—творенн¤ ћ≤— у банках з використанн¤м сучасноњ обчислювальноњ техн≥ки ≥ засоб≥в передаванн¤ ≥нформац≥њ дозволить автоматизувати багато етап≥в збиранн¤ та обробки маркетинговоњ ≥нформац≥њ щодо зм≥н ситуац≥њ на ринку п≥д впливом фактор≥в макросередовища, прогнозувати њњ подальший розвиток ≥ визначити њњ вплив на економ≥чну ефективн≥сть функц≥онуванн¤ банк≥в, розрахувати або змоделювати р≥зн≥ вар≥анти управл≥нських р≥шень, визначити найдоц≥льн≥ш≥ заходи, що забезпечують необх≥дну ефективн≥сть банк≥вськоњ установи. ќтже, оволод≥нн¤ методами моделюванн¤ економ≥чних ≥ виробничих ситуац≥й, прийн¤тт¤ на њх основ≥ р≥шень щодо управл≥нн¤ д≥¤льн≥стю банком Ї  необх≥дною умовою забезпеченн¤ ефективност≥ його функц≥онуванн¤. ¬ звТ¤зку з цим виникаЇ питанн¤, ¤к≥ ситуац≥њ необх≥дно моделювати у першу чергу. як показали проведен≥ досл≥дженн¤, пр≥оритети в≥ддаютьс¤ таким проблемам, ¤к оц≥нка ≥ прогнозуванн¤ попиту на банк≥вськ≥ продукти, визначенн¤ ≥ прогнозуванн¤ м≥сткост≥ ринку, розрахунок ≥ прогнозуванн¤ частки ринку, анал≥з життЇвого циклу продукту, оц≥нка  ¤кост≥ ≥ конкурентоздатност≥ банк≥вських продукт≥в, призначенн¤ ц≥ни, що забезпечуЇ банку оптимальний прибуток.

¬с≥ перерахован≥ питанн¤ маркетинговоњ д≥¤льност≥ банку вимагають прийн¤тт¤ р≥шень у конкретн≥й к≥льк≥сн≥й форм≥. “ому дл¤ отриманн¤ обгрунтованих пропозиц≥й щодо вибору найб≥льш рац≥ональних р≥шень ¤к менеджери середньоњ ланки, так ≥ вище кер≥вництво банку повинн≥ мати наб≥р не дуже складних методик ≥ моделей, використовуючи ¤к≥ можна у коротк≥ строки розгл¤нути, пор≥вн¤ти р≥зн≥ вар≥анти р≥шень ≥ обрати з них найдоц≥льн≥ш≥.

 онкретн≥ методи ≥ модел≥ прийн¤тт¤ маркетингових р≥шень, що мають застосуванн¤ у банк≥вськ≥й практиц≥, надан≥ у табл.3.15.

  ¬икористанн¤ метод≥в ≥ моделей при прийн¤тт≥ управл≥нських р≥шень у банк≥вських установах ¬≥нницькоњ област≥ проанал≥зовано у табл. 3.16

 як св≥дчить анал≥з даних, наведених у табл. 3.15, 3.16, отриманих за допомогою анкетуванн¤ кер≥вник≥в ≥ пров≥дних фах≥вц≥в комерц≥йних банк≥в,                                                             “аблиц¤ 3.15                                                                                                                                             

’арактеристика метод≥в ≥ моделей прийн¤тт¤ маркетингових р≥шень, що застосовуютьс¤ у досл≥джуваних банках

ѕрим≥тка.  

¬ таблиц≥ використана класиф≥кац≥¤ метод≥в економ≥чного анал≥зу, надана в [183, с.53]. 

