Применение информационных технологий необходимо как на этапе подготовки, так и на этапе реализации маркетинговых исследований. Если говорить о подготовительном этапе, то здесь необходимо применение современных компьютерных программ для систематизации уже имеющихся баз данных; для сравнения данных по интересующим исследователей вопросам за предыдущие периоды; для оценки необходимых для проведения исследования ресурсов. В этой связи может помочь программа Microsoft Excel, которая получила широкое распространение среди исследователей в области маркетинга благодаря своей доступности; относительной простоте использования и наглядности при представлении выводов. Данная программа, безусловно, в ряде случаев может использоваться и на этапе реализации маркетинговых исследований, например, в ходе обработки и анализа полученных данных. Нельзя не отметить, что программа Microsoft Excel получила весьма широкое распространение именно при реализации исследований, направленных на изучение покупательских предпочтений, что не удивительно, поскольку “маркетинговые исследования позволяют изучить потребности, касающиеся различных сфер жизни потенциальных или уже существующих клиентов организации” [3, с. 813]. Однако применение данной программы при обработке больших массивов данных ограничено и, зачастую, является нецелесообразным, в таких случаях исследователям может пригодиться специализированный программный пакет: пакет SPSS, позволяющий обрабатывать весьма значительные по меркам маркетинговых исследований объемы информации. Кроме данных программных продуктов в исследованиях может быть успешно использована и программа, созданная изначально не для нужд маркетинга: программа 1C, позволяющая практически в режиме реального времени отслеживать информацию, например, о поставщиках, о потребителях, совершенных ими сделках.

Данные полученные с помощью указанных выше программ могут быть использованы не только для нужд отдельных компаний, но и для проведения масштабных независимых научных исследований в сфере маркетинга.

Если говорить о специфике современных маркетинговых исследований, то стоит отметить не только широкое использование информационных технологий для обработки данных исследований, но и уделить внимание применению маркетинговых исследований в системе онлайн, то есть применению информационных технологий как составляющей самого исследования, а не как инструмента для интерпретации данных. Маркетинговые онлайн-исследования являются ярким примером возрастания роль информационных технологий в процессе проведения научных исследований. Такой формат исследований сокращает процесс получения необходимых данных для анализа; снижает затраты времени на их обработку, что, безусловно не может не радовать исследователей. Безусловно, применение онлайн-исследований имеет определенные ограничения, такой формат подходит далеко не для всех видов; целей исследования, однако, повсеместное распространение среды Интеренет в совокупности с ускорением “старения информации”, на наш взгляд, будет способствовать дальнейшему развитию данного вида исследований, в частности, и расширению сфер применения информационных технологий в рамках проведения научных исследований – в целом.

В заключение хотелось бы отметить, что развитие информационных технологий на сегодняшний день способствует расширению границ научных исследований; снижению информационных, территориальных барьеров при анализе и интерпретации данных. Применение информационных технологий в сфере научных исследований, по нашему убеждению, получит в будущем еще большее распространение, что даст возможность исследователям в сфере маркетинга изучать интересующие их объекты максимально продуктивно. Их значение будет только возрастать; сегодня же для успешной работы в сфере научных исследований очень важно не бояться использовать новые технологии, а, наоборот, применять их (при необходимости) в целях повышения эффективности научной деятельности.

заместитель заведующего кафедрой «Медико-технический менеджмент»

В современных условиях высокой конкуренции на рынке медицинских изделий информация об объемах рынка и его игроках является весьма актуальной.

Задача аналитика, который занимается маркетинговым анализом, обработать имеющиеся данные, получить информацию о номенклатуре представленных на рынке изделий, объемах рынка, спрогнозировать динамику развития рынка [1]. Сбор необходимых данных является длительной работой и поэтому занимает значительную часть времени создания маркетингового отчета. Работа с базами данных и их обработка с помощью программных средств стандартного офисного пакета часто являются затруднительными (по определенным причинам). Выявлению этих причин и посвящена данная статья.

Были исследованы следующие источники информации, как источники, потенциально поддающиеся автоматизированному анализу:

• официальный сайт Российской Федерации для размещения информации о размещении заказов (zakupki.gov.ru);
• базы данных таможенных деклараций, массово предлагающиеся в интернете.

К наиболее важным показателям, характеризующих рынок, можем отнести: наименование товара, работ, услуг; количество; стоимость; наименование сегмента.

Анализ данных показателей мог бы дать достоверную оценку состояния рынка этой продукции в России, но при работе с данными Реестра возникают некоторые сложности.

Основные трудности с автоматизацией анализа возникают на этапе считывания информации о наименовании товаров, работ и услуг. Пример такой информации представлен в таблице 1 [2].

