Төсвийн хуваарилалт:

Хэрэгжүүлэгчийн өнцөгөөс

Бүтээгдэхүүнээ тогтсон интернет маркетингийн төсвөөр хэд хэдэн интернет мэдээллийн

хэрэгсэлээр сурталчилдаг нэгэн компанийгавч үзье. Энэ компанийн төсвийн хуваарилалтийн

шийдвэрүүдээ өрсөлдөөнт тэмцээн мэт загварчилдаг ба энэ өрөслдөөнт тэмтцээнд аливаа

компанийн загварийнхаа оновчлолийг өрсөлдөгчийнхөө шийдвэрүүдээс хамаарч тодорхойлдог

гэж узье. Ийм загварчлалыг хэрэглэхэд тулгардаг нэг бэрхшээл бол ижил биш мэдээлэлтэй яаж

харицах гэдэг асуудал юм. Энэ хэлэлцүүлэгт мэргэжилтэнүүдээс ируулсэн хэд хэдэн асуудлуудыг

авч хэлэлцэх болно. Үунд: 1. Урьдчилан тооцолсон загвар нь бусад компанийн бодлогын

мэдээлэлгүйгээр хэр зэрэг бодитой байх эсэх; 2. Ямар узуулэлтүүд одоогийн хэрэглэгдэж байгаа

загвар хоцрогдсоныг илэрхийлдэг вэ

Гол үгс: Оновчлол, төсвийн хуваарилалт, ижил бус мэдээлэл.

Танилцуулга:

Интернет маркетинг гэдэг нь бутээгдэхүүн уйлчилгээгээ интернет сулжээгээр худалдаалах

стратеги юм. Ийм стратеги боловсруулахад гол асуудал нь ямар интернет марткетингийн

сувгуудийг( хайлтийн хөдөлгүүрт мэдүүлэх, дарцагт худалдаа, вэб хуудасны дизайн, интернет

сулжээний сурталчилгаа, 2 талт холбоос, и-мэйл маркетинг) түлхүү хэрэглэхэд оршино.

Өрсөлдөөнт орчин гэдэг нь хэд хэдэн компанийн интернет маркетингаар өрсөлдөхөөр

тодорхойлогдоно. Аливаа компанийн сонгогдсон интернет мэдээллийн хэрэгслээр урьдчилан

бэлдсэн төсөвт багтаан маркетинг хийнэ. Гол зорилго нь маркетинг үр дүнг ихэсгэх юм.

Маркетингийн үр дүн голчлон хариу үйлдлийн хувь хэмжээ, орлого, ашиг зэргээр

тодорхойллогддог. Хариу үйлдлийн хувь хэмжээ, орлого, ашиг ба тус компанийн интернет

маркетингаарр олох зорилго зэрэгт “Хэрэглэгчийн хариу үйлдэл” эсвэл “хариу үйлдэл” гэсэн

хэллэгүүдийг хэрэглэдэг байна. Түүнчлэн “Маркетинг төсөв” эсвэл “төсөв” гэсэн хэллэгүүдийг

компанийн маркетинг санхүүжүүлэхэд хэрэглэгдэж буй ямар нэгэн эх үүсвэр, зардлуудыг хэлнэ.

Хариу үйлдлийн функц гэдэг нь тус компанид ирж байгаа хариу үйлдэл болон интернет

маркетингд тусгагдсан төсөв 2-н хоорондын харьцааг хэлдэг. Ерөнхийдөө компанийн гол асуудал

нь нийт хэрэглэгчдийн хариу үйлдлийг урьдчилан төлөвлөсөн маркетингийн төсвийн хүрээнд

нэмэгдүүлэх явдал юм. Өмнө дурьдсанчилан энэ компани өрсөлдөөнт орчинд үйлчилгээ эрхэлдэг

гэж үзвэл, интернет маркетинг хариу үйлдэл нь зөвхөн тус компанийн өөрийн интернет

маркетингийн төсвийн хуваарилалтаас гадна бусад компанийн стратегиас шалтгаална. Онолийн

хувьд, энэ өрсөлдөөн нь Наш-н тэнцэтгэлийн асуудлыг бий болгож байгаа буюу энэ нь аливаа

компанийн өөрийн хэрэглэгчдийнхээ хариу үйлдэлийг ихэсгэх бодлогоо тодорхойлохдоо бусад

компанийн бодлогыг тусгасан байдаг. Эцэст нь, ямар ч компани хэрэгжүүлж байгаа бодлогоосоо

хөндийрөх нь тус компанид ашигтайгаар нөлөөлөхгүй. Тиймээс Нашийн тэнцэтгэл биелэж байгаа

хэрэг юм. Зхао болон Нагурнэйн загварчлал, шийдлийн онолийн ерөнхий бүтцийг боловсруулсан.

Тэд энэ загвартаа мөн Интернетийн бус зар сурталчилгааны хэрэгслүүдийг багтаасан байдаг.

Гэсэн хэдий ч Зхао болон Нагурнэй нарын онол, бусад төстэй онолуудийг өрсөлдөөнт орчинд

хэрэглэх нь ижил бус мэдээллээр байнга хязгаарлагдаж байдаг. Энэ хэлэлцүүлэгт

мэргэжилтнүүдээс ирүүлсэн хэд хэдэн асуудлуудыг авч хэлэцэх болно. Үүнд: 1. Урьдчилан

тооцоолсон загвар нь бусад компанийн бодлогын мэдээлэлгүйгээр хэр зэрэг бодитой эсэх; 2.

өрсөлдөөнт орчны өөрчлөлтүүдээс хамаарч одоогийн хэрэглэгдэж байгаа загвар нь хоцрогдсоныг

ямар үзүүлэлтүүд тодорхойлдог. Маркетингийн мэргэжилтнүүдийн зүгээс хэд хэдэн асуудлуудыг

хэлэлцэх шаардлагатай. Нэгт, маркетингийн туршлагад маркетингийн мэргэжилтэн нь өөрийн

компанийн хэрэглэгчдийн хариу үйлдлийг өөрсдийн зах зээлд эзэлдэг байр сууриар дугнэдэг.

Гэхдээ, бүхий л компаниуд маркетингээ интернетээр дамжуулан хийдэг тул аливаа компанийн

хэрэглэгчийн хариу үйлдэл нь бүхий л компанийн нөлөөлөлтэй байдаг. Маркетингийн

мэргэжилтнүүд практикийн загвар бүтээх гэж оролдоход, бусад компанийн маркетинг үйл

ажиллагааг мэдэхгүй байх асуудалтай тулгардаг. Маркетинг стратеги нь ижил бус мэдээлэлтэй

нөхцөл байдалд шийдвэрлэгддэг. Маркетингийн мэргэжилтнүүд дутуу мэдээллийн талаар

анхаарах ѐстой эсэхийг байнга бодож байдаг. Практикт бүх компани эхлээд маркетингээ интернет

мэдээллийн хэрэгслээр түгээн дараа нь хэрэглэгчдийн вэб хуудсанд хандах хандлагын тухай

мэдээллийг цуглуулдаг. Хэдийгээр компанийн бусад компаниудын маркетингийн талаар мэдээлэл

хомс байдаг ч цуглуулсан мэдээлэл нь 2 төрөлд хуваагддаг. Эхний төрөл нь бусад компанийн

маркетинг болон тус компанийн хэрэглэгчийн хариу үйлдэл 2-н харьцаа юм. Жишээлбэл, бусад

