Моделирование маркетингового профиля потребителя в электронном бизнесе тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Моделирование маркетингового профиля потребителя в электронном бизнесе"

На правах рукописи

Джабелов Роман Сергеевич

МОДЕЛИРОВАНИЕ МАРКЕТИНГОВОГО ПРОФИЛЯ ПОТРЕБИТЕЛЯ В ЭЛЕКТРОННОМ БИЗНЕСЕ

Специальность 08 00 13 - «Математические и инструментальные методы

экономики»

Автореферат на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 2005

Работа выполнена на кафедре «Экономическая информатика» Московского авиационного института (государственного технического университета).

Научный руководитель' кандидат экономических наук, доцент

Андрей Васильевич Дегтярев Официальные оппоненты. доктор экономических наук, профессор

Александр Сергеевич Саркисян кандидат экономических наук, доцент Николай Михайлович Махнев Ведущая организация' Московский государственный университет

экономики, статистики и информатики

Защита состоится «<?■£» 2005 г в «_» часов на заседании

диссертационного совета Д 212.125 06 в Московском авиационном институте (государственном техническом университете) по адресу: 125993, г. Москва, Волоколамское шоссе, д 4, корпус 5, в зале заседаний Ученого совета МАИ

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского авиационного института (государственного технического университета).

Автореферат разослан Л<А£ 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета,

к э н., доцент К.Б Доброва

1. Общая характеристика работы

эььЗ

Разработка новых маркетинговых моделей с учетом современных инструментальных средств Интернета является важной задачей эффективного управления предприятием в электронном бизнесе Решением данной задачи, по мнению автора, является моделирование маркетингового профиля потребителя (Ml Ш). Под маркетинговым профилем потребителя понимается совокупность основных, типических черт потребителя, выявленных в результате маркетинговых исследований с целью повышения эффективности управления электронным предприятием. С одной стороны Ml III позволяет влиять на конкретного потребителя через учет его индивидуальных характеристик, с другой - на основании выявленных тенденций рынка воздействовать на собственные бизнес-процессы электронного предприятия

Исследованием электронного бизнеса занимается ряд отечественных и зарубежных авторов, среди которых в первую очередь следует назвать Л.Д.Реймана, А.В Волокиткина, А.П.Маношкина (модели организации электронного бизнеса, методы управления взаимоотношениями с потребителями); д э н., профессора И Т Балабанова, к.э н А А Кантаровича, Д.Эймора (методологические основы построения систем электронной коммерции, оценка эффективности их функционирования); А.В.Петюшкина (основы и персонификация баннерной рекламы); И В Успенского; К Пэйтеля, М.П.Мак-Картни (Интернет-маркетинг); Дмитриев ОН; Саркисян A.C.;

Парамонов Ф.И;

Актуальность избранной темы обусловлена следующими обстоятельствами:

- во-первых, быстрая смена устаревших технологий более современными требует своевременной разработки новых эффективных моделей МТТТТ;

- во-вторых, применяющийся в мировой практике инструментарий моделирования МПП от зарубежных разработчиков не учитывают специфики российского электронного бизнеса, а российские разработки часто не имеют научного обоснования и на практике показывают малую эффективность,

- в-третьих, в научной и учебной литературе отсутствует систематизация свойств МПП, не разработана модель проверки первичных свойств на достоверность, малоэффективна модель определения вторичных свойств и модель идентификации МПП на виртуальной торговой площадке

Целью диссертационного исследования является разработка комплекса моделей маркетингового профиля потребителя электронного предприятия

Объектом исследования выступает электронное предприятие

Предметом исследования является маркетинговый профиль потребителя, контактирующего с виртуальной торговой площадкой электронного предприятия.

Для достижения поставленной цели решены следующие научные задачи

1) выполнен анализ современного состояния электронного бизнеса, моделей организации электронного бизнеса, инструментальных средств

к »Kit*, • <> » ,

I I t j н

- ч ' ■ I

i

получения первичных и методов моделирования вторичных свойств МПП в Интернете;

2) исследованы основные направления совершенствования моделей МПП, которые целесообразно развить в данном исследовании;

3) разработана методика формирования системного набора первичных и вторичных свойств МПП, в основу которой положен объектно-ориентированный подход и элементы теории поведения потребителей известных ученых-экономистов Ф Котлера и М.Р Соломона;

4) разработана модель проверки первичных свойств МПП на достоверность;

5) разработан комплекс моделей определения вторичных свойств МПП;

6) разработана модель идентификации МПП на основе комплексного учета первичных свойств,

7) на основании приведенных выше моделей разработана модель персонификации виртуальной торговой площадки, учитывающая ситуацию первого контакта потребителя с виртуальной торговой площадкой Под персонификацией понимается процесс настройки отображения содержимого виртуальной торговой площадки под маркетинговый профиль конкретного потребителя.

8) осуществлена практическая реализация разработанных моделей в программном механизме «Е-РгойНг^» Проведена его апробация и оценка результатов.

К основным элементам научной новизны результатов, полученных при решении перечисленных задач и выносящихся на защиту, относятся'

1) методика формирования системного набора первичных и вторичных свойств МПП,

2) модель проверки первичных свойств МПП на достоверность,

3) комплекс моделей определения вторичных свойств МПП;

4) модель идентификации МПП;

5) модель персонификации виртуальной торговой площадки.

Практическая значимость результатов диссертационного исследования

заключается

1) в повышении эффективности персонификации виртуальной торговой площадки за счет использования научно-обоснованного в плане структуры и состава свойств МПП, а так же за счет оценки достоверности первичных свойств и совершенствования процесса идентификации МПП;

2) в улучшении качества обслуживания потребителя через персонификацию виртуальной торговой площадки для потенциальных покупателей,

3) в осуществлении ряда важных функций маркетинга (распространение и продвижение продукции на рынке, планирование выпуска продукции и ценообразование) через анализ вторичных свойств МПП;

4) в оптимизации рекламных затрат за счет персонифицированного воздействия на потребителя,

5) в повышении достоверности социологических опросов, рейтингов, систем Интернет-мониторинга и других механизмов, в основе которых лежит необходимость идентификации аудитории электронного предприятия

В качестве теоретической и методологической основы диссертационного исследования использованы научные положения, сформулированные следующими авторами'

1) в области электронного бизнеса - Л.Д.Рейман; В.В.Царев, АА.Кантарович, И Т.Балабанов; А.В Петюшкин; И.В.Успенский, К.Пэйтел, М.П Мак-Картни и др.;

2) в области маркетинговых исследований потребителя - М Р.Соломон; Ф.Котлер; Т. Дрейер, Р В. Дрейган, К Медфорд, В Ривкин и др

3) в области экономико-математического моделирования и инструментальных средств - Дмитриев О.Н.; Саркисян АС; Парамонов ФИ; Д.И Золотаревская; С.И.Шелобаев; Е С Вентцель; В.Б Уткин- К В Балдин, Р.Квинлан, П Джексон и др.

