CC BY
44
Матрицы стратегических группировок: от «старой» критики к новым измерениям
Т. Р. Гареев,
к. э. н., доцент, проректор по развитию и стратегическому планированию
В. В. Бельский,
магистр, аспирант, специалист отдела анализа и прогноза (управление развития и стратегического планирования)
Балтийский федеральный университет им. И. Канта, г. Калининград
В статье рассматривается история появления и развития матриц стратегических группировок (вводное авторское понятие). Подробно анализируется критика наиболее известных описанных в научной литературе и используемых на практике матриц портфельного анализа. На основании выделенных достоинств и недостатков обозначенных инструментов стратегического анализа, был предложен новый прикладной инструмент — трехосная матрица стратегических группировок. В качестве практического примера: на основании визуальных возможностей данного инструмента, базируется действующая стратегия Балтийского федерального университета.
Ключевые слова: матрицы стратегических группировок; стратегический портфельный анализ; диверсификация; многомерные матрицы; методы визуализации; стратегия развития университета.
ю
о
OJ
со
(3)
OJ
J
<
00 О X X
Одними из наиболее дискуссионных в стратегическом менеджменте инструментов поддержки принятия управленческих решений являются матрицы стратегических группировок (МСГ)1 [37]. Более чем за пятьдесят лет изучения и использования МСГ очень резко обозначился разрыв между практикой и теорией — всеобщее распространение МСГ в повседневной управленческой практике и учебной литературе сочетается с серьезной критикой вплоть до отрицания в академических исследованиях. При очевидном удобстве МСГ для решения практических задач академический мир придерживается критических взглядов относительно научной обоснованности их применения. Настороженность академических кругов подкрепляется целым рядом научных работ, которые послужили основой для данного исследования [19, 21, 37, 39].
Цель работы заключается в том, чтобы проанализировать различные оценки исследователей относительно МСГ и понять, каким образом современные
Вводный термин «матрица стратегических группировок» обобщает такие аналитические инструменты, как: модель «товар-рынок» [7]; матрица BCG; матрица ADL консалтинговой фирмы Arthur D. Little [28]; матрица Хофера [22]; матрица McKinsey, созданная консалтинговой компанией McKinsey&Co для корпорации General Electric [36] и матрица DPM от Shell Chemicals [33].
информационные технологии и распространение стратегического менеджмента на более широкий круг организаций могут «вдохнуть новую жизнь» в МСГ.
По нашему мнению, инструменты стратегического анализа должны соответствовать изменениям динамики внешней среды, а так же быть адаптивными к процессам информатизации управленческой деятельности. Прежде чем описывать собственный вариант стратегической матрицы, мы проследим историю зарождения и развития МСГ, а так же историко-экономические явления, сопутствующие этим процессам.
Следующая задача — это структурировать и представить всесторонний обзор существующей на сегодняшний день критики. В статье мы детально рассмотрим критические аспекты, связанные с применением существующих МСГ. Если концентрироваться на негативных моментах (а их, как показывает наш литературный поиск, — значительно больше), отметим, например, что жесткая привязка к стандартным инструментам стратегических решений несет в себе риск принятия неэффективных решений. Более того, отрицательным является и тот факт, что ошибки в понимании и использовании методик МСГ способны снизить прибыльность фирмы и даже нанести ущерб [10]. Далее, в соответствующем разделе, мы приведем наиболее типичные примеры аргументации критиков МСГ.
Основной вопрос, который мы поставили перед собой, заключается в следующем: возможно ли реабилитировать ставшие уже классическими методики МСГ, внеся в них коррективы с учетом современных возможностей бизнес-информатики? Если да, насколько широка может быть сфера применения МСГ, например, возможно ли использование данного стратегического инструмента для более широкого круга организаций, включая некоммерческие?
Новизной предлагаемого авторами подхода стало, с одной стороны, расширение возможностей МСГ за счет добавления дополнительных измерителей, а с другой стороны, применение усовершенствованного инструментария к организациям некоммерческого сектора. Введение дополнительного измерения позволяет систематизировать большее количество факторов, при этом допустимо усложняя восприятие представляемых результатов. Необходимы дальнейшие изыскания по совершенствованию методики для выявления ее возможных ограничений и новых сфер применения.
Далее статья разбита на три части. В первой части исследуется история появления МСГ: рассматриваются различные аспекты роста их популярности в прикладной сфере до 1980-х гг., обобщаются предпосылки, послужившие причиной ослабления интереса к МСГ со стороны академического сообщества в середине 1980-х гг. Вторая часть посвящена подробному анализу критики, которая встречается в научной литературе о МСГ, а также затрагивает проблемы и возможные негативные последствия применения МСГ. Наконец, в заключение работы мы предлагаем собственное видение относительно дальнейшего развития МСГ и пример разработки и применения стратегической матрицы нового поколения.