компаниудын төсвийн зарцуулалт ихэссэнээр тус компанийн хэрэглэгчдийн хариу үйлдлийн

өсөлтийн хэмжээ нь багасаж болох юм. Дараагийн төрөл нь компанийн өөрийн маркетинг болон

хэрэглэгчийн хариу үйлдэл 2-н харьцаа юм. Маркетингийн мэргэжилтнүүд маретингийн хариу

үйлдлийг тооцолохдоо статистикийн хэрэгсэл болох рэгрессийн шинжилгээнд найддаг. Хэдий

чинээ их мэдээлэл цугларна, төдий чинээ бодит тооцоолол болдог. Харин өрсөлдөгчийнхөө үнэн

зөв мэдээлэлгүйгээр тооцоолсон загвар нь хэр бодит байх вэ гэдэг нь асуудал юм. Тооцоолсон

хариу үйлдэл нь бодит хариу үйлдлийн үзүүлэлттэй маш ойрхон хийгдэх боломжтой гэдгийг энэ

хэлэлцүүлэг харуулж байгаа юм. Тооцолсон хариу үйлдэл, бодит хариу үйлдэл 2-ын зөрүү 2 дахин

илүүгүйгээр тоологдох юм. Хэдийгээр өрсөлдөөний мэдээлэл нь компаниудад бэлэн байдаггүй ч

аливаа компанийн оновчлолын загвар нь хэзээд бодит тэнцэтгэлтэй дөхөм байдаг. Хамгийн

оновчтой стратеги болон компанийн хэрэгжүүлж буй стратеги зөрүү нь хариу үйлдлийн өсөлтийн

зөрүүтэй тус бур хэмжигдэж болно. Компанийн интернет маркетингийн төсвөө оновчтой

хуваарилахад бусад компаниуд тэнцэтгэлийн стратеийг мөрдөж байгаа эсэхийг анхаарах

шаардлаггүй байдаг. Асуудал нь ямар нэгэн байдлаар тэнцэтгэлийн нөлөөллийн шинжилгээтэй

холбоотой байна. Өрсөлдөөнт орчин байнга өөрчлөгдөж байдаг. Жишээлбэл, нэг компани төсвөө

нилээд хэмжээгээр өөрчилсөн байж болно. Компанийн хэрэглэгдэж байгаа загвар нь хэзээ

хоцрогдох, шинэчлэгдэх шаардлагатай болохыг мэдэх хэрэгтэй ба түүний дагуу стратеги өөрчлөх

хэрэгтэй. Загварын хоцрогдсоныг хариу үйлдлийн өөрчлөлтөөс хялбархан хянаж болно. Бидний

энэ ажлы эхлүүлэх болсон шалтгаан нь интернет борлуулагчдын маркетингийн төсвийн

хуваарилалтын процесс байсан юм. Тэдгээр интернет борлуулагчид бутээгдэхүүнээ интернет

маркетинг маш ихээр ашиглаж сурталчилдаг. Хэд хэдэн интернет мэдээллийн хэрэгслээр

маркетинг явуулах төсвийг сараар эсвэл улирлаар төлөвлөх шаардлагтай. Интернет маркетингийн

төсвийн хуваарилалтыг шийдвэрлэх процесс нь уламжлалт аргачлалаас ихээхэн ялгаатай болсон

ба их хэмжээний маркетингийн мэдээллийг цуглуулан автоматаар хадгалдаг болсон.

Мэргэжилтнүүдэд загварчлалын процесс дэх ижил биш мэдээллийн асуудлыг шийдвэрлэхэд

эдгээр ихээхэн хэмжээний мэдээллүүд нь дэм болдог. Вэб тоон мэдээллийг цуглуулах,

боловсруулах ба тэдгээрийг хэрэгтэй мэдээлэл болгох нь тоон мэдээлэл олборлох, вэб олборлох

салбаруудад харъялагддаг.

Бид илуу дэлгэрэнгүй мэдээлэл авахыг хүссэн уншигчиддаа Лавлагаа.2-7-г харахыг зөвлөдөг.

Энэхүү судалгааны бас нэгэн хөшүүрэг нь тоон шинжилгээний хэрэгслийг интернет маркетингд

хандуулах сонирхол бухий саяхны утга санаа юм. Оновчлол/хэлбэлзэлт тэнцэтгэлийн шинжилгээ,

1.8 оновчтой удирдлага, 9 мэдрэлийн сулжээ, 10 11 , 12 хөрс болон хэлбэрт өртөг, 13 зэрэг тоон

шинжилгээний хэрэгслүүд нь интернэт маркетингд шийдвэр гаргахад хэрэглэгдсээр ирсэн.

Шинжилгээний загварыг нэвтрүүлэх н өнөөгийн Интернэтийн Эрин зуунд хялбар аргаар дата

цуглуулахад олон давуу талуудыг авчирдаг. Гүүгл Аналытикс,14 зэрэг зарим програм хангамжууд

нь Интернет маркетинг болон загварчлалд зориулж автоматаар дата цуглуулж чаддаг. Практик

дээр бол Интернет маркетинг нь, датагаас шууд хамааралтай уйл явц юм. Маркетирүүд

хэрэглэгчдийн зан төлөв, худалдан авах хэв маяг, хүн ам зуйн мэдээлэл, маркетингийн объектийг

компаний маркетингд оруулсан өунгөний матрицийн уйл ажиллагаа болгож барьж бий болгох,

загварын шийдэлд хүрхийн тулд олон тооны математикийн арга хэрэглэх.

Энэхүү номонд байгууллагууд маш их өрсөлдөөнт зах зээлийн нөхцөлд оновчтой маркетингийн

стратегийг хайж байхад, дутуу мэдээлэл хэрхэн маркетингийн шийдвэр болон мэдээллийн үр дүнд

нөлөөлдөг талаар хэлэлцэнэ. Тэгш бус хэмт мэдээлэл бүхий оновчтой стратегийг сүүлийн уед

эрчимтэйгээр судалж байгаа. Жишээ нь Лав. 15д төгс бус мэдээллээр тус тусийн ашгийг

нэмэгдүүлэх гэж буй зээлдүүлэгч болон зээлдэгчийн зан чанарын дүн шинжилгээ нь зээлийн зах

зээлдэх зээлийн пропорцын онолын зөвтгөлийг хангаж байдаг. Лав.16д нэг тоглогч хувийн

мэдээллийг эзэмшиж, нөгөө тоглогч мэдээллийн дохиог хулээж авдаг дохионы тоглоомын Нэшийн

тэнцвэрийн тогтвортой байдлын хангалттай нөхцлийн талаар судалсан байдаг. Эдгээр ажлууд

онолын ач холбогдол харуулж чадаж байхад, гол дутагдалтай тал нь тэдний загвар дээр (1)

математикийн функцыг бий болгоход хундрэлтэй байдгийн улмаас маркетингийн практик дээр

үүнийг хэрэгжүүлэхэд бэрхшээлтэй болдог. Үйлдвэрийн практик дээрээс харахад, загваруудыг

ихэвчлэн вэб датаны статистик шинжилгээн дээр үндэслэн олж авсан байдаг. Хэрэв загваруудын

функцууд статистикийн үйл ажиллагаанд тохиромжтой биш бол, маркетирүүд үүнийг хэрэглэхгүй

гэсэн үг юм. (2) Олон Фирмүүд техникийн дэд бүтцээ оновчтой үйл ажиллагаанд зориулж

