Оценка эффективности бизнес-процессов в рамках многоуровневого стратегического планирования деятельности диверсифицированных компаний Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ISSN 2311-8725 (Online) ISSN 2073-039X (Print)

Эффективность бизнеса

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ

В РАМКАХ МНОГОУРОВНЕВОГО СТРАТЕГИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ДИВЕРСИФИЦИРОВАННЫХ КОМПАНИЙ

Дмитрий Олегович ГОРШКОВ"*, Дмитрий Анатольевич КОРНИЛОВь

а кандидат экономических наук, начальник группы технологии и продаж нетопливных товаров и услуг, ООО «ЛУКОЙЛ-Волганефтепродукт», Нижний Новгород, Российская Федерация gorshkoff.dmitry@rambler.ru

ь доктор экономических наук, профессор кафедры экономики, управления и финансов, Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева, Нижний Новгород, Российская Федерация kornilov-d@yandex.ru

* Ответственный автор

История статьи:

Принята 30.09.2015 Одобрена 14.10.2015

УДК 622.7.012.7

JEL: D22, F12, F17, L21, 021

Ключевые слова:

стратегическое планирование, эффективность, магазин, форматирование, бизнес-процесс

Аннотация

Предмет и тема. В связи с динамичным развитием нетопливного сегмента деятельности нефтяных компаний проблема оценки бизнес-процессов реализации товаров и услуг на автомобильных заправочных станциях приобрела еще большую актуальность. Цели. Основными целями работы являются подготовка группы нормированных показателей реализации нетопливной группы товаров для их сравнения в разрезе регионов, а также оценка эффективности различных предприятий нефтепродуктообеспечения с учетом анализа эластичности спроса по топливу, емкости рынка и макроэкономики региона для достижения магазинами оптимального результата по контрольным показателям исходя из имеющегося экономического портрета автомобильной заправочной станции, а также изучение специфики продаж сопутствующих товаров в магазинах форматов «город», «трасса», «поселок» и «окно».

Методология. Использованы различные методы сравнительной оценки показателей, корреляционно-регрессионного анализа, применяемые для создания теоретической и практической основы по планированию и повышению эффективности бизнес-процессов на автомобильных заправочных станциях.

Результаты. Получена методологическая основа для оценки нетопливного бизнеса крупных нефтяных компаний. Даны предложения по использованию результатов аналитики в целях совершенствования деятельности магазинов на автомобильных заправочных станциях и созданию положительного влияния на общую эффективность бизнеса. Выявлена зависимость эффективного объема выручки от продажи товаров народного потребления в зависимости от среднесуточной реализации в разных форматах - «город», «трасса», «поселок», «окно». Выводы. Бенчмаркинг предприятий нефтепродуктообеспечения по основным контрольным показателям показал важность расчета индекса покупательской способности для принятия стратегических решений по дальнейшему развитию бизнеса горизонтально интегрированной компании, такой как ПАО «ЛУКОЙЛ».

© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2015

В последние несколько лет группа нетопливных товаров и услуг активно развивается. Существенным аспектом при этом является ориентация на клиентоориентированный подход. С недавних пор важность развития данного направления осознается многими и ставится близко к топливному сегменту бизнеса [1].

Нужно признать, что бизнес-процесс реализации нетопливных товаров и услуг пока носит сопутствующий характер. Тем не менее практики

понимают необходимость приближения к формату ритейла. Это требует обработки существенного объема аналитической информации. В связи с этим особой задачей видится разработка и автоматизация различных систем оценки. Это важно для проведения расширенного анализа отдельных показателей (конверсия чеков, эластичность спроса по топливу и т.д.), так как в процессе их анализа рождаются правильные управленческие решения. При этом необходимо уметь детально

анализировать деятельность компании на разных уровнях управления.

Существенной проблемой является географическая диверсификация бизнеса любых крупных компаний. Это связано с тем, что очень сложно создать однозначное представление, каким должен быть тот или иной показатель, ведь в разных регионах сложились свои экономические [2], политические и социальные условия хозяйствования, что зачастую ведет к разнородности результатов даже на объектах со схожими характеристиками1 [3].

Авторами предложен подход к формированию методики оценки магазинов АЗС, который позволит осуществить бенчмаркинг [4] как отдельных объектов, так и предприятия нефтепродуктообеспечения в части нетопливных товаров и услуг в целом [5, 6].

В настоящее время существуют две основные категории оценки объектов:

- оценка объектов для внутренних нужд в целях контроля и дальнейшего выстраивания деятельности;

- оценка объектов в рамках сравнения с другими предприятиями нефтепродуктообеспечения для анализа положительных и отрицательных сторон, устранения ошибок и последующего нормирования используемых показателей.

Для первой категории задач достаточным является анализ отдельных показателей (групп показателей) в разнообразных разрезах (объектных и временных) [7]. Условно можно выделить три типа показателей:

- аналитические (абсолютные и относительные) -показатели, отражающие деятельность либо в натуральных единицах, либо ее динамику, %;

- удельные - показатели на единицу чего-либо, чаще всего характеризующие эффективность отдельных процессов;

- синтетические - сводные показатели, отражающие суть нескольких экономических процессов магазина АЗС либо вспомогательный корректирующий индекс.

