Система маркетинговой информации и базы данных: теоретические основы, практические аспекты построения и влияние на управленческие решения в условиях цифровой экономики

В условиях экспоненциального роста объемов данных и динамичной трансформации рыночной среды, способность компаний эффективно собирать, обрабатывать и анализировать маркетинговую информацию становится не просто конкурентным преимуществом, но и критически важным условием выживания. Для половины россиян интернет стал не только пространством для отдыха, но и ключевым источником информации о товарах и услугах, формирующим ожидания и потребительское поведение. По данным на сентябрь 2025 года, более 60% регулярно посещают онлайн-магазины, а 62% еженедельно видят в ленте товары, которые хотели бы приобрести. Этот феномен подчеркивает, насколько глубоко цифровая среда интегрирована в процесс принятия потребительских решений и насколько остро компании нуждаются в адекватных инструментах для понимания этой новой реальности. Настоящая курсовая работа посвящена глубокому исследованию теоретических основ и практических аспектов построения системы маркетинговой информации (СМИ) и баз данных, а также их влиянию на процесс принятия управленческих решений и конкурентоспособность предприятия. Она призвана стать ценным руководством для студентов экономических и IT-специальностей, желающих освоить фундаментальные принципы и современные подходы к управлению маркетинговой информацией.

Сущность, цели и структурные элементы Системы Маркетинговой Информации (СМИ)

В быстро меняющемся мире, где рынки становятся все более сложными и непредсказуемыми, интуитивное управление уступает место принятию решений, основанных на данных. Именно здесь на первый план выходит Система Маркетинговой Информации (СМИ) — комплексный инструментарий, позволяющий предприятиям ориентироваться в информационном потоке и превращать его в стратегическое преимущество.

Определение и значение СМИ в деятельности предприятия

Система маркетинговой информации (МИС), по определению Ф. Котлера, представляет собой тщательно выстроенную совокупность людей, специализированного оборудования, продуманных процедур и методов. Ее основное предназначение – эффективный сбор, систематизация, анализ, оценка и последующее распределение необходимой, своевременной и, что особенно важно, достоверной информации, которая служит краеугольным камнем для принятия обоснованных маркетинговых решений. МИС — это не просто хранилище данных, это живой механизм, модель взаимодействия с информацией, ориентированная на непрерывное развитие компании.

Главная цель создания МИС заключается в выявлении и анализе взаимосвязи компании с рынком, чтобы обеспечить ее управленческий аппарат актуальной и надежной информацией, способствующей устойчивому росту. Ключевая же задача – гарантировать тесную информационную связь между различными внутренними отделами компании и ее внешним окружением, включающим клиентов, партнеров, конкурентов и весь рынок в целом.

Практическое значение МИС многогранно: она необходима для организованного сбора, обработки, анализа и хранения данных, что позволяет минимизировать риски, оптимизировать координацию маркетингового плана и значительно увеличить скорость принятия качественных решений. Функции МИС охватывают широкий спектр задач: от анализа и прогнозирования конъюнктуры рынка, до оценки эффективности маркетинговой деятельности. Она позволяет рано обнаруживать потенциальные проблемы и новые возможности, а также разрабатывать оптимальные маркетинговые решения и стратегии. В конечном итоге, выходной информацией МИС становятся периодические отчеты, оперативные ответы на запросы руководителей, глубокий анализ, оценки и прогнозы продаж и спроса, предложения по комплексу 4Р (продукт, цена, место, продвижение), маркетинговый раздел бизнес-плана и, конечно, стратегии продвижения бренда и товаров. Из этого следует, что МИС не просто информирует, но активно формирует фундамент для проактивного управления и долгосрочного стратегического планирования.

Классическая модель СМИ Ф. Котлера и ее компоненты

Классическая модель Системы Маркетинговой Информации, предложенная Филиппом Котлером, является фундаментальной основой для понимания того, как информация преобразуется в управленческие решения. Эта модель выделяет четыре ключевые подсистемы, каждая из которых играет свою уникальную роль в общем информационном потоке.

1. Система внутренней отчетности (внутренней информации): Это фундамент любой МИС, отвечающий за сбор и анализ сведений о внутренней среде предприятия. Сюда относится вся операционная информация, которая генерируется внутри компании:
   • Показатели работы компании в целом.
   • Детальные сведения о заказах и продажах, включая объем, частоту, географию.
   • Полная бухгалтерская и финансовая отчетность: доходы, расходы, прибыль, движение денежных средств.
   • Данные о материально-финансовых запасах: их наличие, оборачиваемость, потребности.
   • Показатели производительности труда, капиталовложений.
   • Любые другие данные, отражающие внутреннюю эффективность и состояние ресурсов.

   Эта подсистема позволяет руководству видеть «пульс» организации, выявлять тенденции и отклонения от плановых показателей.

2. Система сбора внешней маркетинговой информации (маркетинговое наблюдение/разведка): В отличие от внутренней отчетности, эта подсистема сосредоточена на внешнем мире. Она представляет собой постоянно обновляющуюся базу данных, предназначенную для сбора и хранения информации о внешней маркетинговой среде. Сюда входят:
   • Данные о состоянии и динамике рынка: его емкость, сегментация, потенциал роста.
   • Подробная информация о конкурентах: их продукты, стратегии, сильные и слабые стороны.
   • Изменения в экономике: макроэкономические показатели, инфляция, доходы населения.
   • Социокультурные сдвиги: изменения в потребительских предпочтениях, ценностях, образе жизни.
   • Политические и правовые изменения: новое законодательство, государственное регулирование.
   • Технологические инновации: появление новых технологий, влияющих на отрасль.

   Маркетинговая разведка позволяет компании не только реагировать на изменения, но и предвидеть их, адаптируя свою стратегию.

3. Система маркетинговых исследований: Эта подсистема используется для получения специфической информации, сбор которой на постоянной основе нецелесообразен или невозможен в рамках маркетинговой разведки. Она активируется для решения конкретных, часто уникальных задач. Примеры таких задач:
   • Исследование реакции потребителей на выпуск нового продукта.
   • Оценка эффективности планируемой рекламной кампании.
   • Изучение имиджа бренда или восприятия ценовой политики.
   • Анализ потенциала нового рынка.

   Маркетинговые исследования отличаются своей проектной природой, использованием специализированных методологий (опросы, фокус-группы, эксперименты) и направлены на глубокое понимание конкретных проблем.

4. Система анализа маркетинговой информации: Это «мозг» всей МИС, где собранные данные преобразуются в осмысленные знания и рекомендации. Она включает в себя два основных блока:
   • Статистический банк: Совокупность методов статистической обработки данных. Он позволяет выявлять закономерности, проверять гипотезы и делать прогнозы. Включает такие методы, как корреляционный, регрессионный, дисперсионный, факторный, кластерный, когортный, частотный анализ и описательную статистику. Например, регрессионный анализ помогает определить, как изменение цены или рекламных затрат влияет на объем продаж, а факторный анализ позволяет сократить количество влияющих факторов до наиболее существенных для более точной сегментации рынка.
   • Банк моделей: Это набор экономико-математических моделей, предназначенных для решения сложных маркетинговых задач и принятия оптимальных решений. Каждая модель представляет собой упрощенное, но функциональное описание реальной системы или процесса. К ним относятся дерево решений, задачи линейного и динамического программирования, модели межотраслевого баланса, сетевого планирования, теории игр, теории принятия решений и управления запасами. Линейное программирование, например, широко применяется для оптимизации распределения маркетинговых бюджетов или ассортимента продукции.

   В совокупности эти четыре подсистемы обеспечивают полный цикл управления маркетинговой информацией, от сбора необработанных данных до генерации стратегических выводов и рекомендаций для высшего руководства.

Компоненты СМИ: от данных до квалифицированных сотрудников

Построение эффективной Системы Маркетинговой Информации — это сложный, многогранный процесс, который требует интеграции различных элементов. Эти компоненты можно условно разделить на несколько групп, охватывающих как материальные, так и нематериальные активы, а также человеческий фактор.

1. Данные, информация и знания:

• Данные — это первичные, необработанные факты и цифры, поступающие из различных внутренних и внешних источников. Это могут быть записи о продажах, клики по рекламным объявлениям, демографические характеристики клиентов.
• Информация — это обработанные, структурированные и осмысленные данные, которые приобретают ценность для принятия решений. Например, данные о продажах за квартал, агрегированные по регионам, становятся информацией о динамике сбыта.
• Знания — это высший уровень обработки информации, представляющий собой понимание закономерностей, причинно-следственных связей и выводов, которые позволяют прогнозировать будущие события и разрабатывать эффективные стратегии. Например, понимание, почему в одном регионе продажи растут быстрее, чем в другом, и какие факторы на это влияют.

2. Методы сбора и обработки данных:
Это набор процедур и техник, используемых для извлечения, преобразования и анализа данных. Они включают в себя:

• Методы первичного сбора (опросы, интервью, наблюдение, эксперименты).
• Методы вторичного сбора (анализ отчетов, публикаций, баз данных).
• Статистические методы обработки (корреляционный, регрессионный, факторный анализ).
• Методы качественного анализа (контент-анализ, анализ дискурса).

3. Программное обеспечение (ПО):
Основа автоматизации МИС. Ключевые категории ПО включают:

• Системы управления базами данных (СУБД): Для хранения и управления большими объемами структурированных данных (например, Oracle, SQL Server, MySQL).
• Аналитические платформы: Для углубленного анализа данных (например, SAS Marketing Automation, IBM SPSS, R, Python с библиотеками).
• Инструменты бизнес-аналитики (BI): Для визуализации данных и создания интерактивных отчетов (например, Tableau, Power BI, Qlik Sense).
• CRM-системы (Customer Relationship Management): Для управления взаимоотношениями с клиентами, сбора и хранения всей истории взаимодействия (например, Salesforce, Битрикс24, AmoCRM).
• Системы веб-аналитики: Для отслеживания поведения пользователей на сайтах (например, Google Analytics, Яндекс.Метрика).
• Экспертные системы: Для решения неформализованных задач, воспроизводящие знания экспертов (например, ExpertChoice EC. Comparion®).

