Информационное письмо
Образец оформления статьи
Анкета автора
31.05.2015

Сегментация рынка телекоммуникационных услуг

Минаков Владимир Федорович
доктор технических наук, профессор кафедры информатики, Санкт-Петербургский государственный экономический университет, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Сафарян Ани Арутюновна
магистрант, кафедра информатики, Санкт-Петербургский государственный экономический университет, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Мельникова Елена Федоровна
аспирант, кафедра информатики, Санкт-Петербургский государственный экономический университет, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Аннотация: Представлена экономико-математическая модель сегментации рынка телекоммуникационных сервисов. В основу декомпозиции рынка положено количество используемых потребителями сервисов. Различия в потреблении сервисов является основанием для моделирования спроса на телекоммуникационные услуги распределением Эрланга. Сопоставительный анализ результатов моделирования показал, что погрешность не превышает 4,1%.
Ключевые слова: модель, телекоммуникационные сервисы, инвестиции, спрос, распределение
Электронная версия
Скачать (640.2 Kb)

1. Введение

Современные телекоммуникационные системы можно охарактеризовать как достаточные для удовлетворения потребностей в трафике и скорости обслуживания запросов большей части клиентов [1 – 5]. Вместе с тем, замещение национальной платежной системой услуг зарубежных процессинговых центров требует первоочередного обслуживания, например, запросов на выполнение моментальных банковских платежей [6, 7], авторизации и расчетов банковскими картами.

2. Цель исследования

Актуальной задачей, следовательно, является кластеризация клиентов в системах телекоммуникаций и формирование на ее основе очереди заданий и их выполнения [8 – 12]. Задачей статьи является определение спроса на телекоммуникационные услуги. Математически задача состоит в определение функции, адекватно описывающей изменение фактического спроса на услуги от их цены на рынке телекоммуникаций

3. Распределение спроса на телекоммуникационные сервисы

Нами выполнено экспериментальное исследование распределения пользователей информационно-телекоммуникационными сервисами по шкале затрат на их потребление. Результаты в виде гистограммы представлены на рис. 1. 

Рис. 1. Распределение спроса на телекоммуникационные сервисы

Рис. 1. Распределение спроса на телекоммуникационные сервисы

Для экспериментального распределения (рис. 1) характерно отсутствие монотонности, что отличает его от часто встречающихся законов спроса, которые отражают его снижение по мере роста цены. Проверим распределение вероятности удовлетворения спроса на телекоммуникационное обслуживание обобщенным законом распределения Эрланга (в этом случае коммуникационные системы можно будет представить системой массового обслуживания, что соответствует сущности самой коммуникации). Полученные решением оптимизационной задачи численные показатели распределения Эрланга для спроса на телекоммуникационные услуги дали наилучший результат при использовании трех членов ряда с числом используемых услуг k=2, k=3, k=4 и следующими значениями параметров:

1.png

где x – затраты на телекоммуникационные сервисы (руб.),

D – спрос, то есть число клиентов, потребляющих сервисы с объемом оплаты в x .

Полученный результат, иллюстрируемый рисунком 2, дает возможность использовать модель спроса на телекоммуникационные услуги на практике, а также при проектировании. Распределение спроса позволяет определить для любого ценового диапазона требуемые телекоммуникационные ресурсы, при которых спрос и предложение услуг совпадают. Важно также, что декомпозиция результирующего спроса на сегменты позволяет получить показатели каждого из них, а соответственно – принимать обоснованные решения по их обслуживанию. Тем самым исключаются проблемы структурного характера при формировании стратегии развития телекоммуникационных компания, единого информационного пространства городов, регионов, страны.

Рис. 2. Модельное представление распределения спроса на телекоммуникационные сервисы

Рис. 2. Модельное представление распределения спроса на телекоммуникационные сервисы

Средняя погрешность модели составляет 4,1%.