Показатели были сгруппированы в таблицу по функциональному признаку в следующие шесть групп:

1) основные контрольные;

1 Яшин С.Н., Корнилов Д.А. Некоторые аспекты методологии портфельного анализа // Финансы и кредит. 2006. № 2.

С. 64-72.

2) показатели эффективности;

3) анализ номенклатуры;

4) анализ поставщика;

5) количественная характеристика;

6) прочие показатели деятельности (в том числе региональные макроэкономические).

Основные контрольные показатели включают:

- выручку (дополнительно: подекадно - для анализа потерь из-за запрета отгрузки при закрытии периодов, по дням - для оценки выполнения текущего (месячного) плана), тыс. руб.;

- среднемесячную выручку по году (усредненная выручка без учета сезонности), тыс. руб.;

- валовый доход (о сновной показатель доходно сти), тыс. руб.;

- операционные расходы, тыс. руб.;

- прибыль, тыс. руб.;

- динамику контрольных показателей, %.

Показатели эффективности включают:

- рентабельность продаж (отношение прибыли к выручке; малопоказательный индикатор, который зависит от учетной политики и внутренней методики распределения затрат), %;

- среднереализованную наценку, %;

- выручку на магазин (торговую точку), тыс. руб.;

- выручку (валовый доход, прибыль) на 1 м2 (необходима корректная оценка эффективной торговой площади магазина на АЗС), тыс. руб.;

- конверсию чеков за нетопливные товары и услуги, %

- количество чеков за нетопливные товары и услуги и всего, шт.;

- количество товарных позиций в чеке, шт.;

- соотношение выручка / топливо (ключевой показатель, сравнивающий динамику развития смежных бизнес-процессов), тыс. руб./т;

- эластичность спроса на товары народного потребления по топливу (как меняются продажи нетопливных товаров и услуг при изменении реализации наливных продуктов на 1%), %;

- среднесуточную реализацию, т;

- долю нетопливных товаров и услуг в выручке и прибыли, %.

Показатели анализа номенклатуры включают:

- доли групп товаров,%;

- наценку отдельных групп (подгрупп), %;

- доли торговых марок, %;

- анализ АВС-ХУ2;

- средний чек из топ-100, руб.;

- оборачиваемость, период или количество оборотов ;

- доли федеральных и региональных поставщиков в контрольных показателях.

Показатели анализа поставщика включают:

- количество товарных позиций, тыс. шт.;

- недопоставки (уровень сервиса), тыс. руб.;

- долю списаний в поставке, %;

- долю поставщика среди прочих, %;

- бонусы и маркетинговые выплаты (показатель неэффективен при сравнении с другими предприятиями нефтепродуктообеспечения из-за существенных различий контрактов в разных регионах. Для анализа внутри компании использовать показатель нет смысла), тыс. руб.;

- анализ акции (динамика - две недели до акции, две недели во время акции, две недели после акции), %.

Показатели количественной характеристики

включают:

- количество АЗС с месячной выручкой более 1 млн руб., ед.;

- доли форматов «город», «трасса», «поселок», «окно» (структура торговых точек), %;

- доли форматов «город», «трасса», «поселок», «окно» в контрольных показателях (насколько развитие отдельных форматов эффективнее и доходнее), %;

- долю регионального управления в контрольных показателях, %;

- количество АЗС, магазинов, торговых точек,

ед.;

- количество проведенных акций, ед.

Прочие показатели деятельности (в том числе региональные макроэкономические) включают:

- емкость рынка (индекс покупательной способности по региону. Рекомендовано рассчитывать на основе ВРП, потребности в нефтепродукте, доли численности населения среди других регионов Российской Федерации);

- долю роста цен в динамике выручки (какую долю занимает увеличение цен поставщика в росте контрольных показателей), %;

- эффект синергии нетопливных товаров и услуг и наливных продуктов (коэффициент оценки потенциала, например для учета увеличения продаж ГСМ при открытии магазина);

- комплексный показатель оценки магазина на АЗС (агрегированный показатель оценки деятельности по наиболее важным группам показателей с учетом весовых коэффициентов).

Фрагмент таблицы оценки работы магазина на АЗС на примере показателя «выручка / топливо» представлен на рис. 1.

Анализ деятельности магазинов подсказал, что колоссальное значение имеет конъюнктура, окружающая объект исследования [8, 9]. В связи с этим было принято решение произвести форматирование АЗС на четыре следующих типа: «город», «трасса», «поселок» и «окно». Количественная характеристика по форматам представлена в табл. 1.

Критерии отнесении к тому или иному формату иногда бывают размыты (особенно если речь идет об отнесении АЗС к трассовому или городскому формату). Тем не менее корректная оценка объекта (и его сравнение) возможна только внутри выбранного формата.

Одним из ключевых единичных показателей принято считать соотношение реализации нетопливной

Рисунок 1

таблица оценки работы магазина на Азс на примере показателя «выручка / топливо» (фрагмент)

группы показателей (функционально) Единица измерения норма период сравнения Объекты сравнения

год квартал месяц декада неделя день предприятие нпо ру комплексы АЭс поставщики группы товаров

Выручка / топливо Тыс. руб./т > 1,1 + + + + + + + + +

Примечание. НПО - нефтепродуктообеспечение; РУ - региональное управление. Знаком «+» обозначены ячейки, обязательные для заполнения.

