Markets-Web.ru

Машинная имитация является перспективным инструментом анализа сложных систем и процессов, в том числе маркетинговых.

Машинная имитационная модель – это отображение на вычислительной машине численных характеристик исследуемого процесса во взаимосвязанной форме. Подобно математическим моделям, они основаны на символическом описании конкретного процесса, и в этом их существенное сходство. Однако если в математической модели можно получить решение, выраженное аналитически (т.е. безотносительно к конкретным значениям численных характеристик), то имитационная модель дает возможность лишь «проигрывать» выбираемые случайно или целенаправленно различные решения, определяемые набором численных характеристик. Это позволяет предсказывать и анализировать динамику возможных ситуаций в будущем и тем самым оценивать последствия проверяемых стратегий с целью нахождения наилучшей.

Другим важным свойством имитационных моделей является «анализ чувствительности» решений на их основе, т.е. проверка устойчивости выходных характеристик решения по отношению к варьированию исходных предпосылок. Имитационная модель помогает выявить если и не лучшее, то «хорошее» решение для широкого набора условий, которые могут меняться под влиянием неконтролируемых внешних факторов.

Машинная имитация основана на многократной машинной или человеко-машинной имитации моделируемой системы в чрезвычайно ускоренном масштабе времени с использованием случайных элементов и с последующей обработкой полученных статистических результатов. Последнее дает возможность оценить показатели системы как средние значения по данным большого количества реализаций (имитаций) работы системы. Это позволяет целенаправленно воздействовать на систему, управлять происходящими в ней процессами.

Применение имитационного моделирования проиллюстрируем на примере изучения поведения домохозяек на рынке потребительских товаров.

Вначале проводится сегментация домашних хозяек на несколько типов, характеризующихся различными величинами вероятностей осуществления тех или иных покупок. Домохозяйки, включенные в каждый выявленный тип, образуют представительную выборку из населения, полученную на основе ряда переменных, характеризующих использование товаров населением. Поскольку система предпочтений осуществления различных покупок меняется во времени, то величины вероятностей, приписываемых домохозяйкам, характеризуют склонность к покупкам в пределах определенного диапазона времени.

Далее, для имитации первой группы покупок в компьютер вводятся вероятности начальных покупок. Предположим, что продуктом первой группы покупок является кофе и что для определенного типа домохозяек вероятность покупки кофе в течение недели равна 0,75, вероятность покупки быстрорастворимого кофе равна 0,35 и вероятность покупки быстрорастворимого кофе марки «А» равна 0,20. Это означает, что 75% домохозяек данного типа обычно покупают кофе в течение данной недели; из тех, кто купил кофе, обычно 35% покупают быстрорастворимый кофе, и из тех, кто купил быстрорастворимый кофе, 20% обычно покупают кофе марки «А». (Эти вероятности, как правило, получают с помощью социологических и экспертных методов, а также на основе изучения торговой статистики.)

В компьютере осуществляется процесс, напоминающий вращение рулетки, на колесе которой имеется 75 отделений с «да» и 25 отделений с «нет». Компьютер решает, купит ли первая домохозяйка на этой неделе кофе или нет. Если ответ «да», то вращают другое колесо, имеющее 35 отделений для быстрорастворимого кофе и 65 отделений для кофе в зернах. Решается вопрос, какой кофе купит эта домохозяйка. Если ответ – «быстрорастворимый», то вращается колесо 20–80, чтобы решить вопрос, будет ли купленный быстрорастворимый кофе марки «А» или нет.