                     “аблиц¤ 3.16

јнал≥з використанн¤ метод≥в ≥ моделей при прийн¤тт≥ управл≥нських р≥шень у комерц≥йних банках

 ¬≥нницькоњ област≥  

”мовн≥ позначенн¤. —татистичн≥ методи: 1 - метод в≥дносних величин; 2 Ц метод середн≥х величин; 3 Ц групуванн¤; 4 Ц балансовий метод; 5 Ц ≥ндексний метод; 6 Ц регрес≥йний ≥ корел¤ц≥йний анал≥з; 7 Ц кластерний анал≥з; 8 Ц дискрим≥нантний анал≥з; 9 Ц дисперс≥йний анал≥з; 10 Ц факторний анал≥з. “радиц≥йн≥ методи: 1 Ц структурний анал≥з; 2 Ц граф≥чний метод; 3 Ц метод пор≥вн¤нн¤; 4 Ц метод коеф≥ц≥Їнт≥в; 5 Ц нормативний метод. ≈коном≥ко-математичн≥ методи: 1 Ц математичне програмуванн¤; 2 Ц методи теор≥њ ймов≥рностей; 3 Ц теор≥¤ звТ¤зку; 4 Ц методи  мережного плануванн¤; 5 Ц методи теор≥њ ≥гор. ћодел≥: 1 Ц ≥м≥тац≥йн≥; 2 Ц портфельний анал≥з; 3 Ц моделюванн¤  марковських процес≥в; 4 Ц тестуванн¤ нового продукту; 5 Ц типу Дв≥дпов≥дноњ реакц≥њ на продажФ; 6 Ц розумного вибору.  

найпоширен≥шими у банк≥вськ≥й практиц≥ Ї традиц≥йн≥ методи анал≥зу ≥нформац≥њ, оск≥льки 100 % банк≥в використовують њх дл¤ економ≥чного анал≥зу своЇњ д≥¤льност≥. “акий анал≥з, ¤к правило, охоплюЇ оц≥нку впливу фактор≥в макросередовища ≥, передус≥м, економ≥чного, на д≥¤льн≥сть комерц≥йного банку, анал≥з власних ≥ залучених кошт≥в, актив≥в, доход≥в, витрат, включаючи маркетингов≥, ≥ прибутковост≥, л≥кв≥дност≥ ≥ платоздатност≥, банк≥вських ризик≥в, дотриманн¤ економ≥чних норматив≥в, анал≥з економ≥чного стану позичальник≥в, оц≥нку б≥знес Ц плану банку, ≥нтегровану оц≥нку банк≥вськоњ д≥¤льност≥. 

¬с≥ досл≥джуван≥ банки використовують також статистичн≥ методи, серед ¤ких переважають методи середн≥х величин, в≥дносних величин, групуванн¤, балансовий, ≥ндексний методи, менше застосуванн¤ мають так≥ методи математичноњ статистики, ¤к регрес≥йний, корел¤ц≥йний ≥ факторний анал≥з. „ерез в≥дсутн≥сть ч≥тких рекомендац≥й у прац¤х заруб≥жних ≥ в≥тчизн¤них автор≥в практично не знайшли використанн¤ так≥ методи математичноњ статистики, ¤к кластерний, дискрим≥нантний ≥ дисперс≥йний анал≥з. 

Ќабагато менша частка банк≥в запровадила дл¤ анал≥зу економ≥ко-математичн≥ методи ≥ модел≥ (8-25%), проте ≥ серед них дуже р≥дко використовуютьс¤ так≥ методи, ¤к теор≥¤ звТ¤зку, мережне плануванн¤, теор≥¤ ≥гор, не говор¤чи вже про математичн≥ модел≥. 

«розум≥ло, що застосуванн¤ математичних метод≥в ≥ моделей Ц справа нелегка, ≥ не обовТ¤зково њх мають опрацьовувати особи, ¤к≥ приймають управл≥нськ≥ р≥шенн¤. “ак, дл¤ полегшенн¤ використанн¤ складних моделей створено ¤к стандартн≥ програми й пакети прикладних програм, так ≥ велик≥ програмн≥ комплекси. ѕрикладом може слугувати система R/3 ф≥рми SAP, ¤ка пропонуЇ стандартне програмне запезпеченн¤ дл¤ банк≥в, покликана вир≥шувати проблему управл≥нн¤ активами ≥ пасивами комерц≥йного банку з метою забезпеченн¤ л≥кв≥дност≥, прибутковост≥ та над≥йност≥. Ќа жаль, така система поки що не знайшла широкого застосуванн¤: ≥з досл≥джуваних банк≥в вона використовуЇтьс¤ т≥льки в ј Ѕ ДЌадраФ. ќдн≥Їю з причин цього Ї висока ц≥на такоњ системи, а ≥ншою Ц небажанн¤ кер≥вництва банку застосовувати моделюванн¤ в методиц≥ наукового управл≥нн¤ д≥¤льн≥стю комерц≥йного банку, оск≥льки такий зах≥д розц≥нюЇтьс¤ вр¤ди-годи ¤к пос¤ганн¤ на власний авторитет. ¬ищим кер≥вництвом комерц≥йного банку не завжди усв≥домлюЇтьс¤ такий загальнов≥домий у розвинутих крањнах факт, що усп≥х банк≥вських установ безпосередньо залежить в≥д обс¤г≥в обробленоњ корисноњ ≥нформац≥њ та правильних висновк≥в, зроблених на њњ основ≥. 

