Диссертация (1138748), страница 20
Текст из файла (страница 20)
Из табл. 11 видно, что для большинстваабонентских кластеров максимальную прибыль дает одна и та же группатарифных планов независимо от расчетного периода. Однако есть кластеры,где максимальная прибыль на разных периодах времени достигается прииспользовании разных групп тарифных планов. Это, например, 1 и 20кластеры.121Табл. 11 Средняя за четыре года вероятность оттока абонентов взависимости от абонентского кластера и группы тарифных плановАбонентскиекластерыГруппы тарифных планов1234567891011120%28%35%15%66%57%41%50%71%10%44%215%25%30%15%47%47%31%34%60%8%29%314%22%28%15%46%41%28%37%55%6%30%414%18%36%7%64%48%35%46%69%6%45%516%29%32%10%62%45%29%42%75%11%40%611%20%24%8%43%39%20%31%60%9%25%715%28%30%12%58%52%26%38%84%6%34%819%26%35%18%56%51%37%49%75%10%43%915%25%27%8%53%41%22%36%79%10%34%1016%19%29%12%49%42%27%35%68%7%30%1116%0%52%0%70%50%70%64%77%5%51%1220%32%32%16%65%43%27%42%59%7%40%1316%24%32%14%64%49%29%43%82%7%43%1445%42%48%54%81%49%54%67%74%8%60%1530%38%38%14%65%50%40%57%75%13%49%1624%28%28%26%52%41%25%37%84%11%40%1736%32%37%25%68%51%36%51%76%7%50%1820%20%32%17%55%47%27%47%78%9%47%1928%25%36%24%57%49%35%49%71%9%44%2048%70%61%71%87%56%76%80%81%13%64%2140%26%44%29%72%54%44%62%76%11%62%2248%34%48%50%77%56%54%66%79%12%65%2375%55%73%80%86%65%78%83%86%25%73%2473%57%80%92%94%65%83%89%86%21%78%На данном этапе исследования, выдвинутая гипотеза о том, что дляразных расчетных периодов для каждого абонентского кластера группытарифных планов, приносящие максимальную прибыль, могут различаться, неотвергается, поскольку есть предположение, что при проведении расчетов122индивидуальныепредпочтенияабонентскихкластеровбылиучтенынедостаточно полно.Применениеподходасоценкойначетырехлетнемпериодемаксимизации прибыли компании снижает отток абонентов с 58% до 40%.
Т.е.применение подхода уменьшит отток абонентов компании на 18% за четырегода. При это суммарная прибыль вырастет на 97% за четыре года, во многомза счет сокращения оттока абонентской базы, при условии, что все абоненты,первично согласятся на направленную рекомендацию о смене тарифногоплана и компания не изменит своей политики относительно абонентов заданный срок.3.6 Инструментарий оценки нового тарифного плана,учитывающего предпочтения абонентов и инвесторов.На рис.
19 представлен основной экран разработанного программногоприложения, позволяющего получить оценку нового тарифного плана,предлагаемого менеджером телекоммуникационной компании.С помощью предложенного инструментария можно оценить CLVнового тарифного плана для каждого абонентского кластера компании.Листинг кода основных блоков программы в части функционированиягенетического алгоритма представлен в приложении 1.Любойтарифныйпланхарактеризуетсяустойчивымнаборомопределенных характеристик, различающихся своими значениями. Послеввода конкретных значений характеристик нового тарифного плана программарассчитывает значение CLV для каждого абонентского кластера иопределенного периода планирования.Анализируя полученные результаты, можно принять обоснованноерешение о целесообразности использования данного тарифного плана длякаждогоабонентскогокластера.Итемсамым,направитьусилиямаркетинговой службы на популяризацию данного тарифного плана средиабонентов соответствующего абонентского кластера.123Рис.
19 Windows-приложение оценки нового тарифного плана.При помощи этого инструмента можно в автоматическом режимеполучить комбинацию стоимостных характеристик, максимизирующих CLVабонентского кластера на заданном периоде планирования124ЗАКЛЮЧЕНИЕВ ходе проведенного исследования были получены следующиерезультаты:1.Сформирована система из 34 количественных характеристик,отражающих активность потребителей рынка телекоммуникационных услуг иих потребительские предпочтения.2.Разработаны модели формирования абонентских кластеров,исходя из набора абонентских характеристик, и группировки тарифныхпланов на основе стоимостных характеристик с использованием методовинтеллектуального анализа данных. Выявлено 24 абонентских кластера и 11групп тарифных планов.3.Выявлена взаимосвязь кластеров абонентского потребления игрупп тарифных планов на основе характеристики CLV и предложен подход кформированиютарифнойполитикисцельюопределениянаиболееприбыльной группы тарифных планов, исходя из профилей абонентов ипредпочтений инвесторов.4.Разработанинструментарийоценкиучетавыявленныхпредпочтений абонентов и инвесторов телекоммуникационной компании приформировании новых тарифных планов в форме Windows-приложения, наязыке C#.5.Апробированамодельформированиятарифнойполитикителекоммуникационной компании на выборке из 2 356 753 наблюдений запериод с 01.01.2011 по 31.12.2014.125СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1)Айвазян С.А., Мхитарян B.C.