Важно также отметить, что полученное распределение спроса на телекоммуникационные услуги существенно отличается от распределения их предложения. Первое из них – распределение Эрланга, второе – Гаусса. Распределение Эрланга выгодно отличает спрос на телекоммуникационные услуги от многих других услуг, имеющих в основе своего формирования стихийные процессы, определенной ориентированностью, а соответственно - смещением зоны экстремума спроса. Нормальное распределение предложения телекоммуникационных услуг, наоборот, показывает, что они сформированы под влиянием многочисленных случайных факторов, то есть стихийно. Другой важный вывод, вытекающий из установленного несовпадения распределений спроса и предложения на услуги, состоит в том, что становятся очевидными чрезмерные ничем не обоснованные затраты на формирование телекоммуникационных ресурсов. Учитывая их высокую стоимость, можно сделать вывод о необоснованном повышении себестоимости предоставляемых телекоммуникационные услуг, а соответственно – возможности их снижения вместе со снижением тарифов на услуги телекоммуникационных компаний. Кроме того, для математического ожидания 1/λ каждого ценового сегмента 400 руб., 600 руб., 1500 руб. получены коэффициенты участия, что показывает соотношение пользовательских групп указанных ценовых сегментов. На его основе представляется возможным выполнять сегментацию спроса, а соответственно – разрабатывать стратегию его покрытия предложением сервисов телекоммуникационными компаниями.

Полученная экономико-математическая модель распределения спроса на телекоммуникационные сервисы в функции их стоимости учитывает неоднородность структуры потребителей [13-19], что имеет важное значение для провайдеров. Учет неоднородности потребителей сервисов важен при построении инфраструктуры информационного пространства компаний, регионов, страны [20 - 29].

4. Выводы

1. Учет неоднородности потребителей по числу используемых сервисов и объемам оплаты повышает точность оценки распределения потребительского спроса. Отражает реальные рыночные процессы формирования спроса на услуги телекоммуникационных компаний.

2. Повышенная точность экономико-математической модели распределения спроса на телекоммуникационные сервисы позволяет использовать ее для оценки денежных потоков от реализации услуг, а соответственно – эффективность управления телекоммуникационными компаниями.

3. Предложенная экономико-математическая модель может быть использована при разработке бизнес-планов телекоммуникационных компаний.

4. Применение модели позволяет решить задачи определения размеров требуемых инвестиций для создания информационной инфраструктуры. Такие расчеты имеют принципиальное значение при ограниченности доступа к низкопроцентным заемным средствам. 

Список литературы:

1. Аванесов Г.М. Социальные сети как информационно-технологическая платформа маркетинга // Nauka-rastudent.ru. – 2015. – No. 02 (014-2015) / [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://nauka-rastudent.ru/14/2430/.

2. Федотов А. А., Макарчук И. А., Лобанов О. С. Кластерный подход к партнерскому развертыванию облачной ИТ инфраструктуры // Nauka-Rastudent.ru. – 2015. – № 4 (16). – С. 22.

3. Минаков В. Ф., Лобанов О. С., Остроумов А. А. Развертывание облачной инфраструктуры в региональном информационном пространстве // Научное обозрение. – 2014. – № 11-1. – С. 103-106.

4. Лобанов О. С., Минаков В. Ф., Паутова В. П. Региональная облачная инфраструктура как элемент импортозамещения в сфере IT // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2015. – № 3-3 (34). – С. 57-58.

5. Ефремов А. А., Щербаков В. В. Инвариантность сетевых форм организации логистических цепей // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Экономика. – 2011. – № 2. – С. 72-79.

6. Радченко М.В. Финансовое обеспечение инновационного развития экономики // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 12-2 (31). – С. 33-34.

7. Щербаков В. В. Глобализация экономики, региональная интеграция, влияние этих процессов на положение трудящихся государств-участников СНГ // Общество и экономика. – 2002. – № 2. – С. 7.

8. Минаков В.Ф., Азаров И.В. Моделирование конъюнктуры инфотелекоммуникационного рынка // Terra Economicus. – 2006. – № 2. – С. 35–40.

