7873-1 (722807), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

для каждого предприятия ключевой задачей является абсолютный рост собственных объемов сбыта, даже если при этом доля рынка сокращается (что, в принципе, возможно);

в условиях динамичных и не всегда предсказуемых изменений объемов рынка возможна ситуация, когда доля рынка может расти при падении объемов сбыта.

Параметр К как раз и лишен указанных выше недостатков, что делает его вполне пригодным для среднесрочного стратегического анализа значимости групп продукта в общем ассортименте продукции предприятия.

Для каждой группы продукта параметр К вычисляется по формуле:

К_i = Y_i /Y₀ * 100%, где

Y ₀ - суммарный объем сбыта в денежном исчислении за базовый период;

Y _i - объем сбыта продуктов i -ой группы за тот же период.

При этом, естественно, Y₀ =  Y_i.

Процедура вычисления параметров К полностью соответствует начальным этапам традиционного АВС-анализа и достаточно тривиальна.

В качестве второй характеристики группы продукта (вертикальной оси матрицы) предлагается параметр Т - “удельный вес группы продукта в темпе изменения объемов сбыта предприятия” в течение базового периода по линейному тренду. Для этого рассмотрим сущность понятия “линейный тренд”, являющегося частью динамического анализа функции сбыта от времени.

Ниже на диаграмме представлены для примера объемы помесячного сбыта одного из действующих предприятий в течение базового периода (за 96 год) в стоимостном выражении.

Очевидно, что в течение года, ежемесячные объемы сбыта испытывают колебания в достаточно широких пределах. Происходит это в результате сложения огромного количества факторов - непредсказуемых влияний внешней среды и целенаправленных усилий предприятия, случайных воздействий и долгосрочных тенденций, неосознаваемых факторов и предвиденных и т.д. Тем не менее, очень важно понимать, каков итоговый вектор всех этих факторов, насколько уверенно чувствует себя предприятие и куда оно, собственно говоря, движется. Даже качественные ответы на эти вопросы неочевидны при взгляде на динамику сбыта в течение года.

Линейный тренд (тенденция) по сути и призван дать ответ о направлении движения предприятия в течение базового периода. В математическом смысле тренд представляет собой линейную функцию, восстановленную по ее дискретным фактическим значениям с минимизацией отклонений фактических значений (как правило, с использованием метода наименьших квадратов). В приложении к функции сбыта линейный тренд представляет собой тенденцию ее развития в наиболее общем, абстрагированном от случайных колебаний виде. Ниже представлен линейный тренд, вычисленный по стандартной процедуре для тех же фактических значений помесячных объемов сбыта. Отчетливо видно, что в целом, в течение года, объемы сбыта проявляют тенденцию к некоторому росту.

Естественно, линейная функция не является единственной, пригодной для моделирования функции сбыта. Более того, выбор функции тренда, определение характерного базового периода для ее построения, определение весовых коэффициентов для отдельных временных отрезков, декомпозиция тренда на составляющие и использование его для прогнозирования объемов сбыта представляют собой объемный отдельный раздел маркетингового анализа. Тем не менее, линейный тренд ввиду простоты и наглядности, используется наиболее часто и, как правило, служит отправной точкой для дальнейшей детализации, особенно при рассуждениях стратегического характера, когда необходима наглядная демонстрация наиболее общей тенденции развития.

Формула линейного тренда функции сбыта представляет собой традиционное уравнение полинома первой степени: Y₀ = A₀*X + B₀ где Y₀ - расчетный объем сбыта, X - расчетный период (месяц), A₀ - расчетное изменение (приращение или спад) сбыта по сравнению с предыдущим расчетным периодом, B₀ - константа уравнения, которая может быть интерпретирована, как теоретический объем сбыта в начальный период (1-й месяц). При некоторых способах аппроксимации B₀ может равнятся нулю. В общем случае коэффициенты прямой А и В вычисляются по методу наименьшего квадратичного отклонения.

