Принятие управленческих решений в маркетинге с помощью компьютерных средств, страница 40

Рис. 10. Нечеткое понятие высокие доходы
от основной деятельности

Существует арифметика нечетких понятий [64], позволяющая производить оценки проектов в целях принятия решений. Для этого лучше использовать компьютерные средства, так как расчеты довольно трудоемки. Естественно, что если все параметры проекта оцениваются нечетко, то не приходится ожидать и четких оценок альтернатив, поэтому решения принимаются в условиях высокой неопределенности. Однако такой подход имеет право на существование, так как окончательное решение принимается человеком, который получает в свое распоряжение всю имеющуюся информацию и далее действует неформализуемыми методами.

Другой распространенный подход к решению данной задачи заключается в получении для каждой нечеткой величины двух оценок (пессимистической и оптимистической) или трех (пессимистической, наиболее вероятной и оптимистической). Тогда задача сводится к многокритериальной: каждое решение оценивается значениями нескольких критериев. Решению данных задач посвящен раздел 4.2. Здесь следует отметить, что в отдельных случаях удается сократить количество рассматриваемых альтернатив. Если, например, удалить из рассмотрения решения с плохими пессимистическими оценками, то это исключит риск больших потерь.

4.1.3. Решение однокритериальных задач в условиях риска

Если имеется неоднозначность возможных последствий решения, одним из возможных методов решения являются деревья решений. Пример применения таких деревьев для принятия решения о целесообразности проведения маркетинговых исследований приведен в [56].

Пояснить использование деревьев решения лучше на примере.

Пусть проблема заключается в том, открывать ли магазин при новой бензозаправочной станции. Имеются две альтернативы:

A₁: открывать станцию с магазином;

A₂: открывать станцию без магазина.

Неизвестным параметром задачи является количество посетителей станции. Этот параметр может принимать конечное число значений. В примере количество посетителей может быть большим (S₁) или малым (S₂). У лица, принимающего решение, есть мнение относительно возможностей каждого из событий: P₁=P(S₁) и P₂=P(S₂). Возможность в данном случае определяется как степень уверенности лица, принимающего решения, в наступлении определенного события и находится в пределах от 0 до 1. Для задач с риском возможности больше нуля и меньше единицы. Следует подчеркнуть субъективный характер оценки возможности. Если лицо, принимающее решение, абсолютно уверено в будущем состоянии внешней среды (пусть даже эта уверенность ошибочна), задачи в условиях риска не возникает.

Кроме того, некоторым способом, например экспертными оценками, получены оценки результатов, которые будут иметь место во всех возможных ситуациях (табл.1).

Для прогнозирования количества посетителей можно заказать маркетинговые исследования стоимостью V_И. Считается, что результат этих исследований точно предскажет, много или мало посетителей будет у бензозаправочной станции.

Чтобы полностью раскрыть проблему принятия решений прежде, чем приниматься за ее решение, в данной ситуации удобно воспользоваться деревом решений[41], из которого видна последовательность и взаимосвязь решений. Для рассматриваемого примера оно имеет вид рис.11Рис. 11. Принимаемые решения обозначаются квадратами или прямоугольниками, неконтролируемые события – кружками (овалами). Решения и события связываются стрелками, которые задают развитие ситуации во времени. Лицо, принимающее решение, «находится» в крайнем левом узле этого дерева и может выбрать любой из путей. Дерево решения отражает все возможные пути развития ситуации.

Таблица 1

Результаты, ожидаемые в различных случаях, тыс.руб. за год[42]