Таблица 1

Количественная характеристика магазинов АЗС ООО «ЛУКОЙЛ-Волганефтепродукт» по форматам

Региональное подразделение Всего Всего торговых Формат торговой точки Нет торговой

АЗС точек Город Трасса Поселок Окно точки

Нижегородское 107 94 45 30 2 17 13

Вологодское 69 62 23 17 2 20 7

Владимирское 46 32 16 8 2 6 14

Приволжское 54 32 16 7 3 6 22

В том числе:

- по Республике Мордовия 26 10 5 1 2 2 16

- по Республике Марий Эл 14 10 4 1 1 4 4

- по Чувашской Республике 14 12 7 5 0 0 2

Всего по ООО «ЛУКОЙЛ- 276 220 100 62 9 49 56

Волганефтепродукт»

группы товаров магазина АЗС и наливных продуктов. Наметилась очевидная тенденция к росту данного показателя в пользу нетопливной группы товаров. На сегодняшний день соотношение находится в районе 1,2 тыс. руб. /1 т. Динамика по этому показателю за последние несколько лет (помесячно) приведена на рис. 1. Это подтверждается также и регулярно увеличивающейся долей нетопливных товаров и услуг в выручке, которая на некоторых АЗС достигает 6% в выручке, а в среднем по Обществу превысила 3%.

Рисунок 2

Соотношение реализации нетопливной группы товаров и наливных продуктов по ООО «ЛУКОЙЛ-Волганефтепродукт» за 2012-2015гг., тыс. руб./т

1,25

На основе данных по выручке нетопливной группы товаров и среднесуточной реализации наливных продуктов были получены аппроксимирующие кривые (рис. 3) и уравнения с учетом коэффициента детерминации Я2 (табл. 2).

Кривая отражает эффективный объем выручки товаров народного потребления при различных значениях среднесуточной реализации. Это очень удобно при планировании или инвестировании [10, 12], когда необходимо определить ориентировочные показатели выручки по магазину. При подстановке

1,15

1,05

0,95

0,85

0,75

0,65

0,55

Январь Февраль Март Апрель Май

Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь 2013 ...... 2014 — — 2015

Рисунок 3

Кривые зависимости эффективного объема выручки товаров народного потребления (ТНП) от среднесуточной реализации (ССР) наливных продуктов в разных форматах:

а - «город»; б - «трасса»; в - «поселок»; г - «окно»

ТНП, тыс. руб. 1 800

1 600

1 400 1 200 1 000

800 600 ■+400 ■ 200 0 ■

ТНП, тыс. руб. 3 000

2 500 2 000 1 500 1 000

500 0

ТНП, тыс. руб. 1 400-

1 200

1 000

15

а

б

1 ССР, т

ССР, т

1 ССР, т

10 в

Окончание рис. 3

ТНП, тыс. руб 180

1 ССР, т

г

Таблица 2

Уравнения эффективных объемов выручки магазинов по форматам при заданном объеме среднесуточной реализации

Формат Уравнение аппроксимирующей кривой R2

Город Y = 0,2709 х3 - 11,995 х2 + 193,63 х - 506,85 0,42

Трасса Y = 0,4423 х3 - 18,216 х2+266,08 х - 673,05 0,60

Поселок Y = 995,17 1п (х) - 1 611,9 0,81

Окно Y = -0,2928 х2 + 10,413 х 0,22

в формулу среднесуточной реализации вместо х получим минимальное значение выручки магазина, лежащее на этой кривой. Если магазин вырабатывает большее значение, можно считать его эффективным (относительно среднего значения по ООО «ЛУКОЙЛ-Волганефтепродукт»). При необходимости можно определить доверительный интервал, принятый в компании в натуральном выражении (в тысячах рублей). Эффективным также будет использование доверительного интервала п-сигма (например, 3а, 6а и т.д.) [12].

Важной характеристикой при этом остается коэффициент детерминации Я2, который отражает степень достоверности аппроксимирующей кривой [13]. Его значение напрямую зависит от количества исследуемых объектов. Например, для формата «трасса» оно составляет 0,6. При выборке в 62 ед. (столько трассовых торговых точек присутствует в ООО «ЛУКОЙЛ-Волганефтепродукт») полученное значение выручки будет являться корректным.

Шкала зависимости значимости коэффициента детерминации от объема выборки представлена в табл. 3.

Таблица 3

Значимость коэффициента детерминации в зависимости от объемов выборки

n R2. min

1-5 0,99

6-8 0,92

9-20 0,8

20-50 0,65

50-100 0,5

> 100 0,35

Ввиду большого разброса значений по выручке формула для торговых точек формата «окно» не позволяет с высокой долей вероятности произвести корректный расчет. Несмотря на существенную долю данного в формата в общем количестве АЗС, на них приходится лишь менее 3% в выручке и валовом доходе ООО «ЛУКОЙЛ-Волганефтепродукт» по нетопливным товарам и услугам. Следовательно, ошибки прогнозирования по ним не приведут к существенным негативным результатам в целом. Необходимо также заметить, что представленные данные актуальны на месяц построения, так как ввиду сезонности соотношение товаров народного потребления и наливных продуктов меняется [14].