Аналогичную процедуру - вычисление тренда - можно проделать и для каждой группы продукта, если из суммарного объема помесячного сбыта выделить данные о помесячном сбыте каждой группы продукта. При этом уравнения тренда для каждой i-ой группы будут иметь аналогичный вид: Y_i = A_i*X + B_i

Поскольку Y₀ =  Y_i , то в соответствии со свойством аддитивности линейных функций, A₀ =  A_i , т.е. единичное приращение суммарного сбыта состоит из единичных приращений (с обоими знаками) сбыта всех групп продукта, включенных в ассортимент предприятия, что и проиллюстрировано ниже на примере, где общий объем сбыта состоит из двух групп. Наглядно видно, что суммарное приращение сбыта A₀ состоит из A₁ и A₂ , причем группа 1 обеспечивает положительный прирост сбыта, а группа 2 - отрицательный, т.е. тянет предприятие назад.

Параметр Т как раз и характеризует вклад каждой группы продукта в изменении суммарного темпа объемов сбыта и вычисляется для каждой группы по формуле:

T_i = A_i /A₀ * 100% где

A_i - коэффициент тренда i-ой группы продукта в течение базового периода;

A₀ - коэффициент тренда суммарного сбыта за тот же период.

Таким образом, мы получили для каждой группы продукта (заменяющей СХП) пространство координат, где одна из них К - характеризует долю каждой группы в объеме сбыта (“доля рынка”), а другая Т - долю в темпе изменения объема сбыта (“рост рынка”), причем значения координат для каждой группы поддаются точному вычислению на основании данных о реализации предприятия за некоторый период.

Вычислив эти значения для каждой группы продукта и представив их графически (т.е. максимально удобно для восприятия) получаем параметрический график ( стратегическу матрицу ), характеризующий каждую группу продуктов ассортимента (производственной программы) и построенный на основании внутренней информации предприятия.

Ниже представлены примеры таких графиков, построенные для двух действующих предприятий. Для сохранения привычного для матрицы БКГ деления, осталось провести две (или более) линии, разделяющие график на квадранты. Выбор значений для такого разбиения и количество квадрантов зависит от общей стратегии и текущего положения предприятия, а также от имеющихся ресурсов и фантазии аналитика.

На графике предприятия А квадранты получены путем разделения поля по значениям Т и К, равным 20%. При таком делении, сохраняя терминологию БКГ, имеем ярко выраженную “звезду” - Группа 1 (правый верхний квадрант), “денежную корову” - Группа 2 - с очевидной тенденцией к угасанию (Т<0), и россыпь “собак” - левый нижний квадрант - разной степени значимости. Очевидно, что стратегические усилия предприятия, могут быть в таком случае направлены на “оживление” Группы 2 при максимальном внимании к “звезде”. Стрелками на графике показаны ожидаемые (планируемые) изменения в матрице после воплощения соответствующей стратегии - например, модификация или репозиционирование продуктов Группы 2, либо усиление мероприятий по продвижению, либо другой актуальный маркетинг-микс. Повторное составление матрицы через определенный период времени (после выполнения тактических мероприятий маркетинга) позволяет проследить “дрейф” каждой группы по квадрантам или кластерам, оценить эффективность принятых решений и действий, а также вовремя уловить позитивные и негативные тенденции развития для каждой группы продукта. Другими словами, применение модифицированной матрицы может быть полезным в процессе контроллинга.

С другой стороны, в определенных условиях, возможно правильнее было бы разбить матрицу на квадранты по линии К=10%, что дополняет стадо “коров” группами 3 и 4, имеющими почти нулевые доли в тренде, но дающие в сумме пятую часть объемов сбыта.