9. Шиянова А.А., Баша Н.В., Лобанов О.С. Импортозамещение на российском ИТ рынке // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 7-1 (26). – С. 61-62.

10. Бекаревич Ю. Б., Пушкина Н. В. MS Access 2000 за 30 занятий. СПб.: БХВ – СПб. – 2000. – 492 с.

11. Бекаревич Ю.Б., Пушкина Н.В. Microsoft Access за 21 занятие для студента – Изд-во: BHV. – 2005. – 524 с.

12. Бакаревич Ю.Б., Пушкина Н.В. Самоучитель Access 2007. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 698 с.

13. Лобанов О. С., Артемьев А. В., Томша П. П. Разделение информационных систем на подклассы как основа рационализации информационного пространства // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – №6-2 (25). – С. 20-21.

14. Щербаков В. В., Сапрыкин И. Г. Идеи адаптации теории и методов принятия решений к задачам управления цепями поставок // Проблемы современной экономики. – 2010. – № 4. – С. 215-216.

15. Шиянова А.А., Галстян А.Ш., Минаков В.Ф., Минакова Т.Е. Математическое моделирование макроэкономических трендов развития страхового бизнеса // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 4. – С. 436.

16. Минакова Т.Е. Энергосбережение: системный подход // APRIORI. Серия: Естественные и технические науки. – 2015. – № 1. – С. 10.

17. Галстян А.Ш., Шиянова А.А. Основные тенденции развития Российского рынка страхования // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. 2013. № 4 (37). С. 233-237.

18. Аванесов Г. М. Интеграционные бизнес-группы в пищевой промышленности // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. – 2006. – № 4 (48). – C. 68-80.

19. Минакова Т.Е., Радченко М.В., Мюллер А.Ю. Эластичность энергетической эффективности // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – № 1-3 (32). С. 22-23.

20. Аванесов Г.М. Процессы обновления в корпорациях // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2015. – № 1-2 (32). – С. 10-11.

21. Баша Н. В., Томша П. П., Лобанов О. С. Классификация показателей эффективности НИОКР по уровням управления научной деятельностью // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 3. – С. 338.

22. Лобанов О. С., Баша Н. В., Мельникова Е. Ф. Методологический базис управления информационным пространством региона // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 8-2 (27). – С. 39-40.

23. Лобанов О. С., Баша Н. В., Томша П. П. Трансформация информационного пространства исполнительных органов государственной власти Санкт-Петербурга как системный процесс // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 3. – С. 328.

24. Лобанов О. С. Повышение эффективности управления единым информационным пространством Санкт-Петербурга: автореф. дис. … канд. экон. наук. – Санкт-Петербург, 2014. – 18 с.

25. Лобанов О. С., Мельникова Е. Ф., Бордюг В. Л. О подходах к реализации концепции региональной информатизации на примере Санкт-Петербурга // В сборнике: Инновационная наука и современное общество. – Уфа. – 2015. – С. 115-117.

26. Лобанов О. С. Организационный механизм реорганизации информационного пространства крупного города // В сборнике: Экономические и информационные аспекты развития региона: теория и практика. – Ставрополь. – 2015. – С. 151-153.

27. Дятлов С. А., Лобанов О. С. Особенности законодательного обеспечения информационной безопасности в России // В сборнике: Восьмые Петровские чтения (история, политология, социология, философия, экономика, культура и право): Материалы всероссийской научной конференции. – Петровская академия наук и искусств, Отделение исторических наук. – 2007. – С. 261-264.

28. Лобанов О. С., Рябцев И. В. Моделирование бизнес-процессов в среде Casewise // В сборнике: Развитие экономики России: инновационное будущее. – Санкт-Петербург. – 2007. – С. 83-84.

29. Лобанов О. С., Рябцев И. В. Стратегический менеджмент и его поддержка средствами Carewise на примере BSC // В сборнике: Модернизация российской экономики и общества в контексте национально-государственных и общемировых изменений. – Санкт-Петербург. – 2008. – С. 92-97.