Таблица 1. Пример данных, полученных с сайта zakupki.gov.ru

Из примера, представленного в таблице 1, можно увидеть проблемы, препятствующие автоматизированному анализу информации:

а) Заказчик часто указывает лишь общее наименование изделий без указания производителя или модели, например, «автоматический гематологический анализатор».

б) в одном лоте может быть представлено сразу несколько видов медицинских изделий: «Анализатор гематологический с принадлежностями». В таком случае невозможно определить стоимость анализатора отдельно. На данный момент большинство компаний, предлагающих свои услуги по мониторингу государственных закупок, учитывают только начальную (максимальную) цену заказа, что зачастую приводит к смещению оценки емкости рынка;

в) очень частым являются ошибки в наименовании изделия или указание наименования в транскрипции. Например, «Чашечки для образцов 2,0мл (Реактионкап 2ml)», в данном случае, если аналитик задается поиском используя правильное название изделия «Reaction cup», возникает риск, что текущий лот не будет учтен в общем анализе. Сведения о зарегистрированных изделиях и их верное наименование опубликованы на официальном сайте Росздравнадзора.

С похожими проблемами можно столкнуться и при исследовании базы данных таможенных деклараций. Пример такой информации представлен в таблице 2 [3].

Таблица 2. База данных таможенных деклараций

Исследуя базу данных, представленную в таблице 2, можно выявить следующие проблемы:

а) данные таможенной статистики плохо структурированы и сопровождаются большим количеством ошибок и опечаток;

б) так как товары при прохождении таможенного декларирования классифицируются по коду ТН ВЭД, многие поставщики присваивают своим изделиям общие коды, что по ним можно сказать только то, что изделия являются медицинскими. Например, по коду 9018000000 — «Инструменты и аппараты оптические, фотографические, кинематографические, измерительные, контрольные, прецизионные, медицинские или хирургические; их части и принадлежности», что включает в себя приборы и устройства, применяемые в медицине, хирургии, стоматологии или ветеринарии, включая сцинтиграфическую аппаратуру, аппаратура электромедицинская прочая и приборы для исследования зрения;

в) Частые случаи неверной классификации медицинских изделий. Так, существует специальный код для эндоскопов 9018 90 200 0 — «Эндоскопы», при этом некоторые поставщики относят эндоскопы к ультразвуковому оборудованию 9018 12 000 0 — «Аппаратура ультразвукового сканирования».

Для правильной интерпретации данных об импорте и экспорте медицинских изделий необходимо вручную выполнить множество операций по фильтрации и первичной статистической обработке. После этого можно получить приближенную к реальности информацию о структуре импорта/экспорта медицинских изделий.

Исследовав особенности баз данных, переходим к постановке принципиальных требований к разрабатываемому ПО. ПО должно обладать следующими функциями:

а) определение по базам данных объема закупленного «наименования» товара, с учетом различных вариантов указания «наименования» в лоте;

б) определение средней стоимости «наименования» товара, с учетом расположения нескольких изделий в одном лоте;

в) конкретизация типа изделия по косвенным характеристикам, указанным в лоте.

заместитель заведующего кафедрой «Медико-технический менеджмент»

Ранее были исследованы и выделены основные препятствия при проведении анализа баз данных с помощью программных средств, поставляемых совместно со стандартным офисным пакетом [1]. Ниже представлены основные из них:

– ошибки в наименовании изделия или указание наименования в транскрипции;

– представление в одном лоте сразу несколько видов медицинских изделий;

– общее наименование изделий без указания производителя или модели.

Исходя из этого к разрабатываемому алгоритму были представлены следующие требования:

– определение по базам данных объема закупленного «наименования» товара, с учетом различных вариантов указания «наименования» в лоте;

– определение средней стоимости «наименования» товара, с учетом расположения нескольких изделий в одном лоте;

– конкретизация типа изделия по косвенным характеристикам, указанным в лоте.

Переходя к обзору алгоритма, следует заметить, что его использование для определения показателей, характеризующих рынок определенного изделия, не является полностью автоматическим и требует от пользователя знания по крайней мере основных игроков сегмента и базовых знаний о разновидностях входящих в него изделий.

На рисунке 1 представлена блок – схема работы алгоритма.

Рис. 1. Блок – схема работы алгоритма.

На этапе ввода информации алгоритм обрабатывает поле базы данных, в котором указывают наименование товара, работ, услуг. Задача локального алгоритма сводится к нахождению всех наименований товаров в разных формах его написания.