Аналогичная процедура (разбиение по линиям К=20% и Т=20%) для Предприятия Б дает другую картину - вполне жизнеспособная “корова” - Группа 1, достаточно яркая “звезда” - Группа 2, “знак вопроса” - Группа 3, и, как обычно - стайка “собак”. С последними, впрочем, следует вести себя достаточно дифференцированно. При ближайшем рассмотрении оказалось, что в левом нижнем квадранте при почти одинаковых численных значениях К и Т (около нуля), в группу “собак” попадают принципиально разные группы продукта. Первые - классические продукты в конце жизненного цикла, с отрицательным темпом роста и малым объемом сбыта, требующие деинвестирования и исключения из ассортимента. Вторые - наоборот, инновационные продукты в стадии рыночного теста на ограниченном рыночном пространстве. Последние требуют выделения в особую инновационную группу и включаются в общую матрицу только после принятия принципиального (стратегического) решения об их развитии.

В общем случае, если процедура разбиения матрицы на квадранты оказывается достаточно трудным процессом, возможно применение процедур кластерного анализа с дальнейшей разработкой адекватных стратегий для каждого кластера. Математическая основа кластерного анализа достаточно сложна и в настоящей статье не обсуждается. К счастью, процедуры кластерного анализа включены в качестве стандартных во многие программные пакеты по статистическому анализу данных.

Любопытно, что последовательное увеличение числа кластеров, т.е. в нашем случае объединение близких по значению характерных параметров Т и К товарных групп в различное число совокупностей, позволяет строить различные по углубленности типы маркетинговых стратегий.

Ниже, например, представлены результаты кластерного анализа товарного ассортимента предприятия при количестве кластеров, равном 2. Это означает, что все товарные группы предприятия мы таким образом разделили на две неравные части - “главные” и “остальные”.

Товарные группы 1 и 2, входящие во второй кластер, представляют собой самые важные для предприятия группы, дающие максимум объемов сбыта и обладающие высоким позитивным темпом роста. Товарные группы второго кластера являются торговым ядром предприятия и в их отношении применяется комплекс маркетинговых мероприятий, характерных для наступательной стратегии. Остальные товарные группы - кластер 1 - играют меньшую роль в общей ассортиментной стратегии и в их направлении ресурсы распределяются во вторую очередь, а в критических для предприятия ситуациях - по остаточному принципу.

При разделении же общего ассортимента на четыре клстера (что равно традиционному количеству квадрантов в матричном подходе) получаем четыре возможные сходные стратегии, применямые к определеному количеству товарных групп, входящих в общий кластер.

Сами стратегии, естественно, вырабатываются с учетом наиболее актуальных стратегических целей предприятия. К числу альтернатив в этом случае относятся решения, связанные либо с увеличением объемов реализации, либо с ускорением темпов роста отдельных групп.

В заключение отметим, что сходные по методике процедуры могут оказать значительную помощь и в начальном сегментировании рынка. При этом единицей анализа (i-ой точкой матрицы) является каждый покупатель (группа покупателей, сегмент рынка), а характеризующими координатами матрицы могут быть, например, “удельный вес в объеме продаж - доля в количестве покупок” в течение базового периода.

Построив параметрический график и разделив его на четыре квадранта или на четыре кластера, получим как минимум четыре характерные группы потребителей - покупающих много и часто (“кормильцы”), покупающих много, но редко (скорее “варяжские гости”), покупающих немного, но часто (нечто вроде “знаков вопроса”) и покупающих мало и редко (название еще предстоит придумать). Далее уже от выработанной стратегии, тактики и их осуществления зависит, кто именно станет основным сегментом для предприятия.

Таким образом, предложенная методика позволяет получить достаточно простой и эффективный инструмент стратегического анализа, планирования и контроля, использующий в качестве базы внутреннюю информацию предприятия и объединяющий в себе наиболее характерные процедуры концентрационного, динамического, матричного и кластерного анализа объемов и темпов сбыта товарных групп предприятия.

Разумеется, такого рода модификация не является единственно возможной и не может заменить другие методы стратегического анализа. Можно надеяться, однако, что применение предлагаемой методики может помочь отечественным предприятиям в расширении стратегического видения своего бизнеса и дать ряд практических навыков анализа и планирования, которые, при расширении информационного пространства отечественной экономики и привлечении дополнительных информационных ресурсов, помогут в дальнейшем перейти к полноценному стратегическому планированию.

Список литературы

Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://aup.ru/

Характеристики

Список файлов реферата