Рост популярности методов МСГ до начала 1980-х гг.
Для того чтобы объяснить рост популярности МСГ в конце 1970-х гг., необходимо учитывать, что используемые в них принципы и методики получили наибольшее распространение в консалтинговой среде. С появлением в 1950-е гг. международных конгломератов в научной литературе стали активно разрабатываться вопросы, относящиеся к стратегиям диверсификации крупных корпораций [37]. Появившаяся в 1957 г. графическая модель Игоря Ансоффа «продукт-рынок» и заимствованная из теории финансов концепция портфельного анализа [35] стали основой для развития МСГ. Дальнейшей разработкой метода занимались такие консалтинговые компании, как The Boston Consulting Group (1970), McKinsey&Co [43], A. D. Little [46], применявшие МСГ собственной разработки непосредственно в практических целях [1]. Из всех, консалтинговых фирм, наибольший вклад в создание оригинальных аналитических инструментов внесла BCG [3].
Появление МСГ можно отнести к этапу индустриализации стратегического менеджмента [2]. Основным направлением использования МСГ в практике бизнеса стала разработка и обоснование корпоративных стратегий. В отличие от практических приложений в
академической литературе изначально стала разрабатываться проблема того, насколько близко к наиболее эффективной альтернативе стоят управленческие решения, предлагаемые МСГ. При этом сразу следует отметить, что в литературе по стратегическому менеджменту степень эффективности решений зачастую оцениваются ретроспективно, ex post.
Эмпирические исследования [19] показали, что МСГ и их вариации широко использовались в большинстве крупных фирм в период с 1960 по 1970 гг., что свидетельствует об их популярности в реальном бизнесе. Благодаря своей наглядности и внешней простоте применения МСГ закрепились среди наиболее распространенных методов стратегического анализа, таких как анализ пяти сил конкуренции [29], SWOT-анализ в матричном виде [38] и др. Среди основных преимуществ МСГ (например, матрицы-BCG) исследователи выделяют следующие положения [21]:
• графическая матрица иллюстрирует исчерпывающую и лаконичную картину позиций стратегических маркеров (СМ)2;
• графическая матрица отражает место СМ с указанием того, насколько далеко/близко его позиция от требуемого состояния;
• благодаря визуализации индивидуальных характеристик СМ становится возможным прогнозировать дальнейшее направление его развития с помощью сравнительной статики.
Несмотря на указанные преимущества, которые признавались исследователями и практиками с момента появления МСГ, к началу 1980-х гг. сложилось достаточно критическое отношение к МСГ, особенно характерное для теоретической литературы. Объяснением такому положению дел, на наш взгляд, являются сдвиги в научной моде и в самой парадигме стратегического менеджмента тех времен. Действительно, в начале 1980-х гг. представления относительно разработки стратегии компании меняют свое направление от корпоративной диверсификации в сторону концентрации на ключевых компетенциях компании [30]. Именно в этот период, критика в научной литературе, которой подвергались методики МСГ с самого начала своего существования, достигает своего наивысшего пика. Гари Хамел (Gary Hamel) и Коимбатур Прахалад (Coimbatore K. Prahalad) в своей книге [5], призывают воспринимать корпорацию не как группу предприятий, а как комплекс технологий, знаний и опыта, а это в корне меняет методологию стратегического анализа.
Изменение академических взглядов в стратегическом менеджменте в середине 1980-х гг. и критика МСГ
Обострение концептуальных противоречий между академическим миром и миром практики проявилось в целом ряде научных работ, отстаивающих скептическую точку зрения относительно универсальности
2 Термин «стратегический маркер» характеризует в каждой конкретной матрице фиксированную позицию объекта исследования. В каждом конкретном случае СМ может быть представлен как точкой, так и круговой диаграммой, несущей дополнительную информацию для аналитика.
Ю
О CN
со
СП
CN
J <
со
ю
о
CN
со
СП
CN
J <
со
различных типов МСГ. Наиболее популярные стратегические модели — матрица BCG и матрица GE — в период 1980-х гг. стали объектами особо острой атаки со стороны научного сообщества. Дело дошло до того, что (несмотря на широкое распространение в учебной литературе) упоминания о МСГ практически совсем исчезли из научной литературы.
Однако наблюдавшееся параллельно снижение популярности МСГ среди практиков было обусловлено не только академической критикой (здесь необходимо учитывать рост популярности бизнес-школ и бизнес образования, тон в котором стали задавать представители академических кругов и университетов). Сокращение числа широко диверсифицированных конгломератов в период 1980-х гг. также сыграло свою роль. Причины высокой популярности, а в последующем ослабления интереса к МСГ и, шире, к вопросам диверсификации3, необходимо искать в закономерностях экономического развития рассматриваемого периода.
