынок:

маркетинговое исследование по новому продукту (включая позиционирование);

маркетинговое исследование по новым сегментам рынка;

пробное размещение на рынке (новых сегментах) продукта - зондаж рынка;

рекламу нового продукта;

организацию адекватной системы сбыта (для наукоемких предметов длительного пользования, а также системы технического обслуживания) нового продукта (с максимально возможным использованием имеющихся у МИП систем сбыта и технического обслуживания);

обеспечение готовности поставлять продукт на любых наиболее для покупателя удобных и доступных по цене условиях поставки, оплаты, порядка прохождения платежей;

закрепление продукта на рынке путем формирования постоянной клиентуры (при максимизации вторичных продаж) или обеспечения воспроизводимых конкурентных преимуществ (при максимизации первичных продаж).

Особенности тактического инновационного маркетинга - новшество еще нигде не демонстрировалось и потребители его не знают. Цели и задачи тактического инновационного маркетинга. Маркетинговое исследование по новому продукту. Исследование спроса и ёмкости рынка. Анализ конкуренции. Анализ каналов сбыта. Корпоративный (внутренний) анализ. Прогнозные оценки маркетинговой информации. Выводы, перспективы, риски. Маркетинговое исследование как основа позиционирования нового продукта.

Оперативный инновационный маркетинг. Операционный маркетинг - это активный процесс с краткосрочным горизонтом планирования, направленный на уже существующие рынки. Это классический коммерческий процесс получения заданного объема продаж путем использования тактических средств, относящихся к товару, сбыту, цене и коммуникации. Совокупность данных элементов получила название "комплекс маркетинга" (marketingmix).

КОМПЛЕКС МАРКЕТИНГА.

Данное понятие является одним из основных понятий маркетинга. В комплекс маркетинга входит все то, что предприятие может предпринять для воздействия на спрос на свою продукцию. Котлер дает ему следующее определение:

"Комплекс маркетинга - набор поддающихся контролю переменных факторов маркетинга, совокупность которых фирма использует в стремлении вызвать желаемую реакцию со стороны целевого рынка".

Рассмотрим четыре составляющие комплекса маркетинга:

1. Товар - это набор изделий и услуг, которые организация предлагает целевому рынку;

2. Цена - это денежная сумма которую потребители платят за приобретение товара (цена может быть оптовой н розничной, предусматривать скидки или продажу в кредит). Если назначенная цена не соответствует ценности товара в глазах потребителей, они переключатся на товары конкурентов;

3. Распространение (организация сбыта) - это деятельность разного рода" направленная на обеспечение доступности товара целевым потребителям;

4. Стимулирование (коммуникации) - это вся деятельность предприятия по распространению сведений о своих товарах и по убеждению приобретать именно их.

В основе разработки комплекса маркетинга лежит решение о позиционировании товара на конкретном рынке. Комплекс маркетинга используется на любом предприятии, вне зависимости от того, на какую концепцию оно ориентировано.

Операционный маркетинг является самым заметным аспектом маркетинга, прежде всего благодаря деятельности по рекламе и продвижению товаров. Надо сказать, что многие фирмы пришли к настоящему маркетингу через рекламу, иные же например, многое промышленные предприятия), приравняв маркетинг к рекламе, надолго отказались от него, считая, что он не подходит к их бизнесу.

Основная цель операционного маркетинга - генерация доходов от продаж, т.е. целевой оборот. Это означает "продавать" и получать заказы на закупку, благодаря использованию наиболее эффективных методов продаж при одновременной минимизации издержек. Цель достижения определенного объема продаж трансформируется в производственную программу и в программу физического сбыта. То есть, именно операционный маркетинг наиболее серьезно влияет на краткосрочную рентабельность фирмы.

Так как рыночные ситуации, при которых спрос превышает предложение, когда фирма хорошо известна потенциальным потребителям и отсутствует конкуренция очень редки, очевидно, что необходимым условием для успешной работы предприятия является активность операционного маркетинга. Существует много примеров провала перспективных товаров на рынке в силу недостаточной коммерческой поддержки. Любой товар, обладающий даже превосходным качеством, должен иметь цену, приемлемую для рынка, быть доступным в сбытовой сети, приспособленной к привычкам целевых потребителей и иметь коммуникационную поддержку, способствующую продвижению товара и подчеркивающую его отличительные качества. Тогда как во многих предприятиях до сих пор полагают, что качественный товар сам по себе будет продаваться. Такой "инженерный" настрой свидетельствует о неготовности фирмы адаптироваться к потребностям покупателей.

Итак, операционный маркетинг - это коммерческий рычаг фирмы, без которого даже наилучший стратегический план не приведет к желаемым результатам. Однако очевидно, что абсолютно рентабельного операционного маркетинга без солидной стратегической базы не бывает. Динамизм без мысли - просто неоправданный риск. Невозможно создать спрос там, где отсутствует потребность, и сохранить направление деятельности, обреченное на исчезновение, благодаря плану операционного маркетинга, каким бы масштабным и продуманным ни являлся. Следовательно, для обеспечения рентабельности операционный маркетинг должен базироваться