4. Базы данных клиентов:
Это специально организованные хранилища информации о потенциальных и существующих потребителях. Они содержат:

• Контактные данные (имена, адреса, телефоны, email).
• Демографические данные (пол, возраст, семейное положение, профессия, социальное положение).
• Историю покупок (что, когда, сколько, по какой цене).
• Предпочтения и интересы.
• Данные о взаимодействии (звонки, письма, обращения в поддержку).
• Сегмент клиента, к которому он относится.

5. Сетевые структуры и системы безопасности:

• Интернет: Для сбора внешней информации, проведения онлайн-исследований, анализа трендов.
• Интранет: Внутренняя корпоративная сеть для обмена информацией между сотрудниками.
• Локальные сети: Для организации доступа к общим ресурсам и базам данных.
• Системы безопасности: Для защиты конфиденциальной маркетинговой информации от несанкционированного доступа, потери или повреждения.

6. Аппаратное обеспечение:
Физические устройства, необходимые для функционирования МИС:

• Серверы для хранения баз данных и запуска ПО.
• Рабочие станции для аналитиков и маркетологов.
• Сетевое оборудование.
• Устройства для сбора данных (например, сканеры, планшеты для опросов).

7. Автоматизация и цифровизация:
Непрерывный процесс внедрения технологий для оптимизации и ускорения всех этапов работы с информацией, от сбора до принятия решений. Это включает использование ИИ, машинного обучения, роботизации процессов.

8. Квалифицированные сотрудники:
Самый важный компонент, без которого даже самая совершенная система будет неэффективна. Квалифицированный персонал включает:

• Маркетологов, способных формулировать задачи и интерпретировать результаты.
• IT-специалистов, отвечающих за разработку, внедрение и поддержку МИС.
• Аналитиков данных, умеющих работать со сложными инструментами и выявлять закономерности.
• Руководителей, способных принимать решения на основе информации, предоставляемой МИС.

Взаимодействие всех этих компонентов позволяет создать мощный инструмент, который трансформирует сырые данные в стратегические инсайты, обеспечивая предприятию устойчивое конкурентное преимущество.

Маркетинговые данные: виды, свойства и методология обработки

Маркетинговая информация — это не просто набор фактов, это стратегический ресурс, который, подобно топливу, питает машину принятия управленческих решений. Однако для того, чтобы это топливо было пригодным, оно должно обладать определенными характеристиками и пройти соответствующую обработку.

Классификация маркетинговой информации

Маркетинговая информация представляет собой совокупность данных о состоянии рынка и всех его составляющих: от участников и продуктов до ценовой политики и условий обмена. Это также сведения, получаемые в процессе исследования общественно-полезной деятельности и взаимодействия субъектов рыночной системы. Многообразие источников и форматов обуславливает необходимость её классификации по нескольким ключевым признакам.

1. По охвату:

• Внешняя информация: Охватывает данные о внешней среде предприятия. Это сведения о развитии рынка, его сегментах, динамике потребительского спроса, деятельности посредников, конкурентов, а также о макроэкономических показателях (инфляция, ВВП), изменениях в государственном регулировании, культурных и технологических трендах. Например, отчеты аналитических агентств о долях рынка конкурентов или данные Росстата о доходах населения.
• Внутренняя информация: Собирается внутри организации и отражает её собственную деятельность. Включает данные о материально-финансовых запасах, производственных мощностях, производительности труда, капиталовложениях, структуре доходов и расходов, объёмах продаж, количестве заказов, эффективности рекламных кампаний и т.д. Эти данные обычно доступны через систему внутренней отчетности компании.

2. По способу получения:

• Первичная информация: Собирается маркетологом впервые специально для решения конкретной, текущей маркетинговой задачи. Это могут быть результаты опросов потребителей, фокус-групп, экспериментов, наблюдений, проведенных компанией самостоятельно или по её заказу. Её преимущество — высокая релевантность и актуальность, но сбор требует значительных ресурсов.
• Вторичная информация: Уже существует и была собрана ранее из различных источников для целей, не связанных с текущим исследованием. Сюда относятся статистические сборники, отраслевые отчеты, публикации в СМИ, данные государственных органов, научные статьи, а также внутренняя отчетность компании, которая может быть использована для вторичного анализа. Её главное достоинство — доступность и низкая стоимость, но может быть менее актуальной или не совсем соответствующей конкретной задаче.

3. По стадиям переработки:

• Необработанная информация: Сырые данные, полученные непосредственно из источников. Это могут быть анкеты опросов, записи телефонных разговоров, логи веб-сервера.
• Обработанная информация: Данные, которые прошли систематизацию, очистку, анализ и интерпретацию. Например, сводные таблицы результатов опроса, графики динамики продаж, аналитические отчеты.

4. По периодичности поступления:

• Дискретная информация: Поступает с определенной периодичностью, но с перерывами (например, ежемесячные отчеты о продажах).
• Эпизодическая информация: Поступает нерегулярно, по мере возникновения потребности или события (например, результаты специального маркетингового исследования перед запуском нового продукта).
• Непрерывная информация: Поступает постоянно, в режиме реального времени (например, данные с онлайн-касс, мониторинг социальных сетей).

5. По степени стабильности:

• Переменная информация: Часто меняется (например, ежедневные цены конкурентов, акции).
• Условно-постоянная информация: Изменяется редко (например, демографический состав целевой аудитории).
• Постоянная информация: Практически не меняется (например, законодательные акты, базовые принципы компании).

6. По виду охватываемого периода:

• Ретроспективная информация: Данные о прошлых событиях и тенденциях (например, история продаж за предыдущие годы).
• Текущая информация: Данные о настоящем моменте (например, текущие данные о трафике на сайте).
• Прогнозная информация: Оценки и прогнозы будущих событий (например, прогноз спроса на следующий квартал).

Понимание этой классификации позволяет маркетологам более осознанно подходить к сбору и использованию информации, выбирая наиболее подходящие типы данных для решения конкретных управленческих задач.

Ключевые свойства маркетинговой информации для принятия решений

Маркетинговая информация, сколь бы обширной она ни была, не имеет никакой ценности, если она не пригодна для принятия взвешенных управленческих решений. Её полезность определяется набором критически важных свойств, каждое из которых играет свою роль в формировании надёжной аналитической базы.

1. Достоверность. Это краеугольный камень любой информации. Данные должны быть точными, правдивыми и свободными от ошибок или искажений. Недостоверная информация может привести к катастрофическим последствиям, поскольку решения, принятые на её основе, будут изначально ошибочными. Например, если данные о продажах завышены, компания может необоснованно увеличить производство, что приведет к затовариванию складов и финансовым потерям.
2. Актуальность. Информация должна быть свежей и соответствовать текущему моменту или прогнозируемому будущему. В условиях быстро меняющегося рынка устаревшие данные могут быть не только бесполезными, но и вредными. Например, анализ потребительских предпочтений пятилетней давности не позволит эффективно запустить новый продукт в 2025 году, когда тренды и технологии кардинально изменились.
3. Полнота. Информация должна быть исчерпывающей для решения поставленной задачи. Недостаток ключевых данных может привести к неполному или искаженному пониманию ситуации. При этом полнота не означает избыточность. Важно получить все необходимые фрагменты головоломки, чтобы собрать цельную картину, но без лишних деталей, которые только отвлекают. Например, для анализа покупательского поведения важны не только демографические данные, но и история покупок, реакции на акции, отзывы.
4. Релевантность. Информация должна быть непосредственно связана с рассматриваемой проблемой или задачей. Избыток нерелевантных данных может «зашумлять» картину, усложнять анализ и отнимать ценные ресурсы. Например, при анализе эффективности рекламной кампании в социальных сетях, данные о количестве проданных автомобилей в другом регионе будут нерелевантными.
5. Сопоставимость. Информация из разных источников или за разные периоды должна быть представлена в едином формате, чтобы её можно было сравнивать и агрегировать. Это позволяет отслеживать динамику, выявлять тенденции и проводить бенчмаркинг. Например, данные о продажах за разные месяцы должны быть представлены в одних и тех же единицах измерения и валюте.
6. Доступность для восприятия. Информация должна быть представлена в понятной и удобной для анализа форме. Сложные таблицы и необработанные данные требуют значительных усилий для интерпретации. Визуализация (графики, диаграммы, дашборды) значительно облегчает восприятие и помогает быстро выявлять ключевые инсайты. Целевая аудитория, будь то маркетолог или топ-менеджер, должна без труда извлекать суть из представленных сведений.
7. Экономичность. Стоимость получения и обработки информации не должна превышать её ценность для принятия решений. Иногда затраты на сбор идеально точных и полных данных могут быть настолько велики, что результат не оправдывает вложенных средств. Необходимо находить оптимальный баланс между качеством информации и стоимостью её получения.

Именно соответствие этим свойствам позволяет трансформировать сырые данные в ценные знания, которые служат надёжной основой для стратегического планирования и оперативного управления, обеспечивая предприятию конкурентное преимущество.

Сбор, систематизация и первичная обработка данных

Процесс превращения хаотичного потока данных в структурированную и полезную информацию начинается с трех ключевых этапов: сбора, систематизации и первичной обработки. Это фундамент, на котором строится вся дальнейшая аналитика и принятие маркетинговых решений.

1. Сбор данных:
Этот этап заключается в получении исходных сведений из различных источников. Выбор методов сбора зависит от типа информации (первичная или вторичная) и поставленных задач.

• Первичный сбор: Если информация уникальна и не существует в готовом виде, проводятся маркетинговые исследования. Методы включают:
  • Опросы: Анкетирование, интервью, фокус-группы для получения мнений, предпочтений, ожиданий потребителей.
  • Наблюдение: Мониторинг поведения потребителей в естественной среде (например, в магазине, на сайте) или анализ активности конкурентов.
  • Эксперименты: Изучение причинно-следственных связей путем манипулирования одной или несколькими переменными (например, A/B-тестирование рекламных креативов).
  • Полевые исследования: Сбор информации непосредственно на рынке.
• Вторичный сбор: Если данные уже существуют, используются внутренние и внешние источники:
  • Внутренние источники: Отчеты о продажах, финансовые данные, клиентские базы, данные CRM-систем, отчеты по рекламным кампаниям.
  • Внешние источники: Статистические сборники (Росстат), отраслевые отчеты (Nielsen, GfK), аналитические публикации, научные статьи, данные конкурентов из открытых источников, веб-аналитика (данные о трафике сайта, поведении пользователей из Google Analytics, Яндекс.Метрики).

