Hệ thống hỗ trợ quyết định marketing:

Ngày càng có nhiều tổ chức bổ sung thêm dịch vụ thông tin thứ tư, hệ thống hỗ trợ quyết định marketing (MDSS), để giúp những nhà quản trị marketing của mình thông qua những quyết định đúng đắn hơn.

Little đã định nghĩa MDSS như sau: một bộ dữ liệu có phối hợp, các hệ thống, công cụ và phương pháp cùng với phần mềm và phần cứng hỗ trợ mà 1 tổ chức sử dụng để thu thập và giải thích những thông tin hữu quan phát ra từ doanh nghiệp và môi trường rồi biến nó thành cơ sở để đề ra biện pháp marketing.

Minh họa khái niệm MDSS. Gỉa sử 1 người quản trị marketing cần phân tích 1 vấn đề và thông qua 1 biện pháp. Người quản trị đặt các câu hỏi cho mô hình tương ứng MDSS. Mô hình đó rút ra những số liệu đã được phân tích thống kê. Sau đó nhà quản trị có thể sử dụng 1 chương trình để xác định cách triển khai biện pháp 1 cách tối ưu. Nhà quản trị thi hành biện pháp đó và biện pháp đó cùng với các lực lượng khác sẽ tác động lên môi trường và cho kết quả là những số liệu mới.

Những công cụ định lượng chủ yếu được sử dụng trong hệ thống hỗ trợ quyết định marketing gồm có:

1.Công cụ thống kê

a. Hồi quy bội. Một phương pháp thống kê để xác định một phương trình phù hợp nhất thể hiện cách biến thiên giá trị của 1 biến phụ thuộc khi giá trị của 1 hệ thống hỗ trợ quyết định số biến độc lập biến thiên. Công ty có thể ước tính mức tiêu thụ đơn vị sản phẩm chịu ảnh hưởng như thế nào của việc thay đổi mức chi phí cho quảng cáo, quy mô lực lượng bán hàng và giá của công ty.

b. Phân tích phân biệt. Một phương pháp thống kê để phân loại sự vật hay con người thành hai hay nhiều loại. Ví dụ, một cửa hàng lớn của hệ thống bán lẻ có thể xác định những yếu tố phân biệt giữa cửa hàng thành công và không thành công.

c. Phân tích yếu tố. Một phương pháp thống kê được dùng để xác định 1 số chiều cơ bản của 1 tập lớn hơn của các biến có tương quan giữa các phần tử. Ví dụ, một mạng lưới truyền thông có thể rút gọn 1 tập lớn hơn các chương trình truyền hình thành 1 tập nhỏ các kiểu chương trình cơ bản.

d. Phân tích theo nhóm. Một phương pháp thống kê dùng để tách các sự vật ra thành 1 số nhất định những nhóm loại trừ nhau sao cho các nhóm đó tương đối đồng nhất. Ví dụ, người nghiên cứu của marketing có thể muốn phân loại 1 tập dị tạp các thành phố thành 4 nhóm các thành phố tương tự.

e. Phân tích hợp nhất. Một phương pháp thống kê dùng để đánh giá mức độ ưu thích của người trả lời đối với những mặt hàng khác nhau từ đó xác định hàm ích lợi suy ra của 1 người đối với từng tính chất  và tầm quan trọng tương đối của từng tính chất. Chẳng hạn, 1 hãng hàng không có thể xác định tổng ích lợi cho những phương án kết hợp các dịch vụ hành khách khác nhau tạo ra.

f. Dựng đồ thị nhiều chiều. Có nhiều phương pháp để biểu diễn các sự việc bằng những điểm trong 1 không gian nhiều chiều của các tính chất trong đó khoảng cách giữa các điểm là số đo mức độ không giống nhau. Ví dụ, 1 hãng sản xuất máy tính muốn thấy vị trí nhãn hiệu của mình so với nhãn hiệu cạnh tranh.

2. Mô hình

a. Mô hình quá trình Markov. Mô hình này thể hiện xác suất để chuyển từ 1 trạng thái hiện tại sang 1 trạng thái mới bất kỳ. Ví dụ, 1 hãng sản xuất hàng đóng gói có gắn nhãn hiệu có thể xác định các tỷ lệ thay đổi và giữ nguyên nhãn hiệu của mình trong từng thời kỳ và nếu xác suất ổn định thì nhãn hiệu đó đã có 1 thị phần giới hạn.

b. Mô hình xếp hàng. Mô hình này thể hiện thời gian chờ đợi và chiều dài xếp hàng có thể dự kiến trong bất kỳ hệ thống nào, khi đã cho thời gian đến và thời gian phục vụ và số kênh phục vụ. Ví dụ, 1 siêu thị có thể sử dụng mô hình này để dự đoán chiều dài xếp hàng tại thời điểm khác nhau trong ngày khi đã xác định số kênh phục vụ và tốc độ phục vụ.

c. Mô hình thử nghiệm trước sản phẩm mới. Mô hình này ước tính những quan hệ hàm giữa các trạng thái biết đến, dùng thử và mua lại của người mua căn cứ vào mức độ ưu thích và hành động của người tiêu dùng trong tình huống thử nghiệm trước hàng hóa và chiến dịch marketing.

d. Mô hình mức tiêu thụ phản ứng. Đó là 1 tập các mô hình ước tính có quan hệ hàm số giữa 1 hay nhiều biến marketing, như quy mô lực lượng bán hàng, chi phí quảng cáo, chi phí khuyến mãi… và mức cầu được tạo ra.

3. Chương trình con tối ưu hóa

a. Tính vi phân. Phương pháp này cho phép tìm giá trị cực đại và cực tiểu của 1 hàm số được sử dụng trong nghiên cứu marketing.

b. Lập trình toán học. Phương pháp này cho phép tìm những giá trị tối ưu hóa 1 hàm mục tiêu nào đó phải với 1 tập hợp những điều kiện ràng buộc.

c. Lý thuyết quyết định thống kê. Phương pháp này cho phép xác định quá trình tác động của các yếu tố ảnh hưởng tạo ra giá trị cực đại mong đợi.

d. Lý thuyết trò chơi. Phương pháp này cho phép xác định quá trình tác động trước hành vi của 1 hay nhiều đối thủ cạnh tranh, hay tính chất sẽ giảm lỗ đến mức tối thiểu cực đại của người ra quyết định.

Nguồn: Quantri.vn (Biên tập và hệ thống hóa)