Таблица 4

Предприятия нефтепродуктообеспечения ПАО «ЛУКОЙЛ» и их регионы ответственности

Предприятие нефтепродуктообеспечения Регионы ответственности

ООО «ЛУКОИЛ-Северо-Западнефтепродукт» Санкт-Петербург, Ленинградская, Архангельская, Мурманская, Новгородская, Псковская, Калининградская области, республики Коми и Карелия, Ненецкий и Ямало-Ненецкий автономные округа

ООО «ЛУКОИЛ-Волганефтепродукт» Нижегородская, Вологодская, Владимирская области, республики Марий Эл, Чувашия, Мордовия

ООО «ЛУКОИЛ-Черноземьенефтепродукт» Белгородская, Брянская, Воронежская, Калужская, Курская, Липецкая, Орловская, Рязанская, Тамбовская, Тульская области

ООО «ЛУКОИЛ-Центрнефтепродукт» Москва, Московская, Тверская и Смоленская области

ООО «ЛУКОИЛ-УралНП» Республики Башкортостан и Татарстан, Оренбургская, Тюменская, Челябинская области, Ханты-Мансийский автономный округ

ООО «ЛУКОИЛ-Югнефтепродукт» Краснодарский и Ставропольский края, республики Адыгея, Карачаево-Черкессия, Кабардино-Балкария

ООО «ЛУКОИЛ-Пермнефтепродукт» Пермский край, Свердловская, Кировская области, Удмуртская Республика

ООО «ЛУКОИЛ-Нижневолжскнефтепродукт» Волгоградская, Ростовская, Астраханская, Саратовская, Пензенская области, Республика Калмыкия

Чтобы избавиться от этого эффекта, необходимо либо использовать среднемесячные значения обоих показателей в рамках года, либо брать в расчет меньшие временные интервалы [15, 16].

Гораздо более сложной является проблема сравнения различных предприятий нефтепродуктообеспечения для выявления лучших практик. Для этой категории задач подходят два решения:

- сравнение единичных показателей с учетом емкости рынка, наличия прочих воздействующих факторов, таких как развитие конкурентной среды [17], особенности регионального законодательства, наличие соответствующей инфраструктуры [18] и др.;

- сравнение комплексного показателя деятельности предприятия нефтепродуктообеспечения на основе агрегирования нескольких единичных или групп единичных показателей.

В обоих случаях необходимо производить расчеты с ориентацией на макроэкономику региона, которая должна отражать емкость рынка. Для ее расчета необходимо понимание ключевых показателей. Чтобы применить корректирующий коэффициент для базовых контрольных показателей, несколько модицифируем классическую формулу до следующего вида:

BPI = 0,5 y + 0,3 i + 0,2 p,

где BPI - индекс покупательной способности (buying power index),

y - ВРП регионов присутствия (указаны в табл. 4) предприятия нефтепродуктообеспечения (доля в суммарном ВРП выбранных регионов);

1 - потребление нефтепродукта (доля регионов присутствия предприятия нефтепродуктообеспечения)2;

р - доля населения регионов присутствия предприятия нефтепродуктообеспечения среди суммарной численности населения регионов всех предприятий нефтепродуктообеспечения.

Вводные данные по предприятиям нефтепродуктообеспечения группы компаний «ЛУКОЙЛ» представлены в табл. 5.

Для более точного отражения индекса покупательской способности необходимо также учитывать долю каждого из регионов в производстве всех трех показателей (в данном случае учтено не будет ввиду отсутствия данных о реализации нефтепродукта в разбивке по регионам).

Суммарный индекс покупательной способности равен единице. Он полностью распределен среди тех регионов, которые взяты в расчет. Возможно также перераспределение в рамках всей Российской Федерации, но при этом немного изменится его эконометрический смысл. Результаты расчета показателей у, 1, р, а также индекса покупательной способности ВР1 представлены в табл. 6.

Далее любой из единичных аналитических абсолютных показателей можно рассчитать по следующей формуле:

П,абс(1 - BPIl )3

П,опт =-

(1 + BPIt )3

2Для упрощения объем потребления нефтепродуктов взят не в

целом по регионам, а по предприятиям нефтепродуктообеспечения компании «ЛУКОЙЛ» по статье розничных продаж.

Таблица 5

Вводные данные по предприятиям нефтепродуктообеспечения группы компаний «ЛУКОЙЛ»

предприятие нефтепродуктообеспечения ВРП региона, млн руб. Реализация нефтепродуктов*, тыс. т Численность населения региона присутствия, чел.