бутээсэн байдаг. Шинэ загвар, аргачлалд зохицуулан хуучин загвараа таягдан хаях нь фирмийн

хувьд тийм ч хялбар зүйл биш. Математик програмчлал зэрэг Оновчлолын загварууд нь

хэрэгжүүлэхэд хялбар учир үйлдвэрүүд өргөнөөр хэрэглэдэг билээ. Энэхүү номонд бидний

таамагласнаар зах зээлийн төсвийн шаардлагаар оновчлолын загвар нь хариу үйлдлийн функцыг

өсөн нэмэгдүүлэх юм. Загвар нь хоцрогдсон эсэхийг хэмжихийн тулд, бид оновчлолын загвараа

олон тэнцэтгэл бишийн(ВИ) бодлогот холбодог. ВИ н олон төрлийн Нэшийн тэнцвэрийн

бодлогуудыг шалгах хүчтэй хэрэгсэл юм. (Лав. 1, 8, 17–19 харах). Энэ нь Нэшийн тэнцвэрийг

оновчлолын үйл ажиллагааны дарааллаар хайдаг. Энэ нь олон фирм дээр аль эрт хэрэгждэг болсон.

Тиймээс, энэ нь тэгш бус мэдээлэлтэй Интернет зах зээлдэх Нэшийн тэнцвэрийн тогтвортой болон

мэдрэг байдалд тохиромжтой хэрэгсэл мэт санагдана. Энэхүү номны үлдсэн хэсэг дараах байдлаар

байна. Хэсэг 2т , бид интернет зах зээлийн төсвийг байршуулах загварыг томъоѐлж өрсөлдөөнт

тоглоомын тэнцвэрийн тодорхойлолтыг өгнө. Хэсэг 3т, бид өрсөлдөөнт тоглоомыг олон тэнцэтгэл

биш загварт холбоно. Хэсэг 2, 3ын агуулга нь манай номны гол хувь нь биш юм. Агуулга нь шууд

бөгөөд утга санаанд төстэй зүйл ажиглагдаж болно. Эдгээр нь энэхүү номны өөрийн-агуулгат

зориулж бичигдсэн болно. Номны гол санаа хэсэг 4-с эхэлнэ. Хэсэг 4т бид үндсэн үр дүнгийнхээ

нэгийг танилцуулна үүнд.. ямар нэгэн тооцоологдсон загварыг хэрэглэхэд нийт хариу уйлдэл

болон нийт оновчит хариу үйлдлийн ялгааны үнэлэмж юм. Хэсэг 5д, бид статистикийн буцалтыг

ашиглаж хэрхэн үнэлэгдсэн загвар олж авах талаар товч хэлэлцэнэ. Хэсэг 6д, бид фирм

загварчлалын үйл явцдаа нэмэлт дата олж авах шаардлагатай эсэх талд анхаарлаа хандуулна. Хэсэг

7д бид өөр нэгэн чухал үр дүнгийн талаар танилцуулна, үүнд.. үнийн хариу үйлдлийн ханшийн

өөрчлөлтийг ажиглан загварыг дахин өөрчлөх. Хэсэг 8д бид тогтворгүй шийдэлд хүргэж болох

шугаман функцын талаар бага сага жишээ өгнө, маркетирүүд үүнийг ашиглахаас зайлсхийх

хэрэгтэй. Бид хэсэг 9д эцсийн дугнэлтээ танилцуулах болно.

2. Интернет маркетингийн төсөв хуваариалах загвар

Бид M вебсайт дээр нэг ижил бүтээгдэхүүнийг сурталчлах ба зарахаар өрсөлдөж буй N хэмжээний

компани байна гэж үзэх ба эдгээр компани тус бүр маркетинг хийж, хувь хүмүүсийн хариу

үйлдэлийг хамгийн ихээр ихэсгэхээр тэмүүлж байгаа.

Энд fmn:m=1,…., M, n=1,…, N -ийг М вебсайт дээрх n компаний сурталчилгааны зардалыг

илэрхийлнэ гэж үзэх ба энэ үед fmn≥0 байна. Бид fmn –ийг сөрөг бус вектор Fn= (f1n, f2n,…, fMn)

R+

М –т бүлэглэн оруулах ба үргэлжлүүлэн fn-ийг f=(f1+f2,..,fN)R+

MN-т оруулна.

Тооллын системийн хийхийн тулд бид fn’-ийг n компани өөрийг нь хасаад бусад бүх компаниудын

зардалуудын багц гэж танилцуулна, жишээ нь f=(fn, fn’) гэх мэт.

rmn нь м вебсайтнаас тухайн n компаний авах бодит хэрэглэгчдийн хариу үйлдэл гэж илэрхийлдэг

гэж үзвэл rmn нь бүх компаниудын зардалын функц гэж таамаглах нь бидэнд үндэслэлтэй болно.

rmn= rmn (f)= rmn (fn, fn’)

n компаний хүлээн авах нийт хариу үйлдэл нь бүх вебсайтууд дахь нийлбэр юм.жишээ нь:

Мэдээжээр эсвэл нь -ийн өсөж буй хотгор функц юм. Онцгой Нэшийн

тэнцвэрийн шийдлийг оршин байгааг батлахын тулд, бид бас эсвэл ийг -ийн

буурч буй гүдгэр функц гэж таамаглана.

Бусад компаний маркетинг оролдлого болох нь өгөгдсөн үед ( мөн энэ үед түр зуурын

гадаргуугаас дотогш чиглэсэн хувьсан хэмжигдэхүүн гэж хэрэглэгдэнэ ), нь -ийн өсөж буй

хотгор функц болох болно. Энэ судалгаанд, бид ба -ийг ээлжлэн ашиглах ба

энэ нь тэмдэглээнээс болж ямар нэгэн эндүүрэл байхгүй байх үед -ийг өгөгдөл болон ашиглана

гэсэн утгатай. Мөн энэ судалгаанд бид ийг шаардлагатай бол хамгийн багадаа хоѐрдугаар

дараалалын үргэлжилсэн хувьсагдахуун гэж таамагласан болно.

Бусад компаниудын маркетингийн стратегиудыг хархад , n компаний оновчтой төсвийн

хуваарьлалтын стратеги болох нь дараах оновчлолын бодлогын шийдэл нь байна:

нөхцөлд

Байх ба энд нь n компаний Интернетийн маркетинг төсөв байна.

Өрсөлдөөнтэй орчинд, N компаниуд нь хувиараа өөрсдийн асуудлыг оновчлон шийдвэр гаргаж

байна, Гэвч бусал компаниудын шийдвэр нь хувиараа компаний оновчлолын

загвар дахь бодит функцанд нөлөөлдөг. Төгсгөлд нь бид компани тус бүрийн шийдвэр нь бусад

бүх компаниудын оновчтой шийдвэрийг харгалзан авч үздэг ба энэ нь тэнцвэрт хүргэдэг.

Тэнцвэрийн албан ѐсны тодорхойлолт нь дараах маягаар илэрхийлэгдэж болно. Үүнд:

Тодорхойлолт 1.

нь энэ өрсөлдөөнт орчны тэнцвэр ба зөвхөн n=1,..., N, нь бусад

компаниуд гэсэн стратегийг хийсэн үеийн шийдэлд үнэн байна.