Послевоенный период и экстенсивный характер экономики породили в 1950-1960-е гг. крупнейшие на тот момент конгломераты4, такие как ITT и Textron в США или Hanson в Британии [17]. В этот период около 80% американских и 60% европейских компаний являлись диверсифицированными в нескольких отраслях [41]. Такое положение дел стало благодатной почвой для развития портфельного анализа, сущность которого сводилась к распределению ресурсов и денежных потоков между разрозненными корпоративными элементами. Тем не менее, процесс постепенного снижения доходности диверсифицированных компаний, длившийся на протяжении 1970-х гг. (и усугубившийся в период кризисов 1980-х), заставил переосмыслить механизмы стратегического управления и роль МСГ. Позднее, представители корпорации General Electric охарактеризовали этот период, как период «бесприбыльного роста» [16].
В начале 1980-х гг., многие корпорации оказались сверхдиверсифицированными, испытывая при этом нехватку единой стратегической направленности [24]. В этих условиях появляется новое видение того, каким должна быть сбалансированная структура корпоративного портфеля фирмы. Фирмам рекомендуется придерживаться своих «ключевых компетенций» [30], иными словами, следует концентрировать усилия на связанных между собой видах деятельности, а прочие несвязанные сферы, несоответствующие миссии фирмы, исключить.
Сокращение масштабов разрозненной корпоративной деятельности продолжается на протяжении второй половины 1980-х гг. [23, 42] и длится практически до наступления нового столетия. Основная тенденция указанного периода — это сокращение спектра вы-
3 Существует множество определений термина «диверсификация». Взятое нами за основу определение диверсификации гласит, что это: «развитие фирмой или бизнес единицей новых направлений деятельности, будь то за счет внутреннего развития собственного бизнеса, или же приобретения нового. Влечет за собой изменение административной структуры, систем и прочих управленческих процессов» [32].
4 Термин «конгломерат» подразумевает высоко диверсифицированную фирму, элементы которой не связаны друг с
другом.
пускаемои продукции и оптимизация вертикальной структуры за счет аутсорсинга [17]. Так, например, в Европе в 1990-е гг. количество конгломератов от общего числа крупных фирм стало насчитывать не более 25%, в то время как в США уже в конце 1980-х гг. количество их составляло не более 20%.
Сущность критики и негативного отношения к МСГ
Всю совокупность претензий к МСК можно условно разделить на концептуальные проблемы и проблемы визуализации.
Обобщая существующую в научном мире концептуальную критику в отношении МСГ можно сделать вывод, что главная опасность применения метода для корпораций, объединяющих несвязанные виды деятельности, скрыта в склонности к чрезмерному упрощению комплексных и взаимозависимых задач [8]. Другая проблема — это тенденциозность в применении методики и слишком узкий взгляд на варианты и возможности МСГ, ограниченные всего лишь двумя измерениями [27]. Ограниченность инструмента выражается еще и в том, что ни одна из распространенных МСГ не берет в расчет оценку рисков [14, 39]. Взятая за основу теория жизненного цикла товара/ рынка (в матрицах ВСО, ADL и матрице Хофера) не является универсальной в краткосрочном периоде [15, 45], что создает дополнительные ограничения для существующих МСГ. Кроме того, при использовании, например, матрицы Хофера в теории предполагается, что кривая жизненного цикла рынка, соответствует «классической» кривой, тогда как на практике ее форма применительно к малым инновационным предприятиям может значительно варьироваться [6]. Наконец, имеет место критика семантического характера, в частности, утверждается, что наименование объектов исследования «собаками», или «дикими кошками» может показаться унизительным [21].
Жесткая привязка к шаблонным стратегиям5 таит в себе опасность ложной интерпретации ситуации, а так же риск неуместного применения МСГ [34]. Вариативные возможности метода не способны охватить всего спектра конкурентных факторов и сопоставимых им ответных действий [12].
Немаловажен и тот факт, что применяемые на практике МСГ способны стать источником искажения информации и породить оппортунистическое поведение. Так, управленцы могут намеренно манипулировать рамками МСГ в подтверждение выдвигаемой стратегии или же текущей стратегической позиции товара/подразделения. Подобные действия могут быть продиктованы желанием получить дополнительное финансирование или же потребностью во всеобщем внимании и уважении [13].
Применяя МСГ, необходимо учитывать, что занимающий позицию аутсайдера СМ не всегда требует немедленного изъятия инвестиций [18]. При анализе
5 Термин «шаблонные стратегии», в данном случае, учитывает стандартный вариативный ряд действий предлагаемых МСГ.