ООО «ЛУКОЙЛ-Центрнефтепродукт» 15 169 332 2 398,5 21 708 526

ООО «ЛУКОЙЛ-Северо-Западнефтепродукт» 5 412 637 1 963,5 12 652 546

ООО «ЛУКОЙЛ-Волганефтепродукт» 2 138 694 1 713 8601 220

ООО «ЛУКОЙЛ-Черноземьенефтепродукт» 3 411 415 1 050 12 874 412

ООО «ЛУКОЙЛ-УралНП» 9 721 138 1 915,5 17 006 701

ООО «ЛУКОЙЛ-Югнефтепродукт» 2 418 903 1 600,5 10 031 742

ООО «ЛУКОЙЛ-Пермнефтепродукт» 3 208 294 2 124 9 786 324

ООО «ЛУКОЙЛ-Нижневолжскнефтепродукт» 2 721 905 1 861,5 11 949 970

Всего... 15169332 14 626,5 104 611 441

* Данные пропорционально изменены для сохранения коммерческой тайны компании. Таблица 6

Параметры и расчет индекса покупательной способности по предприятиям нефтепродуктообеспечения группы компаний «ЛукОйЛ»

предприятие нефтепродуктообеспечения y i Р BPI

ООО «ЛУКОЙЛ-Центрнефтепродукт» 0,343 0,164 0,208 0,262

ООО «ЛУКОЙЛ-Северо-Западнефтепродукт» 0,122 0,134 0,121 0,126

ООО «ЛУКОЙЛ-Волганефтепродукт» 0,048 0,117 0,082 0,076

ООО «ЛУКОЙЛ-Черноземьенефтепродукт» 0,077 0,072 0,123 0,085

ООО «ЛУКОЙЛ-УралНП» 0,220 0,131 0,163 0,182

ООО «ЛУКОЙЛ-Югнефтепродукт» 0,055 0,109 0,096 0,079

ООО «ЛУКОЙЛ-Пермнефтепродукт» 0,073 0,145 0,094 0,099

ООО «ЛУКОЙЛ-Нижневолжскнефтепродукт» 0,062 0,127 0,114 0,092

Я опт ~ ~

i - единичный оптимизированный показатель предприятия i;

Пабс - единичный абсолютный аналитический показатель предприятия i;

BPI. - индекс покупательной способности предприятия i.

Предположим, что решено проводить сравнение по показателю «выручка». Для этого рассчитаем оптимизированное значение показателя на основе имеющихся данных3 по предприятиям нефтепродуктообеспечения за 2014 г. (табл. 7):

Полученные значения отражают «очищенную» выручку от регионального фактора. Важно отметить, что расчетный показатель нельзя трактовать как абсолютную величину. Полученный результат пригоден только для сравнения предприятий нефтепродуктообеспечения. Следует учитывать, что для более корректной оценки следует приводить показатель к расчету на одну торговую точку. То есть, поделив оптимизированные значения выручки на

количество торговых точек, можно будет получить приемлемый для сравнения результат (табл. 8).

Методика также может быть распространена на анализ отдельных регионов (или комплексов) внутри компании.

Наряду с этим зачастую требуется сравнить нетопливный бизне с по предприятиям нефтепродуктообеспечения в целом. Для этого требуется оценить их деятельность по ряду критериев и создать агрегированный комплексный показатель, отражающий индекс роста компании по ключевым ее показателям в части нетопливных товаров и услуг.

Для его построения необходимо:

1) отобрать ряд показателей, отвечающих управленческим целям оценки;

2) рассчитать значимость (весовые коэффициенты) каждого из показателей. Для этого можно воспользоваться известным выражением (оценки Фишборна):

2(N - Rn +1)

а = -

( N +1) N

3Данные взяты из итоговых отчетов на совещании у президента компании по итогам 2014 г.

где а - вес n-го показателя;

Таблица 7

Результаты расчета оптимизированной выручки

Предприятие нефтепродуктообеспечения Выручка, тыс. руб. BPJ Выручка оптимизированная, тыс. руб.

ООО «ЛУКОИЛ-Центрнефтепродукт» 2 604 514 0,262 520 856

ООО «ЛУКОИЛ-Северо-Западнефтепродукт» 2 506 639 0,126 1 172 225

ООО «ЛУКОИЛ-Волганефтепродукт» 1 257 000 0,076 796 002

ООО «ЛУКОИЛ-Черноземьенефтепродукт» 1 357 839 0,085 814 371

ООО «ЛУКОИЛ-УралНП» 1 575 905 0,182 522 321

ООО «ЛУКОИЛ-Югнефтепродукт» 1 052 743 0,079 654 692

ООО «ЛУКОИЛ-Пермнефтепродукт» 1 541 799 0,099 849 589

ООО «ЛУКОИЛ-Нижневолжскнефтепродукт» 1 260 223 0,092 724 498

Таблица 8 Результаты расчета выручки на одну торговую точку

предприятие нефтепродуктообеспечения Выручка оптимизированная, тыс. руб. „ Выручка оптимизированная Торговые на одну торговую точку, точки ед. J г . л тыс. руб.