Лейманы томъѐонд, бусад компаниуд хамгийн зөв шийдвэр гаргасан үед компани тус бүрийн

маркетингийн төсвийн хуваарьлалтын стратеги нь хамгийн зөв байх ба гагцхүү тэр үед тэнцвэрт

хүрдэг гэсэн байдаг. Энэ төрлийн тэнцвэрийг мөн Тоглоомын онолд Нэшийн тэнцвэр гэж нэрлэдэг.

(илүү нарийн мэдээллийг Ишлэл 20-с харна уу.)

3. Нэшийн тэнцвэр ба Хувьсагчийн тэгш бус байдал (Variational Inequality)

Энэ хэсэгт бид, бодлогын оновчтой шийдэл -ийг багц VI –ийн шийдэлд холбоно.

Тодорхойлох:

m=1,.., M, n=1,..,N,

Ба энд нь маркетингийн оролдлого -ээр өдөөгдсөн “ хариу үйлдэлийн ашигт байдал”

эсвэл энгийнээр “хариу үйлдэлийн ашиг” -ийг төлөөлдөг.

Векторийг функцын дагуу ажиллуулъя:

Ингэхэд n компаний төсвийн оновчит хуваарьлалтын стратеги нь , маркетингийн өрсөлдөөн

дахь, дараах VI-ийн шийдэл болно: {(VIn)},

Ба энд

ба нь сайтар хэмжигдсэн Юклидэйн орон зайн

доторх бүтээгдэхүүн байна.

Тэнцвэрт шийдэлтэй байхыэ тулд нь нэгэн зэрэг бодогдох ѐстой.

Тэнцвэртэй шийдэлтэй байх бас нэг нөхцөл нь нэг салангид VI-ийг , жишээ нь

үед

бодож шийдийг олсоноор

илэрхийлэгдэж болно. Ишлэлийг 1-ээс илүү дэлгэрэнгүйг харна уу.

Вебсайт дээрх компаний сурталчилгааны зардалд хандсан хэрэглэгчдээс ирэх хариу үйлдэл нь

ерөнхийдөө бүх вебсайт дээрх бүх компаний сурталчилгааны зардалын функц гэдгийг анхаарах

хэрэгтэй. Компаний тэнцвэрт ойрхон байх интернет маркетингийн зан байдлыг судлахын тулд бид

компаний хариу үйлдлийн функцийг бусад бүх компаний оновчит стратегийг барьсан тэр төлөв

байдалтай холбон хамааруулж авсан. Тэр нь ба үүнд

нь бусад бүх компаний стратегийг төлөөлөх тэнцвэрт шийдлийн нэг хэсэг юм.

4. Тооцоолсон ба бодит хариу үйлдэлийн функц

Компаний Интернет төсвийн хуваарьлалтын асуудлыг –ийг шийдэхэд тулгардаг амьдрал

дээрх нэг асуудал нь тухайн компани нь хариу үйлдэл - ийг яг юу болохыг ерөөсөө

мэддэггүй. Компани маркетингийн төсвийг хуваарьлахын тулд тооцоолсон хариу үйлдэлийн

функцыг ашиглагдаг. Тооцоолсон объектив функцыг гэж илэрхийлье. Бас тооцоолсон

объектив функц ашиглахдаа асуудал -ийг -ээр илэрхийлье.

үед

ба нь n компаний Интернет маркетингийн төсөв болно.

Дараах онол нь Интернет маркетингийн оролдогийн нийт хариу үйлдэл дээрх боломжит алдааны

хэмжээг багасгахын тулд тооцоолсон хариу үйлдлийн алдааны хязгаарыг тодорхойлсон.

Онол 1. Хариу үйлдлийн функцын байгуулалтын алдааг дараах байдлаах хязгаарлана.

ба нь -ийн оновчит шийдэл ба, нь -ийн оновчит шийдэл байна.

Баталгаа. нь -ийн оновчит шийдэл байхад нь -ийн боломжит шийдэл байх тул ,

бидэнд

Мөн,

Ба энэ нь бидний баталгааг дүгнэлтэд хүргэж байна.

Онол 1 нь компанийг өөрсдийн Интернет маркетингийн төсвийг хуваарьлах ба загварчлах үйл

ажиллагаанд суурийг тавьж өгдөг. Бодит амьдрал дээр, n компани нь яг нарийн хариу үйлдлийн

функц -ийг мэдэх ямар ч арга байхгүй. Харин n компани нь тооцоолсон хариу үйлдлийн

функц - ийг ашиглаж болно. Тооцоололтын алдаа нь алдааны хязгаарын өгөгдлөөс, , бага

байсан тохиолдолд тооцоолсон хариу үйлдлийн функц ашиглан оновчлолын бодолтоос гарах нийт

хариу үйлдэл нь гарах байсан үнэн оновчтой нийт хариу үйлдлээс 2 -ээс багагүй байна.

Тооцоолсон хариу үйлдлийн функц нь ойролцоо утганы 2 эх үүслийг тусган

харуулдаг. Нэг эх үүсэл нь маркетингийн оролдогоос авч байгаа n компаний үнэн бодит хариу

үйлдлийн ойролцоо утга. Нөгөө нь бусад компаниудын тэнцвэрийн стратегийн ойролцоо утга юм.

Онол 1 нь бодит оновчит стратеги ба загвар шийдэл ийг ашигласны хоорондын нийт хариу

үйлдлийн зөрүү нь тэдгээр ойролцоо утгуудаас 2 дахин л их байна гэдэгт баталгаа өгдөг. Тэгэхээр,

хэрвээ компани нь цуглуулсан өгөгдлөө ашиглан зөв тооцоолол гаргаж чадвал бусад компаниудын

маркетингийн стратегийг мэдэх эсвэл мэдэхгүй байх нь чухал биш эсвэл хамаагүй болно гэсэн үг.

Бид юуны түрүүнд Онолд 1-ийн нөхцөл нь онолын үр дүнг баталгаажуулахад хангалттай

гэдгийг дурдахыг хүсэж байна. Чухамдаа ба хоѐул байх жижиг орчинд

нөхцөл нь үнэн байсаар л байх тохиолдолд бид ийг авна. Судалгааны

төгсгөлд бид ба нь нэлээд ижил болохыг харуулах болно.

5. Хариу үйлдлийг тооцоолоход тавих Статистик хандлага

Бодит байдал дээр, оновчлолын асуудал дахь объектив функцын багцаалалт ийг

статистик бууралтаас эхлээд мэдрэлийн сүлжээний аргачлалаас авахуулаад олон төрлийн

загварчлалын аргаар дамжуулан авч болдог. Бид энд статистик бууралтын аргыг алдааны

тооцоололт ийг хэрхэн хянадаг талаар жишээ болгож хэрэглэж үзэхийг санал

болгож байна.

Хариу үйлдлийн функц, , нь шугаман функц, ,-рүү хувиран өөрчлөгдөж болдог гэж

үзье. Тэр нь :

ба (x1, x2, …..,xL) гэх хувьсагчтай шинэ багцтай ба L нь N-ээс ялгаатай байж болно.

Жишээлбэл, ,тодорхойл, нь квадратын хариу үйлдэл

ийг

болох шугаман функцрүү хувиргаж

чадна.

Энэ нэг тодорхой жишээ дээр L=M байна. Тиймээс ийг тооцоолохын оронд , олон тооны

шугаман бууралтын аргачлалыг ашиглан функцыг тооцоолж чадах боллоо.

Тооцооллыг хийсний дарааь хариуг дагуу хэлэх ба тэгвэл тооцоолсон хариу

үйдлийн функцын анхны хувьсагч нь болно.