его положения, прежде всего, необходимо ответить на вопрос, смог бы данный объект исследования стать генератором прибыли в долгосрочном периоде? В частности, подобный вопрос может встать по отношению к наукоемким высокотехнологичным производствам.
Еще одно неоднозначное свойство МСГ, описанное в научной литературе, связано с возможностями перераспределения денежных потоков. Методики МСГ предполагают направление денежных потоков из медленно растущих рынков в сторону рынков с более динамичным ростом. Факт того, что исключительно растущие рынки являются наиболее привлекательным вариантом при формировании стратегии предприятия, подвергается сомнению [21, 40]. Методики МСГ зачастую полностью игнорируют рынок капитала, как источник вложения или изъятия денежных средств, что снижает вариативную гибкость метода.
С точки зрения визуализации МСГ, исследователи отмечали следующие проблемы. Одной из наиболее сложных задач разработки и применения МСГ является установление точной позиции СМ в графической сетке. Особенно сложной эта задача представляется в условиях динамично меняющейся внешней среды предприятия. В свое время Игорь Ансофф указывал на необходимость замены точечной позиции СМ в матричной системе на графические участки с дополнительной размерностью [8].
Следующей проблемой выступает необходимость определения границ задействованных в модели факторов. Как показывают исследования, преставления о границах таких факторов, как изменение размера рынка и занимаемая на нем доля, весьма неоднозначны [13].
Проводимые в начале 1980-х гг. эмпирические исследования, охватившие 500 компаний, показали несовершенство измерителей и широкую вариативность масштабов и границ квадрантов матрицы BCG [44]. Действительно, базовое допущение BCG связано с предположением о прямой связи между занимаемой долей рынка и объемом прибыли. Однако необходимо учитывать, что стратегическая ориентация на увеличение прибыльности и расширение доли рынка во многом зависит от сферы деятельности компании. Как показывают исследования, базирующиеся на данных базы PIMS (Profit Impact of Market Strategies), зависимость между двумя этими факторами может отсутствовать, хотя зачастую прослеживается прямая связь между изменением рыночной доли и ростом прибыльности [31].
Другие исследования показывают, что стратегическая ориентация на увеличение рыночной доли может приводить к снижению прибыльности [11]. А исследования, основанные на базе данных Федеральной торговой комиссии США, указывают на то, что нередко компании с малой рыночной долей оказываются весьма прибыльными, а связь между рыночной долей и прибыльностью выступает статистическим артефактом [9].
По нашему мнению, большинство позиций критики не специфичны именно для методик, связанных с МСГ. В данной критике отражается достаточно
распространенное в последние годы противоречие между стандартами академической традиции, требующими известной строгости в методологии и методах, и потребностями практики бизнеса, допускающей редукцию сложных конструкций. Попытка теории стратегического управления походить на «точные» науки, или, по крайней мере, на экономическую теорию, вполне объяснима, однако, на наш взгляд, не следует забывать о ее глубоких практических корнях.
Анализ графических возможностей метода и пути их дальнейшего развития
Принимая в расчет научно-обоснованную критику МСГ, можно говорить о том, что большинство рассмотренных нами источников, в первую очередь, подвергают сомнению механизмы расчетов и интерпретации, но не графическую составляющую инструмента. Это важный момент, на который стоит обратить внимание, поскольку именно за счет удобной и логически понятной графической составляющей МСГ оказались столь востребованы среди практиков и слушателей школ бизнеса.
В самом упрощенном виде6 при рассмотрении МСГ прослеживается связь с двумя типами графических инструментов. Во-первых, это матрица 2x2, использующая логику в качестве основного ориентира в принятии решений. А, во-вторых, это так называемая «пузырьковая диаграмма», представляющая собой поле с двумя измерениями на котором располагаются объекты («пузырьки»7) с дополнительной размерностью. На рис. 1 дано наглядное представление графических методов, лежащих в основе МСГ8.
Матрицы 2x2 имеют широчайшее академическое и практическое применение. Алекс Лови (Alex Lowy) и Фил Худ (Phil Hood) в своей книге [26] приводят в пример около пятидесяти ситуаций из различных научно-практических сфер (в том числе академических и прикладных), где применим матричный подход. Обобщая представленный в книге опыт можно выделить ряд ключевых особенностей метода [26]:
• матрица решений с четырьмя квадрантами — это логичный и наиболее простой метод сделать первый шаг к пониманию комплексной проблемы;
• выбор между двумя альтернативами (две оси) и четырьмя вариантами решений (четыре квадранта) позволяет расставить приоритеты и обрисовать минимальный круг возможных действий (рис. 1, а);
• метод дает возможность действовать оперативно за счет доступной структуризации проблемы;
6 Уточним, что речь идет именно об упрощенном варианте. Примерами такого варианта могут служить: модель «товар-рынок» и матрица BCG. Прочие указанные нами МСГ, в составе которых более четырех квадрантов, являются усложненными производными вариантами.
