Особенности хранения маркетинговой информации

Предприятия, работающие на рынке достаточно длительное время, могут самостоятельно проводить маркетинговые исследования на базе собственной накопленной информации, для этого необходимо, чтобы в их учетной системе присутствовали необходимые аналитические признаки. Чтобы не потерять ценную рыночную информацию, которая необходима при принятии управленческих решений, связанных с маркетинговым анализом операционной деятельности и касающихся номенклатуры продукции, цен, объемов продаж, сбытовой сети, а также практики продвижения продукции на рынке, требуется подготовить место и средства для организации хранилища данных, так как именно в нем оперативные данные накапливаются для последующего анализа.

Программа анализа маркетинговой информации может работать с хранилищем операционных данных, организованным по «схеме звезды». Эта схема удобна при храпении информации, предназначенной для многомерного анализа. Она предполагает наличие одной таблицы фактов и нескольких таблиц измерений, или справочников.

Таблица фактов содержит по одной строке для каждого факта. Полями таблицы фактов являются ключи по каждому измерению и числовые показатели, описывающие рассматриваемый процесс. Для процесса продаж фактами являются продажи отдельных товаров, а показателями — их цена, себестоимость, объем продаж и т. п.

Справочники содержат значения измерений, т. е. качественную информацию, характеризующую факты. Типичными измерениями процесса продаж являются товары (что продано), покупатели (кому продано), каналы сбыта (кем продано), средства продвижения (с помощью каких мероприятий по продвижению осуществлена продажа). Необходимым измерением любого хранилища является время (дата). Каждый справочник содержит всю атрибутивную информацию, относящуюся к данному измерению. С точки зрения нормализации таблиц справочники хранят избыточные данные. Однако такая избыточность делает структуру базы данных более понятной для пользователя и обеспечивает быстроту запросов к базе данных, что очень важно при многостороннем изучении и анализе данных.

Программа анализа обязательно должна содержать модуль настройки структуры хранилища, в котором пользователь может формировать необходимый для анализа набор полей каждого справочника, в том числе завести поля для аналитических признаков, отсутствующих в учетной системе предприятия.

Чаще всего аналитическая программа имеет архитектуру «клиент-сервер». Хранилище данных организуется на сервере, а рабочие места аналитиков — на клиентских местах. При этом аналитик может сохранить выбранную часть хранилища на своей машине для проведения многомерного и статистического анализа, прогнозирования и пространственного анализа данных о продажах.

Аналитические средства маркетинговых программ

В маркетинговой программе для повышения универсальности и обеспечения легкости настройки чаще всего реализуется принцип отделения аналитического инструментария (On-Line Analytical Processing — О LA P-технология) от учетной системы (OLTP-система). Маркетинговая программа берет оперативную информацию о продажах из учетной системы, обрабатывает ее в буфере подготовки данных (например, добавляет недостающие аналитические признаки) и помещает в хранилище. В модуль анализа данных информация поступает уже из хранилища. При этом аналитик может отобрать только те данные, которые необходимы ему в настоящий момент для решения конкретной задачи, что значительно ускоряет скорость работы с ними. Схема информационных потоков в такой маркетинговой программе представлена на рис. 9.4.

Многомерный анализ. В число аналитических инструментов маркетингового комплекса программ входит «многомерный куб», предназначенный для проведения многомерного анализа данных с использованием OLAP-технологии. Этот элемент, помимо выполнения собственно аналитических функций, играет вспомогательную роль при передаче данных в дополнительные модули комплекса, например в прогнозный модуль или модуль пространственного анализа данных с помощью цифровой географической карты.

По измерениям в многомерной модели откладывают факторы, участвующие в анализе деятельности предприятия (например, время, товары и товарные группы, подразделения компании, географические и прочие сегментационные признаки покупателей и т. п.). Таким образом, получают так называемый гиперкуб (многомерный куб), который наполняется показателями деятельности предприятия (объем продаж, прибыль и т. п.).

Рис. 9.4. Взаимосвязь потоков транзакций процессинговой компании.

Статистический анализ. Аналитическая программа маркетингового комплекса должна содержать набор инструментов стандартного статистического анализа товаров, покупателей, каналов сбыта, видов продвижения по числовым показателям продаж. Результаты статистического анализа могут быть непосредственно использованы в процессе принятия решений, а также для выделения тех групп объектов, которые представляют интерес для дальнейшего исследования.

Для каждого измерения, т. е. объектов одного справочника, должны рассчитываться вариационные ряды по следующим показателям таблицы продаж (причем финансовые показатели могут быть приведены в двух валютах — базовой и дополнительной): объем продаж в натуральном выражении, объем продаж в стоимостном выражении, стоимость реализованной продукции, валовая прибыль.

Для полученных вариационных рядов в программе необходимо проводить анализ распределения. Суть его заключается в том, что анализируется не сам вариационный ряд, а небольшое число статистических характеристик, достаточно полно описывающих его основные закономерности. В аналитической программе должны вычисляться стандартные статистические характеристики: среднее арифметическое, медиана, дисперсия ряда, коэффициент вариации и т. п. Иногда подобные программы для характеристики дифференциации объектов одного измерения по содержащимся в таблице продаж показателям включают в себя еще один инструмент статистического анализа — группировку. Отнесение объекта с помощью такого инструмента к соответствующей группе зависит либо от значения показателя, взятого в основание группировки, либо от порядка объекта в ранжированной совокупности. В аналитических программах такого уровня выполняются два наиболее распространенных метода количественной группировки: по равным интервалам показателя и по равным группам упорядоченной по возрастанию (убыванию) совокупности, — а также метод группировки по естественным интервалам показателя. На основе группировки анализируются распределение объектов по группам и концентрация, т. е. неравномерность распределения общего суммарного значения показателя для всей совокупности между группами.

Построение прогнозов. Аналитическая программа маркетингового комплекса должна предоставлять возможность пользователю строить прогнозы тех временных рядов, которые отображаются в динамических отчетных формах многомерного анализа данных. Тогда пользователь может прогнозировать как исходные количественные данные, так и агрегированные расчетные показатели (доход, прибыль) по любой совокупности измерений. В программе чаще всего используют следующие прогнозные методы и модели: метод экспоненциального сглаживания, метод подбора регрессионной модели, сезонная модель. Метод сглаживания осуществляет не только прогнозирование выбранного показателя, по и сглаживание значений показателя за предшествующие периоды.