ООО «ЛУКОИЛ-Центрнефтепродукт» 520 856 141 3694

ООО «ЛУКОИЛ-Северо-Западнефтепродукт» 1 172 225 267 4 390,4

ООО «ЛУКОИЛ-Волганефтепродукт» 796 002 220 3 618,2

ООО «ЛУКОИЛ-Черноземьенефтепродукт» 814 371 98 8 309,9

ООО «ЛУКОИЛ-УралНП» 522 321 261 2 001,2

ООО «ЛУКОИЛ-Югнефтепродукт» 654 692 184 3 558,1

ООО «ЛУКОИЛ-Пермнефтепродукт» 849 589 237 3 584,8

ООО «ЛУКОИЛ-Нижневолжскнефтепродукт» 724 498 257 2 819,1

применение комплексного показателя двойной свертки (в разрезе групп таких показателей);

4) произвести расчет индексов роста всех предприятий нефтепродуктообеспечения, сравнить их для дальнейшего принятия управленческого решения. Для определения рейтингов обществ по отдельным бизнес-процессам возможно применение ранжирования следующего вида:

П4 \ П5 } П2 } П3 } П7 } П1 \ П8 \ П6,

где П[х] - предприятие нефтепродуктообеспечения с номером x;

^ - знак предпочтения (одного общества перед другим при выбранных единичных показателях).

Примером такого расчета может служить комплексная оценка нетопливного бизнеса общества по основным функциональным группам на основе динамики следующих показателей (указаны в порядке значимости):

- из группы основных контрольных - валовый доход;

- из группы показателей эффективности - доля нетопливных товаров и услуг в выручке;

- из группы показателей эффективности - средний чек;

N - количество показателей;

Я - ранг показателя (определен экспертно).

Для оценки также подойдет любой из следующих способов:

- корреляционная зависимость показателей;

- матрица суждений экспертов;

3) произвести расчет комплексного показателя роста предприятия по следующей формуле:

Д, к ..

К =1 а п^,

п=1 Кти-1)

где К.. - безразмерный комплексный показатель общества 1 за временной интервал ] (например, месяц или год);

п - номер единичного показателя, п = 1, N;

ап - весовой коэффициент единичного показателя с номером п, рассчитанный по формуле Фишборна или любой другой методике;

-п.. - выбранный единичный показатель с номером п временного интервала] общества 1.

Так как в ООО «ЛУКОЙЛ-Волганефтепродукт» уже разработаны и приняты некоторые группы показателей (представлены ранее), крайне уместно

- из группы анализа номенклатуры -оборачиваемость запасов.

Подводя итоги, необходимо отметить, что основополагающим фактором развития компании должна стать прозрачность в обмене информацией, опытом, лучшими практиками. Именно из-за отсутствия этого часто возникают сложности в понимании того, насколько верной дорогой движутся отдельные общества. Важно, чтобы были приняты единые стандарты и методология в учетной политике (распределение затрат) [19], а также способы оценки отдельных бизнес-процессов. Необходимо постоянно анализировать, так как

«бизнес должен быть измерен». Только тогда им возможно управлять.

Важным аспектом в принятии стратегических решений в развитии горизонтально интегрированных нефтяных компаний, таких как ПАО «ЛУКОЙЛ», должны стать индексы покупательской способности [20], которые будут дифференцировать имеющиеся подразделения исходя из региональных особенностей развития. Это будет являться определяющим фактором при выделении положительных сторон отдельных предприятий, что будет стимулировать рост эффективности бизнеса в целом.

Список литературы

1. Решетько Н.И., Соколов М.А. Проектирование инновационно ориентированных «синергетических организационных структур» как механизм повышения их конкурентоспособности // Науковедение. 2014. № 6. URL: http://naukovedenie.ru/PDF/80EVN614.pdf.

2. Корнилов Д.А. Стратегическое планирование и экономическое прогнозирование: монография. Н. Новгород: Нижегородский государственный технический университет, 2006. 215 с.

3. ГоршковД.О. Анализ методов прогнозирования энергоресурсов // Финансы. 2011. № 8. С. 80.

4. Тихонов Г.Ю. Разработка методики выбора подхода к стратегическому планированию // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. 2015. № 4. С. 17-18.

5. Валько Д.В., СергеичеваИ.А. К вопросу о методике оценки эффективности бизнес-процессов компании // Управление в современных системах. 2014. № 4. С. 37-41. URL: http://journal.inueco.ru/4_2014_5/.

6. Якубанис Н.В. Диверсификация интегрированных бизнес-структур как фактор стратегической устойчивости // Актуальные вопросы экономических наук. 2011. № 19. С. 405-410.

7. Афанасьева Л.А. Оптимизация ритейл-технологий путем совершенствования сервисной деятельности // Auditorium. 2015. № 1. С. 50-55.

8. СерышевР.В. Подходы к разработке, оптимизации и оценке эффективности моделей бизнес-процессов компании // Управление. 2015. Т. 3. № 2. С. 56-64.

9. Читипаховян П. С. О методологическом подходе к стратегическому планированию развития крупного бизнеса // Менеджмент и бизнес-администрирование. 2013. № 4. С. 194-195.

10. Крымов С.М., РогачеваЖ. С. Современные подходы к стратегическому планированию на предприятиях промышленности и сферы услуг // Экономика и предпринимательство. 2013. № 12-3. С. 548-552.

11. Жирнов А.В., Ивахненко Д.Н. Теоретические подходы к стратегическому планированию деятельности организаций в рыночных условиях // Экономика и социум. 2015. № 1-3. С. 119-121. URL: http://iupr. ru/domains_data/files/sborniki_jurnal/Zhurnal%20_1%2814%29%202015%203.pdf.

