Автореферат (1138017), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Оценить взаимосвязь наборов МП с финансовыми результатами компаний спомощью метода машинного обучения.5. Разработать рекомендации компаниям на российском рынке по обоснованию выбора типов МП в их деятельности.Объектом диссертационного исследования выступают компании нароссийском рынке.Предметом диссертационного исследования является взаимосвязь МПи финансовых результатов компаний на российском рынке.6Методологическая база исследованияВ качестве методологической базы использовалась адаптированная методология классификации МП СМР, разработанная Н.Е. Ковиэлло, Р.Д.
Броди,Х.Д. Мунро, Р. Брукс и Р.А. Палмером. Методология основана на сопоставлении ТМ и МВ по девяти критериям: цель покупки; характер коммуникации; типконтакта; продолжительность взаимодействий; формальность обмена; управленческие намерения; управленческий фокус; управленческие инвестиции;управленческий уровень отношений. Согласно этой методологии выделяютсяпять типов МП, где один тип МП соответствует трансакционному маркетингу(TM), а остальные четыре – представляют маркетинг взаимоотношений: маркетинг баз данных (DM), интерактивный маркетинг (IM), IT маркетинг (IT) и сетевой маркетинг (NM).
Опираясь на существование опосредованной связи между маркетингом и финансовыми результатами деятельности компаний (Р. Русти другие), в данной работе исследуется существование взаимосвязи междупредварительно выделенными кластерами типичных МП и финансовыми результатами деятельности компаний, представленных в этих кластерах на российском рынке.
Поэтому адаптированная методология СМР расширена и обогащена за счет включения дополнительных параметров: финансовых результатов деятельности компаний в выборке исследования. Кроме того, в настоящемисследовании проводится оценка выявления взаимосвязи с помощью методовмашинного обучения, что расширяет исследовательский аппарат за счет включения дополнительных методов исследования. Кластерный анализ усилен проверкой устойчивости, что реализуется графически с помощью диаграмм Вороного. Первоначальная база российского исследования СМР – 329 компаний дополнена финансовыми показателями из базы данных СПАРК и в результате сокращена до 167 компаний.
Сокращение базы произошло из-за отсутствия информации о финансовом состоянии компаний в исследуемых годах в базе данных СПАРК.7• Характеристика используемых компанией МП получена на основе опросаменеджеров отделов маркетинга, продаж, развития компании с помощьюанкеты адаптированной методологии СМР. Компании выборки находятсяв Москве и Московской области (57%), Санкт-Петербурге (30%), регионах РФ (13%). В выборке присутствуют предприятия 17 отраслей, половина компаний работают в отраслях: розничной торговли (18%), оптовойторговли (16%) и производства/промышленности (14%).
Уставной капитал компаний (64%) имеет российское происхождение, 17% компаний – ироссийский, и иностранный капитал.• Источником годовых финансовых отчетностей 167 компаний является сетевое издание «Информационного ресурса СПАРК» (SPARK Interfax).Научная новизна диссертационного исследования заключается в выявлении взаимосвязи и обосновании методов оценки взаимосвязи МП и финансовых результатов компании (ранее неизвестных в маркетинговых исследованиях), которые позволяют обосновать выбор определенных наборов МП дляулучшения финансовой деятельности компании на рынке.1.
На основе кластерного анализа построена типология существующихМП компаний на российском рынке, создающая общее представление о многообразии наборов МП, использующихся на российском рынке. В результате типологизации были получены 5 кластеров: а) «гибрид ТМ и МВ», где все типыМП используются выше средней интенсивности по выборке; б) «гибрид низкоактивный», где ТМ и некоторые типы МВ используются выше средней интенсивности; в) «технологический», где IT тип используется выше средней интенсивности; г) «интерактивный», где IM тип используется выше среднего; д) компании «низкой маркетинговой активности»3, где все типы МП используютсяниже средней интенсивности по выборке.Низкая маркетинговая активность – характеризует маркетинговую деятельность организации, при которой интенсивность использования каждого типа МП ниже средней интенсивности по выборке.382.
В маркетинговых исследованиях подобного типа впервые предложеныпараметры определения устойчивости классификации 4 методом кластерногоанализа и проведен анализ устойчивости результатов кластерного анализа относительно изменений массива данных.
