Научная статья на тему 'О практическом использовании концепции жизненного цикла товара'

О практическом использовании концепции жизненного цикла товара Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
2188
292
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Journal of new economy
ВАК
Область наук
Ключевые слова
КОНЦЕПЦИЯ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ТОВАРА (ЖЦТ) / ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ КРИВЫХ ЖЦТ / ИНСТРУМЕНТАРИЙ / МОДЕЛЬ АВТОРЕГРЕССИИ СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО (ARMA)

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Семёнычев Евгений Валериевич

Анализируются проблемы применимости концепции жизненного цикла товара (ЖЦТ) в практической деятельности. Сформулированы направления и условия повышения практической значимости концепции ЖЦТ. Предложена аналитическая модель на базе двух экспонент для описания ЖЦТ и описан метод определения ее параметров по данным статистики наблюдений. На примере жизненного цикла спроса на сотовые телефоны разных марок проиллюстрировано использование предложенной модели.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Семёнычев Евгений Валериевич

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «О практическом использовании концепции жизненного цикла товара»

© Семёнычев Е. В., 2011

Самарская академия государственного и муниципального управления

443084, РФ, г. Самара, ул. Стара Загора, 96 Контактный телефон: (846) 951-54-66 e-mail: semen05@inbox.ru

СЕМЁНЫЧЕВ Евгений Валериевич

Кандидат экономических наук, доцент, заведующий кафедрой менеджмента

О практическом использовании концепции жизненного цикла товара

Ключевые слова: концепция жизненного цикла товара (ЖЦТ); параметрические модели кривых ЖЦТ; инструментарий; модель авторегрессии - скользящего среднего (АРМА).

Аннотация. Анализируются проблемы применимости концепции жизненного цикла товара (ЖЦТ) в практической деятельности. Сформулированы направления и условия повышения практической значимости концепции ЖЦТ. Предложена аналитическая модель на базе двух экспонент для описания ЖЦТ и описан метод определения ее параметров по данным статистики наблюдений. На примере жизненного цикла спроса на сотовые телефоны разных марок проиллюстрировано использование предложенной модели.

Понятие «жизненный цикл» (ЖЦ) применяют к широкому классу различных объектов [1]. Известны исследования жизненных циклов этносов, цивилизаций, общественных движений, организаций, научных направлений, технологий, семьи, индивида и т. п. Практически любой из указанных объектов проходит последовательно этапы, отражающие его эволюцию, которые можно описать терминами «рождение», «рост», «зрелость» и «умирание».

Наибольшее развитие на практике получила маркетинговая концепция жизненного цикла продукта (товара, услуги) (в русскоязычной литературе чаще применяется аббревиатура ЖЦТ), помогающая понять динамику продаж продукта на рынке с момента его появления до его ухода с рынка или проведения каких-либо товарных инноваций. Концепция жизненного цикла может применяться не только к отдельному товару, но и в целом к отрасли, рынку, товарной категории [2], спросу (ЖЦС [3]) и т. п., поэтому в дальнейшем изложении под ЖЦТ мы будем понимать любой из указанных объектов.

В публикациях разных авторов концепция ЖЦТ зачастую подвергается критике. Целью настоящей статьи является анализ аргументов критиков концепции ЖЦТ, оценка их справедливости, определение направлений и условий практического применения концепции ЖЦТ.

Объектом нашего исследования является концепция жизненного цикла товара, а предметом - критические замечания о невозможности или ограниченности ее применении на практике.

Концепция ЖЦТ базируется на четырех постулатах:

1. Срок жизни товара конечен.

2. Продажи продукта во времени проходят несколько этапов, для каждого из которых характерны специфические возможности и проблемы, а также собственная динамика роста или падения объема продаж.

3. Прибыль, получаемая производителем товара, существенно варьируется на разных этапах жизненного цикла.

4. Маркетинг продукта на каждом этапе ЖЦ имеет свою специфику, кроме того, имеются особенности в функциональных сферах деятельности предприятия-товаропроизводителя (финансы, производство, сбыт, персонал, НИОКР и т. п.).

