Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Методы и модели маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень доктор экономических наук
Автор Павлов, Николай Вячеславович
Место защиты Санкт-Петербург
Год 2011
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Методы и модели маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта"

ПАВЛОВ Николай Вячеславович

МЕТОДЫ И МОДЕЛИ МАРКЕТИНГО-ОРИЕНТИРОВАННОГО

УПРАВЛЕНИЯ ЖИЗНЕННЫМ ЦИКЛОМ ПРОДУКТА

Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные

методы экономики

1 7 НОЯ 2011

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук

Санкт-Петербург, 2011

Работа выпонена в ФГБОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный политехнический университет.

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор В.Н. Соколов,

доктор экономических наук, профессор В.Н. Юрьев,

доктор технических наук, профессор В.Г. Анисимов

Ведущая организация:

ФГБОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный университет, кафедра экономической кибернетики

Защита состоится л22 декабря 2011 г. в часов на заседании

диссертационного совета Д 212.229.23 при ФГБОУ ВПО Санкт- Петербургский государственный политехнический университет по адресу: 195251, Санкт-Петербург, Политехническая, 29, ауд.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный политехнический университет по адресу: 195251, Санкт-Петербург, Политехническая, 29.

Автореферат разослан и размещен на сайте л_ ноября 2011 г.

Ученый секретарь л-диссертационного совета д.э.н., проф. и^л-оеЛ^^--д.^ Сулоева

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В последние годы изменяется структура экономического продукта: доля материального продукта снижается, возрастает доля нематериального продукта (продукта интелектуального труда и услуг). Из-за сокращения длительности жизненного цикла продуктов возрастает роль инноваций, в частности - продуктовых Быстрорастущие технические возможности информационной и коммуникационной инфраструктуры недостаточно реализованы в новых услугах.

Это приводит к необходимости обобщения имеющихся и проведения новых теоретических и практических разработок в области управления продуктом. На данном этапе особенно ощущается недостаток научных работ, обобщающих новый опыт.

Россия начала выходить на мировой рынок. В ближайшее время можно ожидать возрастания интереса к созданию новых товаров. Однако российские топ-менеджеры и даже маркетологи не всегда владеют современными методами в этой области. Литературы на русском языке явно недостаточно, она не охватывает самых последних достижений маркетинга. Поэтому особенно важны фундаментальные разработки в области управления продуктом.

Большое значение имеет также вопрос создания инструментария для обоснованного выбора метода управления продуктом, и особенно принятия решений в этой области.

Это основные причины, которые обусловили выбор темы диссертационной работы.

Степень разработанности проблемы. Проведённый анализ специальной литературы по проблемам управления продуктом показал недостаточный уровень современных научных исследований по обоснованию выбора методов и моделей решения конкретных задач управления жизненным циклом продуктов, отсутствие целостной методологии значительно затрудняет использование имеющегося арсенала методов и моделей.

Концепции, подходы, методы и модели маркенинго-ориенти-рованного управления продуктом и его жизненным циклом отражены в трудах по маркетингу и управлению продутом С.Н. Андреева, Г.Л. Багиева, А.Е. Викуленко, Е.П. Голубкова, Г.Я. Гольдштейна, Е.В. Попова, Д. Аакера, P.C. Винера, Ж.Ж. Ламбена, Д.Р. Леманна Ф. Котлера, Н. Махотры, Г. Черчиля и других.

Вопросы эффективности инноваций в управлении продутом раскрыты в работах Т.Г. Бродской, А.Н. Герасимова, И.Н. Евстафьева,

A.B. Завгородней, В.А. Колемаева, Ю.Л. Муромцева, Б.И. Кузина,

B.Н. Юрьева, Н.Б. Паклина, O.A. Третьяка, Ю.Г. Учителя, Г. П. Фомина, Л.М. Чистова, Л.В. Шуклова, Д.Б. Юдина, X. Альберта, Ф. Котлера, Д. Лайкера, М. Мескона и других.

Принципы и методы принятия решений, математические методы и модели в экономике рассматриваются в работах A.B. Андрейчикова, В.Г. Анисимова, В.В. Глухова, В.М. Глушкова, П.В. Конюховского, Б.И. Кузина, О.И. Ларичева, Б.Г. Литвака, М.Д. Медникова, Г.М. Шахдинарова, В.Н. Соколова, И.М. Сыроежина, Р. Акоффа, Ф. Эмери, Дж. Форрестера, X, Райфа и других.

Вопросы систем, основанных на применении искусственного интелекта и экспертных систем можно найти в работах А.Н. Аверкина, H.A. Амосова, В.Н. Вагина, В.М. Глушкова, В. Дюка, Н.Г. А.П. Еремеева, Загоруйко, О.П. Кузнецова, Р. Левина, Г.С. Осипова, Э.В. Попова, Д.А. Поспелова, Ж.-Л. Лорьера, Ф. Розенблатта, В.В. Топоркова, И.Б. Фоминых, А.Б. Фролова, В.Ф. Хорошевского и др.

Труды по методам исследования неопределенности, нечетких величин, когнитивного моделирования и другим методам, используемым в маркетинге, А.Н. Борисова, В.И. Максимова, А.Н. Мелихова, В.Б. Силова, Э.А. Трахтенгерца, А. Кофмана, Л. Заде, Д. Дюбуа, А. Прада, Е. Мамдани, Дж. Томена, Ф.С. Робертса и др.

Приведенный широкий спектр изданных научных трудов отражает разнообразие направлений исследования различных аспектов управления жизненным циклом продукта. Вместе с тем, представленные концепции этого управления, как правило, ориентированы на достаточно обособленные проблемные области и не предусматривают выделение единых фундаментальных качественных признаков для всей сферы управления жизненным циклом продукта, что не позволяет осуществить их всестороннее сравнение для выбора наиболее адекватных ситуации методов и моделей управления жизненным циклом продукта. Терминологический аппарат не является общепринятым и унифицированным, что объясняется довольно низким качеством переводов достаточно большого количества зарубежных книг в 1990-х годах, когда формировалась современная российская терминология в рассматриваемой области.

Проблема унификации и универсализации методов и моделей управления жизненным циклом продукта не нашла достаточно поного решения, поскольку авторы обычно ограничиваются демонстрацией использования того или иного метода на примерах, в то время как на практике чаще приходится начинать с определения параметров внешней и внутренней среды, затем переходить к выявлению проблемы и лишь потом осуществлять подбор наиболее подходящего для решения задачи метода.

Это приводит к необходимости формирования методологии управления жизненным циклом продукта. Эта методология дожна стать мар-кетинго-ориентированной, так как именно этот подход позволит увязать потребности организаций и потребителей и достичь наилучших экономических результатов. В рамках данного подхода дожны быть не только унифицированы имеющиеся методы и модели управления жизненным

циклом продукта, но и дожна появиться общая схема, в которую можно было бы встраивать и вновь появляющиеся методы и модели. Это -принципиально новый результат проделанного исследования.

Разработка методологии маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта требует комплексного использования достижений в областях маркетинга и маркетинговых исследований, теории принятия решений, искусственного интелекта, систем управления.

Обобщение научных достижений в рамках единой методологии и допонение методологии современным компьютерным инструментарием позволяет разработать простые в использовании и эффективные средства маркетинго-ориентированного управления продуктом.

Обобщение имеющихся элементов данного подхода, допонение комплекса методов и моделей маркетинго-ориентированного управления продуктом, необходимость разработки целостной методологии для указанного видя деятельности определило выбор цели и задач диссертационного исследования.

Цель исследования. Разработать теоретические основы методологии и поддерживающего её инструментария маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта, реализовать инструментальное средство выбора метода маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта, проверить полученные теоретические результаты на практике.

Задачи исследования.

1. Детализировать сущность и этапы маркетинго-ориентированного управления жизненными циклом продукта, его роль в управлении организацией на современном этапе, факторы эффективности его применения.

2. Детально рассмотреть процессы, связанные с маркетинго-ориентированным управлением жизненным циклом продукта, выявить их особенности. Сформулировать и типизировать проблемы, связанные с принятием решений в данной области в организациях, существующие пути их решения и недостаточно изученные области.

3. Систематизировать модели и методы принятия решений в управлении жизненным циклом продукта для построения системы их выбора и применения.

4. Разработать систему оценки применимости определенного метода для решения задач управления продуктом. Сформулировать задачу выбора метода принятия решений в области управления жизненным циклом продукта как важнейшую задачу методологии маркетинго-ориентированного управления продуктом. Определить принципы решения сформулированной задачи и метод решения, допускающий реализацию в виде программного инструментария.

5. Разработать экспериментальную версию инструментального средства для проверки правильности полученных теоретических результатов, провести проверку на реальных примерах.

6. Разработать научно-практические рекомендации по внедрению результатов работы в практику маркетинго-ориентированного управления продуктом.

Объект исследования. Процессы маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта.

Предмет исследования. Методы и модели маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта.

Областью диссертационного исследования является методология и инструментальные методы маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта, в частности, по паспорту научной специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики: 2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях; 2.6. Развитие теоретических основ методологии и инструментария проектирования, разработка и сопровождение информационных систем субъектов экономической деятельности: методы формализованного представления предметной области, программные средства, базы данных, корпоративные хранилища данных, базы знаний, коммуникационные технологии; 2.8. Развитие методов и средств аккумуляции знаний о развитии экономической системы и использование искусственного интелекта при выработке управленческих решений.

Теоретико-методологической основой исследования послужили фундаментальные труды российских и зарубежных учёных по проблемам маркетинга, маркетинговых исследований, управления продуктом, теории принятия управленческих решений, систем управления, искусственного интелекта. Достоверность выводов и положений диссертационного исследования обеспечивается совокупностью используемых научных методов: системного анализа и синтеза, моделирования экономических процессов и систем, традиционных методов научного познания - научной абстракции, от общего к частному, индукции и дедукции, обобщения, диалектического развития, экономико-статистического анализа, экспертных оценок, достаточно поной проверкой работоспособности полученного инструментального средства при решении контрольных примеров и практических задач.

Информационная база исследования. В работе использовались государственные стандарты Российской Федерации, стандарты ИСО, данные Федеральной службы государственной статистики, монографии российских и зарубежных авторов, статьи российских и зарубежных авторов, опубликованные в ряде общероссийских журналов, материалы информационных агентств, отечественных и зарубежные научных сайтов, учебная литература, авторефераты диссертаций по экономической и маркетинговой проблематике.

Основные научные результаты, полученные лично соискателем, и их научная новнзна заключаются в разработке теории и методологии маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта в организациях.

К числу теоретических и методологических положений, отраженных в данном исследовании и обладающих признаками научной новизны, относятся следующие.

1. Введено понятие маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта. В нем учтены продукты различной природы и особенности современного маркетинга. Выбор субъекта (маркетологов) и объекта (стадий жизненного цикла продукта) позволяет рассматривать в едином ключе различные методы, используемые в данной деятельности.

2. Обоснованы состав и структура интелектуально-интерактивной методологии управления жизненным циклом продукта. Эта методология позволяет поностью использовать информацию о ситуации, работать с непоной информацией, учитывать неоднозначность выбора метода и субъективные факторы в процессе управления.

3. На основе типизации проблем, возникающих при решении различных задач управления жизненным циклом продукта сформулирована проблема выбора метода решения задач управления продуктом как мета-решение. Обоснована возможность разработки системы поддержки принятия решений (СППР) по выбору метода на основе искусственного интелекта.

4. Обосновано использование многовариантного хода решения задач управления жизненным циклом продукта, различного 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.

5. 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.

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

7. Предложен трехкомпонентный критерий качества упорядочения решений по предпочтительности на основе количественных оценок, что дает возможность оценить полезность этого упорядочения.

8. Обоснован выбор самообучающейся нечеткой матричной экспертной системы для решения задачи выбора метода управления продук-

том. Сформулированы требования к этой системе, ее основные параметры, вид преобразования данных, оценка корректности работы и качества преобразований. Это позволяет построить инструментальное средство выбора метода решения задач, связанных с управлением жизненным циклом продукта.

9. Разработаны сценарии внедрения СППР по выбору метода управления продуктом в организациях, что позволяет применить разработанную инструментальную систему на практике.

Теоретическая значимость исследования. Теоретические аспекты диссертационной работы в совокупности представляют собой новое крупное научное достижение: определены концептуальные и методологические положения маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта. Разработанная методология может использоваться для систематизации методов и моделей маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта, а также как основа для дальнейших теоретических разработок в управлении другими компонентами комплекса маркетинга организации: комплекса маркетинговых коммуникаций, ценообразования, системы товародвижения. Разработанные теоретические положения диссертационного исследования вносят существенный вклад в современную экономическую науку и могут быть использованы в системе профессиональной подготовки работников экономической сферы Российской Федерации.

Практическая значимость исследования. Предлагаемая методология маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта и основные научные выводы, отраженные в данном диссертационном исследовании, могут быть использованы в деятельности организаций различной организационно-правовой формы. Это обеспечит повышение эффективности принимаемых ими маркетинго-ориентированных решений по управлению жизненным циклом продукта.

Апробация работы. Основные теоретические положения и выводы диссертационного исследования докладывались и обсуждались на научных конференциях международного, всероссийского и регионального масштабов, в том числе на научно-технической конференции Фундаментальные исследования в технических университетах (1997), межрегиональной научно-практической конференции Проблемы повышения эффективности предпринимательской деятельности (1998) , VI международной конференции Высокие интелектуальные технологии образования и науки (1999), II международной научно-практической конференции Экономические реформы в России (1999), VII всероссийской конференции по проблемам науки и высшей школы Фундаментальные исследования в технических университетах, (2003), международной заочной научно-практической конференции Актуальные вопросы современной информатики, (2011), XV международной научно-практической

конференции Системный анализ в проектировании и управлении, (2011), XIX Международной научно-практической конференции Актуальные вопросы экономических наук, (2011), XII международной научно-практической конференции Финансовые проблемы и пути их решения: теория и практика, (2011), VIII международной научно-практической конференции Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд (2011).

Разработки диссертанта используются в учебном процессе государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный политехнический университет при проведении занятий по учебным дисциплинам: Маркетинговые исследования, Теория принятия и реализация управленческих решений, Управление продуктом и др.

Теоретические положения проверены на практике с помощью экспериментальной версии нечеткой матричной экспертной системы по выбору метода принятия решения по управлению жизненным циклом продукта, которая прошла проверку на контрольных примерах, а также апробацию в условиях организаций, осуществляющих управление продуктом.

