г. Ростов-на-Дону ул. Пушкинская, 43, оф. 10
e-mail: info@hjournal.ru 
тел. +7(863) 269-88-14

scienceRU

Применение методов QFD и RDB – анализа для создания адресного предложения услуги (на примере высшей школы бизнеса ЮФУ)

Применение методов QFD и RDB – анализа для создания адресного предложения услуги (на примере высшей школы бизнеса ЮФУ)

Journal of Economic Regulation (Вопросы регулирования экономики), , Том 12 (номер 1),

Предмет. Статья посвящена исследованию, а также систематизации и интеграции знаний в аспекте управления потребительским выбором и клиентской лояльностью потребителей образовательных продуктов, с учетом трансформирующейся стратегии поведения экономических агентов. Цель. В качестве цели исследования идентифицирована проблема разработки прикладного инструментария управления адресным предложением образовательных продуктов и клиентской лояльностью, опираясь на методики QFD и RDB – анализа с учетом трансформации классического цикла покупки. Методология. Исследование базируется на познавательном потенциале поведенческой экономики, когнитивной психологии, результатов теории перспектив, методик экспертного опроса, QFD и RDB – анализа, позволивших провести систематизацию экономических знаний, в контексте исследования проблемы разработки прикладного инструментария управления адресным предложением образовательных продуктов и клиентской лояльностью. Все это в итоге позволило привести примеры приложения инструментов персонифицированного управления клиентской лояльностью экономических агентов. Результаты. Опираясь на познавательный потенциал поведенческой экономики, применение инструментария поведенческих наук в экономической теории, в работе, с помощью матрицы QFD был определен целевой набор потребительских факторов выбора образовательного продукта. Кроме того, на примере Высшей школы бизнеса, ЮФУ, опираясь на познавательный потенциал RDB модели, удалось раскрыть особую значимость факторов выбора образовательного продукта ВШБ ЮФУ, а также определить недоработку в «Резонанс» и предложить мероприятия, направленные на устранение выявленной проблемной зоны. Выводы и значимость. В представленном тексте систематизированы основные выводы по проведенному исследованию. Полученные результаты должны стать впоследствии основой для формирования базы практических инструментов управления потребительским выбором и клиентской лояльностью потребителей образовательных услуг.


Ключевые слова: маркетинг; поведенческий анализ; RDB модель; QFD – анализ; экономическое поведение; экономические агенты

Список литературы:
  • Астафьева, О.В. (2018). Особенности управления в современных условиях смены технологического уклада // Экономический анализ: теория и практика, 17(2), 340–352.
  • Балахнин, И. (2019). Маршрут построен. Построение карт путешествия потребителя для повышения продаж и лояльности. М.: Альпина Паблишер, 112 с
  • Гречко, М.В., Стасев, М.А. (2020). Исследование механизма принятия решений экономическими агентами // Journal of Economic Regulation. 11(2), 51–63.
  • Дадалко, В.А., Соловкина, Е.Д. (2018a). Управление рисками образовательной деятельности высших учебных заведений // Национальные интересы: приоритеты и безопасность, 14(3), 480– 491.
  • Дадалко, В.А., Соловкина, Е.Д. (2018b). Компетенции для цифровой экономики и трансформация образовательной системы в условиях VI экономического уклада // Национальные интересы: приоритеты и безопасность, 14(5), 913–926. 
  • Долятовский, В.А., Гречко, М.В. (2018). Моделирование механизмов поведения экономических агентов // Экономический анализ: теория и практика, 17(10), 1835–1848.
  • Смирнов, В.В., Мулендеева, А.В. (2018). Прогнозирование динамики развития российской предпринимательской деятельности // Национальные интересы: приоритеты и безопасность, 14(10), 1813–1829.
  • Akerlof, G.A., Shiller, R. (2009). Animal Spirits: How human psychology drives the economy and why it matters for global capitalism. NJ: Princeton University Press.
  • Dubosson-Torbay, Magali, Alexander Osterwalder, Yves Pigneur (2002). E-business model design, classification, and measurements // Thunderbird International Business Review, 44(1), 5-23.
  • Ellsbcrg, D. (1961). Risk, Ambiguity, and the Savage Axioms // The Quarterly Journal of Economics, 75(4), 643–669.
  • Harrington, E.C. (1965). The desirable function / E.C. Harrington // Industrial Quality Control, 21(10), 494–498.
  • Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow, Farrar, Straus and Giroux. Reviewed by Freeman Dyson in New York Review of Books.
  • Kim Chan, Mauborgne R. (2005). Blue Ocean Strategy. Harvard Business School Press. P. 133–141.
  • Kotler, P. (1973–1974). Atmospherics as a Marketing Tool // Journal of Retailing, Winter 1973–1974, 48–64.
  • Kotler, P., Zaltman, G. (1971). Social Marketing: An Approach to Planned Social Change. Journal of Marketing, 35(3), 3–12.
  • March, J., Olsen, J. (1976). Ambiguity and Choice in Organizations. Bergen, Norway: Universitets-forlaget.
  • North, D.C. (1995). Five Propositions about Institutional Change // Knight J.,Sened I., eds. Explaining Social Institution. Ann Arbor: University
  • of Michigan Press.
  • Osterwalder, A., Pigneur, Y. (2002). E-business model design, classification, and measurements // Thunderbird International Business Review, 44(1), 5–23.
  • Strotz, R. (1955–1956). Myopia and Inconsistency in Dynamic Utility Maximization // The Review of Economic Studies, 23(3), 165–180.
  • Thaler, R. H. (2000). From Homo Economicus to Homo Sapiens // The Journal of Economic Perspectives, 14(1), 133–141.
  • Tversky, A., Kahneman, D. (1986). Rational Choice and the Framing of Decisions // The Journal of Business, 59(4), 251–278.
Издатель: ООО "Гуманитарные Перспективы"
Учредитель: ООО "Гуманитарные Перспективы"
Online ISSN: 2412-6047
ISSN: 2078-5429