Түүнчлэн дараах матриц болох ба нь цуглуулсан өгөгдөл маань гэж бодъѐ. Статистик

шинжилгээний нэр томъѐг ашиглан ба ийг үзэгдэлд оруулав. Эдгээр үзэгдлүүд нь дотроо

хамааралтай хувьсагч ( зах зээлийн хариу) ба чөлөөт хувьсагч (компаний Интернет маркетингийн

зардал) хоѐрын хоорондын харилцааны мэдээллийг агуулсан. Матрицийн бүтэц нь нийтдээ J

үзэгдлүүд цуглуулагдсан гэдгийг харуулж байна.

ба энд нь J үзэгдлийн , функцүүд байх ба жишээлбэл шугаман функцын тохиолдолд

, эсвэл, квадратын бууралтын загварын үед байж

болно.

Дараах нь шугаман бууралтын шинжилгээний тооцоололтын алдааг тоймлон үзүүлдэг алдартай

статистик онол юм. Жишээг ишлэл 21-ээс харна уу.

Онол 2. A 100(1-)% итгэл таамаглах интервал –д дараах байдлаар өгөгдөв:

ба нь F –ийн элементүүдийн адилаар тодорхойлогдсон f-ийн функц болно.

нь J-L-1 чөлөөний зэрэгтэй t-тархалтын гол утга, ба

нь стандарт алдаа болно.

Дараа ишлэхдээ дөхөм байхаар бид

ийг

таамаглалын алдааг илэрхийлэхийн тулд ашиглав.

Онол 2 нь үнэн функц ба тооцоолсон функц хоѐрын хоорондын ялгаа нь тэгшитгэл14-д

үзүүлсэний дагуу загварчлалд ашигласан өгөгдлийн чанар ба хэмжээгээр хянагддаг болохыг

харуулж байгаа ба үүний адилаар үнэн хариу үйлдлийн функц ба тооцоолсон хариу

үйлдлийн функц хоѐрын хоорондын ялгааг ч ба харуулж байна.

6. Мэдээллийн үнэ цэнэ

Компани олон сувгаар дамжуулан нэмэлт мэдээллийг авдаг. Энэ хэсэгт бид нэмэлт мэдээллийн үнэ

цэнэ гэх ойлголтыг товчхон танилцуулна.

Хэрвээ нэмэлт мэдээлэл (үзэгдлүүд)

нь боломжтой байвал, нь матриц F ба X –ийн тасралтгүй цувуу болох матриц G –ээс илүү

авч/тооцоологдож болно. Тэр нь :

нь урьчилсан алдаа болгох ба нь өгөгдөл G-ээс

хамаарах зөрөө алдаа байна. Хэрвээ < бол нэмэлт мэдээлэл нь n компанид үнэ цэнэтэй гэсэн үг.

Илүү тодорхой болговол бид,

Онол 3. 100(1-)% итгэлтэй байхад

(17)

Энэ үнэ цэнэ нь хариу үйлдлийн функцын тооцоололыг сайжруулахын тулд n компаний хувьд

гарах нэмэлт мэдээлэл X-ийн үнэ цэнэ.

Комданиудад нэмэлт мэдээллийг олж авах нь шаардлагатай эсэхийг мэдэхийн тулд ихэнхдээ

сонголт хийх шаардлага гардаг.

7. Хариу үйлдлийн дахин тооцоолох цаг

Загварчлалын туршлага дээрх дараагийн гол асуудал бол ашиглагдаж байгаа загвар нь хэзээ

хоцрогдож тодорхойлох ба загварыг дахин тооцоолол хийх цаг юм. Бидний кейсийн хувьд

загварын дахин тооцоолох гэдэг маань компаний маркетингийн хариу үйлдлийн функцыг дахин

тооцоолох гэсэн утгатай. Интернет маркетинг загвар, , -ыг тооцоолсон хариу үйлдлийн

функцыг объектив болгон ашиглаж байгуулсанаа дараа, өрсөлдөөнт орчин байнга өөрчлөгдөнө.

Үүн дээр оновчит стратеги , нь хэзээ хоцрогдох бол гэсэн асуулт гарч ирнэ. Энэ хэсэгтээ бид,

“завсрын хариу үйлдэл” гэх ойлголтын энэ асуултанд хариулахын тулд ашиглахыг хичээнэ. Гэхдээ

юуны түрүүнд, бид дараах тодорхойлолтуудыг хариу үйлдлийн тодорхой төрлүүдийг дүрслэхийн

тулд тэдгээрийн дериватив векторыг ашиглан танилцуулах болно.

Тодорхойлолт 2. вектор функц нь гагцхүү >0 тохиолдолд л дээр хүчтэй давтамжтай

байх ба

Тодорхойлолт 2-ийг ашиглань бид дараах онолтой болнон Үүнд:

Онол4. ийг -ийн шийдэл болвол, жишээ нь:

Мөн -ийг -ийн шийдэл болвол, жишээ нь:

Тэгвэл

Хэрвээ функц нь дээр хүчтэй давтамжтай тохиолдолд. Мөн

Хэрвээ функц нь дээр хүчтэй давтамжтай тохиолдолд.

Баталгаа. ба тус бүр тэгшитгэл (19) ба (20)-ийн хангаж байгааг сануулъя. Тэгшитгэл (19)-ийн

тохируулга ба тэгшитгэл (20)-ийн тохируулга нь дараах байдлаар өгөөж өгнө.

Ба

Тэгшитгэл (23) ба (24)-ийг хамтаар нь нэмсэнээр, бидэнд

Эсвэл тэнцүү байдлаар

болно.

Тэгшитгэл (26) –ээс бидэнд

гарч ирнэ.

Одоо бид эхлээд тэнцэтгэл биш тэгшитгэл (21) ийг батална. нь хүчтэй давтамжтай учраас,

(18)-р нөхцөл дараах маягаар тавигдана.

Тэгшитгэл (28)-ийн хоѐр талыг -аар хуваавал, бидэнд:

Үүнтэй адилаар, бид тэнцэтгэл биш тэгшитгэл (22)-ийг дараах байдлаар баталж болно. Хэрвээ

эсрэгээр нь тэгшитгэл (25)-аас нь дээр хүчтэй давтамжтай бол , бидэнд:

Байх ба тэр нь :

болно.

нь хүчтэй давтамжтай байгаа учир, тэгшитгэл (31) нь дараах байдлаар өгөөж өгнө.

Ингэж бид Онол4-ийн баталгааг дуусгав.