Прикладная статистика и основыэконометрики. // М.: ЮНИТИ. 1998. 1005 с.2)Аналитическая платформа Deductor. Руководство аналитика. //BaseGroup Labs. 2006. 118 с.3)основеАндреева А.В. Оптимальное управление клиентской базой напоказателядолгосрочнойстоимостиклиента//Бизнес-информатика. №4 (22). 2012г.
с.61-68.4)Аникин О.Б. Мировой рынок телекоммуникационных услуг: Учеб.пособие для студентов специальности "Мировая экономика" / О.Б. Аникин.// М. 2003. 80 с.5)Ануашвили H.A., Тиме И.В. Модель ценообразования наолигополистических рынках при сегментации потребителей на устойчивыегруппы. / Управление в социально-экономических системах. // Проблемыуправления. №6. 2007. с.2-9.6)Байдаков А.Н., Запорожец Д.В. Системные аспекты развитияпредпринимательства в мобильной связи.
// Региональная экономика:теория и практика, 23(116), 2009, с.2-7.7)Бакман Ю.А., Панфилов B.C. Рынок сотовой связи России: отэкстенсивного развития к интенсивному // Проблемы прогнозированияВыпуск № 5 / 20088)Бочаров Р.В., Маркетинговые исследования рынка 3G в России[Текст] / Бочаров Р.В. // Мобильные системы. 2002. № 6. С. 27329)Бочаров Р.В., Экономическое прогнозирование развития сотовойподвижной связи в регионах России [Текст] / Бочаров Р.В., ТихвинскийВ.О.
// Электросвязь. - 2001. - № 9. - С. 23-2610) Бююль А., Цёфель П. SPSS: искусство обработки информации.Анализстатистическихданныхивосстановлениезакономерностей. – СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002.126скрытых11) Васильченко Р.П. Рынок информационных продуктов и услуг:состояние, перспективы развития: Препринт/ Р.П. Васильченко. СПб.:2001. – 23 е.12) Вашурина А.В. Опыт кластеризации тарифных планов доступа вИнтернет / А.В. Вашурина, М.Б. Ермолаем // Известия высших учебныхзаведений. Серия: Экономика, финансы и управление производством. 2011. 0 №4 - С.
81-8613) Вейнберг Р.Р. Моделирование процесса выявления предпочтенийпотребителей телекоммуникационного предприятия. Шаг в науку-2013:статьи докладов победителей конкурса грантов науч.-исслед., работаспирантов и молодых ученых. - М.: Изд-во РЭУ им. Г. В. Плеханова, 2013.14) Галямов А.Ф., Тархов С.В. Управление взаимодействием склиентами коммерческой организации на основе методов сегментации икластеризации клиентской базы.// Вестник УГАТУ 2014 с.
149-156.15) ГальцеваН.И.Построениеииспользованиеэкономико-математических моделей ценообразования в сложных экономическихсистемах// Экономика. Аваль. Июль-сентябрь № 3, 2006. с. 24-31.16) ГореликМ.А.,ГолубицкаяЕ.А.Основыэкономикителекоммуникаций (связи): Учебник для вузов. М.: Радио и связь, 2001.224 с.17) Давыденко A.C. Экономическая стратегия развития услуг сотовойсвязи в РФ: Препринт/ А.С.
Давыденко. СПб., 2002. - 23 с.18) ДейлиДж.Л.Эффективноеценообразование—основаконкурентного преимущества. — М.: ИД «Вильямс», 2004.19) Дженнрич Р.И. Пошаговая регрессия / под ред. К. Энслейна, Э.Рэлстона, Г.С Уилфа; пер с англ. М.: Наука 1986. -538с.20) Диязитдинов Р.Р., Системы связи с подвижными объектами.Конспект лекций. – Самара: ФГОБУ ВПО ПГУТИ, 2013.
– 204 с21) Евдокимова Т.Г., Маховикова Г.А., Желтякова И.А., ПереверзеваС.В. Теория и практика управления ценами. — СПб.: Нева, 200412722) Ершов Э.Б. Выбор регрессии, максимизирующей несмещеннуюоценку коэффициента детерминации. Прикладная эконометрика. 2008.№4(12). с.71-83.23) Иванов А.А., Соколов В.А., Терентьев Д.С., Ярлыков С.М.Конвергенция сетей связи в российских условиях // Технологии и средствасвязи. 2006. №5.
с.36-44.24) Иванов Л.H., Кириллов Ю.В. Использование многокритериальныхмоделейдляинформационнойподдержкипринятиярешений//Программные продукты и системы. 2005. №Т. С. 44-47.25) КанторовичЛ.В.,МакаровB.Л.Оптимальныемоделиперспективного планирования: применение математики в экономическихисследованиях.1. М.: Мысль, 1965.26) Казанцев С.Ю., Фролов И.Э. Состояние и потенциал развитияинфокоммуникационногокомплексаРоссии//Проблемыпрогнозирования. 2005. №3.27) Кацко, И.А.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
