Исследование спроса на авиаперевозки. Маркетинг. Структура и функции СОПП

Таким образом, можно выделить основные проблемы в отрасли пассажирских авиаперевозок России:

1) слишком большая зависимость  российских авиакомпаний от факторов  внешней и внутренней среды  страны;

2) большая зависимость компаний  от цен на керосин;

3)"стареющий" авиапарк в отрасли  Гражданской Авиации РФ;

4) закупка иностранных самолетов вместо создания или совершенствования старых отечественных воздушных судов;

5) увеличение цен на авиабилеты.

 

 

 

 

 

3. Предложения  по решение проблемы реферата

 

Как известно, в последнее время процессы в мировой экономике, не говоря уже об экономике России, становится все менее предсказуемой и все более нестабильной. Этому способствуют как экономические и социальные процессы, которые еще можно предугадать или спрогнозировать, так и процессы природного характера - к примеру, уже упомянутый вулкан в Исландии. В такой тяжелой обстановке компании должны наперед просчитывать свои действия, ориентируясь при этом на получение наибольшей выгоды. За свою многовековую историю, человечество выработало методику решения, казалось бы, неразрешимых проблем. Это совет экспертов, позволяющий находить ответ коллективными усилиями специалистов, при том, что каждый из них обладает лишь частью знаний о проблеме и может вообще не знать, как она решается и решается ли в принципе.

В случае, когда проблема не превышает возможностей совета, общий потенциал его участников достаточен для выработки наилучшего или хотя бы удовлетворительного ответа. Поскольку с ростом сложности задачи она выходит за этот предел, то в дополнение к коллективным знаниям экспертов необходим механизм, который мог бы обобщить всю эту совокупность индивидуальных соображений для того, чтобы подтвердить его адекватность экспериментально - при решении конкретных задач.

До конца ХХ века в качестве такого механизма использовался эксперимент в уменьшенном масштабе: например, проведение некоторой реформы в ограниченном районе. Однако ясно, что неизбежные потери времени никак не могут помочь при решении макропроблем здесь и сейчас.В последние два-три десятилетия большие надежды возлагались на компьютерное моделирование, которое уже показало высокую эффективность при решении сложных технических задач. Но моделирование экономики до сих пор удачных примеров решения макрозадач не давало.

Кроме этого, для традиционных математических моделей, используемых в как в маркетинговых исследованиях, так и в других областях, характерны:

1) алгоритмичность: разработчик модели  должен сформировать алгоритм  модели - определить последовательность  вычислений, в соответствии с  которой должна работать модель;

2) целевой характер: модель предназначается для решения конкретной задачи. Изменение задачи моделирования обычно ведет к изменению модели;

3) детерминированность значений  показателей: идеальным обычно считается  решение, при котором все показатели  точно определены;

4) детерминированность системы математических зависимостей: "правильной" считается модель, содержащая зависимости, обеспечивающие однозначность точного решения. Такая модель не может быть ни недоопределена, ни переопределена;

5) разделение всех параметров (показателей) на "входные" (аргументы) и "выходные" (функции).

Несоответствие особенностей традиционного подхода реальным потребностям моделирования в области пассажирских перевозок заставляет искать нетрадиционные подходы, для которых не были бы характерны алгоритмичность, узкоцелевой характер моделей, излишняя определенность, разграничение "входов" и "выходов", сложный отбор информации.

Становится совершенно очевидно, что своеобразным лекарством мог бы стать качественно новый механизм компьютерного моделирования, обеспечивающий интегрирование в общую модель всех источников информации, включая теоретические, статистические и экспертные знания, даже если они разного качества и частично противоречат друг другу.Конечно, необходимо, чтобы модель позволяла "проигрывать" различные варианты прогнозов и стратегий для определения тех из них, которые могут совместить устойчивость с оптимальным балансом получаемых результатов.

Понятно, что такая модель возможна лишь с той или иной степенью приближенности, поскольку основная масса параметров и связей в принципе не может быть известна точно. Достаточно вспомнить про курс рубля или цену нефти на завтра, не говоря о прогнозе на месяц или год вперед. Более того, так как представления о сложной проблеме в основном субъективны и противоречивы, то их приходится огрублять до такой степени, чтобы они становились совместимыми, не выходя за рамки объективной полезности.

При этом важно, что модель создается не только с использованием теорий и экспертных оценок, но и на основе официальных данных. А они в нашей стране редко бывают корректными и при извлечении из разных источников обычно неполны и противоречивы.

Наконец, модель не может быть и полной, поскольку не является полной сумма заложенных в нее знаний. Таким образом, реальная модель возможна только как недоопределенная во всех своих составляющих - начиная от множества ее параметров и зависимостей между ними и заканчивая значениями этих параметров и самим характером взаимосвязей.

Вывод: для создания таких моделей нужен новый математический аппарат - технология недоопределенных вычислительных моделей.

Казалось бы, подобный аппарат невозможен в принципе. Однако такая технология создана в России директором Российского института искусственного интеллекта А.С. Нариньяни и за последние годы успешно опробована на многих десятках задач, в том числе в рамках нескольких проектов Минобороны РФ, при построении модели промышленности Москвы, модели тарифов на электроэнергию в увязке с влиянием налогов и инфляции Томской области, экспериментальных моделей экономики Казахстана и Болгарии. Сегодня на ее основе разрабатываются социально-экономические модели Белоруссии и Красноярского края.

