МОДЕЛІ РОЗВИТКУ СТАРТАП ПРОЄКТІВ НА ОСНОВІ ТЕОРІЇ ІГОР

Заголовок (англійською): 
MODELS OF DEVELOPMENT OF STARTUP PROJECTS BASED ON GAME THEORY
Автор(и): 
Морозов В. В.
Мезенцева О. О.
Проскурін М. В.
Автор(и) (англ): 
Morozov Victor
Mezentseva Olga
Proskurin Maksym
Ключові слова (укр): 
управління ІТ-проєктами; інформаційна взаємодія; інформаційні технології; стартап проєкти; теорія ігор; прийняття рішень; моделі; моделювання
Ключові слова (англ): 
IT project management; information interaction; Information Technology; startup projects; game theory; making decisions; models; modeling
Анотація (укр): 
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.
Анотація (англ): 
The article discusses the results of research related to solving the problems of development of start-up projects in the field of information technology. Studies have shown that, as a rule, such enterprises operate in the field of providing IT services and at the same time use the SaaS business model. Working in market conditions, such enterprises offer services for using the IT products developed by them, forming a pool of loyal customers. Such clients, through subscriptions, generate cash flows to support development projects for start-up products. The conditions and features of interaction of three groups of key stakeholders (owners, users (clients) and developers) are considered. To study and analyze the mutual influence of these interactions, an approach based on the use of game theory for three stakeholders is proposed. This made it possible to flexibly define interaction strategies based on pricing policy, volume and cost of further software development for IT products and the requirements of loyal customers. The identified structural components and the interrelationships between them formed the basis of the proposed conceptual model "growing cone" for projects to create and develop complex IT products. Using the constructed mathematical descriptions of the three key stakeholders, a model of their interaction and mutual influence was developed based on game situations. In shaping their strategies of actions and influences for their own benefit, they must take into account the actions of two other stakeholders. The analysis of the research results was carried out and typical strategies of interactions of the considered stakeholders were identified. To simulate and test the proposed models, a heuristic algorithm with an optimization function was used. To generate program codes, the functionality of the Python libraries was used. An analysis is carried out and conclusions are drawn about the effectiveness of the proposed approach.
Публікатор: 
Київський національний університет будівництва і архітектури
Назва журналу, номер, рік випуску (укр): 
Управління розвитком складних систем, номер 47, 2021
Назва журналу, номер, рік випуску (рус): 
Управление развитием сложных систем, номер 47, 2021
Назва журналу, номер, рік випуску (англ): 
Management of Development of Complex Systems, Number 47, 2021
Мова статті: 
Українська
Формат документа: 
application/pdf
Документ: 
6.pdf
Дата публікації: 
07 Сентябрь 2021
Номер збірника: 
47
Розділ: 
УПРАВЛІННЯ ПРОЄКТАМИ
Університет автора: 
Київський національний університет ім. Тараса Шевченка, Київ
Литература: 
  1. 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.
  2. 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
  3. Campbell, P. (2019). The saas business model: stages, pros and cons, and tools to get ahead, https://www.profitwell.com/blog/saas-business-model
  4. CB Insights: The top 20 reasons startups fail (2019), https://www.cbinsights.com/ research/startup-failure-reasons-top/
  5. 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
  6. 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.
  7. 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.
  8. Fundera: Small business statistics: 19 essential numbers to know (2020), https: //www.fundera.com/blog/small-business-statistics/
  9. 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.
  10. 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
  11. Harold, W., Kuhn, E., Nasar, S. (2007). The Essential John Nash. Princeton Univ. Press
  12. 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
  13. Hu, J., Well, M., P. (2010). Multiagent reinforcement learning theoretical framework and an algorithm, http://ai.eecs.umich.edu/people/wellman/index.html
  14. 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/
  15. Kunail, S., Brown, B. P., Mudambi, S. M. (2019). The untapped potential of b2b advertising: A literature review and future agenda. Industrial Marketing Management.
  16. 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
  17. 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.
  18. 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
  19. Morozov V., Kalnichenko O., Mezentseva, O., https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57200184567
  20. 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.
  21. 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.
  22. 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
  23. Nash, J. (1950). Equalibrium points in n-person games. Econometrica, 18(2),155–162.
  24. Nash, J. (1951). Non-cooperative games. Annals of Mathematics, 54(2), 286–295.
  25. Neumann, J., Morgenstern, O. (2007). Theory of Games and Economic Behavior: 60th Anniversary Commemorative Edition. Princeton Classic Editions.
  26. 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.
  27. 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.
  28. Smallbiztrends: Startup statistics – the numbers you need to know. (2020). https: //smallbiztrends.com/2019/03/startup-statistics-small-business.html
  29. Steve, E. (2007). Resolving Requirements Conflicts with Computer-Supported Negotiation. University of Sussex.
  30. 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
  31. 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