Публикации, отражающие результаты диссертационного исследования. Материалы диссертационного исследования отражены в четырех монографиях (63,2 п.л.), учебном пособии с грифом УМО (22,9 п.л.), методических указаниях (10,9 п.л.), 12 статей, опубликованных в журналах, рекомендованных ВАК (10,1 п.л.). Основные положения диссертационной работы также представлены в сборниках научных конференций, электронных научных изданиях, зарегистрированных в ГУП НТЦ Ин-формрегистр, депонированных рукописях ВИНИТИ РАН - 16 публикаций (3,6 п.л.)

Структура диссертации. Поставленная цель, задачи исследования и последовательность их решения предопределили структуру диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, изложенных на 261 страницах, и содержит 24 таблицы, 46 рисунков, приложение и список литературы из 290 наименований.

Во введении изложены актуальность, объект, предмет и методы диссертационного исследования, сформулированы его цель и задачи, охарактеризованы элементы научной новизны.

В первой главе - Экономико-организационные проблемы и пути повышения эффективности управления жизненным циклом продукта - выявлены роль, место маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта в деятельности организации и в системе теоретических знаний в экономической области, уточнен понятийный аппарат, определен перечень стадий и этапов маркетинго-ориентированной деятельности по управлению жизненным циклом продукта, проанализирован отечественный и зарубежный опыт в данной об-

ласти, вскрыты и типизированы проблемы управления жизненным циклом продукта, обоснован набор факторов эффективности внедрения инструментальной системы маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта.

Во второй главе - Разработка методологии маркетинго-ориентированного. управления жизненным циклом продукта с применением интелектуальных инструментальных средств - обоснован состав и основные параметры методологии маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта, сделан обзор инструментальных средств, применяемых для этой цели в настоящее время, сформирована общая схема принятия решений по управлению жизненным циклом продукта, сформулирована задача выбора метода принятия решений по управлению жизненным циклом продукта, на основе обзора методов, применяемых в данной деятельности, составлен перечень параметров используемых при этом методов.

В третьей главе - Комплекс методов и моделей как ядро методологии маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта - сделан обзор методов, применяемых для решения выделенных ранее задач по управлению продуктом. Приведены примеры применения основных методов и моделей, используемых при решении данного круга задач. Даны ссыки на источники, описывающие ряд методов и моделей, перечень допонен разработанными примерами решения задач управления жизненным циклом продукта. В результате получен достаточно полный комплекс методов и моделей управления продуктом с описанием особенностей применения методов и моделей, параметров ситуации, в которой применим тот или иной метод или модель, рекомендациями по их применению в реальных условиях.

В четвертой главе - Формирование экспертной системы принятия маркетинго-ориентироваппых решений по эффективному управлению жизненным циклом продукта - определена схема преобразования параметров ситуации в параметры методов и моделей маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта и в оценку предпочтительности применения того или иного метода и модели для имеющейся ситуации, детально описан вид этих нечетких матричных преобразований, сформирована система оценки предпочтительности использования различных методов, предложен способ оценки качества выбора метода. Описана реализованная экспериментальная версия нечеткой матричной экспертной системы по выбору метода маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта, приведены тестовые примеры ее работы. С их помощью продемонстрирована работоспособность предложенной методологии.

В пятой главе - Научно-практические рекомендации и экономическая целесообразность использования инструментальных средств

в маркетинго-ориентированном управлении ж изненным циклом продукта - обоснованы параметры рабочей версии инструментальной системы поддержки принятия решений по выбору метода управления жизненным циклом продукта, рассмотрены варианты внедрения системы, направления и способы ее модификации, дальнейшего совершенствования, интеграции с другими приложениями, используемыми при управлении жизненным циклом продукта. Проведен анализ показателей, обеспечивающих экономическую эффективность использования результатов проведенного исследования. Продемонстрирована эффективность предлагаемых решений.

Заключение содержит главные выводы по результатам исследования.

II. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Введено понятие маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта. В нем учтены продукты различной природы и особенности современного маркетинга. Выбор субъекта (маркетологов) и объекта (стадий жизненного цикла продукта) позволяет рассматривать различные методы, используемые в данной деятельности, с помощью единой системы характеристик, что значительно облегчает выбор наиболее адекватного реальной задаче метода.

Маркетинг, будучи связанным с самыми разными сторонами деятельности организации, выпоняет в основном плановые и организующие функции, обеспечивающие координацию работы организации. Важнейшей частью управления маркетингом является управление продуктом.

Система управления продуктом в целом представлена на рис. 1.

На рисунке используются следующие обозначения: 1 - цель управления продуктом. Форма предоставления данного вида информации: планы развития организации, приказы, указания; 2 - внешние факторы и факторы внутренней среды, учитываемые при управлении. Информация содержится в первичных и вторичных данных; 3 - внутренняя информация от различных подразделений, влияющая на формирование состава и структуры ассортимента (например, от конструкторского отдела поступают данные о завершении разработки нового продукта). Форма представления этого вида информации: отчеты, в том числе созданные с помощью информационных систем, служебные и докладные записки, устные сообщения; 4 - информация, используемая другими подразделениями, связанная с управлением продуктом (например, уточненные характеристики модифицированного продукта, полученные в результате изучения потребителей, передаваемые в конструкторский отдел). Это отчеты, планы, рекомендации, подготовленные приказы, технические задания; 5 - непосредственное управление ассортиментом. Отдел планирования определяет план выпуска по периодам, этот план реализуется производственными подразделениями.

Выделение маркетинговой деятельности по управлению продуктом позволяет конкретизировать как объект (ассортимент и жизненный цикл продуктов), так и субъект (маркетинговые подразделения организации) этой деятельности, что, в свою очередь, даёт возможность сформировать комплекс методов и моделей, объединить их в рамках общей методологии.

Субъект маркетингового управления продуктом: работники, занимающиеся маркетинговой деятельностью Объект управления: состав и структура ассортимента

1 . Маркетинговая деятельность по управлению продуктом

2 Ч 3" 4

Другие виды деятельности по управлению продуктом 5

Подразделения организации

Рис. 1. Система управления продуктом

Следующей задачей стала разработка общей схемы деятельности по управлению продуктом как последовательности стадий и этапов. Эти этапы сформированы на основе следующих источников: жизненный цикл по интенсивности продаж и прибыли на единицу продукции (Котлер); стадии маркетинг-менеджмента (Котлер); жизненный цикл изделий по ГОСТ; стадии разработки конструкторской документации по ГОСТ ЕСКД; методологии разработки программных продуктов (многие из них вышли за рамки методологий программирования и стали методологиями проектирования широкого спектра объектов). В результате было дано определение управлению продутом как внутрифирменной деятельности, состоящей из следующих стадий:

Х определение возможностей разработки нового продукта;

Х разработки идей нового продукта;

Х научно-исследовательские работы для определения реализуемости идеи на практике;

Х создание концепции продукта;

Х опытно-конструкторские работы;

Х опытное производство;

Х освоение коммерческого производства;

Х реализация продукта;

Х модификация продукта;

Х элиминация продукта;

Х разработка оперативных решений.

В дальнейшем рассматривается управление жизненным циклом продукта, которое заключается в решении задач, возникающих на вышеперечисленных стадиях.

Была проведена детализация вышеперечисленных стадий, были выделены этапы и задачи. Каждая задача управления жизненными циклом продукта имеет ряд аспектов: исследовательский (получение информации), маркетинговый (определение стратегических направления развития продуктов), экономический (обоснование эффективности предложений) и управленческий (реализация и контроль принятых решений). В работе рассматриваются исследовательский и маркетинговый аспекты (рис. 2).

В результате сформулировано понятие маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта: это деятельность, выпоняемая маркетологами, носящая рекомендательный характер. Ее объект - маркетинговые мероприятия, выпоняемые на всех стадиях управления жизненным циклом продукта, содержание - компонент Продукт комплекса маркетинга. Это позволило рассматривать в едином ключе различные методы, используемые в данной деятельности.

2. На основе типизации проблей, возникающих при решении различных задач управления жизненным циклом продукта сформулирована проблема выбора метода решения задач управления продуктом как метарешение. Определены факторы, определяющие эффективность разработки инструментального средства для решения этой задачи.

Типизация возникающих в рассматриваемых задачах проблем приведена на рис. 3.

В настоящее время в данной области сложилась следующая ситуация.

Х Для использования всего арсенала современных методов требуется высочайшая квалификация маркетологов-исследователей.

Х Для решения конкретной задачи можно достаточно часто почти с равным успехом применять целый ряд методов и инструментальных средств.

Х В имеющейся литературе недостаточно раскрыты вопросы выбора метода, а тем более - подхода к решению практических задач на основе особенностей реальной ситуации.

Х Существует проблема сведения реальной задачи к задаче, решаемой известным методом. Анализ допущений делается обычно очень поверхностно или вообще не делается, при этом отсекаются существенные параметры задачи, делающие ее решение малополезным, а в ряде случаев и вредным.

Х При принятии решений приходится учитывать неформализуемые факторы.

Цели управления

Объект управления: стадии жизненного цикла продукта

Цеди организации: получение прибыли, достижение желаемого рыночного положения, повышение уровня жизни работников и

Цель маркетинговой деятельности организации: выгодное для организации удовлетворение потребностей потребителей

Цель управления жизненным циклом продукта: обеспечение цешшзркетинговой деятельности с наибольшей эффективностью

Рис. 2. Структура проблемы маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта (цветом выделена область рассматриваемых задач).

Маркетинговые задачи управления продуктом

Определение видов продукта по рез. ТМ на упр. рынке

Постсегментированме

Типовые проблемы

Уточнение спроса по результатам ТМ на управя. рынке

Уточнение видов продут порез, ТМ на реальн, рынке

Сложные математические методы маркетинга

задачи маркетинговых исследовании, связанны! с управлением продуктом

Планирование тестового маркетинга (ТМ)

Определение моделей поведения потребителей Определение моделей восприятия новинки

Определение моделей для модельного ТМ.

Оценка спроса по модельному ТМ

^Получение опенки концепции потребителями

кгггпп-пгпп. I//Проведение ТМ на модельном рынке

ваши ментальной ^Проведение ТМ на управляемом рынке природы

[Определение методов исследований мотивации

Разработка задания на НИР по продукту

Разработка задания на НИР по технологии

Разработка технических параметров продукта

Разработка технического заданна на продукт

Разработка технического задания на технологию

Определение параметров СЗХ дя принятия решения

Определение показателей мониторинга СЗХ

Прогноз реакции партнеров и конкурентов на мим, прод.

Оценка вариантов новых СЗХ

Оценка привлекательности сегментов

Оценка привлекательном имеющихся ОХ

Оценка зависимости спроса от цены по моделям

Определение состава минируемых продуктов

Прогноз реакции партнеров и конкурентов на нов. продукт

Оценка последствий оперативного решения

Разработка вариантов идей модификации

Разработка концепций модификации

Определение способа позиционирования концепции

Определение методов генерации идей

Определение метода генерации концепции Нредсешсигироваиие

Генерзцня вариантов новых СЗХ

Генерация вариантов идей нового продукта

Генерация вариантов концепции

Генерация новых методов маркетинга

Детализация характеристик целевого сегмента

Многокритсри-'шыюсть

"^Проведение ТМ на реальном рынке

Прогноз реакции партнеров и конкурентов на яодиф. ирод.

Большая размерность обьекта исследования

Информационная | закрытость

|Слабоструктури-у ванная задача

^Сбор ИД для расчета рисков НИР по продукту ^Ч[Сбор ИД для расчета рисков НИР по технологии

|Сбор ИД дня расчета рисков ОКР_

/|Сбор сведений о технологиях конкурентов -(Определение методов мониторинга внешней среды

^Мониторинг внешней среды_

^Определение методов исследований внешней среды |С'бор сведений об испонителях

Разнообразие методов, от формальных до творческих \

^Поиск типовых решений по устранению отклонений

Методы творчества Использование СЯМ

/^Регистрация решения и его последствий ^Определение методов мониторинга внутренней среды |

Информационные технологии

-Мониторинг внутренней среды

Определение методов исследований внутренней среды

Рис. 3. Типовые проблемы маркетинго-ориентированного управления продуктом в области маркетинга и маркетинговых исследований.

Х Выбор метода решения маркетинговых задач производится в значительной мере на основе индивидуальных знаний, предпочтений, опыта.

Показано, что существует специфическая задача выбора метода принятия решения в конкретной ситуации управления жизненным циклом продукта. Предлагается разработать систему поддержки принятия этого метарешения.

Факторы, определяющие эффективность внедрения системы поддержки принятия решений по выбору метода управления жизненным циклом продукта, показаны на рис. 4.

Рис. 4 Факторы, определяющие эффективность инструментария мар-кетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта

3. Обоснованы состав и структура интелектуально-интерактивной методологии управления жизненным циклом продукта. Эта методология позволяет поностью использовать информацию о ситуации, работать с непоной информацией, учитывать неоднозначность выбора метода и субъективные факторы в процессе управления.

Сформулированы следующие характеристики предлагаемой методологии.

Х Область применения: маркетинго-ориентированное управление жизненным циклом продукта различной природы на уровне организации.

Х Назначение. Разработанная система поддержки принятия решений помогает выбрать метод решения маркетинговых задач, исходя из непоных знаний о параметрах имеющейся ситуации во внутренней и внешней среде организации более обоснованно и объективно, чем экспертными методами.

Х Функции.

- Выбор метода решения маркетинговых задач по управлению продуктом.

- Оценка качества произведенного выбора.

- Обеспечение субъектов маркетинговой деятельности методическими материалами по применению выбранного метода.

Х Принципы.

- Учет неоднозначности выбора. Предпочтительность использования каждого из методов измеряется в диапазоне от 0 (невозможно) до 1 (несомненно). Это задает порядок рассмотрения различных методов, начиная с тех, возможность применения которых выше.

- Учет непоноты имеющейся в распоряжении маркетологов информации. При неуверенности в описании имеющейся ситуации применяются оценки возможности.

- Учет всей имеющейся информации о ситуации, которая влияет на принятие решений.

- Учет субъективного фактора, имеющегося у испонителен опыта, фактора времени. Для применения в конкретной организации дожна быть предусмотрена адаптация инструментального средства.

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

Х Условия.

- Высокая скорость принятия решений.

- Низкая трудоемкость анализа ситуации.

- Предоставление маркетологам необходимой информации по процедуре реализации решений.