Успех этих проектов связан с использованием аппарата Н-моделей. Именно этот аппарат позволяет получить качество прогнозов, недоступное традиционным математическим методам, которые плохо работают в условиях прогнозной неопределенности, а также неполноты и неточности используемых данных, характерных для текущей ситуации в России и мире.

Как показал опыт, преимущества Н-моделей обеспечивают качественный скачок в технологии моделирования и значительно расширяют спектр решаемых задач, причем во многих случаях эффективность решения повышается в несколько (иногда в десятки) раз по сравнению с лучшими из традиционных алгоритмов. В результате достигается решение проблем, ключевых для экономического моделирования и неразрешимых другими способами.

При этом Н-модели обладают тем уникальным качеством, что могут работать как совокупность независимых компонентов. Это позволяет строить модель коллективными усилиями многих реальных экспертов. И хотя их знания далеко не всегда являются истиной в последней инстанции и могут быть противоречивы, это не мешает всему комплексу быть в определенном смысле произведением этих знаний, а не простой их суммой. Что и обеспечивает результат, при котором прикладные возможности Н-модели в эффективности решения прикладных задач могут многократно превосходить компетенцию ее создателей.

По сравнению с традиционными методами, технология Н-моделей обладает несколькими ключевыми преимуществами:

1) обеспечивает выявление скрытых  закономерностей моделируемой системы  на основе всей доступной совокупности  знаний о ней (теоретических представлений, статистических данных, экспертных  оценок). В результате удается  извлекать полезную информацию даже из неполных, неточных и противоречивых данных;

2) кроме привычных точных данных  использует оценки в виде интервалов  значений от. до. Интервальные оценки  показателей позволяют отражать  возможную неточность используемых  данных, эффективно корректировать и уточнять исходную информацию, повышая надежность прогноза;

3) интервальные оценки автоматически  уточняются (сужаются) при поступлении  в модель новых данных либо  при задании пользователем дополнительных  условий и требований к расчету, что существенно упрощает работу с моделью;

4) обеспечивает учет плохо формализуемых  факторов (в дополнение к факторам "обычным", хорошо формализуемым);

5) Определяет "коридор" возможных  состояний экономики во времени, который обуславливает "коридоры" возможных значений всех параметров модели. Такой "коридор", в частности, дает исчерпывающе полное решение прогностической задачи, задавая рамки развития экономики, за пределы которых она не может выйти. При этом по каждому параметру верхняя и нижняя границы "коридора" отражают соответственно максимальную и минимальную оценку его значений при условии, что остальные показатели модели также остаются в определенных для них этим "коридором" рамках;

6)"коридоры" определяют области  значений показателей Н-модели, отвечающие сразу многим, часто конфликтным условиям, что позволяет находить области взаимоприемлемых компромиссов между противоречивыми интересами различных участников экономического процесса;

7) Н-модель позволяет  регулировать значения любых  показателей и наблюдать результирующие изменения всех ее параметров. В частности, можно задать планируемую величину любого экономического показателя на конец прогнозного периода (например, удвоение валового регионального продукта к определенному году) и определить тот "коридор", в котором экономика должна находиться, чтобы заданная величина была достигнута; 8) таким образом, Н-модель определяет всю область возможных состояний моделируемой системы, а не отдельные варианты, как при традиционных подходах. Это позволяет оценивать все потенциальные линии развития в контекстах любых ограничений и вероятных прогнозов.Технология позволяет строить и использовать Н-модели с сотнями и тысячами взаимосвязанных показателей, учитывающих компоненты различного уровня и разной функциональной значимости.

Один из недостатков данной модели - ее трудоемкость. Для высчитывания всех показателей, уравнений и для получения выводов нужно затратить огромное количество времени и ресурсов.

Вообще, недоопределенная модель создавалась для оценки эффективности инвестиционных проектов и прогнозирования других проектов в области финансов и экономики. Но, в силу своей эффективности, она может быть изменена и применена на рынке пассажирских авиаперевозок и в иных отраслях.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                                  Заключение

 

Ни одна компания не может проводить анализ рынка, планирование и контроль своей деятельности без исследования своей целевой аудитории, конкурентов, посредников и других субъектов и сил, действующих на рынке. Также, нормальное функционирование организации практически невозможно без сбора исчерпывающей информации об уровне сбыта и ценах. На рынке любой отрасли предпринимательства нельзя найти фирму, которая была бы полностью удовлетворена той маркетинговой информацией, которую удается собрать. Поэтому залогом эффективно работающих авиакомпаний является проведение маркетинговых исследований.

Грамотное рыночное исследование может способствовать успеху усилий авиакомпании. При неудачно построенном исследовании время и деньги могут быть потрачены впустую, быть неэффективными. В таком случае, компания может разориться, потеряв как средства, так и потенциальных покупателей. Для предотвращения подобной ситуации, предприятия обязаны нанимать не только квалифицированных работников сферы маркетинга, но и следить за тем, чтобы они использовали правильные методы по проведению исследований, корректно высчитывали все показатели и применяли весь спектр маркетинговых инструментов.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список использованной литературы

1. "Гражданская авиация в России: регулярные сообщения 2010", аналитический  обзор (демо-версия), Департамент консалтинга, РосБизнесКонсалтинг (РБК), 2010 год;

2. "Информационно-модельный комплекс  для исследования рынка гражданских  авиаперевозок", Е.Н. Комаристый, Сибирское отделение российской Академии Наук, 2006 год;

3. www.marketing.rbc.ru - официальный сайт  компании "РБК. Исследования рынков";

4. www.marketingbase.ru - База маркетинговой  информации;

5. Конспект лекций.