Информационную основу исследования составляют нормативно-правовые акты Российской Федерации, публикации в литературных и электронных научных и учебных источниках, материалы семинаров и конференций, оперативная учетная информация статистических и аналитических сервисов Интернета (в том числе «Spylog ru», «Mail ги» и «Hotlog ги») и виртуальной торговой площадки «Железный фактор» (www.steelfactor ru).

Методический аппарат диссертационной работы включает экономико-математические методы и модели; элементы теории поведения потребителей; методологию объектно-ориентированное проектирование

Апробация и внедрение результатов исследования. Разработанный автором комплекс моделей МПП реализован в программном механизме «Е-РгоА1т§» и успешно применяется на официальной виртуальной торговой площадке телепередачи «Железный фактор», выходящей на телеканале «НТВ Плюс» Положения и выводы диссертационного исследования используются в учебном процессе Московского авиационного института при проведении занятий по специальности 35 14 00 «Прикладная информатика в экономике» (учебная дисциплина - «Вычислительные машины, сети и системы коммуникаций»).

По основным научным результатам диссертационного исследования сделано шесть публикаций в научных журналах, сборниках статей и тезисов докладов научных конференций

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка сокращений, литературы и приложений. Содержание работы изложено на 196 страницах машинописного текста

Список литературы представлен 127 источниками, в том числе двумя нормативно-правовыми актами, 40 литературными (научными и учебными) источниками, четырьмя авторефератами диссертаций, 62 русскоязычными электронными источниками, семнадцатью иностранными электронными источниками. Количество приложений - 13.

2. Основное содержание работы

Во введении обосновывается цель диссертации, вытекающие из нее задачи, актуальность результатов для науки и практики, приводятся другие обязательные характеристики работы

Первая глава посвящена методологическим основам моделирования маркетингового профиля потребителя.

Электронный бизнес является новым направлением в экономике, находящимся в процессе становления, поэтому автору потребовалось формализовать необходимый в диссертационном исследовании понятийный аппарат На основании анализа и критической оценки существующих трактовок автором даны собственные определения следующим понятиям: электронный бизнес, электронная коммуникационная среда, электронная коммерция, электронная торговля, электронное предприятие, виртуальная торговая площадка и маркетинговый профиль потребителя. Проведено сравнение электронного и традиционного видов бизнеса

Предложен новый подход к исследованию МПП, в основу которого положена методология объектно-ориентированного проектирования. Данный подход позволил впервые получить важные преимущества: упрощение механизма заполнения МПП и обеспечение возможности динамического перевода МПП между группами, что определяет практическую реализуемость моделей МПП.

Проведенный анализ моделей организации электронного бизнеса позволил разработать новую концептуальную модель виртуальной торговой площадки, необходимую для построения МПП. Предложенная концептуальная модель отражает принципиально важные функциональные элементы, присущие всем моделям организации электронного бизнеса Её основным и отличительным достоинством является отражение градации потребителей на группы согласно экономической теории известных ученых-экономистов М.Рафела и Н Рафела. Модель способствует наиболее четкой оценке готовности потребителя совершать покупки на виртуальной торговой площадке электронного предприятия.

Согласно принципам объектно-ориентированного проектирования свойства МПП поделены на два вида первичные - доступные для получения с помощью Интернет-инструментария и вторичные - моделируемые с помощью методов на основе первичных свойств С целью дальнейшей формализации первичных свойств МПП систематизированы их источники в Интернете Определена группа предпочтительных (переменные окружения и язык программирования «JavaScript») и второстепенных (служба «WHOIS» и активные «CGItt-сценарии) инструментальных средств Анализ индивидуальных характеристик потребителя, предложенных Ф Котлером и М Р Соломоном, позволил установить наиболее существенные с точки зрения маркетинга электронного предприятия и технологически доступные для моделирования вторичные свойства МПП' референтные группы, социальный класс (или экономическое положение) и географическое месторасположение потребителя.

На основе объектно-ориентированного подхода проведена систематизация механизмов моделирования MIHI Предметно исследованы методы идентификации Ml 111 и модели персонификации виртуальных торговых площадок Определены основные направления их совершенствования'

1) формирование системного набора первичных и вторичных свойств;

2) разработка модели проверки МПП на достоверность,

3) разработка комплекса моделей определения вторичных свойств МПП;

4) разработка эффективной модели идентификации МПП;

5) разработка модели персонификации виртуальной торговой площадки с учетом ситуации первого контакта потребителя с виртуальной торговой площадкой

Вторая глава посвящена разработке комплекса моделей маркетингового профиля потребителя электронного предприятия.

На основании систематизированного в первой главе инструментария сбора первичной информации, а так же проведенного анализа структуры и содержимого регистрационных форм ряда популярных виртуальных торговых площадок предложен системный набор первичных свойств МПП согласно принципам объектно-ориентированного проектирования'

1) группу свойств маркетингового профиля потенциального покупателя составляет маркер; поддержка браузером потребителя «JavaScript»-, «Cookies»-и «ВеЬауюгз»-инструментария; IP-адрес (или диапазон адресов); характеристики монитора и браузера; название и версия операционной системы; языки браузера

и операционной системы потребителя, информация о ссылающихся серверах и запросах, посредством которых

2) группу свойств маркетингового профиля посетителя дополняет информация об изучаемых потребителем продуктах каталога и о реакции потребителя на маркетинговые решения (например, рекламу и социологические исследования);

3) группу свойств маркетингового профиля регистрированного потребителя дополняет обязательная информация (электронный адрес, пароль, Ф И. О), второстепенная информация (пол, возраст, платежное средство, координаты, индивидуальные характеристики); история заказов; история расчетов (предпочтительные варианты оплаты; адреса, время и способы доставки); история сервисного обслуживания.

