Информационная основа потребительской оценки товаров и услуг: современные методы и подходы. Денисова А.Л - 16 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

Заманчиво, конечно, попытаться обойтись без введения субъективного отношения, но как бы вы ни
старались выжать все из имеющих объективных данных, вы не приблизитесь к получению нужного
курса действий в сложных проблемах. Не стоит отрицать, что во многих случаях чисто "объективный"
анализ просто не сможет дать правильных указаний относительно целесообразности принятия тех или
иных решений, поэтому результат анализа будет неприемлемым.
Сложные проблемы измерения показателей социального эффекта использования товара, которые
основывались бы на результатах, непосредственно ощущаемых потребителем, требуют рассмотрения
субъективных ценностей и их возможной взаимной компенсации.
Дело не в том, чтобы субъективные элементы были рассмотрены, а в том, чтобы они были сформу-
лированы и включены в формальный систематизированный анализ. Возникает проблема выбора между
формальным анализом и неформальным синтезом, и у этой метадилеммы нет очевидного решения. Хо-
тя в наиболее тривиальных случаях, например, при измерении потребительского эффекта показателем
затраты времени при использовании конкретного бытового прибора вывод будет очевиден: чем больше
показатель потребительского эффекта, тем он предпочтителен. Однако этот процесс представляет чрез-
вычайно тощую схему оценки потребительского эффекта и имеет ограниченное применение. Он регу-
лируется одной переменной. В большинстве практических задач мы имеем дело с набором параметров,
которые создают потребительский эффект. Эту задачу определяют как задачу порождения вектора об-
раза и оказывается делом исключительно трудным, если вообще не невозможным.
Потребительские эффекты по существу многомерные векторы. При сравнении двух векторных по-
требительских эффектов такого типа, если каждая компонента (параметр) первого вектора представля-
ется более желательной, нежели соответствующая компонента второго вектора, то, как правило, пред-
почтение отдается первому вектору.
Если, однако, первый вектор выгоднее только в отношении некоторых своих компонент, в то время
как второй вектор предпочтительнее по другим компонентам, то какому из этих двух векторов отдать
итоговое предпочтение не очевидно. Точные результаты оценки предсказать невозможно.
Известные американские специалисты Л. Кини и Х. Райфа [4] считают, что подход с применением
полезности является более пригодным и систематизированным с точки зрения работы при наличии не-
определенности. При этом приходится чем-то платить за увеличивающуюся сложность.
Естественно, что новые большие направления, возникшие в математике за последние десятилетия,
как правило, оперируют с достаточно сложными понятиями и представлениями, мало доступными для
популяризации. Зачастую решения получаются чрезвычайно громоздкими. Это является ее слабой сто-
роной.
Неудача одного конкретного приема не исключает возможность дости-жения той же цели посредст-
вом другого приема. Наше основное утверждение состоит в том, что при сравнении качества различных
объектов целесообразно учитывать не только точность, но и трудность оценки, которую можно харак-
теризовать степенью неопределенности соответствующего опыта (оценки качества изделия).
Оценка качества с помощью энтропии, т.е. с помощью оценки его неупорядоченности или неопре-
деленности привлекательна в том, что чем выше упорядоченность нужного нам объекта, тем больше мы
о нем знаем, чем лучше умеем с ним обращаться, тем качество этого объекта для нас выше. Недаром
реклама представляет нам товар, а паспорта и различные этикетки знакомят нас с его параметрами, со-
ставом, правилами пользования и т.п.
Хороший продавец понимает, что неопределенность для потребителя хуже всего. Вместе с тем но-
визна и разнообразие нужных нам товаров или услуги также являются привлекательными свойствами.
Посмотрим, как можно оценить качество объекта в единицах измерения количества информации
или величины энтропии, т.е. в битах.
Наиболее разработанной здесь является методика расчета энтропии объекта А, имеющего K различ-
ных состояний, причем известна вероятность Р
i
каждого из этих состояний. При этом энтропия объекта
А (в битах) определяется по формуле Шеннона [5].
∑
=
−=
K
i
ii
PPAH
1
2
log)( ,
где имеются в виду двоичные логарифмы.

Страницы