7 Термин «пузырь» (от англ. «bubble») характеризует собой некий объект исследования, обладающий помимо позиции на координатной плоскости, так же и собственной размерностью по единому для всего количества объектов исследования признаку.
8 Все графические иллюстрации выполнены при помощи плагина для Microsoft Excel — 5dchart.
Ю
О CN
CD CD
CN
J <
CQ О
а б
Рис. 1. Графические методы, лежащие в основе МСГ: а — матрица 2x2, б — пузырьковая диаграмма
ю
о
CN
со
СП
CN
J <
СО
• метод побуждает к взвешенной оценке положительных и отрицательных сторон возможных последствий;
• мышление в формате 2x2 дает представление о необходимости постоянного развития и реализации периодических изменений.
В свою очередь, пузырьковые диаграммы используются для визуализации комплексных данных. Известный популяризатор данной методики, Ханс Рослинг (Hans Rosling), представил общественности в 2010 г. анимированный вариант пузырьковой диаграммы, отражающей зависимость средней продолжительности человеческой жизни от увеличения благосостояния в той или иной стране9. Перечислим ключевые особенности метода:
• метод позволяет охватить большой массив данных с последующей упрощенной графической визуализацией;
• метод дает возможность выделить группы объектов по единому признаку, иными словами, сформировать портфели данных;
• метод дает возможность распределить приоритеты между условными портфелями на основании группировок объектов.
На наш взгляд существует возможность разграниченного применения этих методик при условии, что в системе появится третье измерение. Один из вариантов того, как быть реализован такой подход, представлен на рис. 2. Вариант, который получился после разграничения, мы назвали трехосная МСГ (ТМСГ). Особенностью и одновременно достоинством ТМСГ выступает широкий спектр вариаций измерителей (в том числе логических и математически измеримых), которые могут быть присвоены осям в трехмерной системе координат.
Пример графического расширения пространственных измерений встречается в так называемой «green business portfolio» матрице [25]. Эта трех-
мерная матрица представляет собой стандартную матрицу ВСО с добавлением третьего измерения (третей оси) — экологического воздействия на окружающую среду.
Мы убеждены, что дальнейшее развитие МСГ пойдет по пути расширения сфер их применения, что, в свою очередь, потребует от аналитических моделей большей гибкости. Далее мы представим альтернативный вариант стратегической матрицы. Матрица-БФУ, названная в соответствии с местом разработки и применения, использует многоуровневую систему показателей воздействия организации на свое внешнее окружение. Матрица не предполагает использования таких показателей, как занимаемая доля на рынке, темпы роста, или жизненный цикл. Пример преследует цель проиллюстрировать гибкость стратегического инструмента, а так же его применимость для различных сфер (в данном случае, для организаций некоммерческой сферы).
9 Данный обзор может быть найден непосредственно на сайте Ханса Рослинга (Hans Rosling) [47].
Рис. 2. Трехосная матрица стратегических группировок
ИННОВАЦИОННАЯ ЭКОНОМИКА
Применение ТМСГ на примере разработки стратегии БФУ им. И. Канта
В 2011 г., в ответ на новые социально-экономические вызовы, началась реорганизация классического университета в федеральный университет. Ряд трансформационных мероприятий предполагал выработку новой стратегии с учетом трех ключевых приоритетов. При этом выяснилось, что традиционного инструментария МСГ не достаточно для того, чтобы отразить необходимые критерии для обоснования приоритетов, а также отразить их графически.
Для этого была предложена матрица, учитывающая три измерения:
• региональные приоритеты;
• глобальный уровень;
• социально-культурное влияние.
На основе первых двух измерений был сформирован портфель из девяти диверсифицированных приоритетных направлений, формирующих нишевую специализацию университета. Ось «региональные приоритеты» отражает влияние университета на регион и на формирование его экономической базы, а ось «глобальный уровень» дает возможность позиционировать университет в международной научно-образовательной среде. На рис. 3 каждый СМ представляет собой отдельное тематическое направление развития университета. Обращаем внимание на то, что для расположения выделенных приоритетных направлений по отношению к оси «региональные приоритеты» были проведены экспертные оценки (метод векторов предпочтений) с привлечением широкой общественности. Задача экспертов заключалась в том, чтобы присвоить каждому из направлений баллы от 1 до 9 согласно их значимости для социально-экономического развития территории (где 9 — наиболее значимое, а 1 — наименее значимое направление). Исходя из суммарного рейтинга, за каждым из направлений была закреплена определенная позиция. По мнению экспертов, наиболее значимым направлением для развития региона оказались медицинские биотехнологии, а наименее значимым — высокоматематизированные прорывные тематики фундаментального профиля.
