Многоуровневый подход к оценке эффективности маркетинга

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Экономические науки


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

УДК 339. 138
Н. Ю. Лукьянова, Т. О. Дюкина
МНОГОУРОВНЕВЫЙ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ МАРКЕТИНГА
В рамках научной проблемы повышения эффективности маркетинговой деятельности описан многоуровневый подход к оценке эффективности маркетинга с использованием системы сбалансированных показателей и результаты его применения на практике на примере одного из крупных промышленных предприятий Калининградского региона. Представлена разработанная авторами многоуровневая система моделей формирования информационной базы оценки эффективности маркетинга.
In the framework of the research problem of increasing the effectiveness of marketing activities, the authors describe a layered approach to assessing marketing effectiveness with the use of a balanced scorecard system, as well as the results of its practical application in the case of large industrial enterprises of the Kaliningrad region. The article presents the authors'- layered system of models of development of an information base for assessing marketing effectiveness.
Ключевые слова: эффективность маркетинга, многоуровневый подход, система сбалансированных показателей, информационная модель.
Key words: marketing effectiveness, layered approach, balanced scorecard system, information model.
Оценка эффективности маркетинговой деятельности — одна из сложных проблем, которую решают маркетологи и научное сообщество уже не одно десятилетие. Последние исследования в этой области связаны с применением многоуровневого подхода. Например, M. Джеффери [1] предлагает использовать 15 метрик эффективности маркетинга в рамках системы сбалансированных показателей [2], сгруппировав их по трем уровням (операционный, тактический, стратегический). Это показатели осведомленности о бренде, тест-драйв, коэффициент оттока клиентов, удовлетворенность клиента, коэффициент отклика, прибыль, чистая приведенная стоимость, внутренняя норма доходности, срок окупаемости, жизненная ценность клиента, стоимость клика, конверсия по транзакциям, окупаемость рекламы, процент отказов, личные рекомендации.
Мы применили эту концепцию более чем в 10 прикладных промышленных маркетинговых исследованиях, в маркетинге сферы услуг и торговли, накопив положительный опыт оценки эффективности маркетинговых усилий в рамках многоуровневого подхода. На рисунке 1 приведен пример трехуровневой оценки эффективности маркетинговых усилий при исследовании закупочной деятельности одного из крупных промышленных предприятий Калининградского региона.
© Лукьянова Н. Ю., Дюкина Т. О., 2014
Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. 2014. Вып. 3. С. 84−89.
Тактический
Метрики, оценивающие прошлое
Оперативный
Внутренние метрики
Измерения иерархии
Метрики, которые являются ведущими мерами
• Удовлетворенность закупщика:
73% поставщиков — отличные-
25% поставщиков -надежные-
2% поставщиков — приемлемые.
• Качество ценового планирования: 13 029 904 руб. — 12 753 123 руб. & gt- 0, следовательно, снабжение эффективно.
• Рентабельность — 20,8%.
• Прибыль — 6 732 861 руб.
• Окупаемость — 3,3 года
Метрики, которые измеряют конкретные кампании и тактику их эффективности
«План бюджета выполнен на 102%.
& gt- План выполнения поставок в срок осуществлен на 100%
Метрики, которые измеряют эффективность выполнения
Стоимость комплектующих снижена от 2
:%.
Сроки поставок не нарушены
85
Рис. 1. Результаты расчета трехуровневой системы сбалансированных показателей
В результате исследований мы столкнулись с проблемой информационного обеспечения процедуры оценки и пришли к выводу о необходимости формирования системы информационных моделей статистического анализа эффективности маркетинга, базирующихся на принципах системного подхода.
Учитывая принципы системного подхода, его требования к экономико-статистическому анализу могут быть предельно полно реализованы только в рамках системы экономико-статистических моделей, в которой в процессе ее действия отдельные модели функциональных задач выступали бы в качестве взаимосвязанных задач. В нашем случае объект исследования подвергается анализу как большая неструктурированная система, оперирующая значительным числом простых и сложных статистических показателей различного уровня, которые рассматриваются как различные модели.
Таким образом, данная система, комплексно определяющая фактические, плановые и прогнозные уровни показателей, характеризующих исследуемый объект статистико-экономического анализа (единицу ста-
тистической совокупности) и эффективность маркетинга, должна включать три подсистемы информационных моделей:
1) оперативные модели для анализа фактических уровней показателей эффективности отчетного и базисных периодов-
2) тактические модели для анализа плановых уровней показателей эффективности-
3) стратегические модели для прогноза показателей эффективности (рис. 2).
86
Система информационных моделей
Оперативные модели для анализа фактических уровней показателей отчетного и базисных периодов
Модели первого уровня
Мило, ui {1} формирования ЛаННЫХ МО абсо ночным ИОКачаЮ лям отчетного И бачИСНЫХ иорио. юн
Модели второго уровня
Mo ю. in {2} формирования ланных, но относительным i юкача ю. 1ям отчетного и базисных иорио юн
Mo ю. in {3}формирования ланных, но срелним покачаю. 1ям отчетного и базисных иорио. юн
Тактические модели для анализа плановых уровней показателей
Модели первого уровня
Мололи {4} формирования ланных, но абсолютным покачаю. 1ям и. 1ана
Модели второго уровня
Мололи {5} формирования ланных, но относите. 1Ы1ЫМ показа го. 1ям и. 1ана
Моле. 1И {6} формирования ланных, но cpe. il 1И м покачаю. 1ям и. 1ана
Стратегические модели для прогноза показателей
Модели первого уровня
Моле. 1и {7} формир1& gt--гания ланных л 1Я
ирогноча, но абсо. ночным покачаю. 1ям
Модели второго уровня
Моле. 1и {8} формиро-гания ланных л 1Я
ирогноча, но опкхи-чо. 1Ы1ЫМ покачаю. 1ям
Моле. 1И {9} формиро-гания ланных л 1Я
ирогноча, но сро. шим I юкача I о. 1ям