Важно обеспечить максимальную достоверность и полноту данных уже на этапе сбора, чтобы избежать ошибок и искажений в дальнейшем анализе.

2. Систематизация данных:
После сбора данные обычно представляют собой разрозненный массив, требующий упорядочивания. Систематизация — это процесс приведения данных в логическую и структурированную форму, что является первым шагом к их анализу.

• Классификация: Распределение данных по категориям или группам на основе общих признаков (например, клиенты по демографии, продукты по типам).
• Кодирование: Присвоение числовых или символьных кодов качественным данным для их упрощения и удобства машинной обработки (например, «мужской» = 1, «женский» = 2).
• Создание таблиц: Организация данных в структурированные таблицы, где каждая строка представляет собой отдельный случай (респондент, транзакция), а каждый столбец — определенную характеристику (переменную). Это могут быть простые электронные таблицы (Excel) или специализированные базы данных.

3. Первичная обработка и визуализация:
Этот этап направлен на очистку, агрегацию и начальное представление данных для выявления базовых закономерностей и подготовки к более глубокому анализу.

• Очистка данных: Выявление и исправление ошибок, пропущенных значений, дубликатов, аномалий (выбросов), которые могут исказить результаты анализа. Это критически важный шаг.
• Агрегация: Суммирование, усреднение или подсчет частоты данных по определенным признакам (например, средний чек, общее количество продаж за месяц).
• Создание визуального представления: Преобразование табличных данных в графики, диаграммы, гистограммы, что значительно облегчает восприятие и позволяет быстро выявить основные тенденции и отклонения. Например:
  • Круговые диаграммы для долей рынка.
  • Столбчатые диаграммы для сравнения продаж по продуктам.
  • Линейные графики для отслеживания динамики показателей во времени.
• Сравнение с предыдущими результатами: Первичный анализ часто включает сравнение текущих показателей с историческими данными или плановыми значениями для выявления изменений и оценки эффективности. Например, сравнение текущих продаж с продажами аналогичного периода прошлого года.

Системы маркетинговой информации, оснащенные современным ПО, автоматизируют многие из этих процессов, позволяя получать актуальную информацию для принятия своевременных и обоснованных решений.

Базы данных маркетинговой информации: принципы построения и оптимизации

В основе любой эффективной Системы Маркетинговой Информации лежит надежная и грамотно спроектированная база данных. Это не просто хранилище информации, а сложный механизм, способный обеспечить быстрый доступ, целостность и возможность глубокого анализа данных, что критически важно для современного маркетинга.

Понятие и роль маркетинговой базы данных

База данных — это структурированная коллекция информации, организованная таким образом, чтобы её можно было легко управлять, обновлять, извлекать и анализировать. В контексте маркетинга, база данных становится центральным нервом, аккумулирующим все релевантные сведения о рынке, клиентах и самой компании.

Традиционно, база данных маркетинга формируется по итогам маркетинговых исследований, которые компания проводит для изучения рынка и потребителей. Однако ее функции значительно шире. Она является информационной моделью рыночной среды, в которой работает предприятие.

Что содержится в типичной маркетинговой базе данных?
Прежде всего, это всесторонняя информация о потенциальных и существующих потребителях. Идеальная клиентская база включает в себя:

• Контактные данные: Имена, фамилии, адреса электронной почты, номера телефонов, физические адреса.
• Демографические данные: Пол, возраст, семейное положение, профессия, социальное положение, уровень дохода.
• Поведенческие данные: История покупок (что, когда, сколько, по какой цене), частота покупок, средний чек, используемые каналы взаимодействия.
• Предпочтения и интересы: Любимые категории товаров, бренды, реакция на различные рекламные предложения, участие в акциях.
• Данные о взаимодействии: Запросы в службу поддержки, обращения через чат, клики по ссылкам в рассылках, активность в социальных сетях.
• Сегмент клиента: К какой целевой группе относится клиент, что позволяет применять персонализированные маркетинговые стратегии.
• Прогнозы на будущие покупки: На основе предыдущего поведения и аналитических моделей.

Помимо клиентских данных, база данных МИС также должна содержать:

• Отчетную информацию: Сводные данные по продажам, финансовые показатели, KPI маркетинговых кампаний.
• Аналитическую информацию: Результаты статистических обработок, выявленные закономерности, тренды.
• Экспертную информацию: Мнения специалистов, результаты качественных исследований, гипотезы.
• Прогнозную информацию: Модели прогнозирования спроса, рыночные прогнозы, сценарии развития событий.

Роль маркетинговой базы данных:
Грамотно спроектированная база данных играет ключевую роль в маркетинговой деятельности, поскольку она позволяет:

• Эффективно хранить информацию: Структурированное хранение обеспечивает легкий доступ и поиск нужных сведений.
• Быстро анализировать и обрабатывать данные: Современные СУБД позволяют выполнять сложные запросы и обрабатывать большие объемы информации за считанные секунды.
• Получать нужные результаты: Формировать отчеты, сегментировать аудиторию, персонализировать предложения.
• Поддерживать актуальность: Регулярное обновление данных гарантирует, что принимаемые решения основаны на текущей ситуации.

Таким образом, маркетинговая база данных является не просто хранилищем, а динамичным инструментом, который трансформирует сырые данные в ценные знания, поддерживая стратегическое и оперативное управление маркетингом на всех уровнях.

Методологии проектирования баз данных

Проектирование баз данных — это процесс создания логичной и структурированной системы для хранения, управления и обработки данных. Этот процесс является критически важным для обеспечения эффективности и долгосрочной устойчивости любой информационной системы, включая Систему Маркетинговой Информации. Методологии проектирования определяют подход к выполнению этого процесса, обеспечивая систематичность и минимизацию ошибок.

Основные этапы проектирования баз данных обычно включают:

1. Анализ требований: Определение потребностей пользователей и системы, какие данные необходимо хранить, как они будут использоваться, какие запросы будут к ним предъявляться.
2. Концептуальное проектирование: Создание высокоуровневой, независимой от конкретной СУБД модели данных, отражающей сущности реального мира и связи между ними.
3. Логическое проектирование: Трансформация концептуальной модели в конкретную модель данных (например, реляционную), пригодную для реализации в СУБД.
4. Физическое проектирование: Определение физической структуры хранения данных, индексов, методов доступа и оптимизации производительности.
5. Внедрение и тестирование: Создание базы данных в СУБД, загрузка данных, проверка работоспособности и производительности.

Подходы к проектированию:

В процессе проектирования баз данных используются различные подходы:

• «Нисходящий» (Top-Down) подход: Начинается с высокоуровневого анализа общей предметной области и постепенного декомпозирования её на более мелкие, детализированные компоненты. Этот подход часто применяется для крупных и сложных систем, где важно сначала понять общую структуру и взаимосвязи.
  • Пример в маркетинге: Сначала определяются общие информационные потребности маркетингового отдела (клиенты, продукты, продажи, кампании), затем эти области детализируются до конкретных таблиц и атрибутов.
• «Восходящий» (Bottom-Up) подход: Начинается с анализа существующих данных и потребностей отдельных приложений, а затем постепенно агрегирует их для построения общей структуры базы данных. Этот подход может быть полезен при интеграции уже существующих небольших систем или при наличии большого количества разрозненных данных.
  • Пример в маркетинге: Начинается с анализа данных, собираемых в CRM-системе, затем добавляются данные из системы веб-аналитики, затем из системы лояльности, и на основе их объединения строится общая база.
• Комбинированный подход: Наиболее распространённый и эффективный, сочетающий преимущества как «нисходящего», так и «восходящего» подходов. Обычно начинается с «нисходящего» для определения общей структуры, а затем детализируется с использованием «восходящего» для уточнения конкретных требований.

Широко применяемые модели данных:

1. ER-модель данных (Entity-Relationship диаграммы):
   • Концепция: ER-модель (Сущность-Связь) является мощным инструментом для концептуального проектирования. Она позволяет визуально представить сущности (объекты реального мира, такие как «Клиент», «Продукт», «Заказ»), их атрибуты (характеристики, например, «имя клиента», «цена продукта») и связи между ними (например, «Клиент делает Заказ», «Заказ содержит Продукты»).
   • Применение в маркетинге: ER-диаграммы помогают маркетологам и IT-специалистам совместно определить, какие данные являются ключевыми, как они взаимосвязаны и как должны быть организованы. Например, можно смоделировать связь между сущностями «Клиент» (с атрибутами: имя, email, демография), «Рекламная кампания» (с атрибутами: название, бюджет, даты проведения) и «Взаимодействие» (с атрибутами: дата, тип взаимодействия, результат), чтобы затем эффективно анализировать отклик клиентов на кампании.
2. Табличная реляционная модель:
   • Концепция: Это наиболее распространенная модель для реализации баз данных. В реляционной модели данные организованы в двумерные таблицы (отношения), состоящие из строк (записей) и столбцов (атрибутов). Связи между таблицами устанавливаются через общие столбцы (первичные и внешние ключи).
   • Применение в маркетинге: Все данные о клиентах, продуктах, продажах, маркетинговых кампаниях, взаимодействиях могут быть представлены в виде реляционных таблиц. Например, таблица Клиенты будет содержать ID клиента, имя, email. Таблица Заказы будет содержать ID заказа, ID клиента, дату заказа, общую сумму. Связь между Клиентами и Заказами устанавливается через ID клиента. Эта модель обеспечивает высокую гибкость для выполнения сложных запросов и анализа.

Правильный выбор методологии и модели данных на этапе проектирования является залогом создания гибкой, масштабируемой и производительной маркетинговой базы данных, которая будет эффективно поддерживать аналитические потребности предприятия.

Нормализация баз данных: минимизация избыточности и обеспечение целостности

В основе эффективного проектирования баз данных лежит фундаментальный принцип: избегание избыточности данных. Избыточность — это хранение одной и той же информации в нескольких местах, что не только расточительно с точки зрения дискового пространства, но и многократно увеличивает вероятность возникновения ошибок и несогласованности данных. Для решения этой проблемы был разработан процесс нормализации баз данных.

Нормализация — это систематический подход к проектированию реляционной базы данных, направленный на уменьшение избыточности данных и улучшение целостности данных. Этот процесс включает приведение таблиц к определенным «нормальным формам», каждая из которых представляет собой набор правил, обеспечивающих постепенное улучшение структуры базы данных.