Положительные свойства концепции ЖЦТ можно определить следующим образом:

1) она помогает понять динамику продаж продукта на рынке с момента появления до его ухода с рынка или проведения каких-либо товарных инноваций;

2) будучи инструментом планирования, концепция жизненного цикла позволяет товаропроизводителю планировать объем продаж, выручку и прибыль во времени, мероприятия комплекса маркетинга на разных этапах ЖЦ и время товарных инноваций (выведение новых товаров, марок, модификаций существующих товаров и т. п.);

3) в качестве инструмента контроля концепция ЖЦТ позволяет оценить результаты выпуска нового товара предприятием, эффективность маркетинговой политики разработки новых продуктов. При этом контроль осуществляется путем сравнения видов анализируемых кривых жизненного цикла продукта предприятия с жизненными циклами успешных аналогов.

Концепцию ЖЦТ часто критикуют за малую пригодность для целей прогнозирования. В качестве аргументов приводятся три основных замечания.

1. Продолжительность жизненного цикла разных продуктов варьируется в широких пределах, что затрудняет применение концепции ЖЦТ для прогнозирования.

Действительно, некорректное применение концепции ЖЦТ может затруднить прогнозирование.

Для биолога естественно, что, например, жизненный цикл земноводных отличается от жизненного цикла парнокопытных. В экономике для повышения практической применимости следует сравнивать жизненные циклы только для сопоставимых товаров: например, марки сотовых телефонов оправдано сравнивать с марками сотовых телефонов, модели - с моделями, товары - с прямыми товарами-конкурентами и т. п.

Для сравнения необходим соответствующий инструментарий, а также наличие статистики продаж, на базе которой данный инструментарий может обеспечить требуемую точность моделирования и прогнозирования.

В качестве одного из возможных способов описания жизненного цикла продукта в [4] предложена модель с использованием двух экспонент, где за описание фазы роста отвечает одна из экспонент модели, а за фазу спада - другая:

ук = С1е“1(кА) + С2е“2 (кА) + ^к, (1)

где С1, С2, а1, а2 - параметры (в общем случае нецелые числа) модели; А - шаг опроса (дискретизации) параметров; к = 1, п - номера наблюдений; п - объем выборки; ^ - стохастическая компонента.

Идентификацию с высокой точностью и, что важно в приложениях для «молодых продуктов», при эволюции моделей на интервале наблюдения нелинейной модели (1) можно осуществить методом, предложенным в [5], на основе конструирования обобщенных параметрических моделей авторегрессии - скользящего среднего (АВ.МА-моделей).

Модели (1) соответствуют при к > 2 АВ.МА-модель второго порядка:

Ук = Ч + П)Ук-1 -^2^-2 + Ук , (2)

где п1 = е“‘А, П2 = е“2А, а Ук являются АВ.МА-моделями того же вида, что и АВ.МА-модели из уровней временного ряда наблюдений жизненного цикла, но в уровнях стохастической компоненты £к.

Оценки коэффициентов и п2, через которые очевидно определение параметров нелинейных параметров модели (1) - показателей экспонент а1, а2, вычисляются

нелинейным методом наименьших квадратов (НМНК), который приводит к решению нелинейной системы полиномиальных уравнений. Широко распространенные итерационные численные методы решения таких систем (к примеру, метод Гаусса-Ньютона) имеют существенные недостатки: сходимость таких методов и набор найденных с их помощью корней обычно зависят от выбора начального приближения или диапазона допустимых значений корней; кроме того, существует проблема разделения близких корней. Свободно от этих недостатков решение нормальных нелинейных систем полиномиальных уравнений с использованием базисов Грёбнера [4].

Оценки линейных параметров модели (1) на следующем этапе можно определить классическим методом наименьших квадратов (МНК).

В качестве примера приведем результаты моделирования жизненного цикла спроса на разные модели сотовых телефонов марки Nokia. Жизненный цикл может быть отражен не только данными реальных продаж, но и - косвенно - динамикой интереса покупателей. Анализ статистики запросов Google Trends о сотовых телефонах марок Nokia N70, N73, N82 и N95 [6] позволяет построить кривые жизненного цикла спроса на эти марки (рис. 1).

Очевидно, что налицо схожесть форм кривых спроса на разные марки телефонов Nokia, видны некоторые параметры спроса (динамика роста, уровень насыщения, продолжительность спроса).

Рис. 1. Кривые ЖЦ спроса на марки телефонов Nokia N70, N73, N95 и N82

На рис. 1 по оси ординат - еженедельный индекс запросов поисковой системы Google, по оси ординат - номер недели наблюдения.