12. Сергеева А.М., Иваницкая И.П. Сбалансированная система показателей как аналитический инструмент оценки эффективности бизнеса // Актуальные проблемы экономической теории и региональной экономики. 2014. № 4. С. 129-134.

13. Горшков Д.О., Корнилов Д.А., Папков Б.В. Особенности анализа и прогнозирования потребления энергоресурсов с учетом направлений развития ТЭК и процессов модернизации экономики РФ // Экономика и предпринимательство. 2014. № 9. С. 300-304.

14. Дохолян С.В., Кутаев Ш.К., Сагидов Ю.Н. Система сбалансированных показателей как основа комплексной оценки эффективности управления бизнес-процессами на промышленных предприятиях // Региональные проблемы преобразования экономики. 2014. № 8. С. 91-99.

15. Горшков Д. О., Корнилов Д.А. Прогнозирование электропотребления территориально-административного образования с учетом энергоэффективности. Н. Новгород: Нижегородский государственный технический университет, 2014. 128 с.

16. Незнахина Е.Л., Корнилов Д.А., Веретенова М.С., Незнахин М.Е., Мансуров Р.Ш. Классификация ситуаций инновационной деятельности предприятия // Научное обозрение. 2012. № 2. С. 418-421.

17. Юдицкий С.С. Ритейл. Управление по КР1. Конверсия // Административное право. 2013. № 2. С. 25-31.

18. Высоцкая Н.В. Российский ритейл: экспансия в регионы и организационные изменения // Путеводитель предпринимателя. 2012. № 14. С. 27-34.

19. ДемченкоА.О., КизимА.А. Сетевой ритейл в современной России: тенденции и перспективы развития рынка // Экономика устойчивого развития. 2012. № 12. С. 50-61.

20. Федотова А.А. Крупный бизнес: от стратегий диверсификации к стратегиям производственной специализации // Менеджмент и бизнес-администрирование. 2012. № 2. С. 94-99.

ISSN 2311-8725 (Online) ISSN 2073-039X (Print)

Business Performance

BUSINESS PROCESS PERFORMANCE EVALUATION

WITHIN THE MULTILEVEL STRATEGIC PLANNING OF DIVERSIFIED COMPANIES' OPERATIONS Dmitrii O. GORSHKOV*, Dmitrii A. KORNILOVb

a OOO LUKOIL-Volganefteproduct, Nizhny Novgorod, Russian Federation gorshkoff.dmitry@rambler.ru

b Nizhny Novgorod State Technical University named after R.E. Alekseev, Nizhny Novgorod, Russian Federation kornilov-d@yandex.ru

* Corresponding author

Article history: Abstract

Received 30 September 2015 Importance Rapid development of the non-fuel segment of oil companies increased the significance

Accepted 14 October 2015 of assessing the business processes for goods and services sale at gas stations.

Objectives Major objectives of the study are to prepare a set of control parameters of non-fuel JEL classification: D22, F12, F17, product group sales to compare them from the perspective of regions; to study the specifics of L21, O21 accompanying goods sale by shops of various formats.

Methods We employ benchmarking, correlation and regression analysis to create a theoretical and practical framework for planning and increasing the efficiency of business processes at gas stations.

Results We have developed a methodological basis to assess the non-fuel business of major oil companies, proposals for using analytical results to improve the operations of shops at gas stations and create a positive impact on the overall business performance. The study reveals the dependence of effective revenue volume on consumer goods sales depending on average daily sales by shops of different formats, i.e. city, highway, settlement, window. Keywords: strategic planning, Conclusions and Relevance The benchmarking of oil enterprises shows the importance of

efficiency, store, format, business calculating the purchasing power index to make strategic decisions on further development of process non-fuel business of horizontally-integrated companies like PAO LUKOIL.

© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2015

References

1. Reshet'ko N.I., Sokolov M.A. [Designing the innovation-oriented "synergistic institutional structures" as a mechanism to enhance their competitiveness]. Naukovedenie, 2014, no. 6. (In Russ.) Available at: http:// naukovedenie.ru/PDF/80EVN614.pdf.

2. Kornilov D.A. Strategicheskoe planirovanie i ekonomicheskoe prognozirovanie: monografiya [Strategic planning and economic forecasting: a monograph]. N. Novgorod, NNSTU Publ., 2006, 215 p.

3. Gorshkov D.O. Analiz metodov prognozirovaniya energoresursov [Analyzing the methods to forecast power resources]. Finansy = Finance, 2011, no. 8, p. 80.

4. Tikhonov G.Yu. Razrabotka metodiki vybora podkhoda k strategicheskomu planirovaniyu [Developing the methodology to choose approaches to strategic planning]. Zhurnal nauchnykh publikatsii aspirantov i doktorantov = Journal of Scientific Publications of Postgraduates and Doctoral Students, 2015, no. 4, pp.17-18.

5. Val'ko D.V., Sergeicheva I.A. [On methodology for assessing the business process efficiency]. Upravlenie v Sovremennykh Sistemakh, 2014, no. 4. (In Russ.) Available at: http://journal.inueco.ru/4_2014_5/.