Для формирования приоритетов на международном уровне, была проведена оценка выделенных направлений по отношению к зарубежным конкурентам (научно-образовательные центры Балтийского региона). Так же, при ранжировании академических направлений, учитывались мировые тенденции развития науки и техники. Исходя из полученных оценок, наименее значимым в рассматриваемом нами глобальном срезе можно считать направление: энергосбережение и энергетическая безопасность, тогда как высокоматема-тизированные прорывные тематики фундаментального профиля возглавляют оценочную шкалу.
С добавлением третьей оси становится возможным предсказать, какое влияние будут иметь избранные направления на социально-культурную сферу для области (один из возможных вариантов). Также, на рис. 4 более очевидны размеры СМ (фактически, размер СМ является четвертым измерением данной модели, характеризующим объем финансирования), показывающие
Рис. 3. Нишевая специализация университета
Рис. 4. Перспективное состояние, соответствующее
желаемому позиционированию10
соотношение объемов финансирования направлений. Отметим, что окончательное решение со стороны администрации относительно объемов инвестиций в каждое из стратегических направлений, зависело от фактора социально-культурного влияния.
Для этих целей, на дополнительной плоскости выделили четыре квадранта. Группировка направлений, оказавшихся по результатам анализа в первом квадранте, в итоге получила наименьшее финансирование. Как видно из рис. 4, наибольший приоритет был отдан медицинским биотехнологиям, поскольку, согласно проведенного анализа, позиция данного СМ максимально удовлетворяет условиям по всем трем критериям модели. Окончательно сформированный в трех измерениях портфель стратегических групп представляет срез перспективного состояния, соответствующего желаемому позиционированию.
Использованный нами пример дает представление о том, что сферы применения ТМСГ могут быть достаточно разнообразными. Ключевой отличительной чертой предложенной ТМСГ является возможность совмещения результатов качественных и количественных исследований на различных осях матрицы. Вариации показателей, характеризующих оси матрицы, в каждом конкретном случае необходимо устанавливать с учетом комплекса поставленных стратегических задач. Гибкость предлагаемого нами подхода раскрывает смысл универсальности, характерной для традиционных МСГ с двумя осями. Изначальное формирование стратегического портфеля в рамках уникальной трехмерной модели позволяет в дальнейшем упростить
ю
о
со
СП
<
со О
10 Соответствующие матрицы с пояснением могут быть найдены на сайте БФУ им. И. Канта [48].
ю
о
CN
со
СП
CN
J <
со
процесс мониторинга, как промежуточных результатов, так и конечных целей. Процедура графической визуализации была автоматизирована на базе широко применяемых электронных таблиц, что позволяет использовать данную ТМСГ для широкого спектра управленческих задач.
Выводы
Проанализировав предшествующий опыт использования МСГ, мы попытались представить дальнейшее направление развития семейства методов. Основной вывод заключается в том, что риски МСГ заключаются в излишней стандартизации аналитических матриц, которая, вероятно, объясняется их «именным» (проприетарным) характером. Поэтому следующий шаг в развитии МСГ — это переход от классических двух измерений в объемное трехмерное пространство с дополнительной размерностью и вариативной системой координат (сочетающей в себе количественные и качественные показатели).
Уже в конце 1970-х гг. существовало понимание, что на стратегию организации влияет множество факторов, так что стратегия в итоге должна быть преимущественно ситуативной [20]. Привязка к стандартизированным МСГ не дает возможности гибкого анализа, а навязываемые ими рамки лишают организацию стратегической маневренности. Однако в тот период распространение информационных технологий еще не позволяло добиться требуемой гибкости.
Мы намеренно отошли от традиционных стратегических инструментов, представив собственный вариант матрицы с дополнительными измерениями. Различные сферы приложения инструмента, требуют различных измерителей стратегии, что наглядно показывает матрица, примененная в БФУ им. И. Канта. Практическим результатом нашего исследования стала разработка автоматизированного инструмента работы с трехосными МСГ (программный продукт «5dchart»), доступного для широкого круга исследователей и практиков. Данный инструмент, в рамках стратегического менеджмента11, позволяет кратко и компактно изложить факты относительно разработанной стратегии, что вполне соответствует принципу упрощения схем, описанному Томом Питерсом (Tom Peters) в своей книге [4].
11 Нам хотелось бы особо подчеркнуть тот факт, что функциональные рамки 5^ЬаЛ, не ограничены только лишь стратегическим менеджментом, тогда как, мы полагаем, у инструмента существует широкий потенциал возможностей визуализации экспериментальных данных из различных областей науки.