Результатом моделирования жизненного цикла спроса на указанные марки телефонов было получение следующих аналитических моделей жизненного цикла спроса (t - номер недели наблюдения, R2 - коэффициент детерминации):

• Nokia N70: у = -12,68e-0-06428t + 13,11e-005172t (R2 = 0,92);

• Nokia N73: у = -6,81e-0-08963t + 6,97e-0-04631t (R2 = 0,945);

• ШЫа N82: у = -2,93е-0-11783( + 2,82е-0-07348( (Д2 = 0,877);

• ШЫа N95: у = -6,55е-0-090<ш + 6,71е-0-03445( (Д2 = 0,787).

Таким образом, для практического применения концепции ЖЦТ для дальнейшего планирования, прогнозирования и контроля деятельности отдельных предприятий целесообразно исследовать жизненные циклы однотипных продуктов: определять типичные формы кривых ЖЦ таких товаров, параметры ЖЦ (длительность, уровень насыщения, продолжительность стадий, время наступления «упадка» и т. п.).

2. Модели жизненных циклов различных продуктов имеют слишком большой разброс форм, даже для кривых ЖЦТ одного вида периоды внутри цикла могут быть весьма разными по длительности.

Большой разброс форм [2] может быть аргументом против концепции только в том случае, когда нет удобного инструмента для идентификации моделей этих форм, т. е. отсутствует определение параметров моделей. Действительно, для практического использования нужно не просто знать форму кривой, желательно иметь аналитическое выражение кривой жизненного цикла в параметрической форме, что позволит прогнозировать спрос, оценить эффективность рекламной кампании по каждой модели и т. п.

Только в недавних исследованиях [4] появился инструмент, позволяющий проводить по данным статистики (часто на коротких выборках) параметризацию сложных нелинейных моделей, которыми описываются кривые ЖЦ. Таким образом, можно утверждать, что задача разработки инструментария для моделирования различных кривых ЖЦ актуальна в смысле повышения практической применимости концепции ЖЦТ для дальнешего планирования, прогнозирования и контроля. Под инструментарием для моделирования кривых жизненного цикла мы понимаем совокупность моделей ЖЦТ, методов, приемов и методик определения их параметров по данным статистических наблюдений.

3. Форма кривой ЖЦТ в большей степени является результатом реализации маркетинговой стратегии предприятия-товаропроизводителя, а не следствием действия факторов макро- и микросреды этого предприятия.

В концепции ЖЦТ понятие «товар» рассматривают с нескольких точек зрения:

• товар как товарная категория (например, сотовые телефоны);

• товар как единичный товар внутри товарной категории (например, сотовые телефоны типа слайдер);

• товар как специфичная модель (например, сотовый телефон с двумя 81М-карта-ми);

• товар как конкретная модель (например, сотовый телефон 80^0880).

Указанные экономические объекты обладают разной степенью инерционности, что

и определяет возможную коррекцию кривых жизненного цикла этих объектов под воздействием внешних факторов.

Внешние факторы обычно разделяют на две категории:

1) неконтролируемые факторы макросреды: развитие технологии, глобальный спрос, состояние экономической среды, уровень культуры, политико-правовые, природные и другие факторы макросреды;

2) контролируемые и управляемые на уровне предприятия факторы микросреды: маркетинговые усилия предприятия - продвижение, эффективные системы сбыта и т. п.

Чем более глобально мы понимаем категорию «товар», тем больше на форму кривой его жизненного цикла влияют факторы первой группы. Иными словами, для этого случая именно факторы макросреды определяют форму и параметры кривой жизненного цикла, а следовательно, и возможность стратегического планирования и прогнозирования, стратегию деятельности предприятия.

Например, жизненный цикл угледобывающей отрасли Великобритании [7; 8] (рис. 2а) за 185 лет под воздействием факторов макросреды (истощение природных

запасов, технологическая замена угля в смежных отраслях-потребителях, ужесточение законодательства о защите окружающей среды и прочее) в настоящее время находится в стадии упадка (добыча угля находится на уровне 1825 г.), и маркетинговые усилия или управленческие действия на уровне отдельных предприятий вряд ли изменят это положение.