4. Обоспована возможность разработки системы поддержки принятия решений по выбору метода на основе искусственного интелекта.

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; необходимость учета динамики процессов; наличие однородных событий или действий; возможность управлять значениями переменных (для экспериментов); дискретность мо-

ментов 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 параметры 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 маркетологами-практиками параметры ситуации, по ним определить промежуточные параметры, в набор которых входят и параметры, описывающие применяемые методы, 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, дожно 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.

5. 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.

Для облегчения анализа и оценки параметров предлагается следующая схема принятия решений при маркетинго-ориентированном управлении жизненным циклом продукта (рис. 5).

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 стратегией организации. Используются следующие требования: ориентированность на разовые решения, удобство для использования в системе поддержки принятия решений, адекватность допущений, достоверность результата, полезность решения.

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

Схема формирования решения дана на рис. 6.

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, после чего становятся способными правильно классифицировать новые ситуации.

Исходные данные

Цель решения

Маркетинговая ситуация

Набор методов решения

Выбор метода решения (метарешение)

Определение требований к методу решения

Определение параметров ситуации

Получение упорядоченного по предпочтительности набора методов

Оценка качества упорядочения

Принятие решения о методе

Решение маркетинговой задачи

Формирование решения

Реализация решения

Оценка результата

Учет принятого решения ч его последствий

Рис. 5. Схема принятия решений в управлении жизненным циклом продукта

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

6. 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.

Собрать примеры ситуаций ......

Построить классификатор

Понять ситуацию

Построить модель ситуации

Выбрать тип задачи принятия решения Выбор^ Генерация^ J_KJIacc^^фикaI^ияj^ | ;

Сгенерировать альтернативы

Получить оценку альтернатив

Сформировать решение

Выбрать наилучшую альтернативу

Отнести ситуацию к определенному

классу по принимаемому решению

Понять решение

Рис. 6. Схема формирования решения задач управления жизненным циклом продукта

Схема преобразований значений измеренных параметров ситуации в оценки предпочтительности выбора метода дана на рис. 7.

Здесь л - логические переменные (л/ - наличие альтернатив решений; Л2 - наличие решений для типовых ситуаций; л ( - дискретность моментов измерения и управления; л4 Ч дискретность значений управляющих воздействий; л 5 Ч наличие однородных заявок; л г, - необходимость рассматривать процесс; л7 - многошаговое решение; л - наличие нескольких критериев оптимальности; л9 - наличие неконтролируемых событий с несколькими исходами); н - нечетко-логические переменные (н/ - высокая сложность процесса обслуживания клиентов; н2 - наличие готовых решений для различных ситуаций; нз - большое число экспертов; н4 - высокая повторяемость задачи; щ - возможность управления значениями переменных; н6 -точность представления значений параметров); В - строки возможностей для следующих переменных: (Вф - задача управления продуктом; В? - преобладающий тип зависимостей между переменными; Вк - класс решения;

Вэ - этап принятия решения; Вт - преобладающий тип параметров; Вс -способ измерения параметров; Вд- тип модели; Вм- метод принятия решения).

Рис. 7. Схема преобразований в системе поддержки принятия решений.

Строка возможностей имеет размерность, равную числу возможных значений переменных (числу задач управления продуктом для Вф, числу типов преобладающих зависимостей для В3 и т.д.). Значения в строке находятся в диапазоне от 0 (невозможно) до 1 (точно имеет место). Например, если точно известно, что задача управления продуктом есть задача 4.2. (рис. 2), то в строке возможностей Вф все значения нулевые, кроме одного единичного значения, соответствующего задаче 4.2.

Значения строки возможностей Вм представляют собой основной результат работы системы.

Буквами О обозначены нечетко-логические переменные, представляющие собой частные оценки различных методов. О; - адекватность допущений (0 - допущения, серьезно упрощающие задачу; 1 - допущения, не

снижающие адекватность модели); О2 - достоверность полученного результата (0 - результат сомнителен; 1 - результат достоверен); 03 - легкость внедрения автоматизированной системы для реализации метода принятия решения (0 - сложно; 1 - легко); 04 - легкость разового принятия решения (0 - сложно; 1 - легко); 05 - общая оценка полезности получаемых результатов (0 - низкая; 1 - высокая). 05 может быть получена как среднее значение предыдущих четырех оценок, а - 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. Общее число преобразований равно числу связей на рис. 7. Каждое д-е преобразование производит расчёт результата (возможности нч для нечетко-логической переменной или матрицы возможностей Вч для строковой переменной) с помощью матрицы преобразования 0Ч и входных данных (логической переменной ч, нечетко-логической переменной ич или строки возможностей Вч).

1. Преобразование логическая величина - строка возможностей (примеры на 7: л, л? и т.д.) вида

eqi, если ч = О 0,2, если л, = 1 NULL, если ла =Null

где Bq - результат с/-го преобразования;

ч - входная переменная для q-то преобразования;

йq - матрица q-то преобразования;

@qh оq2 ~ ее первая и вторая строки соответственно;

NULL - неопределенная строка результата;

Null - неопределенное значение входной переменой.

Сущность такого преобразования состоит в том, что для нулевого и единичного значений входной переменной задаются разные строки возможностей выходной строковой переменной, которые хранятся в двух строках матрицы 0Ч.

2. Преобразование нечетко-логическая переменная - строка вида

если нч< //,,

йчр, если нч е [^;л,Д,Д)

если иц е

NULL, если н, > нч[Щ) NULL, если //,, = NULL

где Вц - результат (-то преобразования;

нД - входная переменная для (-го преобразования; 0Ч - матрица д-го преобразования; 0т, - ее р-я строка, р- 1.. .Л^;

//,Д, - />-е граничное значение диапазона возможностей входной переменной.

Отличие данного преобразования от предыдущего состоит в том, что строки возможностей выходной переменной задаются для Ид диапазонов значений входной переменной. Каждая такая строка хранится в одной строке матрицы 0Ч. Таким образом, в первых двух видах преобразований выходом является значение определенной строки матрицы преобразования или неопределенное значение.

3. Преобразование вида строка возможностей - строка возможностей

внесли BW*NM О, если ,;/, = Null

, если В В * Null

если V5 =№/// р

где 5 ',Д - /-й элемент выходной строки д-го преобразования; ВцР - р-н элемент входной строки /-го преобразования;

/-Й элемент р-н строки матрицы преобразования 0!1.

Строкам матрицы преобразования 0Ч соответствуют значения входной переменной, а стобцам - значения выходной.

Матрица преобразований представляет собой строки возможностей выходных переменных для случаев, когда точно известно значение входной переменной. Если существуют ненулевые возможности нескольких значений входной переменной, на результат влияют несколько строк матрицы преобразований.

4. Преобразование строка возможностей - нечетко-логическая величина вида

0дар если Вчр * Null если Bqp = Null

, если ЗВ * Null

если V В = Null р

где ня - оценка нечетко-логическои выходной переменной д-го преобразования; Вт, - оценка возможности р-го варианта значения входной

переменной для с/-го преобразования; 0т,\ - р-й элемент единственного стобца матрицы 0Ч.

Отличие от предыдущего случая состоит в том, что матрица преобразований имеет единственный стобец для нечетко-логической переменной.

5. На рис. 7 виден еще один вид преобразований. Если для расчетов переменных используется несколько преобразований, дающих частные оценки (число входящих в узел слева линий больше единицы), то необходимо объединение частных оценок. Такое же объединение необходимо и в случае, когда лицо, принимающее решение, имеет априорные знания о ситуации. Для случая объединения двух частных оценок используется формула:

min(S,; В2), если(В, ф NULL) & (В2 ф NULL) ВД если (В,* NULL) & (В, = NULL)

В,} = В:, если (В, = NULL) &(В2ф NULL) ' ^

NULL, ессл (В, = NULL) & (В, = NULL)

где В и - итоговая оценка;

В/ иВ2 - частные оценки, полученные по предыдущим формулам.

Это классическая нечетко-логическая конъюнкция. Формула может быть применена пошагово для объединения произвольного числа частных оценок.

Оценки получаются умножением каждого элемента строки Вм на соответствующий элемент строки экспертных оценок, а рассчитывается как средневзвешенное значение частных оценок с учетом их важности, задаваемой лицом, принимающим решение.

7. Разработан комплекс моделей, реализующих решение задач всех этапов управления продуктом различными методами. Это значительно упрощает выбор метода решения и собственно 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 стобце цифровые обозначения имеют следующий смысл. 1 - метод применяется как в управлении продуктом, так и в смежных областях. В достаточном объеме описан в литературе, даны ссыки 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. Напри-

мер, экспертные системы. 6 - методы, применяемые в различных задачах управления продуктом, например, расчет важности параметров сегментирования. Они тоже рассмотрены на примерах.

Таблица 1

Пример рассмотрения методов решения задачи управления жизненным циклом продукта Прогноз развития отношений с партнерами (символом л* обозначен стобец примечаний)

Требуется: 1) определить величину показателей (для партнеров: объемов заказов, лояльности и проч.; для конкурентов: возможности появления нового продукта, изменения цен и проч.) и качественно описать варианты развития ситуации; 2) предложить мероприятия для каждого варианта развития событий_

Методы Виды | Примеры задач *

Экспертное заключение Универсальный метод 2

Анализ рисков Решения в условиях риска Имеется множество альтернатив действий и множество возможных состояний внешней среды. Имеются оценки каждой альтернативы при каждом состоянии среды. Предлагаются различные критерии выбора наилучшей альтернативы (минимакс, максимакс, критерий Гурвица, критерий Сэвиджа, принцип Байе-са, принцип Бернули (функция полезности) 2

Дерево решений Требуется принять решение об ассортименте с учетом нескольких вариантов возможной реакции потребителей. Некоторые исходы могут потребовать допонительных мероприятий 4

Экспертные системы Формализуется опыт экспертов 5

Численные методы Прогноз спроса по временным рядам Имеются данные о спросе. Производится сглаживание данных и экстраполяция 1

Динамическое моделирование Качественный анализ Имеется модель взаимосвязей переменных, описывающих ситуацию. Они связывают величины и скорости их изменения. Требуется определить качественные характеристики решения (устойчивость, колебательность) и построить количественный прогноз хода процессов 4

Количественное решение

Динамическое программирование Имеется множество вариантов переходов от одной ситуации к другой. Требуется найти наилучший путь от начального состояния к конечному 4

Фрагмент матрицы преобразований строковая переменная - строковая переменная лэтап управления жизненным циклом продукта - этап

Дано: 1) данные о текущем и прогнозируемом состоянии внешней и внутренней среды; 2) идея нового продукта_

формирования решения дан на рис. 8. Входом является строка возможностей этапов управления продуктом. Если представить ее в транспонированном виде, то она будет соответствовать стобцам матрицы. Выход -строка возможностей этапов формирования решения.

Этап управлений ЖЦ продукта

Определение параметров имеющихся СЗХ, важных для принятия решения ПО ним 1 0,5 0,5 0,5 0 0,5 1

Определение показателей внутренней среды для анализа 0,8 0,1 од 0 0,1 1

Оценка маркетинговых показателей организации 0,5 0,3 0 0 1 0,3 0,3

Оценка привлекательности имеющихся СЗХ 0,3 0,1 0 1 0 0,8 0,3

Разработка или уточнение продуктовой стратегии 0,3 0,1 0,8 0,8 0,5 0,8 1

Генерация вариантов новых СЗХ 1 0 1 0 0 0,8 0,3

Оценка вариантов новых СЗХ 0,3 0,5 0 1 0 0,8 0,3

Определение моделей поведения потребителей для СЗХ 1 1 0,3 0,3 0,8 0,8 0.5

Априорное сегментирование 0,5 0,5 0,8 0,8 0 0 0,5

Оценка привлекательности сегментов и выбор целевого сегмента 0,5 0 0 1 0 0,8 0,8

Определение методов генерации идей 0 0 0,3 1 0 0,5 0

Генерация вариантов идей нового продукта 0 0 1 0 0 0 0

Прогноз развития отношений с партнерами 0,8 0,3 0,8 0,8 0,3 0,5 0,3

Оценка и отбор идей нового продукта 0 0 0 1 1 0,3 0

Разработка задания на НИР по продукту 0 0 0,3 0,3 0,5 0 0,3

Разработка задания на НИР по технологии 0 0 0,3 0,3 0,5 0 0,3

Определение метода генерации концепции 0 0 0,3 1 0 0,5 0

Генераций вариантов концепции 0 0 1 0 0 0 0

Рис. 8. Фрагмент матрицы преобразования типа строка-строка

Выделенное единичное значение показывает, что этапу определения параметров стратегических зон хозяйствования, важных для принятия решений по ним, поностью соответствует этап формирования решения: понять ситуацию. Величины матриц были определены экспертно на основе подробного анализа примеров применения различных методов для решения выделенных задач.

8. Предложен трехкомпонентный критерий качества упорядочения решений по предпочтительности на основе количественных оценок, что дает возможность оценить полезность этого упорядочения.

Имеется набор оценок предпочтительности методов в диапазоне от О до 1. Требуется оценить качество упорядочения. Предлагается оценка

с/х/, +ех.12 + / х/3

1п= 7^7 ' (6)

где 11 - максимальная оценка;

12 - разница между максимальной и минимальной оценками;

1, если т = 1 О, если т * 1

шах(М-1; 1)

Вт - оценка возможности применения ш-го метода;

М - число методов;

(I е,/ - весовые коэффициенты.

Сущность третьего компонента: определяется общее отклонение от идеального выбора, когда возможность применения наиболее предпочтительного метода равна единице, а остальных - нулю.

9. Обоснован выбор самообучающейся нечеткой матричной экспертной системы для решения задачи выбора метода управления продуктом. Сформулированы требования к этой системе, ее основные параметры, вид преобразования данных, оценка корректности работы и качества преобразований. Это позволяет построить инструментальное средство выбора метода решения задач, связанных с управлением жизненным циклом продукта.

Для адаптации значений матрицы преобразования предлагается следующий механизм (рис. 9).

Рис. 9. Механизм адаптации значений матриц преобразований

Если лицо, принимающее решение, получив в качестве основы своего решения выходную строку возможностей, принимает решение, отображенное в нижней строке рисунка, то отмеченные цветом значения матрицы преобразования можно изменить, чтобы учесть его предпочтения. Для этого разработана следующая формула:

ахВ2тД если В'гф = 1 если В'/' = 0Г

где 0'ЧРг - новое значение элемента матрицы преобразования;

ф(х) - функция вида

В - р-й элемент строки возможностей значений входной

чр переменной <7-го преобразования; В'Ф - значение строки возможностей выходной переменной после осуществления выбора ПР, возможность единственного выбранного элемента равна 1, остальных - нулю, а, Ь - настраиваемые коэффициенты.