Список использованных источников
1. Т. Р. Гареев. Основы международного маркетинга. Калининград: Изд-во РГУ им. И. Канта, 2008.
2. А. А. Кайсаров. Дискурс-анализ эволюции стратегического менеджмента: от планирования к ресурсной концепции^Про-блемы современной экономики, № 3, 2010.
3. В. С. Катькало. Исходные концепции стратегического управления и их современная оценка//Российский журнал менеджмента, № 1, 2003.
4. Т. Питерс. В поисках совершенства. Уроки самых успешных компаний Америки. СПб.: Издательский дом «Вильямс», 2005.
5. Г. Хамел, К. К. Прахалад. Конкурируя за будущее. Создание рынков завтрашнего дня. М.: Олимп-Бизнес, 2002.
6. С. Е. Шкуратов. Подход к стратегическому управлению малым инновационным предприятием//Проблемы управления, № 6, 2006.
7. H. I. Ansoff. Strategies for Diversification. Harvard Business Review, 35 (5), 1957.
8. H. I. Ansoff, W. Kirsch, P. Roventa. Dispersed positioning in portfolio analysis//Industrial Marketing Management, 11, 1982.
9. C. Anterasian, L. W. Phillips. Discontinuities, Value Delivery, and the Share-Returns Associations: A Re-examination of the «Share-Causes-Profits» Controversy. Marketing Science Institute: Cambridge, Mass, 1988.
10. J. S. Armstrong, R. J. Brodie. Effects of portfolio planning methods on decision making: experimental results//International Journal of Research in Marketing, 11 (1), 1994.
11. J. S. Armstrong, K. C. Green. Competitororiented objectives: the myth of market share//International Journal of Business, 12 (1): 2007.
12. H. K. Christensen, A. C. Cooper, C. A. DeKluyver. The 'dog' business: a reexamination//Business Horizons, 25 (6), 1982.
13. D. Day. Diagnosing the product portfolio//Journal of Marketing, 41 (April), 1977.
14. F. Derkinderen, R. Crum. Pitfalls in using portfolio techniques — assessing risk and potential//Long Range Planning, 17 (2), 1984.
15. N. K. Dhalla, S. Yuspeh. «Forget the product life cycle concept!»// Harvard Business Review, 54 (1), 1976.
16. M. Goold, K. Luchs. Why diversify? Four decades of management thinking/In: D. O. Faulkner, A. Campbell (eds.). The Oxford Handbook of Strategy. Oxford University Press: 2003.
17. R. M. Grant. Corporate strategy: managing scope and strategy content/In: A. Pettigrew, H. Thomas, R. Whittington (eds.). Handbook of Strategy and Management. London: Sage, 2002.
18. D. Hambrick, I. MacMillan. The product portfolio and man's best friend//California Management Review, 25 (1), 1982.
19. P. Haspeslagh. Portfolio planning: uses and limits//Harvard Business Review, 60 (1), 1982.
20. K. J. Hatten, D. E. Schendel, A. C. Cooper. A strategic model for the U.S. brewing industry: 1952-1971//Academy of Management Journal, 21 (4), 1978.
21. A. Hax, N. Majluf. The use of the growth-share matrix in strategic planning//Interfaces, 13 (1), 1983.
22. C. Hofer, D. Schendel. Strategy formulation: analytical concepts. West Publishing Co: St. Paul, MN, 1978.
23. H. Horowitz, D. Halliday. The new alchemy: divestment for profit// Journal of Business Strategy, 5, 1984.
24. R. E. Hoskisson, M. A. Hitt. Downscoping: How to Tame the Diversified Firm. Oxford University Press: New York, 1994.
25. A. Y. Ilinitch, S. C. Schaltegger. Developing a Green Business Portfolio//Long Range Planning, 28 (2), 1995.
26. A. Lowy, F. Hood. The power of the 2x2 matrix : using 2x2 thinking to solve business problems and make better decisions. Published by Jossey-Bass: San Francisco, 2004.
27. A. Morrison, R. Wensley. Boxing up or boxed in? A short history of the Boston Consulting Group share/growth matrix//Journal of Marketing Management, 7, 1991.
28. R. Osell, R. Wright. Allocating resources: How to do it in multi-industry corporations/In KennethJ.A (eds.). Handbook of Business Problem Solving, Chapter 8. McGraw-Hill: New-York, 1980.
29. M. E. Porter. How Competitive Forces Shape Strategy//Harvard Business Review 57 (2), 1979.
30. C. K. Prahalad, G. Hamel. The core competence of the corporation// Harvard Business Review 68 (3), 1990.
31. J. E. Prescott, A. K. Kohly, N. Venkatraman. The market share-profitability relationship: an empirical assessment of major assertions and contradictions//Strategic Management Journal, 7 (4), 1986.