Теорем 4-н хамаарал үүнд маш их. Теорем 4т тооцоологдсон хариу үйлдлийн функцаас

уламжлагдан ирсэн стратеги н зөв оновчит стратегитэй ойролцоо бөгөөд зөв хариу үйлдэлт функтс

н ойр улддэг. Ойрхон байдал н тэнцвэрт ойр буй ахиу хариу үйлдлийн ялгааны пропорцоор

хязгаарлагдаж байдаг. Онол 1 ба 4-ийг хослуулсанаар, өрсөлдөгчийн мэдээлэлгүй байсан ч , маш

сайн тооцоологдсон загварыг ашигласанаар хуваарьлалтын стратеги болон хүлээн авч буй нийт

хариу үйлдэл нь үнэн зөв (оновчтой) утгат нэлээд ойрхон байгаа гэж интернет маркетинг

хэрэгжүүлэгчийг тайвшруулж болно. Хоѐрдугаарт, үүний дээрээс Теорем 1Теорем4 н, интернет

маркетингийн төсвийг практикт хэрхэн оновчтойгоор байршуулах тал дээр өөр нэгэн онолын

зөвлөмжөгч байдаг. Хэрэгжүүлэгч хэрэв тэдний дата нь болж байвал, ахиу хариу үйлдлийн

функцыг шууд тооцоолж чадна. Тэгэхээр -г бодохийн оронд, хэрэгжүүлэгч нь байршуулах

стратеги -г олж авахын тулд -г бодож болно. Хэдийгээр -г тооцоологдсон ахиу хариу

уйлдлээр олж авдаг ч, ойр байдлын оновчтой байршуулах стратеги н үүний тооцоолол нь хэр сайн

гэдгээр хязгаарлагдаж байдаг. Ахиу хариу үйлдэл нь вектор функц гэдгийг эргэн саная, элемент

бүрийг дараах байдлаар тодорхойлсон:

Өмнөх хэсэгт ашигласан ижил аналогийг ашиглан бид вектор функц -ийн элемент тус

бүрийг эхлээд шугаман функцрүү өөрчилж чадна. Тэгээд олон салаат бууралтын шинжилгээг

ашиглан бид ахиу хариу үйлдлийг тооцоололыг олоод зогсохгүй алдааны тооцоог ч бас олох болно.

Бид үнэн чанартаа тооцоололын нягтралыг хэмжих томъѐг өгч болно. Уншигчдын хэтэрхий олон

тэгшитшэлээр ядраахгүйн тул бид томъѐг Хавсралтад жагсаасан.

Интернет маркетингийн мэргэжилтнүүд өгөгдлийг цуглуулах маш олон төрлийн хэрэгсэл

ашигладаг. Жишээлбэл Лав. 14-т “ Гүүгл анализийн арга нь салбарын хамгийн хүчтэй Интернет

маркетингийн хэрэгсэл болсон ба үүний сацуу сурталчлагчид, нийтлэгчид болог вебсайтын

эздүүдэд борлуулалтын хувиргалт, хандлагын тодорхойлолт ба маркетингийн санаачлагыг

сайжруулахад тус нэмэр болсон” гэж бичигдсэн байдаг.

Төгсгөлд нь Онол 4-ийн хамгийн гол ач холбогдол нь тэрбээр маркетинг хэрэгжүүлэгчдэд

хэзээ загвараа дахин тохируулах тал дээр зарим төрлийн зүг чиг өгдөгт байгаа вьюм. Энэ нь өмнөх

шатны Интернет маркетинг загварчлалын хуваарьлалтын стратеги нь хэзээ хоцрогдсон болох

мөн хариу үйлдлийн функцыг хэзээ дахин тооцолж өрсөлдөөнт орчны өөрчлөлтөөс улбаалсан

хуваарьлалтын стратегийг хэзээ тохируулахыг харуулдаг. Онол нь ашиглагдаж байгаа хариу

үйлдлийн функц (жишээ нь )-ийн эхний дериватив вектор ба ажиглагдсан ахиу хариу

үйлдлийн вектор (жишээ нь ) хоѐрын хоорондын ялгаа нь бага байсаар байсан тохиолдолд

загвар ба стратегийг дахин тохируулах шаардлага байхгүй. (Онол 4-ийн тэгшитгэл 21-ийг харнауу).

Нэг үгээр хэлбэл, эдгээр хоѐр ахиу хариу үйлдлийн векторуудын хоорондын ялгаа нь хангалттай

бага байвал, жишээ нь урьдчилан тодорхойлсон утгаас бага байвал, одоогийн өрсөлдөөнт орчинд

ашиглах үнэн зөв оновчлолт хуваарьлалтын стратеги нь одоо явуулж байгаа стратегиээс нэг их

өөрчлөгдөхгүй. Хэдийгээр бид ажиглагдсан ахиу хариу үйлдлийг үнэн зөв ахиу хариу үйлдэл

-ийн төлөөлөгч мэтээр авч үзэж байгаа ч , бодит байдал дээр ажиглагдсан ахиу хариу үйлдэл

нь дотроо “статистикийн шуугиан” багтааж байх магадлалтай. Иймд хэрэгжүүлэгч нь

“шуугиан”ыг зайлуулахын тулд илүү олон өгөгдлийг ажиглаж статистикийн арга барилыг ашиглах

ба тэгсэнээр үнэн зөв ахиу хариу үйлдлийг олж авч чадна. Бид энэ хэлэлцүүлгийг бичгийн

бүтээлээсээ холдуулан ирээдүйн шинжилгээний ажилд үлдээе.

8. Шугаман загварыг ашиглахад анхаарах зүйлс

Онол 4-ийн хангалттай нөхцөл нь хариу үйлдлийн функцын эхний деравитив вектор нь дээр

хүчтэй давтамжтай байх ѐстой. Хэрвээ энэ нөхцөлийг зөрчвөл, Онол 4-ийн үр дүнгүүд үнэн байхаа

болино. Гэхдээ функцийн бүх төрөл нь эхний деравитив вектор нь хүчтэй давтамжтай байх ѐстой

гэсэн шинж чанартай байдаггүй. Харамсалтай нь олон маркетингийн мэргэжилтнүүд одоо хүртэл

шугаман хариу үйлдлийг загварчлах үйл ажиллагаандаа ашигласан хэвээр байна. Шугаман

загварыг ашиглах нь энгийн хялбар байдлаасаан болоод сайхан харагддаг байж магад. Гэхдээ

шугаман хариу үйлдлийг загвартаа объектив байдлаар ашигласнаар , үр дүн нь тогтворгүй байх

магадлалтай ба энэ нь объектив функцанд ямар нэгэн хямрал гарахад үүнээс үүдэн шал ондоо үр

дүн гарах боломжтой гэсэн утгатай юм.

Үүний шалтгаан нь шугаман хариу үйлдлийн функцанд давтамжгүй байдал нь байхгүй

байдагтай холбоотой. Тэгшитгэл 18 нь шугаман функцын дериватив векторгүй учир нь тэгшитгэл

18-ийн зүүн тал нь үргэлж 0-тэй тэнцдэг болохоор. Энэ хэсэгтээ бид хэрвээ хариу үйлдлийн функц

нь шугаман функцаар авагдсан тохиолдолд тэнцвэр нь тогтворгүй байж болохыг 2 жишээ авч

харуулах болно.

Онол 1нь Онол 4-тэй харьцуулахад дээр ямар нэгэн нөхцөл шаардлагагүй байдгийг

онцгойлон дурдахыг хүсэж байна. Урьдчилан таамагласан объектив утгууд болох

нь таамагласан оновчит стратеги маш ихээр хөндөгдсөн байсан ч алдаагүй байж болно.

Энэ үзэгдэл нь 2 жишээний хоѐулан дээр нь харагдаж болдог.

Жишээ 1. 2 компани 3 вебсайт дээр өрсөлддөг гэж үзье. Компани тус бүрийн шийдэх ѐсой

оновчлолын бодлого нь :

Компани 1:

Компани 2:

Тэгэхээр, нөгөө компаний өсөж буй зах зээлийн зарцуулалт нь тухайн компаний ашигт хариу

үйлдэлийг бууруулж байдаг. Энэ нь шалгахад амархан ба тэнцвэрийн шийдэл нь дараах байдлаар

байна:

Учир нь Компани 2-ийн шийдвэрийн хувьд, компани 1-ийн асуудал нь

болно.

