Дмитрий Анатольевич Власов, К.п.н., доцент, доцент кафедры математических методов в экономике
Москва
Dmitry Anatolyevich Vlasov, Cand. Sci. (Pedagogical), Associate Professor, Associate Professor of Mathematical Methods in Economics
Moscow
Петр Александрович Карасев, К.э.н., доцент кафедры высшей математики
Москва
Peter Alexandrovich Karasev, Cand. Sci. (Economics), Associate Professor of the Department of Higher Mathematics
Moscow
Александр Валерьевич Синчуков, К.п.н., доцент кафедры математики
Москва
Alexander Valerievich Sinchukov, Cand. Sci. (Pedagogical), Associate Professor of the Department of Mathematics
Moscow
Растущая в условиях санкционного давления конкуренция среди отечественных производителей требует особого внимания к вопросам оптимизации ассортимента. Производители в меняющихся условиях вынуждены постоянно следить за продажами, анализировать данные и оптимизировать ассортимент, исключая неэффективные виды продукции и добавляя новые виды, пользующие спросом на рынке сбыта.
Цель исследования: выявить возможности теории игр в управлении ассортиментом продукции, представить рекомендации по её использованию в процессе формирования ассортиментной политики. Актуальность темы исследования обусловлена потребностью производителей в совершенствовании механизмов управления ассортиментом производимой продукции.
В процессе исследования использованы следующие материалы и методы игрового моделирования: конструирование множества игроков, конструирование множеств стратегий игроков, количественная оценка элементов платёжной матрицы, приёмы снижения степени неопределенности, методы выбора оптимальных стратегий в условиях полной и частичной неопределенности, а также обобщение опыта использования игровых моделей при анализе различных экономических ситуаций. Акцентируется внимание на игровом моделировании, дополняющем математическо-статистические методы, традиционно используемые для формирования ассортиментной политики: методы математического программирования – задача оптимизации ассортимента при наличии ограничений на ресурсы, например бюджет и запасы сырья, используемого в процессе производства; методы многокритериального выбора – задачи учета нескольких критериев при принятии решений по ассортименту продукции, например качество продукции, цена продукции, спрос на продукцию и др.; методы статистического анализа (задача анализа имеющихся данные о продажах и выявления трендов – регрессионный анализ для прогнозирования спроса на производимую продукцию, выявления зависимостей между различными факторами, такими как спрос на продукцию и цены, маркетинговые усилия, сезонность и др.; кластерный анализ для сегментации товаров и клиентов на основе ранее выделенных характеристик, например, предпочтения покупателей и возраст, а также ассоциативный анализ для выявления зависимостей между товарами – определение групп товаров, которые могут быть представлены вместе в ассортименте); методы анализа временных рядов и имитационного моделирования (задача прогнозирования спроса на продукцию, основанного на имеющихся данных о продажах; задача фиктивной реализации различных сценариев управления ассортиментом и количественной оценки их последствий).
Результаты: построены игровые модели управления ассортиментом продукции базового уровня (учёт наличия вида продукции в формируемом ассортименте) и продвинутого уровня (учёт не только наличия вида продукции в формируемом ассортименте, но и его количества), предложен подход к количественной оценке последствий принимаемых решений об изменении ассортимента выпускаемой продукции. Установлена чувствительность оптимальной стратегии формирования ассортимента продукции к динамике отношения ЛПР к риску и уровня доверия к информации.
Заключение. Научная новизна исследования состоит в разработке подхода к управлению ассортиментом производимой продукции, основу которого составляет обоснование оптимальности игровой стратегии. Практическая значимость исследования заключается в расширении применения прикладных и исследовательских возможностей игрового моделирования на вопросы управления ассортиментом производимой продукции, а также совершенствовании инструментария анализа ассортиментной политики предприятия (аспекты ширины и глубины ассортимента). Выявлено и обосновано 8 факторов стратегической ассортиментной политики.
Growing competition among domestic manufacturers under the pressure of sanctions requires special attention to the issues of product range optimization. In changing conditions, manufacturers are forced to constantly monitor sales, analyze data and optimize the product range, excluding ineffective types of products and adding new types that are in demand in the sales market.
Purpose of research: to identify the possibilities of game theory in managing the product range, to provide recommendations for its use in the process of forming an assortment policy. The relevance of the research topic is due to the need of manufacturers to improve the mechanisms for managing the range of manufactured products.
The following materials and methods of game modeling were used in the study: designing a set of players, designing a set of player strategies, quantitative assessment of the elements of the payoff matrix, techniques for reducing the degree of uncertainty, methods for choosing optimal strategies under conditions of complete and partial uncertainty, as well as generalizing the experience of using game models in the analysis of various economic situations.
The focus is on game modeling that complements the mathematical and statistical methods traditionally used to formulate an assortment policy: mathematical programming methods - the task of optimizing an assortment given resource constraints, such as budget and stocks of raw materials used in the production process; multi-criteria choice methods - the task of taking into account several criteria when making decisions on the product assortment, such as product quality, product price, product demand, etc.; statistical analysis methods (the task of analyzing available sales data and identifying trends - regression analysis to forecast demand for manufactured products, identify relationships between various factors, such as product demand and prices, marketing efforts, seasonality, etc.; cluster analysis to segment products and customers based on previously identified characteristics, such as customer preferences and age, as well as associative analysis to identify relationships between products - determining product groups that can be presented together in the assortment); methods of time series analysis and simulation modeling (the task of forecasting demand for products based on available sales data; the task of fictitious implementation of various assortment management scenarios and quantitative assessment of their consequences).
Results. Game models of product assortment management of the basic level (taking into account the presence of a product type in the formed assortment) and advanced level (taking into account not only the presence of a product type in the formed assortment, but also its quantity) were constructed, an approach to quantitative assessment of the consequences of decisions made to change the assortment of manufactured products was proposed. The sensitivity of the optimal strategy for forming the product assortment to the dynamics of the decision maker’s attitude to risk and the level of trust in information was established.
Conclusion. The scientific novelty of the study consists in developing an approach to managing the assortment of manufactured products, the basis of which is the justification of the optimality of the game strategy. The practical significance of the study lies in expanding the application of applied and research capabilities of game modeling to issues of managing the assortment of manufactured products, as well as improving the tools for analyzing the enterprise’s assortment policy (aspects of the width and depth of the assortment). Eight factors of the strategic assortment policy were identified and substantiated.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.