Рассмотрим основные нормальные формы:

1. Первая нормальная форма (1НФ):
   • Правило: Каждый атрибут (столбец) в таблице должен быть атомарным, то есть содержать неделимые значения, и каждая запись (строка) должна быть уникальной. Не должно быть повторяющихся групп атрибутов.
   • Пример до 1НФ: В таблице Клиенты есть столбец Телефоны, который содержит несколько номеров для одного клиента через запятую.
   • Пример после 1НФ: Для каждого номера телефона создается отдельная запись или создается отдельная таблица Телефоны клиента, связанная с таблицей Клиенты по ID клиента.
2. Вторая нормальная форма (2НФ):
   • Правило: Таблица должна быть в 1НФ, и каждый неключевой атрибут должен полностью зависеть от всего первичного ключа. Это применимо, когда первичный ключ является составным (состоит из нескольких столбцов).
   • Пример до 2НФ: Таблица Заказы_Продукты имеет составной первичный ключ (ID_Заказа, ID_Продукта). Столбец Название_Продукта зависит только от ID_Продукта, а не от всего ключа.
   • Пример после 2НФ: Создается отдельная таблица Продукты (ID_Продукта, Название_Продукта, Цена) и таблица Заказы (ID_Заказа, Дата_Заказа, ID_Клиента). Таблица Заказы_Продукты теперь содержит только ID_Заказа, ID_Продукта и Количество.
3. Третья нормальная форма (3НФ):
   • Правило: Таблица должна быть во 2НФ, и не должно быть транзитивных зависимостей неключевых атрибутов от первичного ключа. То есть неключевые атрибуты не должны зависеть от других неключевых атрибутов.
   • Пример до 3НФ: В таблице Клиенты есть ID_Города и Название_Города. Название_Города зависит от ID_Города, а ID_Города — от ID_Клиента (через первичный ключ).
   • Пример после 3НФ: Создается отдельная таблица Города (ID_Города, Название_Города, Регион), а в таблице Клиенты остается только ID_Города.
4. Нормальная форма Бойса-Кодда (БКНФ):
   • Правило: Таблица должна быть в 3НФ, и каждая детерминанта (атрибут, от которого зависит другой атрибут) должна быть потенциальным ключом (кандидатным ключом). Это более строгая форма 3НФ, которая устраняет некоторые аномалии, связанные с перекрывающимися кандидатными ключами.
5. Четвертая нормальная форма (4НФ):
   • Правило: Таблица должна быть в БКНФ и не должна содержать многозначных зависимостей. Это означает, что если в таблице есть атрибуты, не зависящие от первичного ключа, но многозначно связанные с ним, то они должны быть вынесены в отдельные таблицы.
   • Пример: Клиент может владеть несколькими языками и иметь несколько хобби. До 4НФ: в таблице Клиенты столбцы Язык и Хобби могут повторяться. После 4НФ: Создаются отдельные таблицы Клиент_Языки и Клиент_Хобби.
6. Пятая нормальная форма (5НФ):
   • Правило: Таблица должна быть в 4НФ и не должна содержать зависимостей соединения без потерь. Это самая строгая нормальная форма, которая гарантирует, что таблица не может быть декомпозирована на меньшие таблицы без потери информации при последующем соединении. Применяется редко, так как её преимущества часто не окупают усложнение структуры.

Преимущества нормализации:

• Минимизация избыточности данных: Экономия дискового пространства и уменьшение объема хранимой информации.
• Улучшение целостности данных: Гарантирует, что данные непротиворечивы и точны, так как изменения вносятся только в одном месте.
• Уменьшение аномалий обновления, удаления и вставки: Эти проблемы возникают из-за избыточности и устраняются при нормализации.
• Повышение гибкости и масштабируемости: Нормализованные базы данных легче адаптировать к новым требованиям и расширять.
• Упрощение запросов: Хотя на первый взгляд запросы могут стать сложнее из-за необходимости соединять больше таблиц, логическая структура данных упрощает их формулировку.

Таким образом, нормализация баз данных — это не просто теоретическое упражнение, а фундаментальный практический подход, обеспечивающий высокую эффективность, надёжность и долговечность маркетинговых информационных систем.

Принципы эффективного построения баз данных для маркетинга

Эффективность маркетинговой информационной системы напрямую зависит от качества и продуманности её базового элемента — базы данных. Помимо формальных правил нормализации, существуют общие принципы, которые обеспечивают её ценность и функциональность для маркетинговых задач.

1. Распределение данных по предметным областям для уменьшения избыточности:
   Хорошо спроектированная база данных не хранит всю информацию в одной «куче». Вместо этого данные логически распределяются по отдельным таблицам, каждая из которых относится к конкретной предметной области. Например, есть таблица для клиентов, таблица для продуктов, таблица для заказов, таблица для маркетинговых кампаний. Такой подход, тесно связанный с нормализацией, позволяет:
   • Избежать дублирования: Информация о клиенте хранится только в одной таблице, а в других таблицах на неё ссылаются по уникальному идентификатору (ID).
   • Упростить управление: Изменение информации о продукте требует обновления только одной записи в таблице Продукты, а не во всех записях заказов, где этот продукт фигурирует.
   • Повысить производительность: Запросы к данным становятся более быстрыми, так как система обрабатывает меньшие объемы информации в каждой таблице.
2. Обеспечение точности и полноты информации:
   Это второе фундаментальное правило хорошего дизайна базы данных. Маркетинговые решения, принятые на основе неточных или неполных данных, могут привести к значительным финансовым потерям и потере конкурентных позиций.
   • Точность: Все данные должны быть корректными. Это достигается за счет использования валидации данных при вводе, автоматической очистки и верификации, а также регулярных аудитов данных. Например, проверка формата электронной почты или номера телефона при регистрации клиента.
   • Полнота: Для каждой записи должны быть заполнены все необходимые атрибуты. Пропущенные значения могут исказить анализ и сделать его нерепрезентативным. Например, если в клиентской базе отсутствует информация о возрасте или географии для значительной части клиентов, сегментация по этим признакам будет невозможна.
3. Учет экономической целесообразности: стоимость информации не должна превышать её ценность:
   Этот принцип является прагматическим ориентиром в процессе построения любой информационной системы. Создание и поддержание базы данных, сбор и обработка информации требуют значительных ресурсов — финансовых, временных, человеческих.
   • Ценность информации: Определяется тем, насколько качественно она помогает в принятии решений, приводит к увеличению прибыли, сокращению затрат или повышению лояльности клиентов. Специально организованные данные, которые могут быть интерпретированы для помощи в принятии решений, представляют наибольшую ценность. Например, информация, которая позволяет точно спрогнозировать спрос и оптимизировать запасы, имеет высокую ценность.
   • Оптимальный баланс: Не всегда стоит стремиться к абсолютному совершенству в данных, если затраты на достижение этого совершенства неоправданно высоки. Иногда «достаточно хорошие» данные, полученные с меньшими затратами, могут принести больший экономический эффект, чем «идеальные», но чрезмерно дорогие.
   • Гибкость и адаптивность: Правильное проектирование баз данных позволяет строить гибкие системы, которые могут адаптироваться к меняющимся потребностям бизнеса, ускоряя внедрение новых технологий и снижая затраты на их интеграцию.

Эти принципы, наряду с методологиями проектирования и нормализацией, формируют основу для создания мощной и эффективной маркетинговой базы данных, которая является жизненно важным активом для любого предприятия в условиях современной цифровой экономики.

Анализ маркетинговых данных: инструменты и методы статистического и экономико-математического моделирования

После того как данные собраны, систематизированы и сохранены в правильно спроектированной базе данных, наступает этап их анализа. Именно здесь «сырые» факты превращаются в осмысленные инсайты, которые служат основой для принятия стратегических маркетинговых решений. Система анализа маркетинговой информации, являющаяся ключевым компонентом МИС, включает два мощных инструментария: статистический банк и банк моделей.

Статистический банк МИС: методы обработки данных

Статистический банк представляет собой совокупность методов статистической обработки, которые позволяют выявлять закономерности, проверять гипотезы, оценивать взаимосвязи и прогнозировать будущие тенденции на основе собранных маркетинговых данных. Эти методы являются незаменимыми для глубокого понимания рынка и потребителей.

1. Корреляционный анализ:
   • Назначение: Используется для измерения силы и направления линейной связи между двумя или более переменными. Корреляция не подразумевает причинно-следственной связи, но указывает на то, насколько синхронно изменяются показатели.
   • Пример в маркетинге: Определение взаимосвязи между расходами на рекламу и объемом продаж, или между изменением цены и изменением спроса. Высокий коэффициент корреляции между посещаемостью сайта и количеством заявок может указать на эффективность контент-маркетинга.
2. Регрессионный анализ:
   • Назначение: Более продвинутый метод, позволяющий определить зависимость одной переменной (зависимой) от одной или нескольких независимых переменных, а также предсказать значение зависимой переменной на основе значений независимых.
   • Пример в маркетинге: Построение модели, которая предсказывает объем продаж (зависимая переменная) на основе таких факторов, как цена продукта, затраты на рекламу, доходы населения, активность конкурентов (независимые переменные). Уравнение регрессии может выглядеть как Продажи = β0 + β1 × Цена + β2 × Реклама + ε, где β-коэффициенты показывают влияние каждого фактора.
3. Дисперсионный анализ (ANOVA):
   • Назначение: Помогает подтвердить или опровергнуть влияние одного или нескольких качественных факторов (категориальных переменных) на одну количественную зависимую переменную.
   • Пример в маркетинге: Оценка того, влияет ли тип рекламной кампании (например, ТВ-реклама, интернет-реклама, наружная реклама) на объем продаж, или существуют ли значимые различия в удовлетворенности клиентов в зависимости от региона проживания.
4. Факторный анализ:
   • Назначение: Используется для сокращения числа влияющих факторов (переменных) до наиболее существенных, объединяя коррелирующие между собой исходные переменные в меньшее число скрытых факторов. Это особенно полезно, когда данных слишком много, и нужно выявить основные движущие силы.
   • Пример в маркетинге: При анализе потребительских предпочтений, факторный анализ может сократить десятки вопросов о характеристиках продукта (качество, дизайн, цена, бренд, сервис) до нескольких ключевых факторов (например, «Ценность», «Имидж», «Доступность»), что упрощает сегментацию рынка и разработку целевых предложений.
5. Кластерный анализ:
   • Назначение: Группировка объектов (например, клиентов, продуктов, регионов) на основе их сходства по нескольким признакам. Цель — создать кластеры, внутри которых объекты максимально похожи друг на друга, а между кластерами — максимально различны.
   • Пример в маркетинге: Сегментация клиентов на группы с похожим покупательским поведением, демографией или предпочтениями. Например, можно выделить кластер «молодых техногиков», «семейных покупателей эконом-класса» и «премиум-сегмента», для каждого из которых разрабатываются уникальные маркетинговые стратегии.
6. Когортный анализ:
   • Назначение: Исследование поведения групп пользователей (когорт), объединенных общим признаком (например, дата регистрации, дата первой покупки) на протяжении определенного времени.
   • Пример в маркетинге: Анализ удержания клиентов: как меняется активность (покупки, посещения сайта) клиентов, зарегистрировавшихся в январе 2025 года, по сравнению с теми, кто зарегистрировался в феврале 2025 года. Это позволяет оценить эффективность маркетинговых акций и улучшить стратегии удержания.
7. Частотный анализ и описательная статистика:
   • Назначение: Базовые методы, используемые для описания основных характеристик данных. Частотный анализ подсчитывает, как часто встречается каждое значение или категория переменной. Описательная статистика включает расчет средних значений, медианы, моды, стандартного отклонения, размаха.
   • Пример в маркетинге: Определение наиболее популярных категорий товаров (частотный анализ), расчет среднего возраста целевой аудитории или среднего чека (среднее значение), выявление разброса в доходах клиентов (стандартное отклонение).

