ЗАСТОСУВАННЯ ЛАНЦЮГ МАРКОВА ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ МІСТКОСТІ РИНКОВИХ СЕГМЕНТІВ В УМОВАХ ЦИФРОВОЇ ТРАНСФОРМАЦІЇ ПОВЕДІНКИ ПОКОЛІНЬ СПОЖИВАЧІВ

  • M. Golovanova
  • D. Golovanov
Ключові слова: місткість ринку, частка ринку, цифрова трансформація поведінки споживачів, покоління Z, економіко-математичне моделювання, прогноз, попит, ланцюги Маркова, матриця ймовірностей переходів

Анотація

Проблема вдосконалення методів дослідження споживачів і розроблення принципово нових поточних і майбутніх прогнозів попиту підвищеної якості з урахуванням споживацької поведінки і ефективного управління нею в умовах цифрової трансформації суспільства є актуальною і маже зовсім невирішеною. Аналіз математичних моделей прогнозування попиту та прогнозування місткості ринку показав, що моделі, як правило, базуються на виявленні загальних і стійких закономірностей та зв'язків, аналізу тенденцій та їх екстраполяції. Розроблення економікоматематичних моделей с урахуванням факторів турбулентного середовища поведінки різних поколінь споживачів потребує відповідного математичного апарату, механізмів збору статистичних даних та побудови відповідних моделей. Особу увагу слід приділяти прогнозуванню споживчої поведінки так званого «Покоління Z», яка формується під впливом інтенсивного розвитку цифрових технологій та має низку особливостей. В умовах коли більшість товарів на сучасному ринку представлено декількома виробниками, великою кількістю товарних марок, а стимулювання збуту з боку виробників та продавців мають стрибкоподібний характер, при цьому реакція покупців на той чи інший товар залежить від безлічі факторів, прогноз обсягів збуту може ґрунтуватися на статистичній оцінці зміни уподобань споживачів до продукції окремих видів і виробників. До евристичних методів прогнозування частки ринку товару можна віднести метод споживчої оцінки з використанням ланцюгів Маркова, в основі якого лежить обчислення матриці переходу, елементами якої є ймовірності переходу прогнозованих параметрів з одного стану в інший, від одної товарної марки до іншої. Економіко-математичне моделювання місткості ринкових сегментів з використанням ланцюгів Маркова має нескладні розрахунки, є простим у застосуванні, має можливість відстежити тенденції і причини змін при дослідженні динаміки попиту різних сегментів ринку.

Завантаження

Дані про завантаження поки що недоступні.

Посилання

1. Голованова М.А. Місткість ринку: методологічні підходи і практичні рекомендації : навч. посіб. / М. А. Голованова. – Х. : Нац. аерокосм. ун-т ім. М. Є. Жуковського «Харк. авіац. ін-т», 2014. – 168 с.
2. Golovanova M/ Using the economic and math-ematical models for determin-ing the market capacity / M..A. Golovanova, V.V. Lebedchenko // Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості. - 2018. - № 1 (3). – С. 71- 81.
3. Ферріс, Поль У. Маркетингові показники: Більше 50 показників, які важливо знати кожному керівнику / Ферріс Поль У., Бендл Нейл Т., Пфайфер Філіпп І., Рейбштейн Девід Дж. / Пер. з англ; За наук. ред.І.В.Тараненко. – Дніпропетровськ: Баланс Бізнес Букс, 2009. – 480 с/
4. Федько, В. П. Товарная политика организации (Стандарт третьего поколения) / В.П. Федько. – СПб.: Питер, 2018. – 608 с.
5. Логинова Ю.В. Моделирование поведения интернет-потребителей на основе сложной вероятностной модели / Ю.В. Логинова // Вестник Кемеровского Государственного университета. - Кемерово : КГУ. - 2014. - № 2-1(58). – С 247-255.
6. Lipstein, B. A mathematical model of consumer behavior / В. Lipstein // Journal of Marketing Research. - 1965. - № 2. - Р. 259-265.
7. Charles, ST A stochastic model of consumer behavior and optimal advertising / ST Charles // Management Science. - 1982. - № 9. - Р. 1 054-1064.
8. Beresnev, VL A mathematical model of market competition / VL Beresnev, VI Suslov // Journal of Applied and Industrial Mathematics. - 2010. - № 2. - Р. 147 - 157.
9. Семиглазов, А. М. Математическое моделирование рекламной кампании / А. М. Семиглазов, В. А. Семиглазов, К. И. Иванов // Доклады ТУСУРа. – 2010. – № 2. – С. 342 – 350.
10. Каширина, И. Б. Экономико-математическая модель прогнозирования спроса на образовательные услуги / И. Б. Каширина, В. Г. Мысник // Моделирование систем. – 2002. – № 2. – С. 46 – 53.
11. Patel, S. Models of consumer behavior / S. Patel, А. Schlijper. - P. 63. - Режим доступу: http: //www.smithinst.- ac.uk/Projects/ESGI49/ESGI49-UnileverConsumers/Report/Consumers.pdf.
12. Окландер М.А. Сучасні трансформації культурних чінніків поведінкі споживача / М.А. Окландер // Економічний вісник національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут». - 2013. - № 10. - С. 386- 392 [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/evntukpi_2013_10_65.
13. Howe, Neil; Strauss, William. Generations: The History of America's Future, 1584 to 2069. New York: William Morrow & Company. – 1991. – 538 р.
14. Howe, Neil; Strauss, William The Fourth Turning: What the Cycles of History Tell Us About America's Next Rendezvous with Destiny. New York: Broadway Books. – 1997. – 400 р.
15. Шамис, Е. Теория поколений [Электронный ресурс] / Е. Шамис, А Антипов // Психология и бизнес. – Режим доступа. - https://psycho.ru/library/2581.
16. Державна служба статистики України : офіційний сайт [Електроний ресурс]. – Режим доступу : http://www.ukrstat.gov.ua/
17. Малетин, С.С. Особенности потребительского поведения поколения Z / С. С. Малетин // Russian Journal of Entrepreneurship. – 2017. - № 2. – С. 3348- 3360.
18. Амато, С. Что нужно знать о поколении Z. О мировоззрении, поведении и увлечениях постмиллениалов. Buro247. [Электронный ресурс] С Амато. - Режим доступа. - https://www.buro247. ru/lifestyle/obshcestvo/24-jul-2017-all-aboutgeneration-z.html.
19. Милош, И. Исследование: Сбербанк изучил поколение Z Доклад банка посвящен «центениалам». Sostav. [Электронный ресурс] / И. Милош. - Режим доступа. - http://www.sostav.ru/ publication/.
20. Портрет современных потребителей: На смену Миллениалам приходит Z. Sostav [Электронный ресурс]. - Режим доступа. - http://www.sostav.ru/publication/.
21. Френкель А.А. Прогнозирование производительности труда: методы и модели. - М.: Экономика, 1989. – 216 с.
22. Волков И.К., Зуев С.М., Цветкова Г.М. Случайные процессы. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1999. – 448 с.
23. Вентцель Е.С., Овчаров А.А. Теория вероятностей. – М.: Знание, 1973. – 388 с.
Опубліковано
2019-06-21
Як цитувати
Golovanova M. Застосування ланцюг маркова для визначення місткості ринкових сегментів в умовах цифрової трансформації поведінки поколінь споживачів / M. Golovanova, D. Golovanov // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2019. – Т. 3 (55). – С. 89-98. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.3.089.
Розділ
Інформаційні технології