32. V. Ramanujam, P. Varadarajan. Research on corporate diversification; a synthesis//Strategic Management Journal, 10 (6), 1989.
33. S. Robinson, R. Hickens, D. Wade. The directional policy matrix — tool for strategic planning. Long Range Planning 10, 1978.
34. J. A. Seeger. Reversing the images of BCG's growth share matrix// Strategic Management Journal, 5 (1), 1984.
35. W. F. Sharpe. A simplified model for portfolio analysis// Management Science, 9 (2), 1963.
36. B. Taylor. Managing the process of corporate development. LongRange Planning, 9 (3), 1976.
37. R. Untiedt, N. Nippa, U. Pidun. Corporate portfolio analysis tools revisited: assessing causes that may explain their scholarly disdain// International Journal of Management Reviews, 14 (3), 2012.
38. H. Weihrich. The TOWS matrix: a tool for situational analysis// Long Range Planning 15 (2), 1982.
39. R. Wensley. PIMS and BCG: new horizons or false dawn?// Strategic Management Journal, 3 (2), 1982.
40. R. Wensley. Strategic marketing: betas, boxes or basics//Journal of Marketing, 45, 1981.
41. R. Whittington, M. Mayer. The European Corporation: Strategy, Structure, and Social Science. Oxford University Press, 1999.
42. J. R. Williams, B. L. Paez, L. Sanders. Conglomerates revisited// Strategic Management Journal 9 (5), 1988.
43. Y. Wind. Product portfolio: a new approach to the product mix decision/In: R. C. Curhan (eds.). Combined Proceedings. American Marketing Association: Chicago, 1974.
44. Y. Wind, V. Mahajan, D. J. Swire. An empirical comparison of standardized portfolio models//Journal of Marketing, 47 (spring), 1983.
45. L. Wood. The end of the product life cycle? Education says goodbye to an old friend//Journal of Marketing Management, 6 (2), 1990.
46. R. V. Wright. A system for managing diversity/In: S. H. Britt, H. W. Boyd-Jr (eds.). Marketing Management and Administrative Action. McGraw-Hill: NewYork, 1978.
47. http://www.gapminder.org.
48. http://www.kantiana.ru/strategy.
Strategic groups matrices: from «old» criticism to new dimensions
T. R. Gareev, C. Sc. in Economics, Docent, Vice-rector for Development and Strategic Planning, Immanuel Kant Baltic Federal University.
V. V. Belskiy, Master of Management, Postgraduate, Manager (Department for Development and Strategic Planning), Immanuel Kant Baltic Federal University.
The article provides the critical analysis of evolution and development of strategic groups matrices (authors' concept). The criticism of the most known and described in research literature and used in practice matrices is considered. As a result, we suggest a new applied instrument for strategic portfolio analysis — triaxial strategic groups matrix. It was brought forward by virtue of merits and demerits of existing strategic analysis tools. Present strategy of Baltic Federal University based on the visual potential of the triaxial strategic groups matrix.
Keywords: strategic groups matrices; strategic portfolio analysis; diversification; multidimensional matrices; visualization methods; university strategy.
В Томске прошел обучающий семинар для заявителей по программе «Кооперация»
17 февраля 2015 года в Томске состоялся семинар «Зачем и как участвовать в программе «Кооперация», организованный Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере и Союзом ИТЦ России при поддержке Администрации Томской области, ООО «Центр кластерного развития Томской области» и Томского политехнического университета.
Участниками семинара стали более 70 представителей промышленных компаний, наукоемкого бизнеса и стартапов Сибирского федерального округа. Мероприятие вызвало интерес промышленных партнеров и разработчиков из Хабаровска, Новосибирска, Кемерово и других городов.
На семинаре были затронуты цели и задачи программы, даны рекомендации по подготовке заявок инициаторами проектов, а также проведены индивидуальные консультации с экспертами, в ходе которых участники мероприятия получили множество вариантов индивидуальных решений для каждого конкретного проекта.
Руководитель группы экспертов Союза ИТЦ России Александр Митрофанов в своей презентации наглядно продемонстрировал примеры правильного и не правильного заполнения заявок заявителями первой очереди программы.
Участие в программе «Кооперация» позволяет малым инновационным предприятиям получить до 20 млн рублей на проведение НИОКР в интересах крупных предприятий.
Также в рамках семинара представитель Фонда содействия в Томской области Григорий Казьмин презентовал программу Фонда «Коммерциализация», которая ориентирована на малые инновационные компании, завершившие стадию НИОКР и планирующие расширение производства. Компаниям предоставляются гранты в форме субсидий в размере до 15 млн рублей при условии 100% софинансирования. см
со
СП
см
J <
со О
ю