Эти методы, используемые как по отдельности, так и в комбинации, позволяют извлекать глубокие инсайты из маркетинговых данных, превращая их в ценный ресурс для принятия стратегических и тактических решений.

Банк моделей МИС: экономико-математические инструменты для принятия решений

Банк моделей — это набор экономико-математических моделей, способствующих принятию оптимальных решений. Каждая из этих моделей представляет собой упрощенное, но при этом функциональное описание некоторой реально существующей системы, совокупности взаимосвязанных переменных, некоего реально существующего процесса или результата. Они позволяют не только анализировать текущую ситуацию, но и прогнозировать последствия различных управленческих действий, а также оптимизировать распределение ресурсов.

1. Дерево решений:
   • Назначение: Инструмент для визуализации и анализа последовательности возможных решений и их потенциальных исходов. Позволяет оценить риски и выгоды каждого пути, особенно в условиях неопределенности.
   • Пример в маркетинге: Выбор между запуском новой рекламной кампании (с вариантами: ТВ, интернет, наружная реклама), модернизацией продукта или выходом на новый рынок. Дерево решений поможет оценить вероятность успеха каждого варианта, ожидаемые доходы и затраты.
2. Задачи линейного программирования:
   • Назначение: Один из наиболее распространенных экономико-математических методов в маркетинговой деятельности, используемый для нахождения оптимального решения (максимизации прибыли, минимизации затрат) при наличии ограниченных ресурсов и линейных ограничений.
   • Пример в маркетинге: Оптимизация медиаплана: распределение рекламного бюджета между различными каналами (ТВ, радио, интернет, печать) таким образом, чтобы максимизировать охват целевой аудитории при заданных ограничениях по бюджету и минимальному охвату каждого канала. Или оптимизация ассортимента продукции для максимизации прибыли при ограниченных производственных мощностях и ресурсах.
3. Модели динамического программирования:
   • Назначение: Используются для решения задач, которые могут быть разбиты на последовательность взаимосвязанных этапов, где решение на каждом этапе влияет на последующие.
   • Пример в маркетинге: Оптимизация стратегии ценообразования продукта на разных этапах его жизненного цикла, или планирование рекламных кампаний с учетом изменяющейся реакции рынка во времени.
4. Модели межотраслевого баланса:
   • Назначение: Анализ взаимосвязей между различными отраслями экономики или подразделениями внутри крупной компании, показывая, сколько продукции одной отрасли потребляется другими.
   • Пример в маркетинге: Оценка влияния изменения спроса на продукцию одной отрасли на смежные рынки, что может быть полезно при планировании диверсификации продуктов или выходе на новые B2B-рынки.
5. Модели сетевого планирования (например, PERT, CPM):
   • Назначение: Используются для планирования, координации и контроля сложных проектов путем построения сетевого графика, определяющего последовательность операций, их продолжительность и взаимосвязи.
   • Пример в маркетинге: Планирование и запуск новой маркетинговой кампании, включающей разработку креативов, медиапланирование, производство рекламных материалов, размещение, мониторинг и анализ. Модель поможет определить критический путь проекта и оценить сроки его реализации.
6. Системы массового обслуживания (теория очередей):
   • Назначение: Анализ процессов ожидания и обслуживания, помогающий оптимизировать ресурсы для минимизации времени ожидания клиентов и максимизации пропускной способности.
   • Пример в маркетинге: Оптимизация работы call-центра, онлайн-чата или точек продаж для сокращения времени ожидания клиентов и повышения их удовлетворенности.
7. Теория игр:
   • Назначение: Изучение стратегического взаимодействия между рациональными участниками (игроками), где результат действий каждого зависит от действий других. Применяется для анализа конкурентной борьбы.
   • Пример в маркетинге: Моделирование ценовых войн с конкурентами, анализ стратегий входа на рынок, определение оптимальной реакции на действия конкурентов в области рекламы или продуктовой политики.
8. Теория принятия решений:
   • Назначение: Общий подход к выбору наилучшего варианта действий из множества альтернатив в условиях определенности, риска или неопределенности.
   • Пример в маркетинге: Выбор наиболее подходящей стратегии позиционирования продукта или канала распределения на основе критериев прибыли, риска, доли рынка.
9. Модели управления запасами:
   • Назначение: Оптимизация уровня запасов готовой продукции или комплектующих для минимизации затрат на хранение и предотвращения дефицита.
   • Пример в маркетинге: На основе прогнозов спроса, полученных из МИС, эти модели помогают определить оптимальный размер заказа или производства, чтобы удовлетворить потребности рынка, избегая при этом излишков или нехватки товаров.

Использование этих экономико-математических моделей в рамках банка моделей МИС позволяет маркетологам принимать не только информированные, но и оптимальные решения, что является ключом к повышению эффективности и конкурентоспособности предприятия.

Влияние СМИ и баз данных на управленческие решения и конкурентоспособность предприятия

В условиях современного рынка, характеризующегося высокой динамикой и непредсказуемостью, интуиция уже не является достаточным инструментом для эффективного управления. Именно здесь Система Маркетинговой Информации (СМИ) и грамотно спроектированные базы данных превращаются из вспомогательных инструментов в стратегические активы, оказывая глубокое влияние на управленческие решения и конкурентоспособность предприятия.

СМИ как основа для принятия управленческих решений

Система маркетинговой информации является не просто хранилищем данных, а живой, постоянно функционирующей экосистемой, которая служит фундаментом для принятия всех видов управленческих решений — от оперативных тактических шагов до долгосрочного стратегического планирования.

Как потоки информации из СМИ помогают менеджерам:

1. Анализ: Потоки информации, поступающие к управляющим по маркетингу, обеспечивают глубокий и всесторонний анализ текущей ситуации.
   • Оценка рынка: СМИ предоставляет данные о размере рынка, его росте, сегментации, ключевых тенденциях и динамике. Это позволяет менеджерам понять, где находится компания в контексте всей отрасли.
   • Изучение потребителей: Информация о демографии, психографии, покупательском поведении, предпочтениях и отзывах клиентов помогает создать детальный портрет целевой аудитории и предвидеть её потребности.
   • Мониторинг конкурентов: Данные о продуктах, ценах, рекламных кампаниях, долях рынка конкурентов позволяют оценить их сильные и слабые стороны, выявить угрозы и возможности.
   • Внутренний аудит: Анализ внутренней отчетности (продажи, затраты, прибыль) позволяет оценить эффективность собственных операций и маркетинговых усилий.
2. Планирование: На основе полученных аналитических выводов, менеджеры могут разрабатывать более точные и реалистичные маркетинговые планы и стратегии.
   • Разработка продуктов: Информация о потребностях и неудовлетворенных запросах клиентов позволяет создавать продукты, которые действительно востребованы рынком.
   • Ценообразование: Анализ цен конкурентов, себестоимости, эластичности спроса помогает установить оптимальные цены.
   • Продвижение: Данные об эффективности различных рекламных каналов и сообщений позволяют оптимизировать медиаплан и контент.
   • Распределение: Информация о каналах продаж, логистике и географии спроса помогает оптимизировать дистрибуцию.
   • Стратегическое планирование: В модели Котлера, важнейшая функция маркетинга состоит в изучении рынка и прогнозировании его на основе собранной информации для создания продукции, направленной на удовлетворение потребностей потребителя. СМИ становится основой для определения политики развития и стратегического планирования на долгосрочную перспективу.
3. Претворение в жизнь (реализация): СМИ поддерживает эффективное выполнение маркетинговых мероприятий.
   • Реализация кампаний: Информация помогает убедиться, что кампании нацелены на правильную аудиторию, используются оптимальные каналы и сообщения.
   • Оперативное управление: Быстрый доступ к актуальным данным позволяет оперативно реагировать на изменения на рынке или в поведении потребителей.
4. Контроль за исполнением: После реализации мероприятий, СМИ предоставляет инструменты для отслеживания и оценки их эффективности.
   • Измерение KPI: Сравнение фактических результатов с запланированными показателями (KPI) позволяет оценить успешность кампаний и стратегий.
   • Выявление отклонений: Быстрое обнаружение негативных или позитивных отклонений от плановых показателей.
   • Корректировка стратегий: На основе контроля, СМИ способствует принятию взвешенных решений, внесению корректировок в стратегии развития организации. Это непрерывный цикл обратной связи, где обратный поток в сторону маркетинговой среды состоит из принятых управляющими решений и маркетинговых коммуникаций.

Таким образом, СМИ служит точным инструментом для эффективной работы с информацией, необходимой для руководства и контроля, обеспечивая непрерывный процесс совершенствования маркетинговой деятельности.