Разработана концептуальная, а на ее основе и математическая модель проверки достоверности первичных свойств МТТП. Модель основана на расчете введенного автором интегрального показателя достоверности первичных свойств и впервые позволяет производить градацию Ml 111 по трем степеням достоверности (высокой, средней и низкой):

D = Ипрозр +Япи - Rc тв + 2* И-элит >

потребитель попал на виртуальную торговую площадку;

1, если проверка успешна,

О, если проверка не успешна или не проведена.

Достоверность

высокая, если D = О, средняя, если D = 1, низкая, если D - 2,

где:

D - интегральный показатель достоверности первичных свойств МПП;

R[[po3p - показатель, отражающий наличие при контакте потребителя с виртуальной торговой площадкой прозрачного «Ргоху»-сервера;

Япи - показатель, отражающий наличие при контакте потребителя с виртуальной торговой площадкой простого или искажающего анонимного «Ргоху»-сервера;

Re j в - показатель, отражающий наличие идентификационных первичных свойств МПП - поддержки «Cookies»-, «JavaScript»- и «Behaviors»-инструментария;

Rmht - показатель, отражающий наличие при контакте потребителя с виртуальной торговой площадкой элитного анонимного «Ргоху»-сервера.

Модель имеет высокую практическую значимость, так как применима не только в сфере электронного бизнеса, но и в любой области Интернета, где требуется оценка достоверности информационного потока, создаваемого анонимными пользователями сети по технологии «World Wide Web».

Разработан комплекс моделей вторичных свойств маркетингового профиля потребителя, характеризующихся рядом важных новых преимуществ.

Во-первых, для моделирования референтных групп потребителя наряду с известными методами анализа точек входа, ссылающихся серверов и

поисковых фраз впервые применен введенный автором показатель приоритета референтной группы N

Рпрг, =— , 1 = (1 ..т), Мт

где:

Рпрг1~ показатель приоритета ¡-ой референтной группы, соответствующей ¡-ому разделу или группе разделов каталога виртуальной торговой площадки;

N. - количество запросов потребителя к ¡-ому разделу или группе разделов каталога виртуальной торговой площадки;

КГ,,, - количество запросов потребителя ко всем (ш) разделам или группам разделов каталога виртуальной торговой площадки;

ш - общее количество разделов или групп разделов каталога виртуальной торговой площадки.

Достоинство модели в том, что она позволяет однозначно определять референтные группы для всего класса МПГГ.

Во-вторых, разработаны две модели социального класса - как свойства маркетингового профиля потребителя и свойства маркетингового профиля потенциального покупателя В основу первой модели положен введенный автором показатель стоимостной градации продукции Данный показатель отражает границы стоимости продукции из определенного раздела или группы разделов каталога, соответствующие социальным классам'

где-

Рс г п I j - показатель стоимостной градации продукции из ¡-ого раздела или группы разделов каталога виртуальной торговой площадки, соответствующей _)-ому социальному классу;

Смах I - максимальная стоимость продукта из ¡-ого раздела или группы разделов каталога виртуальной торговой площадки,

Смш 1 ~ минимальная стоимость продукта из ¡-ого раздела или группы разделов каталога виртуальной торговой площадки,

ш - количество разделов или групп разделов каталога виртуальной торговой площадки;

Н;1.льь - количество социальных классов, на которое производится разделение потребителей электронного предприятия

При этом нижней стоимостной границей ,)-ого социального класса выступает верхняя граница предыдущего (|"1) класса или нулевое значение показателя Рс г п 1.1 •

Для ситуации, когда потребитель контактирует сразу с несколькими разделами каталога виртуальной торговой площадки, необходима адаптация аргументов:

П II

Смах= ЦСмАХк Смж= £см1кк к = (1..п), к=1 к=1

где п - количество разделов каталога виртуальной торговой площадки,

продукцией из которых интересуется потребитель

Отличительное достоинство показателя в том, что он позволяет не учитывать количество социальных классов и может быть использован для всей группы активных потребителей.

В основу модели социального класса (Б) как свойства маркетингового профиля потенциального покупателя положен метод «Деревьев решений» по

ь

алгоритму Р.Куинлена «С4 5», позволяющий определить данное вторичное свойство на основе ряда категориальных первичных свойств. 1Р-адреса - 1Р (скорости связи - Уев и географического месторасположения потребителя - в), времени посещения потребителем виртуальной торговой площадки - Тцос и разрешения монитора потребителя - Имон В общем виде модель имеет вид

Б = /(1Р, Тпос, И-мо! |) - для крупных виртуальных торговых

площадок;

Б = /(в, УСв, Тпос, К-моп) - для средних и мелких виртуальных

торговых площадок.

В-третьих, разработан новый метод корректировки вторичных свойств МПП, основанный на комплексном применении двух подходов В основу первого подхода положен введенный автором показатель заинтересованности потребителя в продукте 4

ДТ,=1ДТП I'1

АТМ = Т-ТМ , 3 = (1..п),

1АТ,Х

Хср 1=1

V ,х = (1..у),

где:

W1 - показатель заинтересованности потребителя в 1-ом продукте, ДТ, - суммарное время, потраченное потребителем на изучение страницы каталога, соответствующей 1-ому продукту,

Т,ср - среднее время, затрачиваемое потребителями на изучение 1-ой страницы каталога для приобретения ¡-ого продукта,

ДТ, j - время, затраченное потребителем на изучение 1-ой страницы за одно ,)-ое посещение;

Т, I - значение времени, в которое произошел запрос потребителем 1-ой страницы за.)-ое посещение;

Т - значение времени, в которое произошел последующий запрос любой другой страницы виртуальной торговой площадки,

ДТ, х - время, затрачиваемое х-ым потребителем на изучение 1-ой страницы каталога для приобретения 1-ого продукта;

п - количество заходов потребителя на 1-ую информативную страницу, V - количество потребителей, приобретших 1-ый продукт Условие заинтересованности потребителя в продукте. XV, > 1 Причем чем выше значение XV,, тем больше потребитель заинтересован в 1-ом продукте

Второй подход подразумевает учет реакции потребителя на маркетинговые решения и последующее обновление существующих и добавление новых вторичных свойств в МГТП

Разработана новая концептуальная модель пассивной идентификации маркегингового профиля потребителя на виртуальной торговой площадке, представленная на рис 1 В основу модели положен принцип установления соответствий между характеристиками терминала потребителя и первичными свойствами МПТТ Модель подразумевает комплексное применение методов пассивной идентификации потребителя по маркеру и первичным свойствам При этом формирование и проверка маркера осуществляется не только посредством известного «Cookiesn-инструментария, но и посредством концепции поведений «Behaviors» от «Microsoft»

В качестве меры сходства между сравниваемыми по первичным свойствам объектами выступает процент несогласия из области кластерного анализа:

Количество х, Фу, .