6. Yakubanis N.V. Diversifikatsiya integrirovannykh biznes-struktur kak faktor strategicheskoi ustoichivosti [Integrated business diversification as a factor of strategic stability]. Aktual'nye voprosy ekonomicheskikh nauk = Topical Issues of Economic Sciences, 2011, no. 19, pp. 405-410.

7. Afanas'eva L.A. Optimizatsiya riteil-tekhnologii putem sovershenstvovaniya servisnoi deyatel'nosti [Optimization of retail technology by improving the service activities]. Auditorium, 2015, no. 1, pp. 50-55.

8. Seryshev R.V. Podkhody k razrabotke, optimizatsie i otsenki effektivnosti modelei biznes-protsessov kompanii [Approaches to developing, optimizing and assessing the efficiency of business process models of a company]. Upravlenie = Management, 2015, iss. 3, no. 2, pp. 56-64.

9. Chitipakhovyan P.S. O metodologicheskom podkhode k strategicheskomu planirovaniyu razvitiya krupnogo biznesa [On methodological approach to strategic planning of large business development]. Menedzhment i biznes-administrirovanie = Management and Business Administration, 2013, no. 4, pp. 194-195.

10. Krymov S.M., Rogacheva Zh.S. Sovremennye podkhody k strategicheskomu planirovaniyu na predpriyatiyakh promyshlennosti i sfery uslug [Modern approaches to strategic planning at industrial and service-oriented companies]. Ekonomika i predprinimatel'stvo = Economy andEntrepreneurship, 2013, no. 12-3, pp. 548-552.

11. Zhirnov A.V., Ivakhnenko D.N. [Theoretical approaches to strategic planning of organizations under market conditions]. Ekonomika i Sotsium, 2015, no. 1-3, pp. 119-121. (In Russ.) Available at: http://iupr. ra/domains_data/files/sbomikiJumal/Zhumal%20_1%2814%29%202015%203.pdf.

12. Sergeeva A.M., Ivanitskaya I.P. Sbalansirovannaya sistema pokazatelei kak analiticheskii instrument otsenki effektivnosti biznesa [Balanced scorecard system as an analytical tool to assess business performance].

Aktual'nye problemy ekonomicheskoi teorii i regional'noi ekonomiki = Topical Issues of Economic Theory and Regional Economy, 2014, no. 4, pp. 129-134.

13. Gorshkov D.O., Kornilov D.A., Papkov B.V. Osobennosti analiza i prognozirovaniya potrebleniya energoresursov s uchetom napravlenii razvitiya TEK i protsessov modernizatsii ekonomiki RF [Specific features of analysis and prediction of energy consumption based on the trends in fuel and energy complex development and processes of Russian economy modernization]. Ekonomika i predprinimatel 'stvo = Economy and Entrepreneurship, 2014, no. 9, pp. 300-304.

14. Dokholyan S.V., Kutaev Sh.K., Sagidov Yu.N. Sistema sbalansirovannykh pokazatelei kak osnova kompleksnoi otsenki effektivnosti upravleniya biznes-protsessami na promyshlennykh predpriyatiyakh [The balanced scorecard as a basis for comprehensive evaluation of efficiency of business process management at industrial plants]. Regional 'nye problemypreobrazovaniya ekonomiki = Regional Problems of Transforming the Economy, 2014, no. 8, pp. 91-99.

15. Gorshkov D.O., Kornilov D.A. Prognozirovanie elektropotrebleniya territorial'no-administrativnogo obrazovaniya s uchetom energoeffektivnosti [Forecasting the power consumption of an administrative unit subject to energy efficiency]. N. Novgorod, NNSTU Publ., 2014, 128 p.

16. Neznakhina E.L., Kornilov D.A., Veretenova M.S., Neznakhin M.E., Mansurov R.Sh. Klassifikatsiya situatsii innovatsionnoi deyatel'nosti predpriyatiya [Classification of instances of innovation activity of enterprises].

Nauchnoe obozrenie = Science Review, 2012, no. 2, pp. 418-421.

17. Yuditskii S.S. Riteil. Upravlenie po KPI. Konversiya [Retail. KPI-based management. Conversion].

Administrativnoe parvo = Administrative Law, 2013, no. 2, pp. 25-31.

18. Vysotskaya N.V. Rossiiskii riteil: ekspansiya v regiony i organizatsionnye izmeneniya [Russian retail: regional expansion and organizational changes]. Putevoditel ' predprinimatelya = Entrepreneur's Guide, 2012, no. 14, pp. 27-34.

19. Demchenko A.O., Kizim A.A. Setevoi riteil v sovremennoi Rossii: tendentsii i perspektivy razvitiya rynka [Network retail in modern Russia: tendencies and prospects for market development]. Ekonomika ustoichivogo razvitiya = The Economics of Sustainable Development, 2012, no. 12, pp. 50-61.

20. Fedotova A.A. Krupnyi biznes: ot strategii diversifikatsii k strategiyam proizvodstvennoi spetsializatsii [Big business: from diversification strategies to strategies of industrial specialization]. Menedzhment i biznes-administrirovanie = Management and Business Administration, 2012, no. 2, pp. 94-99.