Повышение гибкости и эффективности управления

В постоянно меняющемся мире бизнеса гибкость и эффективность являются ключевыми факторами успеха. Система маркетинговой информации (СМИ) и эффективно построенные базы данных играют решающую роль в достижении этих целей, трансформируя способности предприятия к адаптации и оптимизации своих операций.

1. Повышение гибкости системы управления предприятием:
   • Быстрое реагирование на изменения рынка: СМИ обеспечивает своевременный доступ к актуальной информации о трендах, новых технологиях, действиях конкурентов и меняющихся предпочтениях потребителей. Это позволяет компании оперативно корректировать свои стратегии, продукты и услуги, избегая устаревания и потери актуальности. Например, если СМИ выявила резкий рост интереса к экологически чистым продуктам, компания может быстро адаптировать свою продуктовую линейку или коммуникационную стратегию.
   • Адаптация к новым возможностям: СМИ помогает идентифицировать новые рыночные ниши, незанятые сегменты или возникающие потребности, что позволяет компании быть проактивной и захватывать новые возможности раньше конкурентов.
   • Снижение неопределенности: Предоставляя надежные данные и прогнозы, СМИ уменьшает уровень неопределенности, с которой сталкиваются менеджеры, что способствует более уверенному и гибкому принятию решений.
2. Повышение эффективности управления:
   • Оптимизация маркетинговых затрат: Благодаря детальному анализу эффективности различных маркетинговых каналов и кампаний, СМИ позволяет перераспределять бюджеты в пользу наиболее результативных инструментов, тем самым увеличивая отдачу от инвестиций в маркетинг (ROI).
   • Персонализация и целевое воздействие: Глубокое понимание клиентов, благодаря данным из баз данных, позволяет создавать персонализированные предложения и сообщения, что значительно повышает эффективность маркетинговых коммуникаций и лояльность клиентов.
   • Выявление маркетинговых преимуществ: СМИ позволяет компаниям находить свои уникальные маркетинговые преимущества, такие как уникальное ценностное предложение, превосходное обслуживание клиентов или инновационные продукты, и эффективно использовать их для укрепления позиций на рынке.
   • Слежение за маркетинговой средой: Постоянный мониторинг внешних факторов (экономических, социальных, технологических, политических) дает возможность своевременно адаптироваться к изменяющимся условиям и минимизировать риски.
   • Удержание высокой конкурентоспособности: Информированность о действиях конкурентов и состоянии рынка позволяет компании оперативно разрабатывать контрмеры, предлагать более привлекательные условия и поддерживать инновационный темп.
   • Обеспечение финансовой стабильности и прибыльности: Более точные прогнозы продаж, оптимизация запасов и эффективное управление клиентской базой, основанные на данных СМИ, напрямую влияют на финансовые показатели компании, обеспечивая устойчивый рост прибыли.
   • Оценка эффективности маркетинговой политики: СМИ предоставляет метрики и аналитические инструменты для постоянной оценки результативности всех маркетинговых усилий, позволяя своевременно корректировать стратегию и тактику.
   • Интеграция с другими бизнес-функциями: Маркетинговая система анализирует данные и формирует выводы, используемые для планирования финансов, производства и общей стратегии развития организации, что обеспечивает синергию и целостность управленческого процесса.

В итоге, использование маркетинговой информации является необходимым условием повышения гибкости и эффективности системы управления предприятием. Оно позволяет компании не только адаптироваться к вызовам, но и активно формировать свое будущее, оставаясь лидером в условиях жесткой конкуренции.

Современные вызовы и перспективы развития систем маркетинговой информации в условиях цифровой трансформации

Эпоха цифровой трансформации радикально меняет подходы к управлению бизнесом, и маркетинговая деятельность не является исключением. Возросшие потоки информации, усложнение конкурентной среды и переход от интуитивных решений к аналитическим процедурам диктуют необходимость активного использования унифицированных и глобальных корпоративных информационных систем. Эти изменения ставят перед Системами Маркетинговой Информации (СМИ) как новые вызовы, так и беспрецедентные перспективы развития.

Необходимость унифицированных и глобальных корпоративных информационных систем

Современная конкурентная среда не просто сложна — она гипердинамична, многоканальна и насыщена информационными шумами. В этих условиях разрозненные, изолированные информационные системы становятся не только неэффективными, но и опасными для бизнеса. Предприятия вынуждены искать пути развития в условиях сложного информационного пространства, характеризующегося избытком информационных источников и огромным количеством информационных связей.

Почему унифицированные и глобальные системы становятся необходимостью?

1. Избыток информационных источников: Компании сталкиваются с потоками данных из самых разных каналов: внутренние ERP-системы, CRM, веб-аналитика, социальные сети, IoT-устройства, внешние исследования, данные поставщиков и партнеров. Без унификации эти данные остаются фрагментированными, что препятствует формированию единой картины.
2. Огромное количество информационных связей: Взаимодействие с клиентами, партнерами, поставщиками происходит по множеству точек контакта. Каждое такое взаимодействие генерирует данные, которые должны быть интегрированы для понимания полного цикла взаимоотношений.
3. Переход от интуитивных решений к аналитическим процедурам: В «информационной эре» для успеха необходимы такие виды капитала, как интеллект, информация и высокие технологии. Интуиция, ранее игравшая значительную роль, сегодня должна быть подкреплена глубоким анализом данных. Это требует систем, способных собирать, обрабатывать и представлять данные для аналитиков и руководителей.
4. Устранение «информационных силосов»: Разные отделы компании часто используют свои собственные системы, что приводит к созданию «силосов» информации. Маркетинговая служба может не иметь полного доступа к данным о производстве или логистике, что затрудняет планирование и координацию. Унифицированные системы (например, интеграция СМИ с ERP и CRM) разрушают эти барьеры.
5. Повышение точности и скорости принятия решений: Единая база данных и интегрированные процессы обработки информации позволяют быстрее получать актуальные и полные данные, что сокращает время на анализ и ускоряет реакцию на рыночные изменения.
6. Масштабируемость и глобализация: Для компаний, работающих на нескольких рынках или планирующих экспансию, унифицированная глобальная система позволяет централизованно управлять маркетинговой информацией, адаптируя стратегии к локальным условиям, но сохраняя единые стандарты и подходы.

Основные проблемы в создании и функционировании таких систем:

Несмотря на очевидные преимущества, создание эффективных систем маркетинговой информации требует творческого подхода и применения современных компьютерных технологий. Главная проблема часто заключается в отсутствии понимания маркетинга как философии бизнеса и комплексной системы взаимодействия маркетинговой службы с другими подразделениями. Если маркетинг воспринимается лишь как отдел рекламы или продаж, а не как сквозной процесс, охватывающий всю компанию, то попытки создать унифицированную СМИ будут обречены на провал из-за сопротивления внутренних подразделений, отсутствия необходимых данных или недопонимания ценности интегрированной информации. Таким образом, технологическое совершенство должно сочетаться с организационной и культурной трансформацией.

Роль экспертных систем в решении неформализованных маркетинговых задач

В традиционных информационных системах, включая многие элементы СМИ, преобладают алгоритмические подходы, где для каждой задачи существует четко определенная последовательность действий. Однако маркетинг изобилует задачами, которые по своей природе являются неформализованными. Это ситуации, когда:

• Цели не выражены в виде точной целевой функции.
• Отсутствует явный алгоритм решения.
• Требуется принятие решений на основе большого объема разнородных, часто неполных или противоречивых данных.
• Необходим учет качественных факторов, интуиции и опыта специалистов.

Именно для таких задач совершенствование процессов принятия маркетинговых решений на предприятии в последнее время связывается с разработкой и внедрением экспертных систем (ЭС).

Что такое экспертная система?

Экспертная система — это программная система, которая воспроизводит знания и рассуждения опытных экспертов в определенной предметной области. Ее ключевое отличие от традиционных программ — способность работать со знаниями, а не только с данными. Основные компоненты ЭС:

• База знаний: Содержит факты, правила, эвристики и другие формы знаний, извлеченные у человеческих экспертов.
• Механизм логического вывода: Алгоритм, который использует базу знаний для анализа ситуации, вывода новых знаний и формирования рекомендаций.
• Подсистема объяснений: Позволяет системе объяснить, как она пришла к тому или иному выводу, что повышает доверие пользователя.
• Интерфейс пользователя: Для взаимодействия с системой.

Назначение и применение ЭС в маркетинге:

Экспертные системы предназначены для решения неформализованных задач, воспроизводя знания опытных экспертов. Они позволяют:

1. Анализировать сложные ситуации: Например, при выходе на новый, малоизученный рынок, где стандартные статистические модели могут быть недостаточны из-за отсутствия исторических данных. ЭС может использовать знания экспертов о культурных особенностях, регуляторной среде, поведенческих паттернах в аналогичных регионах.
2. Распознавать наиболее полезные факты: В условиях «информационного шума» ЭС способна отсеять нерелевантные данные и выделить ключевые факторы, влияющие на ситуацию.
3. Оптимизировать принятие решений, отсекая неперспективные пути: Например, при выборе рекламной стратегии для нового продукта, ЭС может, основываясь на опыте прошлых кампаний и знаниях экспертов о целевой аудитории, исключить заведомо неэффективные каналы или соо��щения.
4. Разрабатывать новые продукты: ЭС может помочь в генерации идей для новых продуктов, анализируя тренды, отзывы клиентов и предложения конкурентов, опираясь на знания опытных продакт-менеджеров.
5. Формировать ценовую политику: В условиях высокой конкуренции и изменяющейся конъюнктуры рынка, ЭС может предложить оптимальные стратегии ценообразования, учитывая множество факторов, которые трудно формализовать в обычной модели.
6. Управление кризисными ситуациями: При репутационных рисках или непредвиденных изменениях на рынке, ЭС может предложить оптимальные сценарии реагирования, основанные на опыте прошлых кризисов.

Примером такой системы может служить ExpertChoice EC. Comparion®, позволяющая принимать решения путем иерархического анализа, учитывая множество критериев и их веса. Внедрение экспертных систем позволяет значительно повысить качество и обоснованность маркетинговых решений, особенно в тех областях, где человеческий опыт и интуиция остаются незаменимыми.