Предлагается назначить им следующие значения в качестве исходных: о=0,1, =-0,01.

Наряду с описанной выше последовательностью преобразования и их видом это может служить основой для реализации нечеткой матричной экспертной системы, используемой как система поддержки принятия решений по выбору метода решения задач маркетинго-ориентированного управления продуктом. Благодаря этой системе рассмотренный выше методы и модели объединяются в единый комплекс, и можно говорить о целостной методологии маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта.

10. Разработаны сценарии внедрения СППР по выбору метода управления продуктом в организациях, что позволяет применить разработанную инструментальную систему на практике.

Предлагается несколько вариантов внедрения разработанного инструментального средства, начиная от установки коробочной версии и заканчивая подробным экспертным анализом способов принятия решений в организации и набора используемых при этом методов.

1. Монографии и учебные пособия

1. Павлов Н. В., Дуболазов В. А., Принятие управленческих решений в маркетинге с помощью компьютерных средств. СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2005.210 с., 13,1 п.л / 8,0 п.л.

0, если х < 0 ф(х) = Х х, если 0 < х < 1 .

1, если х > 1

Основные публикации по теме диссертации

2. Павлов H. В. Автоматизация обработки документов в учреждении. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000.227 е., 14,2 п.л.

3. Павлов Н.В. Методы и модели маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта, 2011. 206 е., 12,9 п.л.

4. Павлов Н. В. Методы маркетинговых исследований. СПб.: Изд-во Политехи. Ун-та, 2011, 366 е., 22,9 п.л.

5. Павлов Н. В. Маркетинговые исследования: учебное пособие. СПб.: Изд-во Политехи. Ун-та, 2007, 366 с. 22,9 п.л.

2. Статьи в журналах, рекомендуемых ВАК для публикации основных результатов диссертации на соискание ученой степени доктора наук

6. Павлов Н. В. Выбор метода решения маркетинговых задач управления продуктом на основе экспертной системы // Научно-технические ведомости СПбГПУ 2009, № 4. С..246-253, 1,1 п.л.

7. Павлов Н. В. Комплексное использование маркетинговых моделей для принятия управленческих решений // Аудит и финансовый анализ, 2009, №3,С.352- 359, 1,2 п.л.

8. Павлов Н. В. Содержание и этапы маркетингового управления продуктом // Научно-технические ведомости СПбГПУ, 2009, № 3. С. 319325, 1,0 п.л.

9. Павлов Н.В. Апостериорное сегментирование потребителей с помощью кластерного анализа. // Научно-технические ведомости СПбГПУ, 2011,№ 1. С.217-222,0,9 п.л.

Ю.Павлов Н.В. Методы получения начальных знаний о стратегических зонах хозяйствования. // РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция, 2010, № 4. С. 337-343,1,1 п.л.

11 .Павлов Н.В. Обобщенная схема решения маркетинговых задач по управлению продуктом // Научно-технические ведомости СПбГПУ, 2010, №6. С.214-219, 1,0 п.л.

12. Павлов Н.В. Параметры методов решения маркетинговых задач управления продуктом. // Научно-технические ведомости СПбГПУ, 2011, №1. С. 211-217. 1,0 п.л.

1Ъ. Павлов Н.В. Система поддержки принятия решений для задач управления продуктом // Управление экономическими системами: электронный научный журнал, 2011. - № 4 (28). Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>

14. Павлов Н.В. Построение когнитивной модели для понимания основных закономерностей внешней среды организации // Экономика и предпринимательство, № 4. С. 65-67, 0,5 п.л.

15. Павлов Н.В. Оценка концепции нового продукта численными методами // Экономка и предпринимательство, № 4. С. 93-95, 0,5 п.л.

16. Павлов Н.В. Организационно-экономические проблемы управления продуктом // Управление экономическими системами: электронный

научный журнал, 2011. - № 5 (29). Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>

17. Павлов Н.В. Оценка показателей спроса в зависимости от свойств продукта с помощью нейронных сетей // Экономка и предпринимательства, № 5. С. 83-86,0,5 п.л.

3. Статьи, опубликованные в прочих научных изданиях

18. Павлов Н. В. Оптимизация программного обеспечения автоматизированной микропроцессорной системы контроля геометрических параметров деталей. Деп. в Информприборе, 1989,6 е., 0,4 п.л.

19.Павлов Н. В. Автоматизация проектирования систем поддержки принятия управленческих решений. - Деп. в ВИНИТИ № 2121-В19 от 29.06.99. - 7 е., 0,45 п.л.

20. Павлов И. В. Использование показателя эволюционноеЩ для оценки качества информационных систем в менеджменте и маркетинге. -Деп. в ВИНИТИ № 2123-В19 от 29.06.99. - 8 е., 0,5 п.л.

21. Павлов Н. В. Основы методологии создания информационных систем и систем поддержки принятия решений. - Деп. в ВИНИТИ № 2122-В19 от 29.06.99. -23 е., 1,45 п.л.

22. Павлов Н. В. Требования к языку программирования для автоматизации бизнеса. // Информационные и бизнес технологии XXI века: Труды Международного бизнес-форума - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1999. С. 142-143, 0,1 п.л.

23. Павлов Н. В. Анализ результатов использования эволюционного подхода к автоматизации обработки документов. // Экономика, экология и общество на пороге 21-го столетия: Труды 2-й Международной научно-практической конференции. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000. С. 164-165, 0,06 п.л.

24. Павлов Н. В. Направления развития средств автоматизации бизнеса. // Экономика, экология и общество на пороге 21-го столетия: Труды 2-й Международной научно-практической конференции. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000.С. 107-108,0,06 п л.

25. Павлов Н. В. Пример использования эволюционного подхода к автоматизации обработки документов в учреждении. // Информационные технологии в моделировании и управлении: Труды II Международной научно-практической конференции. - СПб. Изд-во СПбГТУ, 2000. С. 285286, 0,06 п.л.

26. Павлов Н. В. Применение парадигмы эволюционности при разработке автоматизированных систем для бизнеса - Деп. в ВИНИТИ № 1747-В00 от 22.06.00. 16 е., 1,0 п.л.

27. Павлов Н. В. Формулировка требований к языку для автоматизации обработки документов. // Информационные технологии в моделировании и управлении: Труды II Международной научно-практической конференции. - СПб. Изд-во СПбГТУ, 2000. С. 284. 0,06 п.л.

28. Павлов Н. В. Эволюционный подход к автоматизации обработки документов. // Экономические реформы в России: Материалы III Международной научно-практической конференции. - СПб.: Нестор, 2000. С. 322-323, 0,12 п.л.

29. Павлов Н. В. Эволюционный принцип автоматизации работы с документами. // Высокие интелектуальные технологии образования и науки: Материалы VII Международной научно-методической конференции. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000. С. 241-242,0,12 п.л.

30. Павлов Н. В. О содержании дисциплины Теория принятия управленческих решений // Фундаментальные исследования в технических университетах. Материалы VII Всероссийской конференции по проблемам науки и высшей школы. СПб., Изд-во СПбГТУ, 2003, с. 372-373, 0,06 п.л.

31. Pavlov N.V. Corporate Environment Proceedings of Swedish-Russian courses. Stockholm - SPb, Spring - autumn 2006, SPbSPU Publishing, 2007. P. 72-73, 0,06 п.л.

32. Павлов H.B. Управление инновационными проектами для молодых ученых // Методология и организация инновационной деятельности в сфере высоких технологий. Сборник трудов Международной научной школы для молодежи. 22-17 сентября 2010 года. СПб, Из-во СПбГПУ, 2010. С.11-13, 0,06 пл.

33. Павлов П.В. Оптимизация выхода на рынок методом динамического программирования // VIII Международная научно-практическая конференция Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд, Новосибирск, 11 марта 2011 г, с. 234-235,0,3 п.л.

34. Павлов Н.В. Управленческие решения в инновационной деятельности по созданию нового продукта // СПбГПУ, Финансовые проблемы и пути их решения: теория и практика. Сборник научных трудов 12-й международной научно-практической конференции 19-21 апреля 2011 г., Санкт-Петербург, с. 206,0,06 п.л.

35. Павлов Н.В. Обоснование класса программного средства для поддержки принятия маркетинговых решений // Проблемы информатики Международной заочной научно-практической конференции Актуальные вопросы современной информатики , 1-15 апреля 2011 г., Коломна. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетfiles/conf201 l/4/Pavlov.pdf, 0,3 п.л.

36. Павлов Н.В. Система поддержки принятия решений для задач управления продуктом // XX Международная научно-практическая конференция "Актуальные вопросы экономических наук", 17 мая 2011 г., Новосибирск, с. 304-307,0,3 п.л.

37. Павлов Н.В. Принципы создания системы поддержки принятия решений маркетинговых задач // XV Международная научно-

практическая конференция Системный анализ в проектировании и управлении, 29 июня - 1 июля 2011г., Новосибирск, с. 198, 0,06 п.л.

4. Работы в соавторстве

38. Опыт исследования рынка подготовки специалистов / Н.В. Павлов, Ю. Г. Пономарев, А.Б. Потемкин и др. / Фундаментальные исследования в технических университетах. Материалы научно-технической конференции. СПб, изд-во СПбГТУ, 1997. С. 407 - 408, 0,12 / 0,06 п.л.

39. Павлов Н. В., Антонов В. А. Обратный реинжиниринг бизнес-процессов как основа мягкого реинжиниринга информационных процессов в фирме. - Деп. в ВИНИТИ № 1746-В00 от 22.06.00. 8 е., 0,5 / 0,25 п.л.

40. Павлов Н.В., Антонов В.А. Задача анализа потоков информации на предприятии // Экономические реформы в России. 2-я международная научно-практическая конференция, СПб, изд-во СПбГТУ, Апрель 1999, с. 212-215, 0,25 /0,15 п.л.

41. Павлов Н.В., Антонов В.А. Проблема совершенствования информационных процессов малых проектно-производственных предприятий // Фундаментальные исследования в технических университетах. Материалы VII Всероссийской конференции по проблемам науки и высшей школы. СПб., Изд-во СПбГТУ, 2003. С. 304-305,0,06 / 0,03 п.л.

42. Павлов Н.В., Плеханова Е.В. Нейронные сети как инструмент маркетолога. // XXXVIII неделя науки СПбГПУ. Материалы международной научно-практической конференции 30 ноября - 5 декабря 2009 года, часть VII Факультет экономики и менеджмента. С. 299-300, 0,12/0,06 п.л.

43. Павлов Н.В., Пономарев ЮГ. Предпринимательство: некоторые вопросы подготовки специалистов в области маркетинга (тезисы доклада) // Проблемы повышения эффективности предпринимательской деятельности. Межрегиональная научно-практическая конференция. Г. Пенза, Изд-во ППИ, 1998. С. 82-83, 0,06 / 0,03 п.л.

44.Павлов Н.В., Пономарев Ю.Г. Использование маркетингового подхода при создании современных средств обучения // Экономические реформы в России. 2-я международная научно-практическая конференция, СПб, изд-во СПбГТУ, Апрель 1999. С. 67-69, 0,06 / 0,03 пл.

45. Павлов Н. В., Кирюшкин А. А. Когнитивная модель деятельности организации на консатинговом рынке// Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2010, № 3, с. 217-222,0,9 / 0,5 п.л.

Подписано в печать 20.10.2011. Формат 60x84/16. Печать цифровая. Усл. печ. л. 2,0. Тираж 100. Заказ 8217Ь.

Отпечатано с готового оригинал-макета, предоставленного автором, в типографии Издательства Политехнического университета. 195251, Санкт-Петербург, Политехническая ул., 29. Тел.: (812)550-40-14 Тел./факс: (812) 297-57-76

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: доктор экономических наук , Павлов, Николай Вячеславович

Введение.

1. Экономико-организационные проблемы и пути повышения эффективности управления жизненным циклом продукта.

1.1. Особенности экономического продукта на современном этапе. Инновации.

1.2. Сущность и содержание управления продуктом.

1.3. Экономико-организационные проблемы управления жизненным циклом продукта на современном этапе.

1.4. Эффективность маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта и её обеспечение.

2. Разработка методологии маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта с применением интелектуальных инструментальных средств.

2.1. Состав методологии управления жизненным циклом продукта.

2.2. Инструментальные средства, применяемые в управлении жизненным циклом продукта, и их классификация.

2.3. Общая схема принятия решений при управлении жизненным циклом продукта.

2.4. Характеристика методов, применяемых при управлении жизненным циклом продукта, и задача их выбора.

3. Комплекс методов и моделей как ядро методологии маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта.

3.1. Обзор использования различных методов и моделей при решении задач управления продуктом.

3.2. Примеры и рекомендации по применению различных методов для решения задач управления продуктом.

4. Формирование экспертной системы принятия маркетинго-ориентированных решений по эффективному управлению жизненным циклом продукта.

4.1. Преобразование данных в экспертной системе.

4.2. Оценка качества экспертной системы.

4.3. Реализация экспертной системы принятия решений в управлении жизненным циклом продукта.

4.4. Контрольные примеры.

5. Научно-практические рекомендации и экономическая целесообразность использования инструментальных средств в маркетипнго-ориентированном управлении жизненным циклом продукта.

5.1. Параметры рабочей версии экспертной системы.

5.2. Варианты внедрения.

5.3. Модификация системы.

5.4. Интеграция с другими приложениями.

5.5. Факторы, обуславливающие экономическую целесообразность использование разработки.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Методы и модели маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта"

Актуальность темы. В последние годы изменяется структура экономического продукта: доля материального продукта снижается, возрастает доля нематериального продукта (продукта интелектуального труда и услуг) [26, 165, 232, 259]. Возрастает и роль инноваций.

Некоторые авторы называют современную фазу экономического развития сервисной [78], другие - информационной [17, 122, 197]. В действительности эти процессы тесно взаимосвязаны. С одной стороны, развивается сфера услуг, особенно информационных. Продажа многих материальных продуктов сопровождается сервисными услугами, от оформления заказа до обучения использованию. С другой стороны, сервис немыслим без информатизации. Для удовлетворения потребностей каждого клиента, к чему стремятся многие фирмы, необходимо собирать и обрабатывать большие объёмы информации. Роль нематериального продукта увеличивается также благодаря наукоёмко-сти новых продуктов.