Расстояние (х,у) = ---- >1 _ (,' • и) >

и

где:

х | -i-ая характеристика терминала потребителя;

у ,-соответствующее i-ой характеристике i-oe первичное свойство МПП;

и - общее количество характеристик терминала потребителя.

Наиболее близкие объекты будут иметь наименьший процент несогласия

Достоинство модели заключается в возможности пассивной идентификации как обладающих, так и не обладающих маркером потребителей

Вход

Проверка маркера в виде «Соокгев»-фаила

Проверка маркера

нет в виде «ВаЬауюге»-

файла

Сопоставление характеристик

терминала свойствам МПП

Рис 1 Концептуальная модель пассивной идентификации маркетингового профиля потребителя на виртуальной торговой площадке

Разработана концептуальная модель пассивной персонификации виртуальной торговой площадки на основе предложенных ранее моделей проверки первичных свойств на достоверность, определения вторичных свойств

и идентификации МГТТТ (см рис. 2). Модель предусматривает два подхода к персонификации виртуальной торговой площадки Первый - основан на использовании частного МПП, второй - на использовании сводной базы МПП.

На базе концептуальной модели разработана экономико-математическая модель персонификации виртуальной торговой площадки согласно сводной базе МПП В основу модели положен расчет интегрального показателя рейтинга продукции электронного предприятия по методу «Паттерн»:

М,=

тт Т

N инт, N зак, N_ro3j_

"т ^ т т

N иптмлх N злкмах rcpmax r cpmax

v.

Х|1 Ыинт> Х,1 ^АК| _ Кгол'

N ииТ|=—т— —— -М гол]- т

I, ^J ч

где:

MJ - интегральный показатель привлекательности ^лго продукта;

М1инт] • стандартизированное по времени количество потребителей, заинтересовавшихся .¡-ым продуктом;

ЫТзак I - стандартизированное по времени количество потребителей, приобретших _)-ый продукт;

Лср] - средняя оценка потребителями .¡-ого продукта;

N'1 ол 1 - стандартизированное по времени количество проголосовавших за ,]-ый продукт потребителей;

- временной период за который производится расчет рейтинга j-oгo продукта.

Рис 2 Концептуальная модель персонификации виртуальной торговой площадки

По мнению автора, новым результатом является то, что модель позволяет адекватно персонифицировать наиболее общую виртуальную торговую площадку, в то время как модели персонификации других авторов применимы только для сферы массового обслуживания в электронном бизнесе При этом модель учитывает ситуацию персонификации виртуальной торговой площадки при первом контакте с ней потребителя.

Третья глава диссертационного исследования посвящена результатам практического применения комплекса моделей маркетингового профиля потребителя.

Раскрыты наиболее существенные вопросы практической реализации разработанного комплекса моделей МПП в программном продукте «E-Profiling» Инструментальной основой для данного программного продукта послужили доступные в глобальной сети бесплатные средства Интернет-технологий' серверные средства - язык программирования «Perl» и база данных «MySQL»; инструментальные средства, функционирующим на стороне потребителя, - язык программирования «JavaScript» и концепция поведений «Behaviors» от «Microsoft»

Апробирование программного продукта проводилось на официальной виртуальной торговой площадке телевизионной передачи «Железный фактор», выходящей на спортивном телеканале «НТВ Плюс». Виртуальная торговая площадка существует с 1999 года и входит в двадцатку крупнейших спортивных Интернет-ресурсов России.

Срок проводимой апробации - один год За это время были проведены рекламные кампании около двадцати крупных спортивных организаций, в том числе «Nike», «INTERSPORT», электронной версии газеты «Спорт-экспресс»

Разработана и применена методика экспериментальной оценки эффективности модели проверки первичных свойств МПП на достоверность, показавшая результат 99%

Разработана и применена методика оценки эффективности модели идентификации МПП, в основу которой положен расчет показателя достоверности по экспериментальным и статистическим данным, предоставляемым службой Интернет-мониторинга «HotLogru» Установлено, что эффективность предлагаемой автором модели составляет 99,83%, что па 3,6% выше эффективности маркирования по «Cookicsrt-инсфументарию, и примерно на 0,4% эффективнее идентификации потребителя одновременно по «Cookies»- и «Bahaviom-инструментарию.

С целью определения эффективности предложенной автором методики моделирования свойства социального класса маркетингового профиля потенциального покупателя проведен эксперимент по практическому применению алгоритма Р Куинлена «С4 5» На основе случайной выборки 150 объектов из базы МПП виртуальной торговой площадки построено «дерево решений», позволяющее распознать 142 объекта Эффективность составила примерно 95% Результат эксперимента подтверждает высокую практическую эффективность методики автора.

Разработана и применена методика оценки эффективности модели персонификации виртуальной торговой площадки электронного предприятия Основу методики составила система текущих показателей оценки функционирования электронного предприятия' темп привлечения новых потребителей, средняя частота показа рекламного объявления; показатель потребительского отклика, показатель заинтересованности потребителей в рекламируемом продукте, удельный вес потребителей, сделавших покупки; удельный вес клиентов и приверженцев от общего числа потребителей, коэффициент отсева (прироста) клиентов и приверженцев Результаты практического применения данной методики, заключающиеся в повышении всех показателей, позволяют говорить об эффективности разработанного механизма и положенного в его основу комплекса экономико-математических моделей МПГТ.

3. Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1 Джабелов Р С , Дегтярев А В Инструментальные методы персонификации в организации Интернет-маркетинга // Проблемы создания перспективной авиационной техники, Сборник статей под ред проф Ю Ю Комарова, В А Мхитаряна -М • Изд-во МАИ, 2003 - 344 с, ил, с. 124-128

2 Джабелов Р С , Дегтярев А В Персонификация - новый подход к электронной коммерции // Новые информационные технологии -Тезисы докладов XI международной студенческой школы-семинара в 2-х томах, М.' МГИЭМ, 2003641 е., с. 343-345

3 Джабелов Р С , Дегтярев А В Моделирование маркетинговых затрат в области е-бизнеса // IV Московский международный форум «Образование - Занятость -Карьера» Сб тезисов докладов научно-практической конференции «Мост в будущее» - М Изд-во Рос Экон Акад , 2003 - 367 с , с 101-102

4 Джабелов Р С. Инструментальные средства мониторинга виртуальных торговых площадок // Новые информационные технологии -Тезисы докладов X международной студенческой школы-семинара в 2-х томах, М МГИЭМ, 2004, с. 347-348

5 Джабелов Р С Моделирование маркетингового профиля потребителя в электроном бизнесе // Объединенный научный журнал, - Фонд научных публикаций, 2005 №5 (133), с 18-19

6 Джабелов Р С Моделирование референтных групп потребителя в электронном бизнесе // Экономика и финансы, - Фонд научных публикаций, 2005 №3 (83), с.53-54.

Для заметок

Заказ №803 Подписано в печать 06 05 05 Тираж 100 ->кз Уст пл 0,96

ООО "Цифровичок", тел. (095) 797-75-76 www.cfir.ru

Ш1 160

РНБ Русский фонд

2006-4 7191

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Джабелов, Роман Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ МАРКЕТИНГОВОГО ПРОФИЛЯ ПОТРЕБИТЕЛЯ В ЭЛЕКТРОННОМ БИЗНЕСЕ.

1.1 Научные основы электронного бизнеса.

1.1.1 Понятийный аппарат электронного бизнеса.

1.1.2 Факторное сравнение традиционного и электронного видов бизнеса.

1.1.3 Анализ моделей организации электронного бизнеса.

1.1.4 Концептуальная модель виртуальной торговой площадки электронного предприятия.

1.2 Сущность и содержание маркетингового профиля потребителя в электронном бизнесе.

1.2.1 Объектно-ориентированный подход к исследованию маркетингового профиля потребителя.

1.2.2 Систематизация инструментальных средств определения первичных свойств маркетингового профиля потребителя.

1.2.3 Анализ вторичных свойств маркетингового профиля потребителя.

1.3 Сущность и содержание моделирования маркетингового профиля в электронном бизнесе.;.!.

1.3.1 Теоретические аспекты экономико-математического моделирования.

1.3.2 Систематизация инструментальных средств моделирования маркетингового профиля потребителя.

1.3.3 Методы идентификации потребителя на виртуальной торговой площадке.

1.3.4 Анализ моделей персонификации виртуальных торговых площадок.

1.4 Выводы.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА КОМЛЕКСА МОДЕЛЕЙ МАРКЕТИНГОВОГО ПРОФИЛЯ ПОТРЕБИТЕЛЯ В ЭЛЕКТРОННОМ БИЗНЕСЕ.

2.1 Методика сбора и модель проверки на достоверность первичных свойств маркетингового профиля потребителя.

2.2 Модель определения вторичных свойств маркетингового профиля потребителя.'.

2.3 Модель идентификации маркетингового профиля потребителя.

2.4 Модель персонификации виртуальной торговой площадки.

2.5 Выводы.

ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ ПРАКТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ КОМПЛЕКСА МОДЕЛЕЙ МАРКЕТИНГОВОГО ПРОФИЛЯ ПОТРЕБИТЕЛЯ.

3.1 Практическая реализация моделей маркетингового профиля потребителя.

3.1.1 Процедура идентификации потребителя.

3.1.2 Процедура формирования маркетингового профиля потребителя.

3.1.3 Процедура персонификации виртуальной торговой площадки электронного предприятия.

3.2 Оценка эффективности комплекса моделей маркетингового профиля потребителя.

3.2.1 Оценка эффективности модели идентификации потребителя.

3.2.2 Оценка эффективности модели проверки первичных свойств маркетингового профиля на достоверность.

3.2.3 Оценка эффективности метода «дерева решений» для моделирования социального класса потенциального покупателя.

3.2.4 Оценка эффективности модели персонификации виртуальной торговой площадки электронного предприятия.

3.3 Выводы.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование маркетингового профиля потребителя в электронном бизнесе"

Разработка новых маркетинговых моделей с учетом современных инструментальных средств Интернета является важной задачей эффективного управления предприятием в электронном бизнесе. Решением данной задачи, по мнению автора, является моделирование маркетингового профиля потребителя. Под маркетинговым профилем потребителя (МПП) понимается совокупность основных, типических черт потребителя, выявленных в результате маркетинговых исследований с целью повышения эффективности управления электронным предприятием. С одной стороны МПП позволяет влиять на конкретного потребителя через учет его индивидуальных характеристик, с другой - на основании выявленных тенденций рынка воздействовать на собственные бизнес-процессы электронного предприятия. Данный подход к ведению электронного бизнеса признан и используется рядом известных Интернет-компаний: «Yahoo.com», «AOL.com», «Google.com» и «Amazon.com» [129].

Исследованием электронного бизнеса занимается ряд отечественных и зарубежных авторов, среди которых в первую очередь следует назвать Л.Д.Реймана, А.В.Волокиткина, А.П.Маношкина (модели организации электронного бизнеса, методы управления взаимоотношениями с потребителями); д.э.н., профессора И.Т.Балабанова, к.э.н. А.А.Кантаровича, Д.Эймора (методологические основы построения систем электронной коммерции, оценка эффективности их функционирования); А.В.Петюшкина (основы и персонификация баннерной рекламы); И.В.Успенского; К.Пэйтеля, М.П.Мак-Картни (Интернет-маркетинг); Дмитриев О.Н.; Саркисян А.С.; Парамонов Ф.И.

