<<
>>

12.4. Моделирование рынка инновационных продуктов

Процесс вывода на рынок инновационных продуктов, который включает в себя маркетинг, запуск и развитие, требует достаточно больших инвестиций. Поэтому возникает необходимость точного прогнозирования темпов доходов и приобретения продуктов потребителями.
Особенно это касается таких сфер, как услуги широкополосной мобильной связи, создания и развития социальных сетей в Интернете и др. Модели, которые описывают вывод на рынок нового продукта (диффузионные модели), впервые появились в начале 1960-х годов. Они описывали его распространение с помощью S-образной кривой - модели Басса, названной так по имени своего разработчика Фрэнка Басса [56].

Эта модель описывала диффузию распространения новинок на примере потребительских товаров длительного назначения. Ее суть заключается в следующем. На некоторый рынок поступает новый продукт (товар или услуга), который не имеет аналогов и, соответственно, конкуренции со стороны других продуктов. Появляется определенное количество людей, которые желают приобрести этот продукт, и людей, которые уже сделали его покупку.

Часть людей, которые покупают продукт в момент времени t, определяется функцией распределения покупателей во времени F(t), которое зависит от коэффициента внешнего влияния p

(коэффициента инновации) и от коэффициента внутреннего влияния q (коэффициента имитации). Модель допускает, что акт покупки происходит или под воздействием рекламы и средств массовой информации (эта категория покупателей называется новаторами), или под воздействием людей, которые уже сделали покупку (эта категория покупателей называется имитаторами). Второй метод влияния на покупателей называется методом "сарафанного радио". Внешнее влияние принимается постоянным, а внутреннее влияние, зависящее от социальной системы, - пропорционально увеличивается по мере роста количества людей, которые уже сделали покупку.

Число покупок п(ґ), осуществленных в момент времени ґ, равно приросту числа потенциальных покупателей продукта т на долю покупателей /(І), которые сделали покупку в момент времени V. п(ґ) = т/(ґ).

Аналогично, №(І)=т?(і) - это общее число людей, которые сделали покупки за весь прошлый период. В [56] приводится дифференциальное уравнение, описывающее динамику продаж продукта:

им (() _

ч

м (()

(12.1)

р +

Ж

т

[т - М(()].

Его аналитическое решение, в предположении постоянства параметров р, (, т в области определения этой функции [0,I], выглядит так:

-(р+ч )

1 - е

М ( )_

т

-(р+ч )

1 + е

(12.2)

Таким же образом можно получить аналитическое решение для переменной п($ :

р(р + ч)

т

(р + цв-(р+* >)2

Модель Басса можно построить с помощью систем имитационного моделирования. На рис.12.35 показана модель вывода инновационных продуктов на рынок, которая была сформирована в работе [58] с использованием программных средств Уеш1т. В ней были рассмотрены прогнозные модели для ряда категорий продуктов, приведенных в табл.12.1.

2 е-(р+ч >

(12.3)

п

Встроенный в пакет Уе^ш математический аппарат позволяет решать системы нелинейных дифференциальных уравнений. Поток новых пользователей - новаторов создается здесь за счет рекламы инновационного продукта,

эффективность которой задается параметром р. Поток новых пользователей - имитаторов создается за счет приглашения от "сарафанного радио". Он опре-деляется параметром д, который равен произведению средней длительности активности пользователя на коэффициент отзыва на приглашение.

Таблица 12.1

Примеры параметров модели Басса для ряда продуктов Продукт Р q Телевизоры черно-белые 0,028 0,25 Телевизоры цветные 0,005 0,84 Кондиционеры 0,010 0,42 Сушилки для одежды 0,017 0,36 Смягчители воды 0,018 0,30 Магнитофоны 0,025 0,65 Мобильные телефоны 0,004 1,76 Паровые утюги 0,029 0,33 Закусочные McDonalds 0,018 0,54 Ковры с подогревом 0,006 0,24 Обозначения: р - коэффициенты внешнего влияния, д - коэффициенты внутреннего влияния.

Рис.12.35 Содержательная модель вывода новых продуктов на рынок

Результаты проведенного компьютерного эксперимента на этой модели для мобильных телефонов с параметрами из табл.12.1 и числом потенциальных пользователей т=1 млн.

людей, приведено на рис.12.36, где по годам показана динамика накопительного роста числа пользователей, которые купили эти телефоны за рассмотренный период времени.