Это приводит к необходимости новых теоретических и практических разработок в области управления продуктом. На данном этапе особенно ощущается недостаток научных работ, обобщающих новый опыт.

Россия успешно выходит на мировой рынок. Как в условиях кризиса, так и на стадии развития, современное производство не может существовать и развиваться без инноваций. Поэтому в ближайшее время можно ожидать резкого возрастания интереса к созданию новых товаров. Однако российские топ-менеджеры и даже маркетологи не всегда владеют современными методами в этой области. Литературы на русском языке явно недостаточно, она не охватывает самых последних достижений маркетинга. Поэтому особенно важны фундаментальные разработки в области управления продуктом.

Большое значение имеет также вопрос создания инструментария для обоснованного выбора метода управления продуктом, и особенно принятия решений в этой области.

Это основные причины, которые обусловили выбор темы диссертационной работы.

Степень разработанности проблемы. Проведённый анализ специальной литературы по проблемам управления продуктом показал недостаточный уровень современных научных исследований по обоснованию выбора методов и моделей решения конкретных задач управления жизненным циклом продуктов, отсутствие целостной методологии значительно затрудняет использование имеющегося арсенала методов и моделей.

Концепции, подходы, методы и модели маркенинго-ориентированного управления продуктом и его жизненным циклом отражены в трудах по маркетингу и управлению продутом С.Н. Андреева, Г.Л. Багиева, А.Е. Вику-ленко, Е.П. Голубкова, Г.Я. Гольдштейна, Е.В. Попова, Д. Аакера, P.C. Винера, Ж.Ж. Ламбена, Д.Р. Леманна Ф. Котлера, Н. Махотры, Г. Черчиля и других.

Вопросы эффективности инноваций в управлении продутом раскрыты в работах Т.Г. Бродской, А.Н. Герасимова, И.Н. Евстафьева, A.B. Завгородней, В.А. Колемаева, Ю.Л. Муромцева, Б.И. Кузина, В.Н. Юрьева, Н.Б. Паклина," O.A. Третьяка, Ю.Г. Учителя, Г. П. Фомина, Л.М. Чистова, Л.В. Шуклова, Д.Б. Юдина, X. Альберта, Ф. Котлера, Д. Лайкера, М. Мескона и других.

Принципы и методы принятия решений, математические методы и модели в экономике рассматриваются в работах A.B. Андрейчикова, В.Г. Аниси-мова, В.В. Глухова, В.М. Глушкова, П.В. Конюховского, Б.И. Кузина, О.И. Ларичева, Б.Г. Литвака, М.Д. Медникова, Г.М. Шахдинарова, В.Н. Соколова, И.М. Сыроежина, Р. Акоффа, Ф. Эмери, Дж. Форрестера, X. Райфа и других.

Вопросы систем, основанных на применении искусственного интелекта и экспертных систем можно найти в работах А.Н. Аверкина, H.A. Амосова, В.Н. Вагина, В.М. Глушкова, В. Дюка, Н.Г. А.П. Еремеева, Загоруйко, О.П. Кузнецова, Р. Левина, Г.С. Осипова, Э.В. Попова, Д.А. Поспелова, Ж.-Л. Лорьера, Ф. Розенблатта, В.В. Топоркова, И.Б. Фоминых, А.Б. Фролова, В.Ф. Хорошевского и др.

Труды по методам исследования неопределенности, нечетких величин, когнитивного моделирования и другим методам, используемым в маркетинге, А.Н. Борисова, В.И. Максимова, А.Н. Мелихова, В.Б. Силова, Э.А. Трахтенгерца, А. Кофмана, Л. Заде, Д. Дюбуа, А. Прада, Е. Мамдани, Дж. Томена, Ф.С. Робертса и др.

Приведенный широкий спектр изданных научных трудов отражает разнообразие направлений исследования различных аспектов управления жизненным циклом продукта. Вместе с тем, представленные концепции этого управления, как правило, ориентированы на достаточно обособленные проблемные области и не предусматривают выделение единых фундаментальных качественных признаков для всей сферы управления жизненным циклом продукта, что не позволяет осуществить их всестороннее сравнение для выбора наиболее адекватных ситуации методов и моделей управления жизненным циклом продукта. Терминологический аппарат не является общепринятым и унифицированным, что объясняется довольно низким качеством переводов достаточно большого количества зарубежных книг в 1990-х годах, когда формировалась современная российская терминология в рассматриваемой области.

Проблема унификации и универсализации методов и моделей управления жизненным циклом продукта не нашла достаточно поного решения, поскольку авторы обычно ограничиваются демонстрацией использования того или иного метода на примерах, в то время как на практике чаще приходится начинать с определения параметров внешней и внутренней среды, затем переходить к выявлению проблемы и лишь потом осуществлять подбор наиболее подходящего для решения задачи метода.

Это приводит к необходимости формирования методологии управления жизненным циклом продукта. Эта методология дожна стать маркетин-го-ориентированной, так как именно этот подход позволит увязать потребности организаций и потребителей и достичь наилучших экономических результатов. В рамках данного подхода дожны быть не только унифицированы имеющиеся методы и модели управления жизненным циклом продукта, но и дожна появиться общая схема, в которую можно было бы встраивать и вновь появляющиеся методы и модели. Это - принципиально новый результат проделанного исследования.

Разработка методологии маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта требует комплексного использования достижений в областях маркетинга и маркетинговых исследований, теории принятия решений, искусственного интелекта, систем управления.

Обобщение научных достижений в рамках единой методологии и допонение методологии современным компьютерным инструментарием позволяет разработать простые в использовании и эффективные средства маркетинго-ориентированного управления продуктом.

Обобщение имеющихся элементов данного подхода, допонение комплекса методов и моделей маркетинго-ориентированного управления продуктом, необходимость разработки целостной методологии для указанного видя деятельности определило выбор цели и задач диссертационного исследования.

Цель исследования. Разработать теоретические основы методологии и поддерживающего её инструментария маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта, реализовать инструментальное средство выбора метода маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта, проверить полученные теоретические результаты на практике.

Задачи исследования.

1. Детализировать сущность и этапы маркетинго-ориентированного управления жизненными циклом продукта, его роль в управлении организацией на современном этапе, факторы эффективности его применения.

2. Детально рассмотреть процессы, связанные с маркетинго-ориентированным управлением жизненным циклом продукта, выявить их особенности. Сформулировать и типизировать проблемы, связанные с принятием решений в данной области в организациях, существующие пути их решения и недостаточно изученные области.

3. Систематизировать модели и методы принятия решений в управлении жизненным циклом продукта для построения системы их выбора и применения.

4. Разработать систему оценки применимости определенного метода для решения задач управления продуктом. Сформулировать задачу выбора метода принятия решений в области управления жизненным циклом продукта как важнейшую задачу методологии маркетинго-ориентированного управления продуктом. Определить принципы решения сформулированной задачи и метод решения, допускающий реализацию в виде программного инструментария.

5. Разработать экспериментальную версию инструментального средства для проверки правильности полученных теоретических результатов, провести проверку на реальных примерах.

6. Разработать научно-практические рекомендации по внедрению результатов работы в практику маркетинго-ориентированного управления продуктом.

Объект исследования. Процессы маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта.

Предмет исследования. Методы и модели маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта.

Областью диссертационного исследования является методология и инструментальные методы маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта, в частности, по паспорту научной специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики: 2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях; 2.6. Развитие теоретических основ методологии и инструментария проектирования, разработка и сопровождение информационных систем субъектов экономической деятельности: методы формализованного представления предметной области, программные средства, базы данных, корпоративные хранилища данных, базы знаний, коммуникационные технологии; 2.8. Развитие методов и средств аккумуляции знаний о развитии экономической системы и использование искусственного интелекта при выработке управленческих решений.

Теоретико-методологической основой исследования послужили фундаментальные труды российских и зарубежных учёных по проблемам маркетинга, маркетинговых исследований, управления продуктом, теории принятия управленческих решений, систем управления, искусственного интелекта. Достоверность выводов и положений диссертационного исследования обеспечивается совокупностью используемых научных методов: системного анализа и синтеза, моделирования экономических процессов и систем, традиционных методов научного познания - научной абстракции, от общего к частному, индукции и дедукции, обобщения, диалектического развития, экономико-статистического анализа, экспертных оценок, достаточно поной проверкой работоспособности полученного инструментального средства при решении контрольных примеров и практических задач.

Информационная база исследования. В работе использовались государственные стандарты Российской Федерации, стандарты ИСО, данные Федеральной службы государственной статистики, монографии российских и зарубежных авторов, статьи российских и зарубежных авторов, опубликованные в ряде общероссийских журналов, материалы информационных агентств, отечественных и зарубежные научных сайтов, учебная литература, авторефераты диссертаций по экономической и маркетинговой проблематике.

Основные научные результаты, полученные лично соискателем, и их научная новизна заключаются в разработке теории и методологии марке-тинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта в организациях.

К числу теоретических и методологических положений, отраженных в данном исследовании и обладающих признаками научной новизны, относятся следующие.

1. Введено понятие маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта. В нем учтены продукты различной природы и особенности современного маркетинга. Выбор субъекта (маркетологов) и объекта (стадий жизненного цикла продукта) позволяет рассматривать в едином ключе различные методы, используемые в данной деятельности.

2. Обоснованы состав и структура интелектуально-интерактивной методологии управления жизненным циклом продукта. Эта методология позволяет поностью использовать информацию о ситуации, работать с непоной информацией, учитывать неоднозначность выбора метода и субъективные факторы в процессе управления.

3. На основе типизации проблем, возникающих при решении различных задач управления жизненным циклом продукта сформулирована проблема выбора метода решения задач управления продуктом как метарешение. Обоснована возможность разработки системы поддержки принятия решений (СППР) по выбору метода на основе искусственного интелекта.

4. Обосновано использование многовариантного хода решения задач управления жизненным циклом продукта, различного 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.

5. 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.

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

7. Предложен трехкомпонентный критерий качества упорядочения решений по предпочтительности на основе количественных оценок, что дает возможность оценить полезность этого упорядочения.

8. Обоснован выбор самообучающейся нечеткой матричной экспертной системы для решения задачи выбора метода управления продуктом. Сформулированы требования к этой системе, ее основные параметры, вид преобразования данных, оценка корректности работы и качества преобразований.

Это позволяет построить инструментальное средство выбора метода решения задач, связанных с управлением жизненным циклом продукта.

9. Разработаны сценарии внедрения СППР по выбору метода управления продуктом в организациях, что позволяет применить разработанную инструментальную систему на практике.

Теоретическая значимость исследования. Теоретические аспекты диссертационной работы в совокупности представляют собой новое крупное научное достижение: определены концептуальные и методологические положения маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта. Разработанная методология может использоваться для систематизации методов и моделей маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта, а также как основа для дальнейших теоретических разработок в управлении другими компонентами комплекса маркетинга организации: комплекса маркетинговых коммуникаций, ценообразования, системы товародвижения. Разработанные теоретические положения диссертационного исследования вносят существенный вклад в современную экономическую науку и могут быть использованы в системе профессиональной подготовки работников экономической сферы Российской Федерации.

Практическая значимость исследования. Предлагаемая методология маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта и основные научные выводы, отраженные в данном диссертационном исследовании, могут быть использованы в деятельности организаций различной организационно-правовой формы. Это обеспечит повышение эффективности принимаемых ими маркетинго-ориентированных решений по управлению жизненным циклом продукта.

Апробация работы. Основные теоретические положения и выводы диссертационного исследования докладывались и обсуждались на научных конференциях международного, всероссийского и регионального масштабов, в том числе на научно-технической конференции Фундаментальные исследования в технических университетах (1997), межрегиональной научно-практической конференции Проблемы повышения эффективности предпринимательской деятельности (1998) , VI международной конференции Высокие интелектуальные технологии образования и науки (1999), II международной научно-практической конференции Экономические реформы в России (1999), VII всероссийской конференции по проблемам науки и высшей школы Фундаментальные исследования в технических университетах, (2003), международной заочной научно-практической конференции Актуальные вопросы современной информатики, (2011), XV международной научно-практической конференции Системный анализ в проектировании и управлении, (2011), XIX Международной научно-практической конференции Актуальные вопросы экономических наук, (2011), XII международной научно-практической конференции Финансовые проблемы и пути их решения: теория и практика, (2011), VIII международной научно-практической конференции Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд (2011).

Разработки диссертанта используются в учебном процессе государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный политехнический университет при проведении занятий по учебным дисциплинам: Маркетинговые исследования, Теория принятия и реализация управленческих решений, Управление продуктом и др.

Теоретические положения проверены на практике с помощью экспериментальной версии нечеткой матричной экспертной системы по выбору метода принятия решения по управлению жизненным циклом продукта, которая прошла проверку на контрольных примерах, а также апробацию в условиях организаций, осуществляющих управление продуктом.

Публикации, отражающие результаты диссертационного исследования. Материалы диссертационного исследования отражены в четырех монографиях (63,2 п.л.), учебном пособии с грифом УМО (22,9 п.л.), методических указаниях (10,9 п.л.), 12 статей, опубликованных в журналах, рекомендованных ВАК (10,1 п.л.). Основные положения диссертационной работы также представлены в сборниках научных конференций, электронных научных изданиях, зарегистрированных в ГУП НТЦ Информрегистр, депонированных рукописях ВИНИТИ РАН - 16 публикаций (3,6 п.л.)

Структура диссертации. Поставленная цель, задачи исследования и последовательность их решения предопределили структуру диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, изложенных на 261 страницах, и содержит 24 таблицы, 46 рисунков, приложение и список литературы из 290 наименований.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Павлов, Николай Вячеславович

Впервые разработаны научно обоснованные сценарии внедрения системы маркетинго-ориентированного управления продуктом в организациях, что позволяет не только применить систему на практике, но и совершенствовать её.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Итак, разработка инструментального средства доведена до экспериментальной проверки. Сформулированы требования к коммерческой версии продукта. Определён потенциальный рынок данного продукта и пути его дальнейшего совершенствования.

Получены следующие важные результаты.

1. Введено понятие маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта. В нем учтены продукты различной природы и особенности современного маркетинга. Выбор субъекта (маркетологов) и объекта (стадий жизненного цикла продукта) позволяет рассматривать в едином ключе различные методы, используемые в данной деятельности.

2. Обоснованы состав и структура интелектуально-интерактивной методологии управления жизненным циклом продукта. Эта методология позволяет поностью использовать информацию о ситуации, работать с непоной информацией, учитывать неоднозначность выбора метода и субъективные факторы в процессе управления.