Вебсайт 2 нь Интернет зарцуулалтаараа хамгийн их ашигт хариу үйлдлийг өгч байна. Иймд

компани 1-ийн оновчит шийдвэр нь ба гэсэн

нийт хариу үйлдэлтэй байна. Тиймээс компани тус бүрийн шийдэл нь бусдын оновчтой шийдлийн

хүрээнд оновчтой болж байгаа ба ингэснээр тэнцвэрт байдалд хүрч байна.

Гэвч, компани 1-ийн хариу үйлдлийн функц (35) нь

хүртэл саатуулагдагдсан ба компани 2-ийн хариу үйлдлийн функц нь адил хэмжээндээ байвал

шинэ тэнцвэр нь:

болно.

Үүний учир нь компани 2-ийн оновчит шийдвэрийн хүрээнд, вебсайт 1 нь компани 1-т хамгийн их

ашигт хариу үйлдэл өгч байгаатай холбоотой юм.Иймд Компани 1 өөрсдийн бүх төсвөө вебсайт 1

дээр хуваарилна. Вебсайт 3 нь компани 1-ийн шинэ стратегийн үед компани 2-т хамгийн өндөр

ашигт хариу үйлдлийг өгсөн хэвээрээ байгаа. Тийм учраас компани 2 өөрсдийн бүх төсвөө вебсайт

3-луу хуваарилна. Маш бага хямрал нь шал ондөө хуваарьлалтын стратеги явуулахад хүргэж байна.

Хямралын дараа нийт хариу үйлдэл нь 120 болсон болохыг тэмдэглэж авна уу. (121-ээс хол

зөрөхгүй байна. )

Жишээ 2.

Компани 1:

Компани 2:

Тэнцвэрийн шийдэл нь :

тус бүр

оновчит хариу үйлдэлтэй.

Хэрвээ хариу үйлдлийн функц (42) доор байдлаар саатуулагдвал

Мөн хариу үйлдлийн функц (43)

саатуулагдвал, холбогдох тэнцвэрийн шийдэл нь

болох ба

хариу үйлдэлтэй болно.

2 жишээ нь хоѐулаа шугаман хариу үйлдлийн функц ашигласан тохиолдолд бага хэмжээний

хямралп тэнцвэрийн шийдэл нь тогтворгүй болдогийг харуулж байна. Шугаман хариу үйлдлийн

функцыг ашиглах нь хүчтэй давтамжийн таамаглалыг зөрчдөг болохыг тэмдэглэнэ үү.

Дараах Лемма нь функцын хотойлт ба түүний дериватив векторын хүчтэй давтамжийн хооронд

дахь холбоог харуулж байна.

Лемма1. Хэрвээ нь дээр маш хотгор функц ба хамгийн багадаа 2 удаа үргэлжилсэн

хувьсагдахуун бол нь дээр хүчтэй давтамжтай.

Баталгаа. Функц нь маш хотгор байвал тэр нв дериватив гэдгийг бүгдээрээ мэдэх ба хэрвээ энэ

оршин тогтнож байвал энэ нь нэлээдгүй дамтамжтай байна. (ишлэл 22-ийг харна уу). Иймд

бидэнд:

ба энэ нь хэрвээ нь хамгийн багадаа 2 удаа үргэлжилсэн хувьсагдахуун бол , энэ нь Хэссайн

матриц (хоѐрдугаар деравитив матриц), нь сөрөг тодорхойлолт. Цаашлаад, нь хаалттай

гүдгэр бүрдэл учраас -ийн үргэлжлэл нь >0 –г баталж байгаа ба:

нь баталгааг нь дуусгаж байна.

Бид, -ийн хүчтэй давтамж нь хариу үйлдлийн функц ,-ийн чанга хотойлтоор

баталгаажуулагдаж байдаг ба энэ нь Онол4-ийн баталгаанд онцгой роль гүйцэтгэдэг гэдгийг

тэмдэглэмээр байна. Харамсалтай нь, маркетингийн туршлагад, олон маркетингийн

мэргэжилтнүүд хариу үйлдлийн функц -нд шугаман бууралтын загварыг ашиглаж байгаа ба

энэ нь хүчтэй дамтамжийн уналтаас шалтгаалан зөв оновчит стратегит ноцтой гажилт үүсгэхэд

хүргэнэ. Бидний зүгээс шугаман бус бууралт жишээлбэл квадратын бууралтыг -нд

ашиглахыг санал болгож байна. Хүмүүс ихэнхдээ шугаман загварын ашигладаг учир нь тус загвар

нь шийдийг олоход хялбар байдаг. Гэвч оновчлолын технологийн шинэчлэлтээс шалтгаалан,

шугаман бус загваруудыг үр ашигтайгаар шийдвэрлэж болох ба загвар гаргагчдын сонголт болох

боломжтой. Жишээ нь Ишлэл 23 нь квадрат оновчлолын загварыг ашигласан болно.

9. Дүгнэлт

Энэ судалгаандаа бид Интернет борлуулагчдын интернет маркетингийн төсвийн хуваарьлалтын

практик үйо ажиллагааны талаар хэдэн асуудлыг хөндөж хэлэлцлээ. Бид үндсэн 2 үр дүнг

танилцуулсан. Нэг үр дүн нь тооцоололтын загвар дээр хяналтын арга хэмжээг авсан ба нөгөө нь

ахиуц хариу үйлдлийн өөрчлөлтийг хэмжиж тухайн загвараа тохируулах сануулгыг хэзээ тал дээр

байв. Ахиуц хариу үйлдлийн өөрчлөлтүүд нь хэрэглэгчдийн зан төлөв ба өрсөлдөгчийн стратегийн

өөрчлөлтийг ямар байгааг харуулдаг. Энэ 2 үр дүн нь маркетингийн мэргэжилтэнд Интернет

маркетингийн үйл ажиллагаан дээрх хамгийн гол 2 зүйлийг ухаж ойлгон хөтлөхөд тусална. Жишээ

нь (1) тооцоолсон загвар нь хэр үнэн зөв, алдаа мадаггүй эсэх; ба (2) хэрэглэгдэж байгаа загвараа

хэзээ тохируулах эсэх юм. Иймд , Интернет маркетингийн мэргэжилтнүүд боломжит

маркетингийн өгөгдлөө ашиглан эхний хуваарьлалтын загварыг тооцоолж болно. Тэгээд

онлайнаар цуглуулсан маркетингийн өгөгдлөө автоматаар ашиглаж болох ба энэ үедээ яг бодит

ахиуц хариу үйлдэл нь загварчилсан (шинжилсэн) ахиуц хариу үйлдэлээс хэтэрхий их хазайсан

эсэх дээр хяналт хийнэ. Маш том хэмжээний хазайлт нь одоо хэрэглэж байгаа загвар нь

хоцрогдсон байгааг илтгэх болно. ( Одоогийн өрсөлдөөнт орчныг илүү тусгаж чадах) шинэ загвар

шаардлагатай болно.

Бид мөн тооцоолсон загвараа олохын тулд статистикийн хандлагыг хэрхэн ашиглах тааар

хэлэлцсэн ба загварчлал дээр шугаман хариу үйлдлийн функцыг ашиглахад ямар дутагдалтай тал

байдгийг онцлон харуулсан.