Актуальность избранной темы обусловлена следующими обстоятельствами:

- во-первых, быстрая смена устаревших технологий более современными требует своевременной разработки новых эффективных моделей Ml 111;

- во-вторых, применяющийся в мировой практике инструментарий моделирования МПП от зарубежных разработчиков не учитывают специфики российского электронного бизнеса, а российские разработки часто не имеют научного обоснования и на практике показывают малую эффективность;

- в-третьих, в научной и учебной литературе отсутствует систематизация свойств МПП, не разработана модель проверки первичных свойств на достоверность, малоэффективна модель определения вторичных свойств и модель идентификации МПП на виртуальной торговой площадке.

Целью диссертационного исследования является разработка комплекса моделей маркетингового профиля потребителя электронного предприятия.

Объектом исследования выступает электронное предприятие.

Предметом исследования является маркетинговый профиль потребителя, контактирующего с виртуальной торговой площадкой электронного предприятия.

Для достижения поставленной цели решены следующие научные задачи:

1) выполнен анализ современного состояния электронного бизнеса: моделей организации электронного бизнеса, инструментальных средств получения первичных и методов моделирования вторичных свойств МПП в Интернете;

2) исследованы основнью направления совершенствования моделей МПП, которые целесообразно развить в данном исследовании;

3) разработана методика формирования системного набора первичных и вторичных свойств МПП, в основу которой положен объектно-ориентированный подход и элементы теории поведения потребителей известных ученых-экономистов Ф.Котлера и М.Р.Соломона;

4) разработана модель проверки первичных свойств МПП на достоверность;

5) разработан комплекс моделей определения вторичных свойств МПП;

6) разработана модель идентификации МПП на основе комплексного учета первичных свойств;

7) на основании приведенных выше моделей разработана модель персонификации виртуальной торговой площадки, учитывающая ситуацию первого контакта потребителя с виртуальной торговой площадкой. Под персонификацией понимается процесс настройки отображения содержимого виртуальной торговой площадки под маркетинговый профиль конкретного потребителя.

8) осуществлена практическая реализация разработанных моделей в программном механизме «E-Profiling». Проведена его апробация и оценка результатов.

К основным элементам научной новизны результатов, полученных при решении перечисленных задач и выносящихся на защиту, относятся:

1) методика формирования системного набора первичных и вторичных свойств МПП;

2) модель проверки первичных свойств Ml 111 на достоверность;

3) комплекс моделей определения вторичных свойств МПП;

4) модель идентификации МПП;

5) модель персонификации виртуальной торговой площадки.

Практическая значимость результатов диссертационного исследования заключается:

1) в повышении эффективности персонификации виртуальной торговой площадки за счет использования научно-обоснованного в плане структуры и состава свойств МПП, а так же за счет оценки достоверности первичных свойств и совершенствования процесса идентификации МПП;

2) в улучшении качества обслуживания потребителя через персонификацию виртуальной торговой площадки для потенциальных покупателей;

3) в осуществлении ряда важных функций маркетинга (распространение и продвижение продукции на рынке, планирование выпуска продукции и ценообразование) на основании анализа вторичных свойств МПП;

4) в оптимизации рекламных затрат за счет персонифицированного воздействия на потребителя;

5) в повышении достоверности социологических опросов, рейтингов, систем Интернет-мониторинга и других инструментальных средств, в основе которых лежит необходимость . идентификации аудитории электронного предприятия.

В практических результатах диссертационного исследования заинтересованы следующие группы предприятий электронного бизнеса:

1) электронные предприятия, занимающиеся коммерческой деятельностью в Интернете;

2) электронные предприятия, обладающие виртуальными торговыми площадками в виде сообщества, созданных с целью общения контрагентов бизнес-отношений: форумы, доски объявлений, провайдеры Интернет-связи;

3) некоммерческие сервисы Интернета, предоставляющие бесплатные услуги или информацию массовому потребителю: поисковые системы, каталоги, почтовые службы, файловые архивы;

4) службы Интернет-маркетинга: счетчики посещений, баннерные сети, службы Интернет-мониторинга.

В качестве теоретической и методологической основы диссертационного исследования использованы научные положения, сформулированные следующими авторами:

1) в области электронного бизнеса - Л.Д.Рейман; В.В.Царев, А.А.Кантарович; И.Т.Балабанов; А.В.Петюшкин; И.В.Успенский; К.Пэйтел, М.П.Мак-Картни и др.;

2) в области маркетинговых, исследований потребителя - М.Р.Соломон; Ф.Котлер; Т. Дрейер, Р. В. Дрейган, К.Медфорд, В. Ривкин и др.

3) в области экономико-математического моделирования и инструментальных средств - Дмитриев О.Н.; Саркисян A.C.; Парамонов Ф.И.; Д.И.Золотаревская; С.И.Шелобаев; Е.С. Вентцель; В.Б.Уткин: К.В.Балдин, Р.Квинлан, П.Джексон и др.

Информационную основу исследования составляют нормативно-правовые акты Российской Федерации, публикации в литературных и электронных научных и учебных источниках, материалы семинаров и конференций, оперативная учетная информация статистических и аналитических сервисов Интернета (в том числе «Spylog.ru», «Mail.ru» и «Hotlog.ru») и виртуальной торговой площадки «Железный фактор» (www.steelfactor.ru).

Методический аппарат диссертационной работы включает экономико-математические методы и модели; элементы теории поведения потребителей; методологию объектно-ориентированное проектирование.

Апробация и внедрение результатов исследования. Разработанный автором комплекс моделей МПП реализован b программном средстве «Е-Profiling» и успешно применяется на официальной виртуальной торговой площадке телепередачи «Железный фактор», выходящей на телеканале «НТВ Плюс» и имеющей месячную посещаемость - 70 тыс. потребителей.

Положения и выводы диссертационного исследования используются в учебном процессе Московского авиационного института при проведении занятий по специальности 35.14.00 «Прикладная информатика в экономике» учебная дисциплина «Вычислительные машины, сети и системы коммуникаций»).

Структура диссертационного исследования включает введение, три главы, заключение, список сокращений, литературу и приложения.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Джабелов, Роман Сергеевич

3.3 Выводы

Третья глава диссертационного исследования посвящена вопросам практической реализации, внедрения и оценки моделей маркетингового профиля потребителя. Достигнуты следующие результаты:

1) Разработана методика практической реализации моделей и методов, разработанных нами на этапе исследования методологических аспектов моделирования маркетингового профиля потребителя. Реализация данной методики выражена в программном продукте «Е-РгойНг^», инструментальной основой для производства которого явились послужили бесплатные и доступные в глобальной сети средства Интернет-технологий: серверные средства - язык программирования «Perl» и база данных «MySQL»; инструментальные средства, функционирующим на стороне потребителя, - язык программирования «JavaScript» и концепция «Behaviors» от «Microsoft».

