МОДЕЛІ РОЗВИТКУ СТАРТАП ПРОЄКТІВ НА ОСНОВІ ТЕОРІЇ ІГОР
DOI:
https://doi.org/10.32347/2412-9933.2021.47.32-40Ключові слова:
управління ІТ-проєктами, інформаційна взаємодія, інформаційні технології, стартап проєкти, теорія ігор, прийняття рішень, моделі, моделюванняАнотація
Розглянуто результати досліджень, пов'язаних з вирішенням проблем розвитку стартап проєктів у сфері інформаційних технологій. Проведені дослідження свідчать, що, як правило, такі підприємства функціонують у сфері надання ІТ-послуг і при цьому використовують модель бізнесу SaaS. Працюючи в ринкових умовах, такі підприємства пропонують послуги використання розроблених ними ІТ-продуктів, формуючи пул лояльних клієнтів. Такі клієнти за рахунок підписок формують грошові потоки для підтримки проєктів розвитку продуктів стартапів. Розглянуто умови та особливості взаємодії трьох груп ключових зацікавлених сторін (власників, користувачів (клієнтів) та розробників). Для дослідження та аналізу взаємного впливу цих взаємодій запропоновано підхід на основі використання теорії ігор для трьох зацікавлених сторін. Це допомогло гнучко визначати стратегії взаємодії на основі цінової політики, обсягу та вартості подальшої розробки програмного забезпечення для ІТ-продуктів та вимог лояльних клієнтів. Виявлені структурні компоненти та взаємозв’язки між ними лягли в основу запропонованої концептуальної моделі «зростаючий конус» для проєктів зі створення та розвитку складних ІТ-продуктів. Використовуючи побудовані математичні описи трьох ключових зацікавлених сторін, розроблена модель їх взаємодії та взаємовпливу на основі ігрових ситуацій. Формуючи свої стратегії дій і впливів для власного виграшу, вони мають враховувати дії двох інших зацікавлених сторін. Проведено аналіз результатів дослідження і виявлено типові стратегії взаємодій розглянутих зацікавлених сторін. Для моделювання і тестування запропонованих моделей використовувався евристичний алгоритм з функцією оптимізації. Для формування програмних кодів використовувався функціонал бібліотек Python. Проведено аналіз і зроблено висновки про ефективність запропонованого підходу.
Посилання
Blank, S., Dorf, B. (2018). The step-by-step guide for building a great company hardcover. the startup owner’s manual. Physical Review Letters 121(25), 253902. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.121.253902 App. of Game Theory for Decisions Making on the Dev. of IT Products.
Boringer, J., Grehan, B., Kiewell, D., Lehmitz S., Mose, P. (2019). Four pathways to digital growth that work for b2b companies, https://www.mckinsey.com/business-functions/marketing-and-sales/our-insights/four-pathways-to-digital-growth-that-work-for-b2b-companies
Campbell, P. (2019). The saas business model: stages, pros and cons, and tools to get ahead, https://www.profitwell.com/blog/saas-business-model
CB Insights: The top 20 reasons startups fail (2019), https://www.cbinsights.com/ research/startup-failure-reasons-top/
Conforto, E. C., Amaral, D. C. (2010). Evaluating an agile method for planning and controlling innovative projects. Project Management Journal, 41(2), 73–80. https://doi.org/10.1002/pmj.20089
Dermendzhiyska, E. (2019). How Basecamp Built a $100 Billion Business by Doing Less on Purpose, https://medium.com/the-mission/ how-basecamp-built-a-100-billion-business-by-doing-less-on-purpose-5f978ce6478c.
Edelman, D., Singer, M. (2017). Competing on customer journeys: you have to create new value at every step. Harvard Business Review, 93(11), 88–98.
Fundera: Small business statistics: 19 essential numbers to know (2020), https: //www.fundera.com/blog/small-business-statistics/
Galvao, T. A. B., Neto, F. M. M, Bonates, M. F., Campos, M. T. (2012). A serious game for supporting training in risk management through project-based learning. Virtual and Networked Organizations, Emergent Technologies and Tools, 248, 52–61.