На рис.12.37 показана по годам динамика изменения потока новых пользователей, осуществивших покупки. Максимум функции достигается в точке перегиба Т*= 3,63 год, вычисляемой по формуле

r q 1

p J

1

T * = •

-ln

p + q

(12.4)

Условием существования максимума функции п(1), и, следовательно, точки перегиба в функции N(1), является р < В противном случае функция п(() является монотонно убывающей.

ПОЛЬЗОВАТЕЛИ

1 м

750,000

а 500,000

250,000

0 1

Рис.12.36 Рост числа пользователей N(1), купивших мобильные телефоны

0

ПОЛЬЗОВАТЕЛИ : Current

НОВЫЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛИ

600,000

450,000

300,000

150,000

0123456789 10

Time (Year)

Рис.12.37 Динамика изменения числа п(1) новых пользователей, купивших

мобильные телефоны

0

НОВЫЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛИ : Current

Листинг программы в Vensim

FINAL TIME = 10 Units: Year The final time for the simulation.

INITIAL TIME = 0 Units: Year The initial time for the simulation.

SAVEPER = TIME STEP Units: Year The frequency with which output is stored.

TIME STEP = 0.0625 Units: Year The time step for the simulation.

Коэффициент отклика на приглашение = 0.0176 Units: Dimensionless

НЕПОЛЬЗОВАТЕЛИ = INTEG (-НОВЫЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛИ), Размер целевой аудитории - ПОЛЬЗОВАТЕЛИ Units: Units

НОВЫЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛИ = Приглашение от рекламы + Приглашение от сарафанного радио. Units: Units/Year

Эффективность рекламы*

от

продолжительность приглашение *

Units: Units/Year

(11)

(12) (13)

ПОЛЬЗОВАТЕЛИ = INTEG (НОВЫЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛИ, 0) Units: Units Число пользователей в системе.

Приглашение НЕПОЛЬЗОВАТЕЛИ

Units: Units/Year

Приглашение от сарафанного радио =Средняя активности пользователя *Коэффициент отклика на НЕПОЛЬЗОВАТЕЛИ

* ПОЛЬЗОВАТЕЛИ / Размер целевой аудитории Размер целевой аудитории = 1e+006 Units: Units Размер целевой аудитории

Средняя продолжительность активности пользователя =100 Units: 1/Year Эффективность рекламы = 0.004 Units: 1/Year

рекламы

<< | >>
Источник: Лелюк В. А. . Совершенствование бизнес-систем. Методы, инструментарий, опыт: учебн. пособие. Пер.с укр./ В. А. Лелюк, А. В. Лелюк, Н. П. Пан; Харьк. нац. акад. гор. хоз-ва. - Х: ХНАГХ,2011. - 438 с.. 2011

Еще по теме 12.4. Моделирование рынка инновационных продуктов:

  1. Бостонская матрица для анализа рынка и продуктов
  2. Анализ динамики рынка, модель жизненного цикла продукта.
  3. 10. РАЗДЕЛЫ БИЗНЕС‑ПЛАНА «ОПИСАНИЕ ПРОДУКТА (ПРОДУКЦИИ, УСЛУГИ, ИЗДЕЛИЯ)», «АНАЛИЗ РЫНКА, МАРКЕТИНГ И ПРОДАЖИ»
  4. Глава 5.1. Ксенофобия рынка, или Почему новый продукт может быть чужим и «отторгнутым»
  5. 16 ИННОВАЦИОННЫЙ МАРКЕТИНГ КАК ОСОБЫЙ ВИД ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
  6. Под ред. В.М. Аньшина, A.A. Дагаева. Инновационный менеджмент: Концепции, многоуровневые стратегии и механизмы инновационного развития:Учеб. пособие. — 3-е изд., перераб., доп. — М.: Дело, — 584 с., 2007
  7. 2.2.2. Процесс маркетинга продукта
  8. 3.4.2. Языки моделирования
  9. 8 ВЫБОР ЦЕЛЕВЫХ СЕГМЕНТОВ РЫНКА. ПРИМЕНЕНИЕ СЕГМЕНТИРОВАНИЯ РЫНКА В СТРАТЕГИИ МАРКЕТИНГА
  10. СТРАТЕГИЯ ЛИДЕРСТВА ПРОДУКТА
  11. 13.2. Моделирование АИС
  12. 6.3.2. Моделирование бизнес-систем
  13. 26.1. Политическое моделирование