Для сравнения рассмотрим жизненный цикл угледобывающей отрасли США [8; 9] за тот же период (рис. 2б), который можно отнести к циклам гребешкового типа, с наличием на периоде наблюдений трех подъемов. В настоящее время отрасль находится в стадии зрелости очередного подъема. Интересно, что форма кривой жизненного цикла угледобывающей отрасли США практически идентична кривой жизненного цикла технологического уклада [10].

а б

Рис. 2. Добыча угля с 1825 по 2010 г., млн т: а - в Великобритании; б - в США

Такое существенное различие кривых жизненного цикла угольных отраслей США и Великобритании можно объяснить только непохожестью макросреды разницей в промышленных и энергетических политиках правительств этих стран.

Чем на более низкий уровень мы опускаемся в определении понятия «товар» (марка, модель), тем большее влияние на форму кривой жизненного цикла оказывают отдельные управленческие действия. Моделирование жизненного цикла объектов типа «марка товара» или «модель» на практике необходимо для анализа эффективности оперативной деятельности.

Отдельно отметим, что временной масштаб для построения и использования кривых жизненного цикла также должен быть адекватен объекту моделирования. Для описания и эконометрического моделирования жизненных циклов рынков или отдельных товарных категорий требуется наличие значительно различающихся по длительности и дискретности наблюдений, чем для моделирования жизненных циклов марок или отдельных товаров. Например, необходимо около 200 лет ежегодных наблюдений для угольной отрасли и несколько месяцев ежедневных наблюдений для марок мобильных телефонов.

Проанализировав критические замечания в адрес концепции ЖЦТ, мы можем сформулировать направления по повышению ее практической применимости, а именно:

1) необходим сбор статистических данных об объекте, адекватных ему по масштабу и его инерционности;

2) для дальнейшего планирования, прогнозирования и контроля требуется наличие инструментария для эконометрического моделирования кривых жизненного цикла в виде аналитического выражения (в параметрическом виде). В общем случае инструментарий моделирования кривых жизненного цикла (совокупность моделей, методов, приемов и методик) должен обеспечивать высокую точность описания

и прогнозирования экономических процессов для разных классов (жизненный цикл товарной марки, товарной группы или класса продуктов) и разных форм моделей жизненного цикла;

3) ввиду априорной неизвестности форм и параметров жизненного цикла отдельных отраслей, товарных рынков и товарных групп, отдельных продуктов и марок для практического использования концепции ЖЦТ требуется систематизация характерных видов циклов, их параметров для отдельных товаров, товарных групп и товарных рынков.

Реализация указанных выше направлений позволит существенно повысить практическую применимость рассмотренной концепции.

Источники

1. Плотинский Ю. М. Теоретические и эмпирические модели социальных процессов. М. : Логос, 1998.

2. Ламбен Ж.-Ж. Стратегический маркетинг. Европейская перспектива : пер. с фр. СПб. : Наука, 1996.

3. Багиев Г. Л., Тарасевич В. М., Анн Х. Маркетинг : учеб. для вузов / под общ. ред. Г. Л. Багиева. 3-е изд., перераб. и доп. СПб. : Питер, 2007.

4. Куркин Е. И., Семёнычев В. К., Семёнычев Е. В. Модели жизненного цикла предприятий и их идентификация на основе моделей авторегрессии - скользящего среднего и базисов Грёбнера // Экон. науки: теорет. и науч.-метод. журнал. 2011. № 2(75).

5. Семёнычев В. К., Семёнычев Е. В. Информационные системы в экономике. Эконометрическое моделирование инноваций : учеб. пособие. Самара: Изд-во Самар. гос. аэрокосм. ун-та, 2006. Ч. 1.

6. Google Trends: статистика запросов пользователей системы «Google». 2010. URL : http://trends.google.com.

7. Coal Mining Technologies and Production Statistics. URL : http://coal.decc.gov.uk/en/ co al/cms/publications/mining/mining.aspx.

8. Мендельсон Л. А. Теория и история экономических кризисов и циклов : в 3 т. М. : Соцэкиз, 1959.

9. Annual Energy Review 2010. URL : http://www.eia.gov/totalenergy/data/annual/pdf/ aer.pdf. Section 7: Coal.

10. Глазьев С. Ю. Теория долгосрочного технико-экономического развития. М. : ВлаДар, 1993.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.