2) Апробирование программного продукта проводилось на официальной виртуальной торговой площадке телевизионной передачи «Железный фактор», выходящей на спортивном телеканале «НТВ ПЛЮС», и издательского дома «Сила и Красота». Виртуальная торговая площадка существует с 1999 года и потребителей и входит в 20-ку крупнейших спортивных Интернет-ресурсов России. Срок апробации программного обеспечения - один год. За это время были проведены рекламные десяти крупных спортивных организаций, в том числе «Nike», «INTERSPORT», электронной версии газеты «Спорт-экспресс».

3) В процессе практической реализации автором была разработана двух-составная модель маркера для маркетингового профиля потребителя, которая позволяет максимально эффективно производить маркирование потребителя при соблюдении принципа компактности базы данных маркетинговых профилей потребителей.

4) Разработана и применена методика экспериментальной оценки эффективности разработанной модели проверки первичных свойств маркетингового профиля потребителя на достоверность, показавшая, что эффективность модели высока и составляет 99%.

5) Разработана и применена методика оценки эффективности модели идентификации потребителя, в основу которой легли теоретические расчеты показателя достоверности по экспериментальным и статистическим данным, предоставляемым глобальной службой Интернет-мониторинга «HotLog», и применение элементов теории вероятности. По результатам расчетов было выявлено, что эффективность предлагаемой автором модели составляет 99,83%, что на 3,6% выше эффективности маркирования по «Соок1е5»-инструментарию, и примерно на 0,4% эффективнее идентификации потребителя одновременно по «Cookies»- и «Bahaviorsw-инструментарию.

6) С целью определения эффективности предложенной автором методики моделирования свойства социального класса маркетингового профиля потенциального покупателя проведен эксперимент по практическому применению метода «дерева решений» (алгоритм Р.Куинлена «С4.5»). На основе случайной выборки из 150 объектов базы маркетинговых профилей потребителей тестовой виртуальной торговой площадки было построено «дерево решений», позволяющее распознать 142 объекта. Эффективность составила примерно 95%. Результат эксперимента подтверждает высокую практическую эффективность методики автора.

7) Разработана и применена методика оценки эффективности модели персонификации виртуальной торговой площадки электронного предприятия. Основу методики составила система текущих показателей оценки функционирования электронного предприятия: темп привлечения новых потребителей; средняя частота показа рекламного объявления; показатель потребительского отклика; показатель заинтересованности потребителей в рекламируемом продукте; удельный вес потребителей, сделавших покупки; удельный вес клиентов и приверженцев от общего числа потребителей; коэффициент отсева (прироста) клиентов и приверженцев. Результаты практического применения данной методики, заключающиеся в повышении всех показателей, позволяют говорить об эффективности разработанного механизма и положенного в его основу комплекса экономико-математических моделей Ml 111.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Результатом диссертационного исследования является комплекс моделей маркетингового профиля потребителя абстрактного электронного предприятия в электронном бизнесе. В процессе исследования решен ряд задач, имеющих научное и практическое значение для управления деятельностью электронного предприятия.

Исследовано современное состояние электронного бизнеса. Определен и систематизирован необходимый понятийный аппарат: электронный бизнес, электронная коммерция, электронная торговля, электронное предприятие, электронная коммуникационная среда и виртуальная торговая площадка.

В качестве методического подхода к исследованию маркетингового профиля потребителя предложено использовать методику объектно-ориентированного проектирования, что предполагает представление маркетингового профиля в виде объекта, состоящего из системного набора первичных и зависимых от них вторичных свойств. Аргументацией к выбору данного подхода является адекватность формализованного маркетингового профиля потребителя, упрощение механизма его заполнения и обеспечение возможности динамичного перевода потребителя из одной группы в другую.

Проведена систематизация инструментальных средств моделирования маркетингового профиля потребителя с позиций объектно-ориентированного проектирования. Проведен анализ положенных в их основу методов и моделей. Рассмотрены основные направления совершенствования анализируемых методов и моделей. Показано, что наиболее важные направления связаны с отсутствием системного подхода к формированию первичных и моделированию вторичных свойств, проверки первичных свойств на достоверность, недостаточной разработанностью проблем идентификации потребителя и моделирования маркетингового профиля при первом контакте потребителя с виртуальной торговой площадкой.

На основании анализа моделей организации электронного бизнеса разработана концептуальная модель виртуальной торговой площадки, на базе которой осуществляется моделирование маркетингового профиля потребителя. Ее главным достоинством является отражение градации потребителей на группы согласно экономической теории Рафелов, что позволяет объективно оценивать готовность потребителя совершать покупки на разных этапах его взаимодействия с виртуальной торговой площадкой.

По результатам анализа источников первичных свойств в Интернете предложен системный набор первичных свойств и определена группа предпочтительного инструментария (средства «JavaScript» и переменные окружения). Проведен анализ всего набора индивидуальных .характеристик потребителя согласно экономическим положениям М.Р.Соломона и Ф.Котлера с позиций сформулированных нами ограничений, не позволяющих адекватно использовать весь спектр вторичных свойств. Выявлены три наиболее существенные с точки зрения маркетинга электронного предприятия вторичных свойства: референтные группы, экономическое положение (или социальный класс), географическое месторасположение потребителя.

Разработана экономико-математическая модель проверки первичных свойств маркетингового профиля потребителя на достоверность, основанная на введенном автором интегральном показателе достоверности. Показано, что при его расчете целесообразно учитывать следующие первичные свойства: тип подключения потребителя к виртуальной торговой площадке и вид используемого «Ргоху»-сервера, доступность первичных идентификационных свойств маркетингового профиля потребителя («Cookies»-, «Behaviors»- и «JavaScript»-инструментарий). Данная модель впервые позволяет произвести градацию маркетинговых профилей потребителей по трем условным степеням достоверности: низкой, средней и высшей. Экспериментальная оценка эффективности предлагаемой автором модели показала результат 99%, что свидетельствует о ее высокой технической эффективности.