Искусственный интеллект, машинное обучение и другие технологии в маркетинговой информации

Цифровая трансформация последних лет ознаменовалась бурным развитием технологий, которые в корне меняют ландшафт маркетинга. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) находятся в авангарде этих изменений, предлагая беспрецедентные возможности для сбора, обработки, анализа и использования маркетинговой информации. Ожидается, что мировой рынок ИИ достигнет 190,61 млрд долларов к 2025 году, демонстрируя среднегодовой рост на 36,62% с 2020 года, что подтверждает глобальный тренд на интеграцию ИИ в бизнес-процессы.

1. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО):
ИИ и МО значительно трансформируют маркетинг, позволяя достигать целей, которые ранее казались невозможными:

• Персонализация в масштабах: ИИ анализирует огромные объемы данных о поведении, предпочтениях и демографии каждого клиента, чтобы предоставить индивидуальные рекомендации и предложения.
  • Примеры: Netflix использует ИИ для рекомендации фильмов и сериалов, основываясь на истории просмотров пользователя. Amazon применяет ИИ для предложения товаров, что приводит к значительному увеличению продаж. Подобные алгоритмы персонализированного контента используют и в российских социальных сетях, например, в «Одноклассниках».
• Автоматизация создания контента: ИИ-генераторы способны создавать тексты, рекламные креативы, описания продуктов, электронные письма, значительно сокращая время и затраты. В России, по данным на 2024 год, 97% рекламных агентств уже использовали нейросети для создания рекламных продуктов.
• Прогнозная аналитика: Модели МО предсказывают будущее поведение клиентов (например, вероятность оттока, следующую покупку, реакцию на ценовые изменения) на основе исторических данных.
  • Примеры: Nike использует прогнозную аналитику не только для планирования запасов, но и для персонализированных рекомендаций и даже виртуальной примерки обуви через AR-технологии.
• Сегментация клиентов: ИИ выявляет скрытые паттерны в данных, позволяя создавать более точные и динамичные сегменты аудитории, чем традиционные методы.
• Оптимизация рекламных кампаний: Алгоритмы ИИ автоматически корректируют ставки, таргетинг и креативы в реальном времени для достижения максимальной эффективности.
  • Пример: Альфа-Банк использует ИИ для оптимизации рекламы, увеличивая конверсию и снижая стоимость привлечения клиента.
• Автоматизация клиентских коммуникаций: Чат-боты и голосовые роботы обрабатывают запросы клиентов 24/7, обеспечивая мгновенную поддержку и персонализированное взаимодействие.
  • Пример: Голосовой робот «Олег» от Тинькофф Банка обрабатывает до 80% звонков клиентов, освобождая операторов для решения более сложных задач.

2. Интеллектуальный анализ данных (Data Mining):
Это процесс обнаружения ранее неизвестных, действующих и потенциально полезных закономерностей и взаимосвязей в больших объемах данных. Data Mining часто используется для сегментации клиентов, выявления трендов, прогнозирования оттока и мошенничества.

3. Методы UX-исследования (User eXperience):
Хотя не являются чисто технологическими, эти методы тесно связаны с цифровыми инструментами. Они позволяют глубоко понимать поведение и опыт пользователей при взаимодействии с продуктом или услугой, что критически важно для оптимизации цифровых маркетинговых каналов.

4. Программное обеспечение типа SAS Marketing Automation, ExpertChoice EC. Comparion®:
Это примеры специализированных платформ, которые интегрируют различные аналитические и управленческие функции, автоматизируя маркетинговые процессы, от планирования кампаний до анализа результатов.

5. Инструменты веб-аналитики:
Google Analytics, Яндекс.Метрика и другие системы предоставляют подробные данные о посещаемости сайта, поведении пользователей, конверсиях, источниках трафика. Они являются основой для оптимизации онлайн-маркетинга.

В целом, автоматизация и цифровизация МИС направлены на:

1. Повышение уровня удовлетворенности покупателей и потребителей товаров и услуг.
2. Вовлечение клиентов в процесс создания товаров (услуг) для усиления их лояльности к компании.
3. Снижение затрат предприятия за счет оптимизации процессов.

Эти технологии не только улучшают эффективность маркетинговых операций, но и позволяют компаниям глубже понимать своих клиентов, предвосхищать их потребности и строить более прочные и долгосрочные отношения.

Влияние интернета и CRM-систем на сбор и управление маркетинговой информацией

В условиях цифровой трансформации, два элемента – Интернет и CRM-системы – стали центральными нервными узлами современной Системы Маркетинговой Информации. Их влияние на сбор, хранение, обработку и использование маркетинговых данных трудно переоценить.

1. Роль Интернета в сборе и управлении маркетинговой информацией:

Интернет стал колоссальным хранилищем и каналом для сбора разнообразной маркетинговой информации. Его значение постоянно растет, и это подтверждается статистикой: по данным на сентябрь 2025 года, более 55% россиян используют социальные сети, контентные сервисы и маркетплейсы как для отдыха, так и для покупок, при этом около 60% регулярно посещают онлайн-магазины, а 62% еженедельно видят в ленте товары, которые хотели бы приобрести. Это означает, что значительная часть потребительской активности и информационных потоков сосредоточена в онлайн-пространстве.

Интернет предоставляет доступ к:

• Научным и аналитическим статьям, справочникам: Отраслевые отчеты, исследования, академические публикации, которые являются ценными источниками вторичной информации о рыночных тенденциях и технологиях.
• Базам данных и технической документации: Открытые государственные реестры, базы патентов, технические характеристики продуктов конкурентов.
• Сведениям о конкурентах: Их сайты, социальные сети, пресс-релизы, рекламные кампании, отзывы клиентов, что позволяет проводить постоянный мониторинг и бенчмаркинг.
• Информации о состоянии рынков: Макроэкономические данные, индексы, обзоры рынков от аналитических агентств.
• Результатам маркетинговых исследований: Многие исследования публикуются онлайн, что расширяет базу вторичных данных.
• Прямому сбору первичной информации: Онлайн-опросы, фокус-группы, веб-аналитика (Google Analytics, Яндекс.Метрика) для отслеживания поведения пользователей на сайте, A/B-тестирование, мониторинг социальных сетей и отзывов.

Использование интернета для сбора социологической, рекламной и демографической информации широко применяется за границей и активно внедряется в Российской Федерации. Это позволяет не только получать информацию быстрее и дешевле, но и охватывать значительно большие аудитории, а также отслеживать тренды в реальном времени. Разве не удивительно, как одно глобальное цифровое пространство способно преобразить всю методологию сбора данных, делая её более доступной и эффективной?

2. Роль CRM-систем в управлении маркетинговой информацией:

CRM-система (Customer Relationship Management — управление взаимоотношениями с клиентами) — это специализированное программное обеспечение, которое централизует и автоматизирует процессы взаимодействия с клиентами. В контексте СМИ, CRM играет критически важную роль:

• Централизованное хранение клиентских данных: CRM агрегирует всю информацию о клиентах: контактные данные, историю покупок, взаимодействие с отделом продаж и поддержки, предпочтения, жалобы, отзывы. Это создает единый, полный профиль каждого клиента.
• Повышение удовлетворенности покупателей и потребителей: Имея полную картину о клиенте, компания может предлагать персонализированные продукты, услуги и коммуникации, предвосхищать их потребности и оперативно решать проблемы. Это напрямую влияет на лояльность и удовлетворенность.
• Вовлечение клиентов в процесс создания товаров (услуг): CRM-системы позволяют собирать обратную связь от клиентов на всех этапах взаимодействия, включая идеи по улучшению продуктов или услуг. Это не только усиливает их лояльность к компании, но и дает ценные инсайты для инноваций.
• Снижение затрат предприятия: Автоматизация рутинных операций (например, рассылки, обработка запросов) и оптимизация процессов взаимодействия с клиентами через CRM приводит к снижению операционных затрат и повышению эффективности работы персонала.
• Сегментация и таргетинг: На основе данных CRM можно проводить детальную сегментацию клиентской базы и разрабатывать высокоэффективные целевые маркетинговые кампании.
• Улучшение прогнозирования: Исторические данные о продажах и взаимодействиях, хранящиеся в CRM, являются ценным источником для прогнозной аналитики и планирования.

Таким образом, интернет служит источником и каналом для сбора обширной внешней информации, в то время как CRM-системы фокусируются на внутренней, детальной информации о клиентах и управлении взаимоотношениями с ними. Интеграция этих двух элементов позволяет создать мощную и гибкую Систему Маркетинговой Информации, способную поддерживать эффективное управление предприятием в условиях цифровой экономики.

Заключение

Исследование теоретических основ и практических аспектов построения системы маркетинговой информации (СМИ) и баз данных убедительно демонстрирует их стратегическую важность для современного предприятия. В условиях беспрецедентной скорости изменений, колоссальных потоков информации и ужесточающейся конкуренции, способность компании эффективно собирать, обрабатывать, анализировать и интерпретировать маркетинговые данные становится ключевым фактором успеха.

Мы рассмотрели СМИ как комплексный инструментарий, включающий четыре взаимосвязанные подсистемы, предложенные Ф. Котлером: внутреннюю отчетность, маркетинговую разведку, маркетинговые исследования и систему анализа. Детальный разбор компонентов СМИ — от сырых данных и информации до квалифицированных сотрудников и современного программного обеспечения — подчеркнул многогранность и сложность этого механизма.

Особое внимание было уделено маркетинговым данным: их классификации по охвату, способу получения, стадиям переработки, а также критически важным свойствам, таким как достоверность, актуальность, полнота, релевантность, сопоставимость, доступность и экономичность. Именно эти свойства определяют пригодность информации для принятия обоснованных решений.

Глубокий анализ баз данных как основы СМИ выявил принципы их эффективного построения. Процесс нормализации, от Первой до Пятой нормальных форм, был подробно объяснен как фундаментальный подход к минимизации избыточности и обеспечению целостности данных, что является залогом их точности и гибкости.

Наиболее продвинутые аспекты работы с информацией были раскрыты в разделе, посвященном анализу маркетинговых данных. Мы детально рассмотрели методы статистического банка (корреляционный, регрессионный, дисперсионный, факторный, кластерный, когортный анализ) и инструменты банка моделей (дерево решений, линейное и динамическое программирование, теория игр), подчеркнув их практическую ценность для получения глубоких инсайтов и оптимизации решений.

