Дипломная работа: Проведение маркетинговых исследований на примере ООО "Центросвар"

Из формулы, приведенной выше, определим нужное значение. С этой целью прологарифмируем обе части уравнения:

ln¦=ln1-ln=-ln=-;

-1/ln¦

Повторное логарифмирование позволяет получить следующую зависимость:

    x=-ln [-ln¦].

С целью обеспечения возможности использования функции желательности для оценки параметров различной размерности и порядка производится приведение параметров изделия ρ к значениям приведенного параметра x функции желательности ¦. Для этого по известным значениям x и ρ на границах интервалов функции желательности строится  аппроксимирующая функция и определяются ее параметры (коэффициенты). Наиболее простая – это линейная функция вида

x=a * ρ + b

где a, b – коэффициенты аппроксимации.

                                                                                                  Таблица 1.

Параметры  функции желательности.

Процедура получения оценки уровня параметра изделия по шкале (функции) желательности ¦ включает следующие этапы:

а) определение значений приведенного параметра x, соответствующих узловым точкам шкалы желательности  ¦;

б)определение значений приведенного параметра ρ, соответствующих границам интервалов шкалы желательности ¦  (согласно условиям (критериям), приведенным в табл. 1);

в) определение коэффициентов аппроксимации по данным x и ρ;

г) вычисление значения x  для конкретного значения оцениваемого параметра ρ;

д) определение значения функции желательности ¦  для оцениваемого параметра.

Очевидно, что результаты сравнительной оценки конкурентоспособности различных изделий- аналогов будут в значительной степени зависеть от того, какие конкретные значения на шкале параметров будут поставлены в соответствие границам интервалов шкалы желательности ¦. Если заранее неизвестны требования конкретных потребителей, данный метод рекомендует придерживаться следующих правил:

а)за ¦=1,00 принимается уровень параметра, превышающий лучший мировой, или максимально  возможный уровень, или уровень, улучшать который не имеет смысла;

б)за ¦=0,80 принимается лучший мировой уровень, то есть наилучшее значение параметра среди всех рассматриваемых изделий;

в) за ¦=0.20 принимается самый низкий уровень среди всех рассматриваемых изделий;

г) за ¦=0,00 принимается наиболее низкий уровень значения исследуемого параметра изделия, который можно себе представить;

д) интервал на шкале параметров, соответствующий значениям функции желательности ¦=0,20…0,80, следует разбить равномерно. При этом значения параметра ρ в точках, соответствующих значениям функции желательности 0,37 и 0,63 определяются из уравнения аппроксимации:

ρ=

В качестве критериев оценки могут быть приняты как количественные, так и качественные измерители. В последнем случае оценки качественного параметра (например, имидж изделия или фирмы, его производящей) могут быть также сделаны в соответствии с рекомендациями, приведенными в табл. 1

Имея оценки уровней отдельных параметров изделия, рассчитываем уровень конкурентоспособности всего изделия с помощью обобщенной функции желательности F:

F=¦1*¦2*…*¦n

где ¦ - значение функции желательности для i-го параметра изделия; n – количество анализируемых параметров изделия.

Сравнивая значение F различных изделий, определяем изделие, обладающее в данное время наилучшей совокупностью потребительских свойств. Этому изделию  будет соответствовать наибольшее значение обобщенной функции желательности.

Данный метод страдает также рядом недостатков, а именно:

1)при расчете конкурентоспособности не учитывается различное влияние разных параметров на конкурентоспособность продукции;

2)для каждого из параметров предлагается  определять только одну аппроксимирующую функцию. Это не всегда может обеспечить необходимую достоверность расчетов, особенно при использовании в качестве аппроксимирующей линейной функции. В данном случае предлагаем (если возможно получить значения ρ для всех узловых значений x) строить аппроксимирующую функцию по узловым точкам, ближайшим к значениям параметра изделия.

1.2.3. Определение конкурентоспособности продукции методом многокритериальной оптимизации.

Рассмотрим постановку многокритериальной задачи ранжирования: пусть имеется N объектов  и каждому объекту присущи S признаков, выраженных количественно. То есть имеется дискретный набор значений

¦11…¦1N

……..

¦S1…¦SN

где ¦ij - значение   i-го  признака для j -го объекта.

Желательным является выбор такого объекта, у которого значение любого признака является лучшим по сравнению с другими рассматриваемыми объектами.

 Очевидно, что такой объект не всегда существует и у каждого есть свои преимущества и недостатки, особенно  если S>>1. Поэтому выбор такого объекта не всегда возможен. В этом случае одним из наиболее распространенных методов решения является метод, основанный на выделении множества Парето из множества всех объектов.

Определение.  Пусть имеется два вектора y(y1,…yn) и  y*(y*1,…y*n)                 . Вектор называется оптимальным по Парето, если для                     выполняются соотношения   и хотя бы для одного i выполняется строгое неравенство.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34