Предлагаются к рассмотрению три параметра оценки устойчивости классификации: устойчивость центров кластеров(проверяется графически с помощью диаграмм Вороного), устойчивость количественного размера кластеров и устойчивость состава компаний в кластере.3. Выявлено существование взаимосвязи между всеми типами МП, характеризующих кластеры компаний, и финансовыми результатами компаний, составляющих эти кластеры.4. С помощью методов машинного обучения конкретизирован характерэтой взаимосвязи. Доказано, что финансово неуспешные компании «распыляются» и используют все типы МП.
Финансово успешные, напротив – используют селективную стратегию при выборе типов МП и фокусируются с высокойинтенсивностью на выборе лишь нескольких типов МП. Выявленный характервзаимосвязи послужил основой для формулирования рекомендаций выбораМП, позволяющих улучшить финансовые результаты деятельности компанийна российском рынке.Положения, выносимые на защиту1. Сравнительный анализ научных исследований МП позволяет сделатьвывод о том, что подавляющая часть работ, изучающих МП в России фрагментарны, а в исследованиях, посвященных установлению взаимосвязи элементовМП и финансовых результатов деятельности компании, используемые данные офинансовых результатах, как правило, основаны на субъективных оценках респондентов.4Классификация является устойчивой, если незначительная модификация базы данных приводит к незначительному изменению результатов.
Объектами исследования устойчивостимогут являться: конкретная система (1), конкретная функция (2) и конкретное множествофакторов влияния.92. Предложен план проведения исследования, состоящий из трех этапов ивключающий ряд последовательных взаимосвязанных алгоритмов: (1) подтверждение применимости адаптированной методологии СМР; (2) классификация типов МП и проверка устойчивости результатов кластерного анализа относительно изменения массива данных; (3) исследование взаимосвязей отдельныхтипов МП и финансовых результатов компаний.3. Разработана процедура проверки устойчивости кластеров.
Эта процедура позволяет сделать вывод о неслучайности распределения компаний накластеры. Неслучайное распределение компаний на кластеры дает основаниеиспользовать результаты кластерного анализа для выявления взаимосвязей сфинансовыми показателями.4. Разработан двухуровневый алгоритм выявления взаимосвязи междуМП и финансовыми результатами компании: 1) на уровне всей выборки (глобальный); 2) на уровне подвыборок (локальный).
Применение алгоритма преследует следующие цели: во-первых, обоснование ценности маркетинга в компании; во-вторых, предложить компаниям набор МП, характерный финансовоуспешным компаниям.5. Выявлена типология существующих МП и показано, что компании, использующие с высокой интенсивностью несколько типов МП, демонстрируютлучшие финансовые результаты. Установлены локальные взаимосвязи финансовых результатов компаний и МП.
Выявлено, что финансово неуспешныекомпании используют все типы МП, а финансово успешные компании придерживаются селективной стратегии при выборе типов МП и используют с высокой интенсивностью лишь несколько типов МП – IM (100%), комбинируя его сеще одним или двумя типами МП – IT (83%), NM (50%) или DM (33%). Этоподтверждает факт, что финансово успешные компании лучше «встроены» всистему рыночного взаимодействия, благодаря приоритетному использованиюотношенческих МП, более гибко реагируют на изменения на рынке.10Теоретическая значимость диссертационной работы заключается вследующем:В диссертации применяются методы, которые известны в компьютерныхнауках и математике, однако, до сих пор их использование в маркетинге и менеджменте весьма ограничено. Исследователи сталкиваются с проблемой невозможности проведения регрессионного анализа и анализа структурнымиуравнениями взаимосвязей в работах, где выборка менее 200 респондентов.
Доказана возможность применения новых для маркетинговых исследований методов на выборках небольшого размера. Получены новые знания в области анализа МП с помощью использования методов компьютерных наук и математики,позволившие более детально проанализировать МП, используемые финансовоуспешными и финансово неуспешными компаниями на российском рынке.Работа вносит вклад в развитие теории маркетинга взаимоотношений,взаимосвязи МП и финансовых результатов компаний на развивающемся российском рынке.Кластерный анализ является распространенным методом классификацииданных в менеджериальных и маркетинговых исследованиях.
Предлагаемыеавтором графический и вычислительный подходы для оценки устойчивостикластерного анализа позволяют проводить процедуру попарного сравнениямежду полученными кластерами, а также использовать результаты кластерногоанализа для бенчмаркинга.Показана связь МП и темпа прироста чистой прибыли компаний на российском рынке.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