Влияние СМИ и баз данных на управленческие решения и конкурентоспособность предприятия было продемонстрировано через их роль в анализе, планировании, реализации и контроле маркетинговых мероприятий. Показано, как эти системы повышают гибкость и эффективность управления, позволяя находить маркетинговые преимущества, следить за рыночной средой и обеспечивать финансовую стабильность.

Наконец, мы проанализировали современные вызовы и перспективы развития СМИ в условиях цифровой трансформации. Необходимость унифицированных корпоративных систем, роль экспертных систем в решении неформализованных задач, а также революционное влияние искусственного интеллекта, машинного обучения и CRM-систем на персонализацию, автоматизацию и оптимизацию маркетинговых процессов, были представлены как ключевые векторы будущего развития.

В заключение следует подчеркнуть, что интегрированные СМИ и грамотно спроектированные базы данных являются не просто техническими решениями, но стратегическими активами, способными обеспечить устойчивое развитие и высокую конкурентоспособность предприятий в эпоху цифровых технологий. Для студентов гуманитарных, экономических и IT-специальностей освоение этих знаний является не только академической задачей, но и жизненно важным шагом в подготовке к успешной профессиональной деятельности в постоянно меняющемся мире бизнеса.

Список использованной литературы

1. 1С:CRM 8 (Customer Relationship Management). URL: http://www.ascons.rfdigital.ru/products/prod12/ (дата обращения: 25.10.2025).
2. Аптечный «тяни-толкай», или как грамотно построить отношения с производителем и покупателем // Новая аптека. Эффективное управление. 2008. № 8. С. 27-31.
3. Аптечный рынок: бой с тенью // Новая аптека. Эффективное управление. 2008. № 1. С. 44-50.
4. Арсентьева И.В. Аптека: цена лояльности кадров // Новая аптека. Эффективное управление. 2008. № 9. С. 30-35.
5. База данных маркетинга | Marketing database | PR агентство «Красное Слово». URL: https://www.krasnoeslovo.ru/wiki/baza-dannyh-marketinga (дата обращения: 25.10.2025).
6. Васнецова О.А. Медицинское и фармацевтическое товароведение: учебник для вузов. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2005. 608 с.
7. Ващенко В.К., Волкова Л.С. Ассортиментная политика // Текстильная промышленность. 2008. № 7-8. С. 54-56.
8. Дремова Н.Б., Коржавных Э.Л., Березникова Р.Е. Систематизация номенклатуры лекарственных средств // Новая аптека. 2002. №2.
9. Журнал «Финансовый директор». URL: http://www.kareta.com.ua (дата обращения: 25.10.2025).
10. Иванова О.А. Правовое регулирование лекарственного обеспечения различных групп населения российской федерации // Сибирское медицинское обозрение. 2003. Т. 25. № 1. С. 50-53.
11. Информационное пространство: новые возможности продвижения лекарственных препаратов // Новая аптека. Эффективное управление. 2008. № 6. С. 29-35.
12. Информационные системы в маркетинговой деятельности Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка». URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnye-sistemy-v-marketingovoy-deyatelnosti (дата обращения: 25.10.2025).
13. Информационные технологии в сфере обращения лекарств // РЖ 19О. Технология органических лекарственных веществ, ветеринарных препаратов и пестицидов. 2006. № 23.
14. Источники маркетинговой информации: виды, сбор, обработка и анализ результатов. URL: https://www.calltouch.ru/blog/istochniki-marketingovoj-informacii/ (дата обращения: 25.10.2025).
15. Кабатов Ю.Ф., Крендаль Е.П. Обзор иммуностимуляторов. Медицина, 1984. 384 с.
16. «Классовая борьба» в аптеке: быть или не быть // Новая аптека. 2008. № 04. С. 30-33.
17. Компоненты маркетинговой информационной системы. URL: http://edoc.bseu.by:8080/bitstream/edoc/90099/1/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B_26-29.pdf (дата обращения: 25.10.2025).
18. Котлер Ф. Основы маркетинга. Глава 3. Системы маркетинговых исследований и маркетинговой информации. URL: https://gtmarket.ru/laboratory/basis/5354/5355 (дата обращения: 25.10.2025).
19. Лоскутова Е.Е. Анкета покупателей. URL: http://web-local.rudn.ru/web-local/prep/rj/index.php?id=1147&p=24373 (дата обращения: 25.10.2025).
20. Маркетинговая информационная система. URL: http://elib.altstu.ru/elib/books/Files/rv2006_03/pdf/622belyaeva.pdf (дата обращения: 25.10.2025).
21. Маркетинговая информационная система — как система принятия маркетинговых решений — PL Engineering. URL: https://plm.engineer/blog/marketingovaya-informacionnaya-sistema-kak-sistema-prinyatiya-marketingovyh-reshenij/ (дата обращения: 25.10.2025).
22. Маркетинговая информационная система: определение, цели, задачи. URL: https://medods.ru/blog/marketing/marketingovaya-informatsionnaya-sistema (дата обращения: 25.10.2025).
23. Маркетинговая информационная система: что это такое, структура и задачи МИС. URL: https://unisender.com/ru/blog/marketing/marketingovaya-informatsionnaya-sistema (дата обращения: 25.10.2025).
24. Маркетинговая информационная система предприятий и торговых организаций — Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. URL: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/40882 (дата обращения: 25.10.2025).
25. Матяс М.А. Витамины для кожи // Новая аптека. Аптечный ассортимент. 2008. № 2. С. 42-44.
26. Мифтахутдинов С.Г. Об экономическом механизме, обеспечивающем лекарственную безопасность России // Биозащита и биобезопасность. 2010. Т. 2. № 4. С. 10-12.
27. Н. А. Елсукова МАРКЕТИНГОВАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ПРЕДПРИЯТИЯ. URL: https://www.osu.ru/sites/default/files/document/3295/elsukova.pdf (дата обращения: 25.10.2025).
28. Нор Т., Асестров Д.О., Когон Л.А., Зеленова Е.Г. Ценовая политика российской федерации в области лекарственных средств // Лекарственное обеспечение в России. 2011. № 2. С. 18-27.
29. Организация экономики фармации / под ред. А.В. Решетникова. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2004. 210 с.
30. Практика управления ассортиментом аптечного предприятия. Горшунова Л.Н., Чуренков И.Н. // Эконом. вестн. фармац. 2001. №10 (44).
31. Принципы построения маркетинговой информационной системы предприятия Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка». URL: https://cyberleninka.ru/article/n/printsipy-postroeniya-marketingovoy-informatsionnoy-sistemy-predpriyatiya (дата обращения: 25.10.2025).
32. Проектирование баз данных: основные этапы, методы и модели БД — DECO systems. URL: https://decosystems.ru/articles/proektirovanie-baz-dannykh-osnovnye-etapy-metody-i-modeli-bd/ (дата обращения: 25.10.2025).
33. Проектирование баз данных: узнайте, как спроектировать хорошую базу данных. URL: https://www.eureca.ru/blog/database-design/ (дата обращения: 25.10.2025).
34. Прокина М., Шпатаковский А. Особенности использования инструментов мерчандайзинга в аптеках с закрытой формой торговли (часть 1) // Маркетинговые коммуникации. 2005. № 1. С. 26-33.
35. Родионова И.А., Овчаров Е.Г. Рынок фармацевтической продукции и вопросы национальной безопасности России // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экономика. 2005. № 1. С. 46-58.
36. Роль информационных систем в процессе маркетинга промышленного предприятия — Современные технологии управления. URL: https://sovman.ru/article/3206/ (дата обращения: 25.10.2025).
37. Симонова А.П. Ассортиментная политика фирмы: учебник для вузов. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2006. 245 с.
38. Система маркетинговых исследований и маркетинговой информации. URL: https://unecon.ru/sites/default/files/u1370/marketing_information_system.pdf (дата обращения: 25.10.2025).
39. Соколова В. Российский рынок иммуностимуляторов // Российские аптеки. 2002. №10.
40. Тема 13. Маркетинговая информация на предприятии. — ДГТУ — Дистанционные ресурсы. URL: http://do.donstu.ru/courses/topic/view.php?id=38&topic=13 (дата обращения: 25.10.2025).
41. Терешин Д.В. Цена прибыльности простой аптеки. Факторы, определяющие структуру ассортимента фармацевтических организаций региона // Российское предпринимательство. 2008. № 9-2. С. 176-179.
42. Тихончук Т.П., Кугач В.В. Стратегия фармацевтического маркетинга: размещение аптек // Вестник фармации. 2007. № 4-38. С. 30-34.
43. Традиционная модель маркетинговой информационной системы. URL: https://scienceforum.ru/2019/article/2018017329 (дата обращения: 25.10.2025).
44. Фармацевтические товары российских производителей / Демин В.А., Милягин В.А., Алексеенко А.А. М.: Новое знание, 2001. 302 с.
45. ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОЕ ДЕЛО И ТЕХНОЛОГИЯ ЛЕКАРСТВ // РЖ 19О. Технология органических лекарственных веществ, ветеринарных препаратов и пестицидов. 2005. № 24.
46. Широкова И. Косметика особого назначения // Ремедиум. 2011. № 10. С. 24-28.
47. Что такое маркетинговая информационная система: все просто — SendPulse KZ. URL: https://sendpulse.com/ru/support/glossary/marketing-information-system (дата обращения: 25.10.2025).
48. Юшко Н.Н. Оценка потребительских предпочтений как основного элемента конкурентоспособности аптеки // Региональная экономика: теория и практика. 2007. № 15. С. 65-71.
49. Ярмарка.нет. Новости. URL: http://www.yarmarka.net/news/ (дата обращения: 25.10.2025).
50. Marketing.spb.ru. URL: http://www.marketing.spb.ru (дата обращения: 25.10.2025).
51. Marketing-tut.ru. Система маркетинговой информации. URL: http://marketing-tut.ru/marketing/sistema-marketingovoj-informacii.htm (дата обращения: 25.10.2025).
52. UECS. URL: http://www.uecs.ru/uecs-36-122011/item/865-2011-12-19-06-14-38 (дата обращения: 25.10.2025).
53. Ckat.ru. Ключевые слова. URL: http://www.ckat.ru/keywords/ (дата обращения: 25.10.2025).