јнал≥з метод≥в ≥ моделей, ¤к≥ мають м≥сце у банк≥вськ≥й практиц≥, дозвол¤Ї зробити висновок, що загалом використанн¤ б≥льшост≥ з них при прийн¤тт≥ маркетингових р≥шень Ї випадковим, разовим. ÷е по¤снюЇтьс¤ тим, що менеджери ≥ кер≥вництво банк≥в не мають достатнього р≥вн¤ знань щодо можливостей застосуванн¤ економ≥ко-статистичних та економ≥ко-математичних метод≥в ≥ моделей дл¤ анал≥зу маркетинговоњ ≥нформац≥њ, њх використанн¤ при обгрунтуванн≥ ≥ прийн¤тт≥ маркетингових р≥шень через недостатн≥сть висв≥тленн¤ даноњ проблеми в на¤вн≥й економ≥чн≥й л≥тератур≥. “ак, б≥льш≥сть п≥дручник≥в ≥ пос≥бник≥в, опрацьованих у пер≥од плановоњ економ≥ки, хоча ≥ розгл¤дають ц≥ питанн¤ у ¤к≥сному план≥, проте вони мало пристосован≥ до прийн¤тт¤ управл≥нських р≥шень на п≥дприЇмствах в умовах ринковоњ економ≥ки [184; 185; 186; 187], не говор¤чи вже про комерц≥йн≥ банки, ¤к≥ взагал≥ на той час не ≥снували ¤к субТЇкти господарюванн¤. 

” теоретичних ≥ практичних виданн¤х украњнських ≥ рос≥йських автор≥в сучасного пер≥оду недостатньо уваги прид≥л¤Їтьс¤ питанн¤м автоматизац≥њ обробки маркетинговоњ ≥нформац≥њ у комерц≥йних банках, методичним основам њњ анал≥зу, компТютер≥зац≥њ маркетингового анал≥зу. 

ўе одн≥Їю причиною, що стримуЇ застосуванн¤ метод≥в ≥ моделей анал≥зу маркетинговоњ ≥нформац≥њ, Ї засоби обчислювальноњ техн≥ки, що використовуютьс¤ у банк≥вськ≥й практиц≥ при прийн¤тт≥ управл≥нських р≥шень ≥ характеризуютьс¤ недостатньою гнучк≥стю ≥ адаптован≥стю до швидкоњ модиф≥кац≥њ метод≥в ≥ моделей, а також зор≥Їнтован≥стю не на ос≥б, що приймають р≥шенн¤, а на математик≥в ≥ програм≥ст≥в. 

—еред причин, що гальмують процес впровадженн¤ сучасних метод≥в ≥ моделей у маркетингову д≥¤льн≥сть комерц≥йних банк≥в, можна назвати також нездатн≥сть жодноњ автоматизованоњ банк≥вськоњ системи в≥тчизн¤ного виробництва, ¤к≥ функц≥онують у переважн≥й б≥льшост≥ украњнських комерц≥йних банк≥в, використовувати розгл¤нут≥ нами модел≥. ¬≥дтак зТ¤вл¤Їтьс¤ попит на ћ≤—, з допомогою ¤ких можна автоматизувати вир≥шенн¤ основних задач банк≥вського маркетингу.