3. На основе типизации проблем, возникающих при решении различных задач управления жизненным циклом продукта сформулирована проблема выбора метода решения задач управления продуктом как метарешение. Обоснована возможность разработки системы поддержки принятия решений (СППР) по выбору метода на основе искусственного интелекта.

4. Обосновано использование многовариантного хода решения задач управления жизненным циклом продукта, различного 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.

5. 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.

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

7. Предложен трехкомпонентный критерий качества упорядочения решений по предпочтительности на основе количественных оценок, что дает возможность оценить полезность этого упорядочения.

8. Обоснован выбор самообучающейся нечеткой матричной экспертной системы для решения задачи выбора метода управления продуктом. Сформулированы требования к этой системе, ее основные параметры, вид преобразования данных, оценка корректности работы и качества преобразований. Это позволяет построить инструментальное средство выбора метода решения задач, связанных с управлением жизненным циклом продукта.

9. Разработаны сценарии внедрения СППР по выбору метода управления продуктом в организациях, что позволяет применить разработанную инструментальную систему на практике.

Практическая значимость исследования заключается в том, что .предлагаемая методология маркетинго-ориентированного управления жизненным циклом продукта и основные научные выводы, отраженные в данном диссертационном исследовании, могут быть использованы в деятельности организаций различной организационно-правовой формы. Это обеспечит повышение эффективности принимаемых ими маркетинго-ориентированных решений по управлению жизненным циклом продукта.

Можно надеяться, что результаты разработки будут широко использоваться на практике.

Диссертация: библиография по экономике, доктор экономических наук , Павлов, Николай Вячеславович, Санкт-Петербург

1. Адамов Е. Как грамотно составить SWOT-анализ // Бизнес-портал UBSJournal.com. Режим доступа: Ссыка на домен более не работает2009-04-04-15-33-09/170Чswot-.

2. Акимов В. П. Основы теории игр. М. Изд-во МГИМО, 2008, 156 с.

3. Алиев Т. И. Основы моделирования дискретных систем. СПб: СПбГУ ИТМО, 2009. - 363 с.

4. Амазов А. А. Фрактальная теория рынка Forex, СПб. Бизнес-Пресса, SmartBook 2009, 304 с.

5. Альтшулер Г. Найти идею: Введение в ТРИЗ теорию решения изобретательских задач. К.: Альпина Бизнес Букс, 2008. 290 с.

6. Андреева Г. М. Социальная психология. М.: Аспект Пресс, 2008,363 с.

7. Анисимов В. Г. Оптимизационно-адаптивный подход к управлению инвестициями в условиях неопределенности. М.: Изд-во Российской таможенной академии, 2009, 173 с.

8. Анищенко В. С. Знакомство с нелинейной динамикой. СПб.: КИ, 2008, 120 с.

9. Ансофф И. Стратегический менеджмент. СПб.: Питер, 2009, 344 с.

10. Арженовский C.B. Методы социально-экономического прогнозирования. М.: Издательский дом "Дашков и К", 2008, 314 с.

11. Балод Б. А., Елизарова H. Н. Методы и агоритмы принятия решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2009, 224 с.

12. Барсегян А. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. СПб.: БХВ-СПб, 2007, 384 с.

13. Басовский JI. Е., Протасьев В. Б. Управление качеством М.: Инфра-М, 2010,212 с.

14. Березин И. Когда и зачем проводить маркетинговые исследования // Генеральный директор, 2006, Режим доступа: http ://www.consult.ru/themes/default/publication.asp?folder=1924&publicationid=372.

15. Бест Р. Маркетинг от потребителя. СПб.: Изд-во Стокгольмской школы экономики в С-Петербурге, 2008, 760 с.

16. Бехманн Г. Современное общество: общество риска, информационное общество, общество знаний. М.: Логос, 2010, 248 с.

17. Бизнес-планирование в условиях открытой экономики. / В.П. Галенко, Г.П. Самарина, O.A. Страхова. М.: Издательский центр "Академия", 2005. 288 с.

18. Боровинский Д. Что продавать? // Маркетолог, 2004, № 2, с. 94-105. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетlib-mm/pricing/assortmentpolicy.htm.

19. Бородко Т. Л., Беляцкий Н. П. Мониторинг товарных рынков // Маркетинг в России и за рубежом, 2003, №5, Ссыка на домен более не работаетim/article.shtml?id=24

20. Бродская Т. Г. Экономическая теория. М.: РИОР, 2008, 208 с.

21. Бузукова Е. Закупки и поставщики. СПб.: Питер, 2009. 432с.

22. Бухаков М. И. Планирование на предприятии. М. :Инфра-М, 2008,416с.

23. Варго С, Лаш Р. Развитие новой доминирующей логики маркетинга. / Российский журнал менеджмента, Т.4, 2006, № 2, с. 73-106.

24. Васильев Ф. П., Иваницкий А. Ю. Линейное программирование. М.: Факториал Пресс, 2008, 352 с.

25. Введение в экономический риск-менеджмент. / В. Г. Анисимов, Е. Г. Анисимов, А. П, Бойко. М.: Изд-во РТА, 2008, 91 с.

26. Веселов А. И. Товарная политика предприятий: анализ основных взглядов и методов оценки // Маркетинг в России и за рубежом 2009, № 1, с. 56-62.

27. Викентьев И. Л. Приёмы рекламы и public relations. СПб.: "ТРИЗ-ШАНС" и "Бизнес-пресса", 2007 г., 406 с.

28. Викуленко А. Е. Экономико-математические методы в планировании и управлении. СПб.: СПбГТИ (ТУ), Ж "Синтез", 2004. 56 с.

29. Викуленко А.Е. Общая теория статистики СПб.: СПбГТИ (ТУ), ИК Синтез, 2007, 112 с.

30. Викуленко А.Е. Планирование рекламной кампании. СПб.: СПбГТИ(ТУ), ИК Синтез, 2008, 125 с.

31. Викуленко А.Е. Социальная статистика. СПб.: СПбГТИ(ТУ), ИК Синтез, 2007г. 77 с.

32. Викуленко А.Е. Статистика коммерческого предприятия. СПбГТИ(ТУ), ИК "Синтез", 2007, 128 с.

33. Вильяме Б., Грегори-Вильяме Д. Торговый хаос II. М.: Аналитика, 2005, 237 с.

34. Виханский О. С. Стратегическое управление. М.: Экономистъ, 2008,296 с.

35. Воробьев С. Н., Бадин К. В. Системный анализ и управление рисками в предпринимательстве. М.: МПСИ, 2009, 760 с.

36. Вуколов Э. А. Основы статистического анализа М.:Форум, 2008,464 с.

37. Выжигин А. Ю. Гибкие производственные системы. М.: Машиностроение, 2009, 288 с.

38. Гафиулина Л. Ф. Маркетинг как направление предпринимательской деятельности // Академия управления ТИСБИ. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетscience/vestnik/2002/issue4/Econ3.html.

39. Герасимов А. Н. Эконометрика. М.: КноРус, 2009, 232 с.

40. Глухов В. В. Менеджмент. СПб.:Питер, 2009, 608 с.

41. Глухов В.В. Менеджмент. СПб.: Питер, 2007, 608 с.

42. Голубков Е. П. Исследование и анализ рыночной ситуации // Маркетинг в России и за рубежом, 2001, № 3, с. 16-24. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетpublications/marketing/section22/article2702/.

43. Голубков Е. П. Основы маркетинга. М.: Финпресс, 2008,704 с.

44. Горбунов В. К. Математическая модель потребительского спроса. Теория и прикладной потенциал М.: Экономика, 2004, 176 с.

45. Горелик О.М. Производственный менеджмент. Принятие и реализация управленческих решений М.: КноРус, 2010, 270 с.

46. ГОСТ 15467-79 Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения.

47. ГОСТ 1575-87 (2002) Краны грузоподъемные. Ряды основных параметров.

48. ГОСТ 2.103-68 (1995) Единая система конструкторской документации. Стадии разработки.

49. ГОСТ Р 15.000-94 Система разработки и постановки продукции на производство. Основные положения

50. ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-99 Процессы жизненного цикла программных средств

51. Грин Э. Креативные техники генерации идей. 15 октября 2008 // Сайт центра дистанционного образования Элитариум. Режим доступа: http ://www. elitarmm.ru/2008/10/15/tekhnikigeneraciiidejj .html.

52. Гуц А. К., Фролова Ю. В. Математические методы в социологии. M.: URSS, 2007,216 с.

53. Джарратано Дж., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. М.: Вильяме, 2006, 1152 с.

54. Дорошев В. И. Введение в теорию маркетинга. М.: Инфра-М, 2000,288 с.

55. Достоверный и правдоподобный вывод в интелектуальных системах. / В.Н. Вагин, Е.Ю.Головина, A.A. Загорянская, М.В. Фомина. М.: Физ-матлит, 2008, 712 с.

56. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ М.: Вильяме, 2007, 912 с.

57. Дресвянников В. А. Построение системы управления знаниями на предприятии. М.: КноРус, 2008, 344 с.

58. Дубина И. Н. Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях. М.: Финансы и статистика, 2010,416 с.

59. Дубина И. Н. Основы теории экономических игр. М.: Кнорус, 2010,208 с.

60. Дуболазов В. А., Павлов Н. В. Принятие управленческих реше-ний в маркетинге с помощью компьютерных средств. СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2005.210 с.

61. Дубровин И. А. Поведение потребителей. М.: Дашков и К, 2008,280 с.

62. Дубровский Д. И. Сознание, мозг, искусственный интелект М.:, ИД "Стратегия-Центр", 2007, 272 с.

63. Евстафьев И. Н. Тотальный риск-менеджмент М.: Эксмо. 2008, 208 с.

64. Ездаков A. JI. Экспертные системы САПР. М: Форум, 2009, 432 с.

65. Епатов П. Д., Трифонова Е. Ю. Стратегия формирования ассортимента продукции на базе использования адаптаций // Экономика и финансы: Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского, 2007, № 1, с. 220-222

66. Еремин Ю. А. Методические указания по сегментированию рынка продукции производственного назначения (основное технологическое оборудование) Маркетинг в России и за рубежом, 2002, №1 Ссыка на домен более не работаетmarket/arhiv/2002/l/3.html.

67. Завгородняя А. В., Ямпольская Д. О. Маркетинговое планирование. СПб.: Питер, 2002, 352 с.

68. Займан С. Конец маркетинга, каким мы его знаем. М.: Попурри; 2003, 384 с.

69. Зайченко Ю. П. Нечёткие модели и методы в интелектуальных системах. К.: Слово, 2008, 344 с.

70. Захарова Т. А. Метод совместного анализа (конджойнт-анализ). Инновационный подход к изучению структуры предпочтений. М.: Изд-во КДУ, 2009, 178 с.

71. Заходякин И. В. Постиндустриальная экономика что значит это понятие в современном мире? // Креативная экономика - 2008 - № 1 - с. 97100.

72. Зверев Д. М. Концепция ценностной модели спроса. // Маркетинг и маркетинговые^исследования", 2010, № 1, с. 63-70. Режим доступа: http ://grebennikon.ru/article-bk34-76.html.

73. Зотов В. В. Ассортиментная политика фирмы. М.: Эксмо, 2006,240 с.

74. Иванова Е. А. Оценка конкурентоспособности предприятия. М.: Феникс, 2008, 344 с.

75. Иващенко А. А. Прикладные модели управления инновационным развитием фирмы. М.: Эгвес, 2007, 88 с.

76. Измерение удовлетворённости потребителя по стандарту ИСО 9000:2000. / Г. Роше, X. Найджел X., Б.М. Сельф: Технология, 2004, 192 с.

77. Ильин А. Экономика предприятия. М.: Новое знание, 2005. 672 с.

78. Ильин Е. П. Психология индивидуальных различий. СПб.: Питер, 2004-701 с.

79. Ильин И. В. Модели и методы анализа динамических процессов в нелинейных экономических системах: Дис. д-ра экон. наук : 08.00.13 : СПб., 2004 321 с.

80. Ильин И.В. Интелектуальная система оценки и управления эффективностью стратегии предприятия.// в кн. Эффективность стратегии фирмы под ред. А.П. Градова. СПб.: Специальная литература, 2006, с. 123- 148.

81. Ильин И.В. Методы и модели исследования нелинейных процессов экономической динамики. СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2003 г. 162 с.

82. Имитационное моделирование экономических процессов / Дума Р.В., Емельянов А.А., Власова Е.А. М.: Маркет ДС, 2010, 416 с.

83. Интелектуальный анализ и обработка данных с помощью кластеризации . В. А. Виттих, И. В. Майоров, П. О. Скобелев, О. Л. Сурнин. //Сайт научно-производственной компании Генезис знаний. Режим доступа: Ссыка на домен более не работает?pageid= 183.

84. Истоки моделированного пробного маркетинга / К.Д. Кленси, П.С. Крейг, М. М. Вольф// 4p.ru , 2007 . Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетarticle47382.htm.

85. Каримов Р., Большаков А. Методы обработки многомерных данных и временных рядов. М.: Горячая линия-телеком, 2007, 520 с.

86. Карлова Т. Формирование образа изделия в предпроектной деятельности. // САПР и графика, 2004, № 7. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетArchive/SG/2004/7/22/.

87. Катернюк А. В. Практическая реклама. М.: Феникс , 2008, 428 с.

88. Келер К., Котлер Ф. Маркетинг менеджмент. СПб.: Питер, 2008, 816 с.

89. Кирпичников А. П. Прикладная теория массового обслуживания. Казань: Изд-во Казанского университета, 2008, 118 с.

90. Классические модели стратегического анализа и планирования: модель БЬеИ/ОРМ //Менеджмент в России и за рубежом, №3 1998.

91. Козлов В. Н. Системный анализ, оптимизация и принятие решений. СПб.: Проспект, 2010, 176 с.

92. Колемаев В. А. Математические методы и модели исследования операций М.: Юнити, 2009, 592 с.

93. Количественные методы анализа в маркетинге / И. И. Скоробогатых, Т. П. Данько, О. А. Косоруков, А. И. Самыловский. СПб.: Питер, 2006. 384 с.

94. Концептуальное моделирование в задачах экономической эффективности, конкурентоспособности и устойчивого развития / Ю.Л. Муромцев, Д.Ю. Муромцев, В.А. Погонин, и др. Тамбов : Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2008.- 176 с.