Бидний гаргасан үр дүнгүүд нь тухайн салбар дээрх бичгийн бүтээлийг нэмэгдүүлээд

зогсохгүй хамгийн чухал нь Интернет маркетингийн үйл ажиллагаа хэрхэн яаж хийх дээр гарын

авлага болохоор үнэ цэнэтэй болсон гэдэгт найдаж байна. Хэдийгээр бид интернетийн

маркетингийн төсвийн хуваарьлалт дээр гол анхаарлаа төвлөрүүлсэн ч гарсан үр дүнгүүдийг бусад

маркетингийн загварчлалын процесст ашиглах болох ба энэ нь мэдээж тэдгээр маркетингийн

өгөгдөл амархан олсон үед боломжтой юм.

Ирээдүйн судалгаандаа бид ажигласан ахиуц хариу үйлдлийн өөрчлөлтийг хянахын тулд

маркетингийн процесст бодит цагт системийг боловсруулах ба хэрвээ өрсөлдөөнт орчин нь

үнэрээх өөрчлөгдөөд одоогийн стратегиа тохируулах шаардлагатай болох эсэхийг тодруулах

болно. Энэ үзэл санаа нь чанарын удирдлагын статистикийн процессын хяналт(SPC)тэй ижил

ойлголт юм.

Хавсралт

Тэнцэтгэл биш (тэгшитгэл 21 ба 22) нь VI-ийн шийдэлд гарсан өөрчлөлт нь VI-рүү орж байгаа

функцүүдийн өөрчлөлтөөр хязгаардаг ба хямралын өмнө ба дараа нь аль нэг функц нь хүчтэй

давтамжтай эсэхийг илэрхийлж байна. Хавсралтад, бид цаашлаад Тэгшитгэл 21 ба 22-ийн баруун

талын дээд захыг өгсөн: хэрвээ ахиуц хариу үйлдлийн вектор нь бууралтын шинжилгээний арга

барилаар тооцоологдсон тохиолдолд. Илүү дэлгэрэнгүй болговол, бид дараах онолыг санал болгож

байгаа юм.

Онол 5. Хэрвээ аливаа үнэн зөв эсвэл тооцоолсон ахиуц хариу үйлдлийн вектор эсвэл

нь дээр хүчтэй давтамжтай байвал , 100(1-)% итгэлтэйгээр, загвар дээр тулгуурлсан зөв

оновчтой стратеги ба ойролцоо стратеги нь дараах байдлаар ялгарна:

ба

энд нь ахиуц хариу үйлдлийн векторын бүрэлдэхүүн тус бүрийг таамагдах өгөгдөл

матриц байна. (шугаман өөрчлөлтийн дараа)

Баталгаа. –ийг векторын бүрэлдэхүүнүүдийн хамгийн боломжит дээд хэмжээ гэж

тодорхойлвол, үүнээс үүдэн тэгшитгэл 21 ба 13-аас

Тиймээс урьдчилан таамагласан оновчит стратегийн үнэн зөв байдал нь таамаглалын загварsын

зөрөө алдаа, s, -захирагдаж байна. Мэдээллийг бүрэн бүтэн болгох ач холбогдол буурна.

Өрсөлдөгчийн мэдээлл байхгүй байсан үед ч компани нь өндөр үнэн зөвийн магадлалтай оновчтой

маркетингийн стратегитай болж чадах ба гагцхүү таамаглалаын загвар нь бодит байдлыг маш сайн

тайлбарлах ѐстой ба энэ нь , s,хангалттай бага байх үед юм.

Ишлэлүүд

1. L. Zhao and A. Nagurney, A network equilibrium framework for Internet advertising:

Models, qualitative analysis, and algorithms, Eur. J. Oper. Res. 187(2) (2008)

456–472.

2. Y. Peng, G. Kou, Y. Shi and Z Chen, A descriptive framework for the field of data

mining and knowledge discovery, Int. J. Inform. Technol. Decision Making 7(4) (2008)

639–682.

3. Q. Zhang and R. S. Segall, Web mining: A survey of current research, techniques, and

software, Int. J. Inform. Technol. Decision Making 7(4) (2008) 683–720.

4. X. Huang, Comparison of interestingness measures for web usage mining: An empirical

study, Int. J. Inform. Technol. Decision Making 6(1) (2007) 15–41.

5. F. Glover and G. Kochenberger, New optimization models for data mining, Int. J.

Inform. Technol. Decision Making 5(4) (2006) 605–609.

6. Q. Yang and X. Wu, 10 challenging problems in data mining research, Int. J. Inform.

Technol. Decision Making 5(4) (2006) 597–604.

7. J. Hu and N. Zhong, Web farming with clickstream, Int. J. Inform. Technol. Decision

Making 7(2) (2008) 291–308.

8. L. Zhao and A. Nagurney, A network modeling approach for the optimization of

Internet-based advertising strategies and pricing with a quantitative explanation of

two paradoxes, NETNOMICS: Econ. Res. Electron. Netw. 7(2) (2005) 97–114.

9. G. E. Fruchter and W. Dou, Optimal budget allocation over time for keyword Ads in

web portals, J. Optim. Theory Appl. 124 (2005) 157–174.

10. K. E. Fish, K. J. Johnson, R. Dorsey and J. Blodgett, Using an artificial neural

network trained with a genetic algorithm to model brand share, J. Business Res.

57(1) (2004) 79–85.

11. W. Huang, K. Lai, Y. Nakamoriy, S. Wang and L. Yu, Neural networks in finance and

economics forecasting, Int. J. Inform. Technol. Decision Making 6(1) (2007) 113–140.

12. A. Kumar, D. Agrawal and S. Joshi, Advertising data analysis using rough sets model,

Int. J. Inform. Technol. Decision Making 4(2) (2005) 263–276.

13. W. Conklin and S. Lipovetsky, Marketing decision analysis by turf and shapley value,

Int. J. Inform. Technol. Decision Making 4(1) (2005) 5–19.

14. D. Forootan, Google Analytics offer marketers plenty of ways to measure response,

B to B 93(13) (2008) 22.

Internet Marketing Budget Allocation: From Practitioner’s Perspective 797

15. J. Stiglitz and A. Weiss, Credit Rationing in Markets with Imperfect Information,

The Am. Econ. Rev. 71(1981) 393–410.

16. I. K. Cho and D. M. Kreps, Signaling games and stable equilibria, Q. J. Economics

102 (1987) 179–221.

17. P. Daniele, F. Giannessi and A. Maugeri, Equilibrium Problems and Variational

Models (Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, USA, 2003).

18. P. Daniele, Dynamic Networks and Evolutionary Variational Inequalities (Edward

Elgar Publishing, Northampton, MA, USA, 2006).

19. A. Nagurney and D. Zhang, Projected Dynamical Systems and Variational Inequalities

with Applications (Kluwer Academic Publishers, Boston MA, 1996).

20. P. K. Dutta, Strategies and Games: Theory and Practice (MIT Press Cambridge, MA,

1999).

21. R. Walpole, R. Myers, S. Myers and K. Ye, Probability & Statistics for Engineers

Scientists, 8th edn. (Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 2006).

22. M. S. Bazaraa, H. D. Sherali and C. M. Shetty, Nonlinear Programming: Theory and

Algorithms, 3rd edn. (John Wiley & Sons, Inc., New York, NY, 2006).

23. K. Tseng, Y. Liu and H. Jow-Fei, An efficient algorithm for solving a quadratic programming

model with application in credit card holders’ behavior, Int. J. Inform.

Technol. Decision Making 7(3) (2008) 421–430.