А.В. Марчуков, Е.В. Володин, И.А. Саналицын.
Институт "Кибернетический центр"
Томского политехнического университета
634034 г. Томск. ул. Советская 84, оф.312.
E-mail: orion@oasis.cctpu.edu.ru 
http://orion.netlab.cctpu.edu.ru/ 

Бурное развитие всемирной сети Интернет практически перевернуло весь информационный мир. Любая мелкая лавочка может мгновенно стать известной во всем мире, поместив свою персональную страницу на WWW-сервер. Но насколько эффективна реклама ваших товаров в Интернет, какие регионы испытывают интерес к вашей продукции, какая часть персональной страницы пользуется наибольшей популярностью - все эти вопросы, как правило, остаются за кадром. И редкие звонки ваших клиентов, с известием, что они нашли информацию о товаре в Интернете, остаются единственным напоминанием. Авторы данной статьи попытались заполнить этот пробел.

В 1997 году в КЦ ТПУ был создан WWW-сервер поддержки томских товаропроизводителей. На сервер была помещена информация о 85 предприятиях Томска и Томской области, 1381 наименование товаров, ноу-хау томских ученых, персональные страницы предприятий, программное обеспечение наших программистов. Информация представлена на русском и английском языках. Электронная система заказа товара позволяет сделать заказ на продукцию местных производителей, в процессе просмотра содержимого сервера. Информация на сервере размещена следующим образом: все предприятия структурированы по разделам и номенклатуре выпускаемой продукции. Каждый вид продукции представлен в справочнике своим кодом.

Хотя имеется система обратной связи в виде электронной почты для немедленной отправки сообщений веб-мастеру, но в целом система оставалась пассивной. Администрация сервера, предприятия не имели возможности оценить эффективность веб-рекламы. Сколько посетителей заходили на ту или иную страницу, каков рост числа обращений к тому или иному разделу оценить было довольно сложно.

География посещений вообще не оценивалась штатными средствами. Невозможно было спрогнозировать оптимальное наполнение сервера информацией, по номенклатуре и составу. Все эти проблемы требовали решения путем моделирования действий посетителей сервера, анализа посещений и выявления адреса клиента. Для анализа работы WWW-сервера была создана система, основанная на обработке посещений сервера. Данная система предназначена для прогнозирования сбыта продукции, выявления регионов и предприятий, испытывающих интерес к конкретному товару или группе товаров, определения рейтинга товара, группы товаров или предприятия - на каждый день, неделю, месяц, квартал, год.

Система позволяет прогнозировать спрос на товар с опережением примерно на месяц с точностью 69%.

Состав системы:

1. Математическая модель поиска информации посетителем сервера.

2. Блок анализа посещений и выявление посетителей, испытывающих реальный интерес к продукции.

3. Блок статистического анализа посещений - определение рейтинга товара, предприятия или раздела.

4. База данных событий, влияющих на рыночный спрос.

5. Система экспертной оценки повышения спроса на товар или услугу (прогнозирование объема сбыта и номенклатуры).

6. Подсистема определения региона, города, предприятия, страны - автора посещения.

7. Система выдачи рекомендаций на проведение маркетинговой политики.

Алгоритм работы системы выглядит примерно следующим образом: анализируя IP адрес, из обработки исключаются поисковые системы и помещаются в отдельный список, по которому контролируется обновление информации о сервере в поисковых системах, IP адреса остальных посетителей заносятся в базу данных и анализируются на наличие предыдущих посещений. Если история аналогична, то блок статистического анализа регистрирует устойчивый спрос данного клиента к конкретному товару, суммирует посещения за определенный период, и выдает рекомендации маркетологу обратить внимание на данный регион или предприятие. Если же посетитель впервые переступает порог нашего сервера, то фиксируются все этапы поиска товара, создается математическая модель поиска и сравнивается с рядом эталонных. Таким образом, с достаточной достоверностью отсеивается перспективный клиент от просто любопытного, а таких в Интернет великое множество. Результат анализа заносится в базу данных клиентов.

Вероятность этого метода проверена на 14000 клиентов и оценивается примерно в 87 процентов. Блок статистического анализа составляет рейтинг-лист популярности сервера, раздела, предприятия, товара или услуги. Временные параметры задаются оператором и могут быть любыми. Результаты статистического анализа представлены в виде таблиц, графиков - где четко выделена динамика интереса к различным аспектам содержимого сервера. 

Результаты работы блока статистического анализа запоминаются в базе данных и обрабатываются системой экспертной оценки потенциала сбыта. Экспертная оценка потенциала сбыта учитывает следующие прогнозирующие коэффициенты:

1. Динамика роста количества обращений к данному товару.

2. Расширение географии посетителей.

3. Результаты работы системы заказов.

4. Сезонные колебания спроса на продукцию.

5. Климатические особенности данного временного периода.

6. Финансовые и законодательные изменения.

7. Анализ сообщений из электронной почты и т.д.

База данных событий, влияющих на рыночный спрос составляется эксперт-администратором сервера, каждому событию присваивается коэффициент влияния на спрос и обрабатывается специальной оптимизирующей программой. В ней оцениваются все факторы, полученные в результате работы системы, и выдается прогноз. Хотя подсистема выявления региона посещения не может определить конкретного покупателя, кроме ряда отдельных предприятий, но, основываясь на анализе IP-адреса, область, город, страна посещения можно идентифицировать довольно точно.

В заключение следует отметить, что выдача советов маркетологам носит рекомендательный характер.

Результаты опытной эксплуатации системы за период с 15.08.97 по 25.10.99.

• Сервер работал круглосуточно, 7 дней в неделю, все время наблюдений.
• Количество посетителей - около 64000 (вторичные посещения не учитываются).
• География посетителей - 37 стран дальнего зарубежья, все страны СНГ, все регионы России, 68 городов, 538 предприятий. Обработано 1478 заказов на продукцию томских предприятий, не считая обработки эаказов на персональные страницы предприятий (которые поступают прямо на предприятие).
• Экспертная система точно предсказала рост спроса на муку, лес, программное обеспечение и химические продукты. В настоящее время наблюдается устойчивый спрос на электронную продукцию (диоды Ганна).