95. Конюховский П.В. Математические методы исследования операций в экономике. СПб.: Изд-во СПбГУ, 2009, 394 с.

96. Конюховский П.В. Микроэкономическое моделирование банковской деятельности. СПб., Питер, 2001, 224 стр.

97. Конюховский П.В. Модель управления финансовым ресурсом при неопределенности. // Вестник С. Петерб. ун-та. Сер. 5 Экономика. 1999. Вып. 2 (№ 12). С. 89 96.

98. Конюховский П.В., Вишняков И.В. Модель динамики ресурсов в финансовой фирме. // Вестник С. Петерб. ун-та. Сер. 5 Экономика. 1999. Вып. 4 (№26). С. 98-106.

99. Конюховский П.В., Колесов Д.Н Экономическая информатика. СПб.: Питер, 2001,560 с.

100. Корнилова Т. В. Психология риска и принятия решений. М.:Аспект-Пресс, 2003.-286 с.

101. Корнюшин В. Ю. Поведение потребителей. Московский институт экономики, менеджмента и права, 2007. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетxbooks/xbook073/boolc/index/index.html.

102. Кристенсен К. Что дальше? Теория инноваций как инструмент предсказания отраслевых изменений. К.: Альпина Бизнес Букс, 2008, 398 с.

103. Кручинецкий С. М. Методика планирования маркетинговых показателей. // Индустриальный и Ь2Ь маркетинг, 2009, №3, с. 125-131. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетhome/Articles/Simply-about-the-difficuMnarketing-indicators-plarming.html.

104. Кулик С. Д., Жижилев А. В. Нейросетевые технологии на финансовом рынке // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009, № 4, с.59 78.

105. Лабскер Л. Г. Теория критериев оптимальности и экономические решения. М.: КноРус, 2010, 512 с.

106. Лавриненко В. Н., Путилова Л. М. Исследование социально-экономических и политических процессов М.: Инфра-М, 2010, 205 с.

107. Лайкер Д. Дао Toyota: 14 принципов менеджмента ведущей компании мира. К.: Альпина Бизнес Букс, 2008, 402 с.

108. Ламбен Ж.-Ж. Менеджмент, ориентированный на рынок. Стратегический и операционный маркетинг. СПб.: Питер, 2008, 800 с.

109. Лаптева Е. В. Статистический анализ конкурентоспособности молока оренбургских производителей на основе выборочного метода исследования. VI Всероссийская межвузовская конференция молодых ученых. 14 -17 апреля 2009. СПб.: СПбГУ ИТМО, с. 148 154.

110. Ларин С. Применение ассоциативных правил для стимулирования продаж // Сайт ООО Basegroup labs. Режим доступа: www.basegroup.ru/practice/salepromotion.htm.

111. Ларичев О. И. Вербальный анализ решений. М.: Наука, 2006, 181 с.

112. Лебедев В. В. .Компьютерное моделирование рыночных механизмов // Природа, 2001, № 12, с. 230-238.

113. Леманн Д. Р., Винер Р. С. Управление продуктом. М.: Юнити-Дана, 2008, 719с.

114. Лернер Ю. И. Экономические инструменты рынка ценных бумаг в условиях неопределённости и риска. // Вестник экономической науки Украины, 2009, № 1, с. 115 121. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетportal/SocGum/Venu/2009l/28.pdf.

115. Лисичкин В. А., Вирин М. М. Формирование информационного общества. М.: ИСПИ РАН, 2008, 312 с.

116. Лобанова Е. В, Драганчук Л. С. Использование кластерного анализа в сегментном анализе рынка // Маркетинг в России и за рубежом. 2005. № 4(48). С. 16-23.

117. Логинов Г. В., Попов Е. В. Матричные методы стратегического планирования деятельности компании. Маркетинг в России и за рубежом 2004, №2, с. 120-131. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетmarket/arhiv/2004/2/l.html.

118. Лукьянов Г. Н. Идентификация параметров хаотических процессов в экспериментальных исследованиях. СПб.: Вестник Академии Технического Творчества. 1998. № 11. С.24-67

119. Магазов С. С. Когнитивные процессы и модели. СП.: КИ, 2007,248 с.

120. Махотра Н. Маркетинговые исследования 4 изд. М. Вильяме, 2007, 1200 с.

121. Мальцева А. Вы или Вас. Стратегии, с которыми побеждают 2. К.: ИД Максимум, 2005, 317 с.

122. Мамаева JI. Н. Управление рисками. М.: Дашков и Ко, 2009, 256 с.

123. Маркетинговая парадигма в менеджменте продуктовых инноваций. Котляревская И.В., Баженов И.А., Осипов М.И. // Маркетинг в России и за рубежом, 2002, № 2, с.9 16. Режим доступа: Ссыка на домен более не работает4/l 1/191/.

124. Маркетинговые исследования российского рынка гражданских вертолетов. / П. А. Нечаев, М. А. Бородин, И. В. Лесничий, И. А. Самойлов. М.: МАИ, 2005.- 268 с.

125. Маркетинговые исследования: Метод. Указания / Сост. Н. В. Павлов, С. В. Сакуцан. СПб.: Изд-во Политехи. Ун-та, 2009, 127 с.

126. Маркетинговые показатели. / П. У. Фэррис, Н. Т. Бендл, Ф. И. Пфай-фер, Д. Дж. Ребштейн. Днепропетровск: Баланс Бизнес Букс, 2009, 442 с.

127. Маркин Ю. П. Математические методы и модели в экономике. М.: Высшая школа, 2007, 424 с.

128. Маркова В. Д., Кузнецова С. А. Стратегический менеджмент М.: ИНФРА-М -Сибирское соглашение, 2007, 288 с.

129. Математические методы и модели для менеджмента. Глухов В.В., Медников М.Д., Коробко С.Б. СПб.: Питер, 2005, 528 с.

130. Математические принципы нечёткой логики. / В. Новак, И. Перфильева, И. Мочкорж. М.: Физматлит. 2006. 510 с.

131. Методы и модели управления фирмой. / Б.И. Кузин, В.Н. Юрьев, Г.М. Шахдинаров. СПб.: Питер, 2001, 432 с.

132. Михайлова Э. А. Теория оптимального управления экономическими системами. Рыбинск, Изд-во РПИ, 2001, 12 с.

133. Модели и методы решения задач управления инновационными проектами / В.Г. Анисимов, Е.Г. Анисимов, Ю.В. Ведерниоков, М.: Изд-во Российской таможенной академии, 2009, 89 с.

134. Моделирование рынка: как спрогнозировать успех нового продукта / К. Дж. Кленси, П. С. Крейг, M. М. Вольф. М.: Вершина, 2007, 272 с.

135. Моделирование экономических процессов и структур: Сборник научных трудов / Под ред. В.Н.Соколова.- СПб: СПбГИЭУ Вып.З.- 2005,- 233 с.

136. Мур Дж., Уэдерфорд JI.P. Экономическое моделирование в Microsoft Excel. Издательский дом Вильяме, 2004, 1024 с. С.521.

137. Муха В. С. Статистические методы обработки данных. Минск: Издательство: БГУ, 2009, 240 с.

138. Мухина М. К. Изучение стиля жизни потребителей и сегментирование рынка на основе психографических типов / Маркетинг, 2000, №3, Ссыка на домен более не работаетpress/marketing/2000-3/01.shtml.

139. Нартова-Бочавер С. К. Дифференциальная психология. М.: Флинта, 2008, 280 стр.

140. Наумов В. Оценка позиционирования торговых марок по картам восприятия // Маркетинг и маркетинговые исследования, №6, 2006, с. 20-28.

141. Нейман В. Г. Цисарь И. Ф. Компьютерное моделирование экономики. М.: Диалог-МИФИ, 2008, 384 с.

142. Нейронные сети, генетические агоритмы и нечёткие системы. / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. М.: Горячая Линия Телеком, 2007, 452 с

143. Нейронные сети. Statistica Neural Networks. Методология и технологии современного анализа данных / Под. ред. Боровикова В. П. М.: Радио и связь, 2008, 392 с.

144. Некрасов В. 30 идей применения OLAP. // Материалы корпоративного сайта компании Intersoft Lab. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетother/lib/olap/intro2/doc01 .htm.

145. Нелинейная динамика: подходы, результаты, надежды. / Г. Г. Ма-линецкий, А. Б. Потапов, А. В. Подлазов. М.: УРСС, 2006, 182 с.

146. Ниворожкина Л. И., Арженовский С. Б. Многомерные статистические методы в экономике. М.: КноРус, 2009, 224 с.

147. Никишина Ю. В. Сегментирование рынка с использованием самоорганизующихся карт. // Сайт Энциклопедия маркетинга. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетlib-research/segment/selforder.htm.

148. Никонова И. Анализ привлекательности рынка. // Сайт Института проблем предпринимательства. 2008. Режим доступа: Ссыка на домен более не работает article.php?idarticle=003854.

149. Нифаева О. В. Практические аспекты позиционирования товара. // Маркетинг в России и за рубежом, 2005, № 6, с. 34-38.

150. Нищев С. К. Маркетинг: необходимость и проблема анализа конкурентного положения предприятия на рынке (российская специфика) // AUP.RU: Административно-управленческий портал. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетarticles/marketing/14.htm.

151. Новиков A.M., Новиков Д.А. Методология научного исследования. М.: Либроком. - 280 с.

152. Опарина Н. И. Финансовое моделирование в условиях финансового кризиса // Методический журнал Банковское кредитование, 2009, № 2. Режим доступа: http ://www.reglament.net/bank/credit/20092article.htm.

153. Орлов М.: Азбука ТРИЗ. Основы изобретательного мышления. М.:Солон-Пресс, 2010, 208 с.

154. Основы менеджмента. / М. Мескон, X. Альберт, Ф. Хедоури. М.: Вильяме, 2007, 672 с.

155. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2002, 344 с.

156. Оценка конкурентоспособности предприятий (организаций). Теория и методология. / В. В. Царев, А. А. Кантарович, В.В. Черныш. М.: Юнити, 2008, 799 с.

157. Оценка маркетинговой деятельности на предприятиях сферы услуг. / И. Христофорова, О. Хаев, Е. Слукина. // Практический Маркетинг, 2005, №95. Ссыка на домен более не работаетlib/haev/survey.html.

158. Оценка результатов научных исследований / В .В. Глухов, Т.В. Ма-ринина, С.Б. Коробко. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2002, 128 с.

159. Павлов Н. В. Автоматизация обработки документов в учреждении. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000. 227 с.

160. Павлов Н. В. Автоматизация проектирования систем поддержки принятия управленческих решений. Деп. в ВИНИТИ № 2121-В19 от 29.06.99. - 7 с.

161. Павлов Н. В. Выбор метода решения маркетинговых задач управления продуктом на основе экспертной системы // Научно-технические ведомости СПбГПУ 2009, № 4, е.246-253.

162. Павлов Н. В. Использование показателя эволюционности для оценки качества информационных систем в менеджменте и маркетинге. Деп. в ВИНИТИ № 2123-В19 от 29.06.99. - 8 с.

163. Павлов Н. В. Комплексное использование маркетинговых моделей для принятия управленческих решений. // Аудит и финансовый анализ, 2009, № 3, с. 352-359.

164. Павлов Н. В. Маркетинговые исследования. СПб.: Изд-во Политехи. Ун-та, 2007, 366 с.

165. Павлов Н. В. Методы маркетинговых исследований. СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2011,336 с.

166. Павлов Н. В. Направления развития средств автоматизации бизнеса. // Экономика, экология и общество на пороге 21-го столетия: Труды 2-й Международной научно-практической конференции. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000.-е. 107-108.

167. Павлов Н. В. О содержании дисциплины Теория принятия управленческих решений // Фундаментальные исследования в технических университетах. Материалы VII Всероссийской конференции по проблемам науки и высшей школы. СПб., Изд-во СПбГТУ, 2003, с. 372-373

168. Павлов Н. В. Оптимизация программного обеспечения автоматизированной микропроцессорной системы контроля геометрических параметров деталей. Деп. в Информприборе, 1989, 6 с.

169. Павлов Н. В. Основы методологии создания информационных систем и систем поддержки принятия решений. Деп. в ВИНИТИ № 2122-В19 от 29.06.99.-23 с.

170. Павлов Н. В. Применение парадигмы эволюционности при разработке автоматизированных систем для бизнеса Деп. в ВИНИТИ № 1747-В00 от 22.06.00. - 16 с.

171. Павлов Н. В. Содержание и этапы маркетингового управления продуктом // Научно-технические ведомости СПбГПУ, 2009, № 3, с. 319-325

172. Павлов Н. В. Требования к языку программирования для автоматизации бизнеса. // Информационные и бизнес технологии XXI века: Труды Международного бизнес-форума СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1999. - с. 142-143.

173. Павлов Н. В. Формулировка требований к языку для автоматизации обработки документов. // Информационные технологии в моделировании и управлении: Труды II Международной научно-практической конференции. -СПб. Изд-во СПбГТУ, 2000 с. 284.

174. Павлов Н. В. Эволюционный подход к автоматизации обработки документов. // Экономические реформы в России: Материалы III Международной научно-практической конференции. СПб.: Нестор, 2000. - с. 322-323.

175. Павлов Н. В. Эволюционный принцип автоматизации работы с документами. // Высокие интелектуальные технологии образования и науки: Материалы VII Международной научно-методической конференции. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000. - с. 241-242.

176. Павлова Н. Н. Маркетинг в практике современной фирмы. М.: Норма, 2008, 384 с.

177. Паклин Н. Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. СПб.: Питер, 2009, 624 с.

178. Панфилова А. Мозговые штурмы в колективном принятии решений. М.: Флинта, 2007, 320 с.

179. Парфенов С. Д. Прогнозирование спроса на мясную продукцию. // Мясная индустрия, 2007, № 7, с. 9 15 Режим доступа: Ссыка на домен более не работает clients/clients/articles.asp?idp=rusлfeidd=articles&ids=/clients/&id=20070823.

180. Перминов А. А. Концепция маркетинга в коммерческом банке. // Банковское дело, 2008, № 4, с. 100- 103. Режим доступа: Ссыка на домен более не работает files/magazin/2008-04/safbd2008-4l 00-103 .pdf.

181. Петров А. В. Дискуссия и принятие решений в группе. Технология модерации. М.: Речь, 2005, 80 с.

182. Пискотин Р. Креативное мышление в бизнесе. К.: Альпина Бизнес Букс, 2009, 228 с.