Разработан комплекс моделей определения вторичных свойств маркетингового профиля потребителя - референтных групп и социального класса (экономического положения).

Для моделирования референтных групп потребителя наряду с известными методами (анализа точек входа, ссылающихся серверов и поисковых фраз) впервые применен показатель приоритета референтной группы, что позволяет однозначно определять референтные группы для всего класса объектов «маркетинговый профиль потребителя».

Разработаны модели определения социального класса для регистрированного потребителя и потенциального покупателя. Первая модель основана на показателе стоимостной градации запрашиваемой потребителем продукции. К ее достоинствам относится возможность учета любого количества социальных классов, а так же адекватность как для регистрированных, так и для нерегист-рированных активных потребителей. В основу 'второй модели положен метод «деревьев решений» по алгоритму Р.Куинлена «С4.5». В результате проведенных исследований установлено, что в качестве информационной основы для формирования данного вторичного свойства целесообразно использовать следующие категориальные первичные свойства: 1Р-адрес (скорость связи, географическое месторасположение), время посещения виртуальной торговой площадки и разрешение монитора потребителя. С целью определения технической эффективности предлагаемой модели проведен эксперимент по практическому применению алгоритма «С4.5», показавший результат в примерно 95%, что позволяет сделать вывод об успешности проведенного эксперимента.

Разработан общий метод корректировки вторичных свойств маркетингового профиля потребителя, основанный на комплексном применении двух частных методов. Первый метод основан на введенном автором показателе заинтересованности потребителя в содержимом виртуальной торговой площадки. Методика формализации данного показателя основана на принципе учета времени посещения страниц каталога виртуальной торговой продукции, реализованном посредством комплексного применения технологии «Cookies» и мониторинга сессий соединения потребителя с виртуальной торговой площадкой. Второй метод основан на учете реакции потребителя на маркетинговые решения, реализованные в рамках виртуальной торговой площадки. Он позволяет уточнить вторичные свойства маркетингового профиля потребителя, добавив в его структуру дополнительные вторичные характеристики, соответствующие маркетинговым задачам конкретным электронного предприятия.

Предложена новая модель идентификации маркетингового профиля потребителя, основанная на принципе установления соответствий между характеристиками терминала потребителя и первичными свойствами маркетингового профиля потребителя. Модель подразумевает комплексное применение методов пассивной идентификации потребителя по маркеру и первичным свойствам. Причем формирование и проверка маркера осуществляется не только посредством технологии «Cookies», но и посредством концепции поведений «Behaviors» от компании «Microsoft». В рамках модели предложен и аргументирован набор первичных свойств, необходимый для осуществления сравнения в ситуации отсутствия маркера у потребителя. Он включает характеристики монитора, браузера, операционной системы, языки потребителя, доступность технологий «JavaScript», «Cookies» и «Behaviors». Отметим, что мерой сходства между сравниваемыми экземплярами объекта выступает процент несогласия из области кластерного анализа. Принципиальное достоинство модели заключается в том, что она позволяет пассивно идентифицировать не только маркированных потребителей, но и пользователей, возвратившихся на виртуальную торговую площадке без маркера. Для оценки технической эффективности модели разработана и применена соответствующая методика, заключающаяся в теоретическом расчете показателя достоверности по экспериментальным и статистическим данным, предоставляемым глобальной службой Интернет-мониторинга «HotLog.ru» с использованием элементов теории вероятности. По результатам расчетов было выявлено, что техническая эффективность предлагаемой автором модели составляет 99,8%, что на 3,6% выше аналогичного показателя маркирования по «Соок1ез»-технологии и на 0,4% эффективнее идентификации по «Cookies»- и «Bahaviors»-HHCTpyMeHTapHK>.

Разработана концептуальная модель пассивной персонификации виртуальной торговой площадки на основе предложенных ранее моделей достоверности, формирования, корректировки и идентификации маркетингового профиля потребителя. Сущность разработанной на ее основе экономико-математической модели персонификации виртуальной торговой площадки заключается в расчете интегрального показателя рейтинга продукции по методу «Паттерн». Эта модель впервые позволила адекватно персонифицировать виртуальную торговую площадку абстрактного электронного предприятия, в то время как модели других авторов применимы только для сферы массового обслуживания в электронном бизнесе.

Важной проблемой, решаемой в диссертации, является оценка эффективности модели персонификации виртуальной торговой площадки электронного предприятия, основанная на систематизации текущих показателей оценки функционирования электронного предприятия.

Разработанный в рамках диссертационного исследования комплекс моделей маркетингового профиля потребителя реализован в программном продукте «E-Profiling», инструментальной основой которому послужили современные бесплатно-распространяемые средства Интернет-технологии: языки программирования «Perl» и «JavaScript», база данных «MySQL», концепция «Behaviors» от компании «Microsoft». Практическая апробация программного продукта проводилась на официальной виртуальной торговой площадке телевизионной передачи «Железный фактор», выходящей на спортивном телеканале «НТВ ПЛЮС», и издательского дома «Сила и Красота» с месячной посещаемостью 70 тыс. потребителей. Практика подтвердила актуальность, достоверность и возможность применения разработанного комплекса моделей. Важно отметить, что разработанные модели могут применять на виртуальных торговых площадках электронных предприятий различной отраслевой принадлежности.

Таким образом, цель диссертационного исследования можно считать достигнутой. Поставленные задачи решены полностью.

Сокращения

В2В («Business-to-Business») - модель ЭБ «Предприятие-Предприятие»

В2С («Business-to-Customer») - модель ЭБ «Предприятие-Потребитель»

В2Е («Business-to-Employee») - модель ЭБ «Предприятие-Сотрудник»

B2G («Business-to-Government») - модель ЭБ «Предприятие-Государство»

С2В («Customer-to-Business») - модель ЭБ «Потребитель-Предприятие»

С2С («Customer-to-Customer») модель ЭБ «Потребитель-Потребитель»

G2C («Government-to-Citizen») - модель ЭБ «Предприятие-гражданин»

G2G («Government-to-Government») - модель ЭБ «Государство-Государство»

ВТП - виртуальная торговая площадка

МПП - маркетинговый профиль потребителя

ООП - объектно-ориентированное проектирование

Рунет - российская часть Интернета

ЭБ — электронный бизнес

ЭКС - электронная коммуникационная среда

ЭП - электронное предприятие'