Для выявления наименований предложено использовать разные алгоритмы под разные условия поиска: в условиях, когда сегмент представлен в основном изделиями зарубежного производства, используется алгоритм поиска латинских символов. Причем для того, что бы избежать попадания в одну переменную сразу нескольких наименования, было допущено, что наименования между собой имеют кириллицу или знаки пунктуации. Шаги локального алгоритма представлен ниже:

1) Ввод данных – строка лота из поля «наименование товаров работ и услуг»:

«Духкамерный кардиовертер-дефибриллятор имплантируемый Lumax 340DR-T в комплекте с электродами Linox S65, Selox SR53 и двумя интродьюсерами»

2) Преобразование строки:

«**** ****-**** **** Lumax 340 DR-T * **** * **** Linox S65* Selox SR53 * **** ****»

3) Разбиение строки по разделителю и загрузка в список:

['Lumax 340 DR-T', 'Linox S65', 'Selox SR53']

4) Передача каждого элемента списка в переменную имени (наименования изделия).

На этапе вывода вариантов наименований изделий, пользователю необходимо определить, что из списка представленных наименований будет относится к исследуемому сегменту рынка, а также соотнести различные написание наименования изделия с единственно правильным.

Этап определения атрибутов является самым длительным из остальных, так как требует большого количества итераций по строкам лота, которое увеличивается соответственно объему базы данных.

Идея локального алгоритма заключается в нахождении пересечений множеств списков, элементами которых являются отдельные слова в строках лотов. Лоты выбираются из условия, что они содержат общее для них наименование изделия. Информация, которая чаще всего встречается в лотах (кроме названия изделия), будет являться общим пересечением множеств списков. Такая информация используется как атрибут изделия. Шаги работы локального алгоритма представлен ниже.

а) «Имплантируемый кардиовертер-дефибриллятор MAXIMO II CRT-D для ресинхронизирующей терапии с принадлежностями (арт. D284TRK)»

б) «Имплантируемый кардиовертер-дефибриллятор для ресинхронизирующей терапии Maximo II CRT-D»

в) «Имплантируемый кардиовертер-дефибриллятор Maximo II CRT-D. (Цифровой имплантируемый кардиовертер-дефибриллятор для ресинхронизирующей терапии с системой удаленного мониторинга пациента в комплекте с электродами и интродъюссерами)»

2) Нахождение пересечения множеств и выбор пользователем необходимого и достаточного варианта пересечения для определения модели изделия по его атрибутам: «Имплантируемый кардиовертер-дефибриллятор MAXIMO II CRT-D»

Имея все варианты написания наименования изделия, а также его атрибуты, можно переходить к конкретизации типа изделия по косвенным характеристикам, указанным в лоте.

Последний этап заключается в итерации по всем лотам, при совпадении атрибутов и наименования изделия, алгоритм добавляет информацию, как показано на рисунке 2.

Рис.2. Пример преобразованной базы данных

Метод определения средней стоимости товара заключается в нахождении распределения цен и отсечении ценовых значений, величина которых превосходит допустимый интервал.

Таким образом были разработаны алгоритмы и решены поставленные задачи по нахождению необходимой информации.

Рисунок 1 – Сегменты потребителей услуг языковых школ Нижнего Новгорода

 Структура респондентов по полу показана на рисунке 2.

Рисунок 2 – Распределение респондентов по полу

Средний возраст опрошенных школьников составил – 15 лет, студентов – 21 год, преподавателей – 38 лет. Большинство потребителей любят и хотят изучать язык (старшеклассники – 82%, 31 чел.; студенты 69%, 31 чел. и преподаватели 94%, 29 чел.), что графически представлено на рис. 3.

Рисунок 3 – Количество опрошенных потенциальных потребителей языковых школ, желающих изучать языки

Наиболее востребованным для изучения является у всех групп потребителей – английский язык, потом идет французский, менее интересен – немецкий. У 42% старшеклассников есть интерес к другим языкам (чаще назывались испанский и польский), у 45% преподавателей вызывает интерес французский язык, а иной – японский, китайский и испанский языки, у 24% студентов есть желание изучать китайский и испанский языки, что отражено на рис. 4. При этом большинством респондентов указывались несколько интересующих языков для изучения.

Рисунок 4 – Процентное распределение востребованности языков

Наиболее предпочтительной формой обучения у старшеклассников является – очные занятия с педагогом, у студентов и преподавателей вызывают также интерес смешанное обучение [1,2], что показано в таблице 1.

Таблица 1 – Предпочтения по формам обучения

Старшеклассники и преподаватели считают, что оптимальное количество в группе составляет 9 человек, а студенты – 13 человек (рис. 5).

Рисунок 5 – Предпочтения по количеству человек в языковой группе

Цели изучения языков у рассматриваемых групп – различны, 42% старшеклассников хотят изучить новый язык, а 37% подготовится к успешной сдаче ОГЭ/ЕГЭ; студенты – 58% хотят изучить новый язык и 42% углубленно изучить уже знакомый по школьной программе язык, преподаватели (55% участников опрос) хотят изучить новый язык и 42% закрепить базовые языковые знания, что показано на рисунке 6.