183. Плеханова Е. В., Павлов Н. В. Нейронные сети как инструмент маркетолога. // XXXVIII неделя науки СПбГПУ. Материалы международной научно-практической конференции 30 ноября 5 декабря 2009 года, часть VII Факультет экономики и менеджмента. С. 299-300.

184. Плотинский Ю. М. Теоретические и эмпирические модели социальных процессов. М.: "Логос", 2001. 296 с.

185. Поведение потребителей. / Р. Блэкуэл, П. Миниард, Дж. Энджел. СПб.: Питер, 2007, 944 с.

186. Поспелов Д. А. Моделирование рассуждений: опыт анализа мыслительных актов. М.: Радио и связь, 1989. 184 с.

187. Постма П. Новая эра маркетинга. СПб.: Питер, 2002, 208 с.

188. Правиков Ю. М., Муслина Г. Р. Метрологическое обеспечение производства. М.: КноРус, 2009, 240 с.

189. Прасолов A.B. Динамические модели с запаздыванием и их приложения в экономике и инженерии. М.: Лань, 2010, 224 с.

190. Прищепенко В. В. Понятие "абсолютно идеальный товар" как парадигма анализа и создания товара // Маркетинг в России и за рубежом, 2002, с. 34-39. Режим доступа №3 Ссыка на домен более не работаетmarket/arhiv/2002/3/4.html.

191. Птускин А. Нечёткие модели и методы в менеджменте. М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2008, 236 с.

192. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. / А. П. Частиков, Д.Л. Белов, Т.А. Гаврилова. СПб.: БХВ-Петербург, 2003, 480с.

193. Романов А. Н., Одинцов Б. Е. Интелектуализация сетевых систем поиска экономической информации. М.: ИНФРА-М, 2010, 143 с.

194. Ручкин В. Н. Универсальный искусственный интелект и экспертные системы. СПб.: БХВ-ПетербургД 2009; 240 с.

195. Рыбальченко И. Практические методы разработки и анализа товарной стратегии предприятия на основе внутренней вторичной информации. // Сайт Корпоративный менеджмент. Режим доступа: http ://www. cfin.ru/marketing/quasibcg. shtml.

196. Рыбина Г. В. Основы построения интелектуальных систем. М.: Финансы и статистика, 2010, 432 с.

197. Савинкин А. Как оптимизировать ассортимент // Финансовый директор, 2004, № 5, с. 7-12. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетlib-mm/pricing/assortmentoptim.htm.

198. Семерная Л. Оценка компании при помощи SWOT-анализа // Финансовый директор, 2008, № 10, с 101-109. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетpub/fin/art/detail.php?ID=21408.

199. Сигел Э. Практическая бизнес-статистика, М.: Диалектика-Вильяме, 2008, 1056 с.

200. Сильванович С. Ф. Методы поиска новых идей и решений "Современные технологии управления персоналом". 2003. № 3. Стр. 37-43. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетapelsin/press/metods.htm

201. Системный анализ в менеджменте. / B.C. Касьянов, В.Н. Попов, И.П. Савченко. М.: КноРус, 2010, 304 с.

202. Ситуационный анализ. Деловые ситуации и деловые игры для менеджеров. / В.В. Глухов, А.Н. Кобышев, A.B. Козлов.-СПб.: СПбГТУ, 2007.- 356 с.

203. Современный экономический словарь. / Б. А. Райзберг, JI. Ш. Лозовский, Е. Б. Стародубцева. М: Инфра-М, 2008, 512 с.

204. Соколов В.Н. Методы оценки предприятия. СПб.: СПБГИЭУ, 1998, 144с.

205. Соколов В.Н. Оценка предприятия при его продаже. //. Моделирование экономических процессов и структур.- СПб:СПбГИЭУ,2003. с. 43 - 53.

206. Соколов В.Н. Российский инфокоммуникационный рынок и его ключевые участники //. Моделирование экономических процессов и структур. Сборник научных трудов. Выпуск 3.- СПб.:СПбГИЭУ, 2005. С.96-112

207. Соловьева А. И. Аспекты сегментирования рынка пассажирских транспортных услуг // Сборник научных трудов СевКавГТУ. Серия Экономика. 2008. № 7, с. 232-244.

208. Социально-экономическая статистика / Под ред. М. Р. Ефимовой. М.: Юрайт-Издат, 2009, 592 с.

209. Стратегическая гибкость. / Г. Хэмел, К. Прахалад, Г. Томас, Д.О'Нил. СПб: Питер, 2005. 381 с.

210. Стратегия промышленного предприятия: структура, функции, процессы, внешняя среда. / А.П. Градов, И.В. Ильин, С.Б. Сулоева. СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2008, 551 с.

211. Судник В. Оценка эффективности маркетинговой деятельности предприятия. / Справочник экономиста, 2004, №8 Ссыка на домен более не работаетse/ 82004/oceffmdpp/.

212. Суриков А. Основные показатели уровня жизни населения в условиях рыночной экономики // Вестник статистики. 1992. № 12. С. 11-15.

213. Таганов Д. H. Сегментирование потребителей на основании иерархического кластерного анализа // Маркетинг в России и за рубежом №3, 2006. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетlibrary/manag/archive/2006/3/4434.html.

214. Таратута Е. Е. Философия виртуальной реальности СПб, СПбГУ, 2007, 128 с.

215. Тарнавский В. Увидеть будущее. Оптимальные методы прогнозирования продаж // Новый маркетинг, 2004, № 2, с. 65-72. Режим доступа: Ссыка на домен более не работает2007/kita/gurzhiy/library/text2.htm.

216. Теоретические основы системного анализа. / В. И. Новосельцев, Б. В. Тарасов, В. К. Голиков, Б. Е. Демин. М.: Майор, 2006, 591 с.

217. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / Барсегян A. A., Куприянов M. С. Степаненко В. В., Холод И. И. СПб.: БХВ-Петербург, 2008, 384 с.

218. Третьяк О. А. Эволюция маркетинга: этапы, приоритеты, концептуальная база, доминирующая логика. / Российский журнал менеджмента, Т. 4, 2006, № 2, с. 129 144.

219. Трифилова А. А. Разработка нового продукта: оценка рыночной перспективности инноваций. // Инновации, 2004, № 3, с. 89-93. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетdocform.jsp?id=52001159519713218000001195774352.

220. Туманов В. Е. Проектирование реляционных хранилищ данных. М.: Диалог-Мифи, 2007, 333 с.

221. Увидеть будущее. Обзор методов прогнозирования продаж нового продукта: редакционная статья. // Маркетолог, 2007, № 2, с. 46-2. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетlib-mm/sales/salesforecasting.htm/.

222. Управление маркетингом / Под ред. А.В. Короткова, И.М. Синяе-вой. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. 463 с.

223. Учитель Ю. Г. Разработка управленческих решений. М.: Юнити, 2008, 383 с.

224. Учитель Ю. Г., Учитель М. Ю. SWOT-анализ и синтез основа формирования стратегии организации. М.: Либроком, 2010, 328 с.

225. Фатхутдинов Р. А. Производственный менеджмент. Спб.: Питер, 2008, 496 с.

226. Фатхутдинов Р. А. Стратегический менеджмент М.: Дело, 2008 448 с.

227. Филиппович А. Ю. Интеграция систем ситуационного, имитационного и экспертного моделирования. -М.: Изд-во "ООО Эликс+", 2003. 300 с.

228. Фомин Г. П. Математические методы и модели в коммерческой деятельности. М.: Финансы и статистика, 2009, 640 с.

229. Форрестер Дж., Гвишиани Д. М. Основы кибернетики предприятия: (индустриальная динамика). М.: Прогресс, 1971, 340 с.

230. Фуколова Ю. Десять способов узнать правду // Секрет Фирмы, 2004, Ссыка на домен более не работаетbiblio/advert/research/10sposobovpravda.html.

231. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. М.: Вильяме, 2010, 10a 6. Статистический анализ данных. М.: 2010,528 с.

233. Харитонов А. Определяя границы CRM. // Intelligent Enterprise, 2007, №7 (163), с. 17 23. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетarticles/detail.php?ID=5621&phraseid=3747.

234. Хруцкий В. Критерии выделения сегментов рынка. // Сайт Институт проблем предпринимательства, Элитариум, 2008. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетarticle.php?idarticle=004671.

235. Червяков Н. И., Тихонов Э. Е. Применение нейронных сетей для задач прогнозирования и проблемы идентификации моделей прогнозирования на нейронных сетях. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение, №10-11, 2003, с. 51-58.

236. Черкашин П. Стратегия управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). M.: Бином, 2007, 376 с.

237. Черчиль Г.А., Браун Т. Дж. Маркетинговые исследования. СПб.: Питер, 2010, 704 с.

238. Чиковски Э. Технологии семантической сети. // PC Week/RE №39 (645) 21 Ч 27 октября 2008, р.99-104. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетthemes/detail .рЬр?Ш=113351.

239. Шапкин А. С., Шапкин В. А. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций. М.: Дашков и Ко, 2009, 544 с.

240. Шварц П. Оценка степени удовлетворённости потребителя теля. М.: Баланс Бизнес Букс, 2007, 352 с.

241. Шичкина М. И. Экономический кризис- триггер перехода к инновационной экономике. // Сайт российской организации инновационного развития. Режим доступа Ссыка на домен более не работаетpublication/publication6/.

242. Шуклов JI. В. Финансовый менеджмент в условиях кризиса: Опыт компаний малого и среднего бизнеса, 2010, M.: URSS, 240 с.

243. Экономика знаний. / В.В. Глухов, С.Б. Коробко, Т.В. Маринина. СПб.: Питер, 2003, 528 с.

244. Экономико-математическое моделирование управления фирмой / И. А. Баев, В. И. Ширяев, Е. В. Ширяев / М.: КомКнига, 2007, 224 с.

245. Юдин Д. Б., Юдин А. Д. Экстремальные модели в экономике. М.: Издательская группа URSS, 2010, 312 с.

246. Яблонский О. П. Основы стандартизации, метрологии, сертификации. М.: Феникс, 2010, 475 с.

247. Ястребова Н. Н. Построение экспертных систем на базе иерархического нечёткого вывода / Программные продукты и системы, 2007, №4, с. 7681. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетindex.php?page=article&id=48.

248. Яхъяева Г. Э. Нечёткие множества и нейронные сети. М.: Интернет-университет информационных технологий; Бином, Лаборатория знаний, 2006,316 с.

249. A Stochastic Cellular Automata. Model of Innovation Diffusion / S. C. Bhargava, A. Kumar, A. Mukherjee // Technological Forecasting and Social Change. 1993, V. 44, № 1, P. 87-97.

250. Answer Tree 2.0 Users Guide. SPSS Corp., 1999, 203 p.

251. Baldwin-Morgan, A. A., Stone, M. F. A Matrix Model of Expert Systems Impacts. // Expert Systems with Applications: An International Journal, 1995, 9(4), P599-608.

252. Bergmann H. An Introduction to Many-Valued and Fuzzy Logic. Edinburgh: Cambridge University press, 2007, 342 p.

253. Bojadziev G., Bojadziev M. Fuzzy Logic for Business, Finance, and Management. London : World Scientific, 2007, 252 p.

254. Borg I., Gronen P. J. F. Modern Multidimensional Scaling: Theory and Applications. N.Y.: Springer-Verlag, 2005, 614 p.

255. Brown T.A. Nonlinear Politics // Chaos Theory in the Social Sciences / Eds. L.D.Kiel, E.Elliot. Ann Arbor.: The Univ. Of Michigan Press. 1996. P. 119-137.

256. Doyle P. Value-Based Marketing: Marketing Strategies for Corporate Growth and Shareholder Value. London: John Wiley & Sons, 2008, 384 p.

257. Dynamic Warehousing: Data Mining Made Easy. / C. Ballard, J. Rollins, J. Ramos et al. IBM International Technical Support Organization, 2007. 554 p.

258. Eiselt H. A., Sandblom C.-L. Operations Research: A model-based Approach. Berlin: Springier-Verlag, 2010, 448 p.

259. Garcia J. M. Theory and Practical Exercises of System Dynamics. BPR Publishers, 2006, 340 c.

260. Levchenko V., Savinov A. The matrix representation of fuzzy knowledge and its application to the expert systems design / Computer Science Journal of Moldova, 1993, vol.1, no. 1(1), P. 62 84.

261. Microsoft SQL Server 2008. Data Mining интелектуальный анализ данных / Д. Макленнен, Ч. Танг, Б. Криват СПб.: БХВ-Петербург, 2009, 700 с.

262. Nicholls J.The MCC Decision Matrix: a Tool for Applying Strategic Logic to Everyday Activity // Management Decision, 1996, Vol. 33, No 6, p. 1248-1252.

263. Paley N. Manager's Guide to Competitive Marketing Strategies. London: Thorogood Publishing, 2005, 425 p.

264. Paredes J. The Multidimensional Modeling Toolkit: Making Your Business Intelligence Applications Smart with Oracle OLAP. Pittsburgh, PA, OLAP World Press, 2009, 314 p.

265. Pavlov N. V. Corporate Environment. Proceedings of Swedish-Russian courses. Stockholm SPb, Spring - autumn 2006, SPbSPU Publishing, 2007, p. 72-73.

266. Programming Microsoft Dynamics CRM 4.0. / J. Steger, M. Snyder, B. Bosak, C. O'Brien, P. Richardson. Birmingham: Microsoft Press, 2008, 256 p.

267. Sensitivity Analysis for Neural Networks. / D. S. Yeung, I. Cloete, D. Shi, W. Y. Wing. London: Springer, 2009, 120 p.

268. Shi Z. Advanced Artificial Intelligence. Hackensack, NJ: World Scientific Publishing, 2010, 624 p.

269. Song J., Baker J. Exploring Decision Rules for Sellers in Business-to-Consumer (B2C) Internet Auctions. In: Electronic Business: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications. 2008, Chapter 6.15, pp. 1943 1964.

270. The next frontier for panel research. M. Cooke, N. Watkins, C. Moy. // Research World, 2008, № 4, p. 212-233. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетthemes/default/material. asp?folder=1986&matID=2308.

271. The Virtual Worlds Handbook: How to Use Second Life and Other 3D Virtual Environments. / E. Hodge, S. Collins, T. Giordano. Sudbury, MA: Jones and Bartlett Publishers, 2009, 350 p.

272. Vercellis C. Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making, NY: 2009, 512 p.

273. Wang J. Encyclopedia of Data Warehousing and Mining. London, Information Science Reference, 2009, 1256 p.

Похожие диссертации