Gogunskii, V., Kolesnikova, K., Lukianov, D. (2017). Representation of project systems using the markov chain. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1/3(85), 25–32. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.97883
Harold, W., Kuhn, E., Nasar, S. (2007). The Essential John Nash. Princeton Univ. Press
Harsanyi, J. C., Reinhard, S. (2001). A general theory of equilibrium selection in games. Economica, 18(5), 63–68. https://doi.org/10.2307/2554329
Hu, J., Well, M., P. (2010). Multiagent reinforcement learning theoretical framework and an algorithm, http://ai.eecs.umich.edu/people/wellman/index.html
Jakub, L. (2016). Agile a/b testing: Using stop rules to minimize losses and time wasted https://goodui.org/blog/ agile-ab-testing-using-stop-rules-to-minimize-losses-time-wasted/
Kunail, S., Brown, B. P., Mudambi, S. M. (2019). The untapped potential of b2b advertising: A literature review and future agenda. Industrial Marketing Management.
Li, H., Karray, F. (2010). A framework for coordinated control of multi-agent systems. Springer: Innovations in Multi-Agent Systems and Applications, 310, pp. 43–67. https://doi.org/10.1007/978-3-642-14435-6 3
Loukis, E., Janssen, M., Mintchev, I. (2019). Determinants of software-as-a-service benefits and impact on firm performance. Decision Support Systems, 117, 38–47.
McDuling, J. (2018). Atlassian: the $30 billion tech giant nobody understands, https://www.smh.com.au/business/companies/ atlassian-the-30-billion-tech-giant-nobody-understands-20180907-p502dy.html
Morozov V., Kalnichenko O., Mezentseva, O., https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57200184567
Proskurin, M. (2019). Investigation of Forecasting Methods the State of Complex IT-Projects With Using Deep Learning Neural Networks. Lecture Notes in Computational Intelligence and Decision Making. Proceedings of the XV International Scientific Conference “Intellectual Systems of Decision Making and Problems of Computational Intelligence” (ISDMCI'2019), Ukraine, May 21–25, pp. 261–280.
Morozov, V., Kalnichenko, O., Mezentseva, O. (2020). The method of interaction modeling on basis of deep learning of neural networks in complex ІТ-projects. International Journal of Computing, 19(1), 88–96.
Morozov, V., Kalnichenko, O., Kolomiiets, A. (2019). Research of the Impact of Changes Based on Extremal Influences in Complex IT Projects. Proceedings of 2019 IEEE International Conference on Advanced Trends in Information Theory, ATIT 2019, pp. 481–487, 9030441
Nash, J. (1950). Equalibrium points in n-person games. Econometrica, 18(2),155–162.
Nash, J. (1951). Non-cooperative games. Annals of Mathematics, 54(2), 286–295.
Neumann, J., Morgenstern, O. (2007). Theory of Games and Economic Behavior: 60th Anniversary Commemorative Edition. Princeton Classic Editions.
Ries, E. (2011). How today’s entrepreneurs use continuous innovation to create radically successful businesses. In: Springer Series in Geomechanics and Geoengineering, 216039, 1284–1291. Springer-Verlag. https://doi.org/10.1007/978-981-10-7560-5 118.
Sherstyuk, O., Olekh, T., Kolesnikova, K. (2016). The research on role differentiation as a method of forming the project team. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2/3(80), 63–68. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.65681.
Smallbiztrends: Startup statistics – the numbers you need to know. (2020). https: //smallbiztrends.com/2019/03/startup-statistics-small-business.html
Steve, E. (2007). Resolving Requirements Conflicts with Computer-Supported Negotiation. University of Sussex.
Tesauro, G. (2010). Extending q-learning to general adaptive multi agent reinforcement learning: Theoretical framework and an algorithm http://ai.eecs.umich. edu/people/wellman/index.html
U. S. Bureau of Labor Statistics Survival of private sector establishments by openin year. (2020), https://www.bls.gov/bdm/us age naics 00 table7.txt
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 Віктор Морозов , Ольга Мезенцева , Максим Проскурін
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