Рисунок 6 – Процентное распределение целей обучение по целевым группам потребителей

На рисунке 7 показаны по 10 бальной системе важность критериев выбора языковых школ потребителями, почти все показатели имеют оценку выше среднего значения и высокую. Наиболее важными для всех потребителей являются – профиль подготовки и квалификация персонала [3].

 Рисунок 7 – Оценка критериев выбора языковых школ потребителями

На рисунках 8-10 показан сравнительный анализ процентного распределения по целевым потребителям интерес к активным и в интерактивным формам обучения [6], тестированию в режиме онлайн. Все показатели получили высокие оценки у респондентов.

Рисунок 8  – Интерес к активным формам обучения (играм, тренингам)

Рисунок 9 – Востребованность при обучении тестирования в режиме онлайн

Рисунок 10 – Предпочтения в интерактивных формах проведения занятий (презентации, вебинары, демонстрационно-обучающие материалы)

На рисунке 11 показана оценка информационной насыщенности сайта языковых школ. Большинство потребителей высоко оценивает важность рассмотренных параметров, при этом отмечает, что должны содержаться сведения о квалификации педагогов, примеры обучающих тренингов, наличие языковых лагерей и международных программ подготовки, количество человек в группе, формы обучения и наличие сертификата по окончанию обучения.

Рисунок 11 – Информация, необходимая для потребителей  на сайте языковой школы

 Таким образом, проведенный социологический опрос потенциальных потребителей услуг языковых школ Нижнего Новгорода позволил выявить  критерии выбора языковых школ целевыми группам.

Предоставление оптимальных услуг открывает перед языковыми центрами широкие возможности. Анализ конъюнктуры рынка лингвистических услуг г. Нижнего Новгорода позволяет правильно оценить текущую ситуацию и определить направления развития. Поэтому применение маркетинговых исследований для разработки рекомендаций для совершенствования образовательных услуг позволяет акцентировать внимание на наиболее привлекательных аспектах деятельности, которые могут обеспечить языковым центрам конкурентные преимущества.

Для выявления предпочтений туристов в ноябре 2016 года было проведено исследование рынка в форме опроса. Выборка случайная без повторений, составила 57 человек. Анкетирование проводилось с помощью рассылки google формы через Internet.

Автором была разработана анкета, которая содержала вопросы общего характера о респондентах, а также вопросы с несколькими вариантами ответов. Анкета состояла из небольшого числа вопросов, а именно девять, такое количество вопросов было обусловлено тем, что анкетирование проводилось с помощью рассылки в Интернете, где респонденты желают затратить как можно меньше времени на заполнение анкеты. В ходе проведенного автором исследования были получены следующие данные, рассмотрим их более подробно [3,4].

Основная масса опрошенных, а именно 74% находится в возрастной категории от 19 до 25 лет. Это как раз соответствует их социальному статусу студент, таких опрошенных оказалось 42%.

Выявляя предпочтения туристов по типу отдыха, выяснилось следующее: по 32% респондентов проголосовали за пляжный и познавательный отдых, 26% за экскурсионный и по 5% за лечебный и экстремальный виды отдыха. Большинство опрошенных, а именно 58% хотят побывать на островной Испании и 42% на материковой [4].

Рисунок 1 – типы отдыха, которые предпочитают респонденты

Туристы, которые были в Испании или хотят в ней побывать, с удовольствием посетят следующие достопримечательности, они представлены на рисунке 2.

Рисунок 2 – Достопримечательности Испании, которые хотели бы посетить российские туристы

Как видно из диаграммы, представленной на рисунке 2, 42 респондента из 57 хотят отдохнуть на «Золотом берегу» Косты Дорады, 33 респондента с удовольствием посетят Готический квартал, 30 туристов хотят побывать в Кафедральном соборе Барселоны, по 27 опрошенных посетили бы Дворец Альмудайна и Сады святой Котильды, арену для боя быков в Севилье выбрали 24 человека, 18 опрошенных посетят аквапарк Waterworld и 15 музей танца фламенко в Севилье.

Таким образом, проведенное автором исследование позволяет определить тип и место отдыха на территории Испании, как было выявлено предпочтения отдали островной Испании и пляжному и познавательному типам отдыха. Большое количество опрошенных хотели бы отдохнуть на «Золотом берегу» Косты Дорады. В целом Испания – это гостеприимная страна с древней историей и колоритными традициями, богатым культурным наследием, восхитительными курортами и потрясающими красотами природы. Именно поэтому Испания сочетает в себе различные архитектурные сооружения и культурные достопримечательности, магазины и рестораны, море и горы, и конечно захватывающее фламенко и коррида. Эта страна никого не оставит равнодушным к своему историческому наследию.