Рис. 2. Базовая система информационных моделей для статистического анализа эффективности маркетинга
Каждая подсистема информационных моделей, входящих в состав системы моделей формирования (расчета) фактических, плановых и прогнозных уровней показателей, комплексно определяющей эти уровни показателей, содержит модели первого и второго уровней.
К моделям первого уровня подсистемы информационных моделей для анализа фактических уровней показателей отчетного и базисных периодов относятся модели формирования исходных данных по абсолютным показателям отчетного и базисных периодов {1}. Важная роль в
данной подсистеме отводится расчетным моделям второго уровня, которые включают:
— модели формирования исходных данных по относительным показателям отчетного и базисных периодов {2}-
— модели формирования исходных данных по средним показателям отчетного и базисных периодов {3}.
К первому уровню подсистемы информационных моделей для анализа плановых уровней показателей данной системы моделей относятся модели формирования данных по абсолютным показателям плана {4}.
В состав моделей второго уровня входят:
— модели формирования исходных данных по относительным показателям плана {5}-
— модели формирования исходных данных по средним показателям плана {6}.
В состав подсистемы информационных моделей формирования данных для осуществления прогноза показателей данной системы моделей для экономико-статистического анализа показателей, характеризующих исследуемую единицу статистической совокупности, включены модели первого уровня — модели формирования исходных данных для прогноза по абсолютным показателям {7} в удобной для пользователя форме — и следующие модели второго уровня:
— модели формирования исходных данных для осуществления прогноза по относительным показателям {8}-
— модели формирования исходных данных для осуществления прогноза по средним показателям {9}.
На основе этих взаимосвязанных в единой системе показателей при необходимости можно осуществлять перерасчет производных показателей для более полной характеристики исследуемой единицы статистической совокупности.
Качество расчетов по информационным моделям системы информационных моделей для экономико-статистического анализа, комплексно определяющей фактические, плановые и прогнозные уровни показателей, характеризующих исследуемую единицу статистической совокупности, определяется (при прочих равных условиях) достоверностью поступающих в модели экономико-статистических данных. Поэтому модули информационных моделей данной системы призваны прежде всего обеспечить подготовку полной исходной информации.
Модули информационных моделей в основном определяются спецификой цели и задач исследования, а также особенностями исследуемой единицы статистической совокупности. Поэтому в зависимости от целевой установки расчетов модули информационных моделей могут конкретизироваться и дополняться.
Информационной основой для проведения эмпирических исследований по системе информационных моделей для анализа эффективности маркетинга, комплексно определяющей фактические, плановые и прогнозные уровни показателей, характеризующих исследуемый объект статистико-экономического анализа (единицу статистической совокупности показателей), служат данные по фактическим и плановым уровням статистических показателей за ряд выделенных последовательных отрезков времени исследуемого периода,
87
а также по расчету итоговых сумм и производных каждого статистического показателя.
На основе этих данных в процессе функционирования моделей {1} обеспечивается подготовка информационных «входов» для модулей информационных моделей для анализа фактических уровней показателей отчетного и базисных периодов второго порядка и информационных моделей для анализа плановых уровней показателей моделей первого порядка {2} - {4}.
Модули информационных моделей для анализа фактических уровней показателей отчетного и базисных периодов второго порядка {2}, {3} служат базой определения количественных значений информационных моделей для анализа плановых уровней показателей моделей второго порядка {5}, {6}.
Модули информационных моделей для анализа фактических уровней показателей отчетного и базисных периодов первого порядка {1} формируют количественные значения информационных моделей для прогноза показателей первого порядка {7}.
Модули информационных моделей для анализа фактических уровней показателей отчетного и базисных периодов второго порядка {2}, {3} формируют количественные значения информационных моделей для прогноза показателей второго порядка {8}, {9}.
Модули информационных моделей для прогноза показателей первого порядка {7} и информационных моделей для прогноза показателей второго порядка {8}, {9} обеспечивают подготовку выходной информации, включающей в себя ряд расчетных модулей, основное назначение которых — формирование выходных данных для экономико-статистического анализа исследуемого объекта (единицы статистической совокупности показателей) в удобной для пользователя форме, обеспечивающей представление выходных данных в табличном и графическом виде.
Дальнейшие научные исследования авторов связаны с уточнением многоуровневой системы показателей информационных моделей для оценки эффективности конкретных маркетинговых усилий. Предложенный многоуровневый подход внедряется на практике, в частности в процессы управления бизнес-структурами в Северо-Западном федеральном округе РФ.
Список литературы
1. Jeffery M. Data-driven marketing: the 15 metrics everyone in marketing should know. John Wiley and Sons Inc., 2010.
2. Нортон Д., Каплан Р. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. М., 2010.
Об авторах
Наталия Юрьевна Лукьянова — канд. экон. наук, доц., Балтийский федеральный университет им. И. Канта, Калининград.
E-mail: NLukyanova@kantiana. ru
Татьяна Олеговна Дюкина — канд. экон. наук, доц., Санкт-Петербургский государственный университет.
E-mail: dtodom@mail. ru
About the authors
Dr Natalia Lukyanova, Associate Professor, Immanuel Kant Baltic Federal University, Kaliningrad.
E-mail: NLukyanova@kantiana. ru
Dr Tatiana Dukina, Associate Professor, Saint Petersburg State University.
E-mail: dtodom@mail. ru

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой