Портфельный анализ в типологии данных: методология и применения в поддержке управленческих решений

Глинский Владимир Васильевич; Гусев Юрий Васильевич; Золотаренко Сергей Георгиевич; Серга Людмила Константиновна

УДК 311.12:338.24

портфельный анализ в типологии данных: методология и применения в поддержке управленческих решений

в.в. Пншский, Ю.в. гусев, с.г. Золотаренко, л.к. серга

Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ» E-mail: s444@ngs.ru

Одним из эффективных и современных инструментов оценки деятельности бизнеса является портфельный анализ. Западные компании используют его в принятии решений достаточно давно - с середины прошлого столетия. В последние годы он находит все большее применение в российской практике. Портфельный анализ - инструмент, с помощью которого менеджмент организации оценивает различные виды продукции и направления хозяйственной деятельности с целью определения наиболее эффективных из них на основе применения специально разработанных нормативных стратегий. Качественное выполнение всех этапов портфельного анализа позволяет: идентифицировать стратегические единицы; позиционировать их на рынке; определить перспективы развития стратегических единиц и вклад в корпоративный портфель компании. Достоинства портфельного анализа: компактное и наглядное отображение позиций и основных проблем бизнеса; простота и доступность; акцент на качественные стороны анализа; возможность немедленного внедрения результатов. В статье предпринята попытка обобщения результатов авторских исследований нескольких последних лет в области портфельного анализа, акцент сделан на несколько моментов: излагается позиция авторов по поводу места и времени рождения концептуального содержания метода; рассмотрены недостаточно обсуждаемые в специальной литературе статистические проблемы построения наиболее популярных матриц портфельного анализа; представлены разработанные и апробированные на реальных данных модификации некоторых матриц.

Ключевые слова: типология, совокупностная и вариационная концепции, типологическая группировка, портфельный анализ.

THE PORTFOLIO ANALYSYS IN THE DATA TYPOLOGY: METHOLOGY AND APPLICATIONS IN THE MANAGERIAL DECISIONS SUPPORT

V.V. Glinskiy, Yu.V. Gusev, S.G. Zolotarenko, L.K. Serga

Novosibirsk State University of Economics and Management E-mail: s444@ngs.ru

Portfolio analysis is one of the effective and modern tools of business activity evaluation. It has been used by Western companies since 1950s. It has been finding more and more application in the Russian practice in recent years. The portfolio analysis is the tool by virtue of which the company management evaluates different types of production and lines of business activity for the purpose of determination the most effective ones on the basis of application of specifically elaborated normative strategies. Qualitative accomplishment of all portfolio analysis stages permits to identify strategic units and follow-up market positioning; define their development prospects of strategic units and the input in company corporate portfolio. The advantages of the portfolio analysis are compact and visual image of positions and business challenges; simplicity and availability; the emphasis on the qualitative parts of the analysis; capability of immediate implementation of the results. The article takes a shot

at the generalization of the recent years' research results in the portfolio analysis. The emphasis is on the following: authors' position concerning place and time of birth of the conceptual content of the method is outlined; poorly discussed statistical issues of the most popular models of the portfolio analysis are considered; elaborated and approved modifications of some matrices are introduced.

Key words: typology, aggregate and variational concepts, typological grouping, portfolio analysis.

Портфельный анализ как метод совокупностной концепции типологии данных. Взаимодействие статистики и управления проявляется в решении целого спектра задач. Получение адекватной типологии данных - центральное звено в этом взаимодействии. Решение этой проблемы обеспечивает и корректную статистику и, как следствие, эффективные управленческие решения. Сравнивая подходы российской и западно-европейской статистических школ, можно констатировать, что к решению задачи однородности они шли разными дорогами: российские ученые через качественно-количественный подход (совокупностная концепция - дедуктивная), западные - количественно-качественный (вариационная концепция - индуктивная). Совокупностная концепция (типологическая группировка) дает эффективные решения в части получения однородных данных, так как ищет эти решения не формально, а путем предварительного теоретического анализа, путем постановки цели, наметки типов, которые могут теоретически быть в исследуемой совокупности, и, главное, путем включения опыта, интуиции, знаний специалистов отрасли, для которой эта задача решается [6, 21]. Среди алгоритмов получения однородной информации типологическая группировка - один из самых привлекательных инструментов обеспечения управленческих решений. Ограниченное число однородных типов позволяет быстро сформулировать и приступить к реализации адекватной стратегии управления деятельностью.

Эффективным инструментом оценки деятельности бизнеса является портфельный анализ. Методология и алгоритм реализации портфельного анализа повторяют идеи типологической группировки: применение рассматриваемых методов разбивается на ряд взаимосвязанных этапов - определение объекта исследования, постановка задачи, наметка типов, выбор группировочных признаков, определение интервалов разбиения, способа группирования, количества фактически полученных типов, представление результатов. Отметим полную согласованность алгоритмов типологической группировки и портфельного анализа по решаемым вопросам, причем типологическая группировка на каждом этапе дает более широкую трактовку, чем портфельный анализ. Типологической группировкой рассматриваются все неоднородные множества (общие совокупности), тогда как область применения портфельного анализа ограничена задачами оценки эффективности бизнеса. Соответственно, им исследуются совокупности бизнес-единиц предприятия, ассортимент товаров и услуг, клиентская база. Теоретическим анализом устанавливают типические формы процесса в изучаемой отрасли. В портфельном анализе этот этап также конкретизирован - в качестве теоретической основы исследования используют в основном концепции жизненного цикла товара и отрасли, меню стратегических альтернатив, теорию кривой опыта. Следующий этап - это наметка типов или частных совокупностей, которые раскрывают структуру общей совокупности. В типологической группировке нет ограничений на

число теоретически возможных типов, тогда как в портфельном анализе, это количество задается самим алгоритмом (от 4 (матрицы Ансоффа, БКГ) до 20 (ADL -модель жизненного цикла продукта)). При решении вопроса о груп-пировочных признаках и типологическая группировка, и портфельный анализ опираются на общий принцип - выполняются только по существенным признакам. Однако в типологической группировке число признаков не лимитировано (можно использовать один признак, допускается также разбиение совокупности по всем существенным признакам), тогда как большинство матричных моделей строится в двух координатах, в редких случаях используются три признака. Но в том и другом методах способ группирования представляет собой, по сути, комбинационную группировку. Возможна ситуация, когда типологическая группировка проводится по одному признаку, кроме того, типологическая группировка может быть выполнена как многомерная. Число фактически полученных типов в обоих случаях определяется в результате исследования, оно детерминировано реальной структурой общей совокупности и соответствует числу имеющихся частных совокупностей. Представление результатов одним и другим методом различается: в типологической группировке - это таблицы, в портфельном анализе - графические образы (матричные модели). Следует также отметить, что алгоритм типологической группировки содержит приемы, которых нет в портфельном анализе, такие как специализация признаков и интервалов.

Проведенное сравнение позволяет сделать вывод о том, что типологическая группировка может рассматриваться в качестве статистической основы теории портфельного анализа. Более того, портфельный анализ, статистическая идеология которого полностью определяется теорией и методологией типологической группировки, в настоящий момент можно оценить как ре-брэндинг типологической группировки [6, 12-14]. Практика показывает, что если какое-либо научное направление становится закрытым, не взаимодействует с другими направлениями, оно начинает постепенно деградировать, напротив, интеграция различных идей и технологий, как правило, усиливает как отдельные составляющие процесса, так и увеличивает совокупный эффект. В этой связи использование преимуществ портфельного анализа (компактное и наглядное отображение позиций и основных проблем бизнеса; простота и доступность; акцент на качественные стороны анализа; возможность немедленного внедрения результатов и, главное, активное включение опыта, интуиции, знаний специалистов отрасли, для которой задача решается), интеграция возможностей рассматриваемых методов открывает новые перспективы применения совокупностной концепции типологии данных в прикладных исследованиях в целом и типологической группировки в частности.

статистические вопросы построения матриц портфельного анализа. Идея метода заключается в том, что предприятие или его стратегические единицы, или отдельные группы продукции, или отдельные функциональные подразделения группируются по двум или нескольким признакам с позиционированием рассматриваемых единиц в четырех-, шести-, восьми-, девяти- и т.д. клеточной графической матрице, причем каждая позиция предполагает последующее применение специально разработанной нормативной стратегии. В качестве теоретической основы метода были применены несколько концепций экономической теории, в частности - теория кривой опыта, концеп-

ция жизненного цикла продукта, меню стратегических альтернатив [3, 5, 6, 26, 28, 31-34]. Несмотря на некоторые отличия, общее в матрицах портфельного анализа - двухмерное представление информации: по одной оси, как правило, фиксируются значения факторов внешней среды, по второй - внутренней. Алгоритм портфельного анализа примерно следующий: ассортимент продукции фирмы группируется по стратегическим единицам; определяются относительная конкурентоспособность каждой стратегической единицы и перспективы развития соответствующих рынков; для каждой стратегической единицы выбирается одна из нормативных стратегий развития, стратегические единицы со схожими стратегиями группируются; стратегии всех подразделений оцениваются руководством компании с позиций соответствия их общему видению фирмы, оцениваются и соизмеряются ресурсы, необходимые каждой единице, нормативные стратегии корректируются в соответствии с корпоративной стратегией [24, 25]. На выходе портфельный анализ позволяет увидеть достаточно полную картину жизни предприятия в простой, удобной, интерпретируемой форме. Однако простота эта бывает обманчива. Проблем достаточно. В основном это проблемы получения и корректной обработки надежной и качественной информации о состоянии рынка, силах и слабостях, шансах и рисках компании, ее конкурентах, клиентах, внешней среде. Некоторые из этих проблем рассмотрим на примерах построения конкретных матриц.

Матрица «продукт - рынок». Данная матрица предложена в 1957 г. известным американским специалистом по стратегическому управлению Игорем Ансоффом [1], именно с этой матрицы началось практическое использование портфолио-анализа в управлении бизнесом. Судя по всему, у метода только место рождения заокеанское, все остальное российское (начиная с теории - типологическая группировка, заканчивая основателем - фамилия то русская). Известны несколько модификаций матрицы «продукт - рынок», в исходном варианте И. Ансофф предлагает предельно простую схему комбинационной группировки товаров и рынков: старые и новые (рис. 1).

Старый товар Новый товар

Старый рынок Совершенствование деятельности - 1 Товарная экспансия - 3

Новый рынок Рыночная экспансия - 2 Диверсификация - 4

Рис. 1. Матрица И. Ансоффа

1, 2, 3, 4 - нормативные стратегии (варианты) развития фирмы: совершенствование деятельности (старые товары, старые рынки), рыночная экспансия (старые товары, новые рынки), товарная экспансия (новые товары, старые рынки), диверсификация (новые товары, новые рынки). Помимо предлагаемых стратегий развития бизнеса в зависимости от того или иного типа сегмента, автором были проведены оценки вероятностей успеха нормативных стратегий, именно: 1 - 50%, 2 - 20%, 3 - 33%, диверсификация им была детерминирована как наиболее рискованная стратегия, соответственно успех оценивался в 5%. Идея подхода особенно в части оценки рисков нормативных

стратегий была развита Дж. Стейнером в модифицированной матрице «продукт - рынок» в 1975 г., причем товары и рынки в этом варианте делятся на три группы. Товары - существующие, новые - связанные с существующими, совершенно новые. Рынки группируются в подобные категории. Комбинация дает девять вариантов стратегий развития бизнеса. Матрицы И. Ансоффа и Дж. Стейнера строились изначально для растущих рынков, в дальнейшем были разработаны соответствующие нормативные стратегии для товаров, находящихся в любой стадии своего жизненного цикла, в том числе - спада. Матрица «продукт - рынок» была первой в инструментарии портфолио-анализа, и главное, результативной. Ее основные достоинства (простота, доступность, компактность, наглядность, практическая применимость) во многом объясняют дальнейшие успехи метода в обеспечении стратегического менеджмента Запада надежными методиками обработки и представления статистической информации. Достаточно сказать, что в 80-х годах прошлого столетия те или иные матрицы портфельного анализа применяли в своей деятельности более половины корпораций списка Fortune.

Матрица И. Ансоффа стала не только первой, она послужила основой развития метода в целом, причем развитие шло по двум направлениям, которые определялись основными переменными матрицы: рынок и продукт (товар). Развитие составляющей «рынок» привело сначала к созданию матрицы «рост рынка - относительная доля рынка», так называемой матрицы BCG (БКГ -Бостонская консалтинговая группа), которая, в свою очередь, послужила толчком к созданию более совершенной матрицы, решающей аналогичные задачи - «привлекательность отрасли - конкурентоспособность» (Маккин-зи - Дженерал Электрик). Конечной точкой (в настоящий момент) генезиса «продуктовой» составляющей стала матрица ADL «конкурентная позиция -стадия жизненного цикла».

Матрица «рост рынка - относительная доля рынка». Модель «рост рынка - относительная доля рынка» - результат исследовательской работы специалистов компании BOSTON CONSULTING GROUP (BCG) [28]. Изучая в начале 60-х годов прошлого столетия различные фирмы, производившие 24 вида продукции в семи отраслях промышленности, специалисты компании установили, что при удвоении объема производства переменные затраты на производство единицы продукции уменьшаются примерно на 20% и эта тенденция имеет место практически во всех рыночных сегментах. Это обстоятельство позволило констатировать, что переменные издержки производства - основной, если не решающий фактор делового успеха, предопределяющий конкурентные преимущества. Единичные издержки были поставлены в однозначное соответствие с объемом производства продукции и, следовательно, с долей рынка, которую занимает этот объем. Результаты исследований были апробированы на практике, и компанией BCG была предложена модель, позволяющая делать стратегические выводы относительно состояния и характера развития конкретных видов деятельности, известная сегодня как «матрица Бостонской консалтинговой группы» или «матрица рост рынка - относительная доля рынка».

Матрица сравнивает позиции стратегических единиц компании исходя из комбинации темпов прироста рынка (ось Y) и относительной доли рынка (ось Х). Стратегическая единица представляется на этом графике в виде круж-

ка (пузырька), диаметр которого, как правило, пропорционален доле оборота (прибыли) стратегической единицы в общем обороте (прибыли) компании. Ось Y разбивается на две позиции - низкие темпы прироста рынка и высокие темпы прироста рынка, ось Х также делится на две части - низкая относительная доля рынка, высокая относительная доля рынка. Такое разбиение позволяет получить четыре сегмента.

Позиция «вопросительный знак» (трудный вопрос) отличается низкой относительной долей рынка (ОДР), что предполагает неустойчивое положение на рынке, с другой стороны - высокими темпами роста рынка. В отношении таких стратегических единиц нет однозначных рекомендаций, недаром одно из названий - «дикая кошка» (заранее неизвестно, куда она побежит), обычно эта позиция требует дополнительного изучения, например, сравнивают объем дополнительных инвестиций на поддержание высоких темпов роста и увеличение относительной доли рынка с ожидаемой отдачей, если отдача больше -применяется наступательная стратегия с целью увеличения относительной доли рынка и поддержания высоких темпов роста, в противном случае - стараются такую стратегическую единицу постепенно вывести с рынка. «Звезда» -высокие темпы прироста и высокая ОДР. Стратегия инвестирования. По возможности повышать ОДР, а если это невозможно, как минимум удерживать. «Дойные коровы» - высокая ОДР, низкие темпы прироста. Удерживать ОДР! «Вычерпывать» доходы. За счет дойных коров, как правило, финансируются «звезды» и «вопросительные знаки». «Голодные собаки» - низкие темпы прироста и низкая относительная доля рынка. В отношении этих стратегических единиц, как правило, рекомендуется стратегия свертывания инвестиций и постепенный вывод таких стратегических единиц из производственной программы.

Матрица «привлекательность отрасли — конкурентоспособность».

Модель портфельного анализа «привлекательность отрасли - конкурентоспособность», известная в настоящее время как «матрица GE/McKincey» или «Экран бизнеса», была разработана консультационной группой Маккинзи совместно с корпорацией Дженерал Электрик в начале 70-х годов ХХ века. В 80-х годах прошлого столетия эта матрица стала наиболее популярной многофакторной моделью анализа стратегических позиций бизнеса. Модель представляет собой матрицу, состоящую из девяти сегментов, отображающих различные позиции направлений хозяйственной деятельности предприятия. Особенностью этой модели является то, что в ней впервые для сравнения видов бизнеса стали рассматриваться не только «физические» факторы (объем продаж, прибыль, инвестиции), но и достаточно субъективные характеристики бизнеса - технологии, кадры и пр. Данная модель в то время представляла значительный рывок в части анализа. По выражению менеджмента корпорации «модель - единственный способ сравнить яблоки и апельсины».

Основное проблемное поле модели с позиций управления деятельностью -будущая прибыль или будущая отдача инвестиций. Основной упор сделан на то, чтобы проанализировать, какое воздействие на прибыль окажут дополнительно инвестиции в конкретную стратегическую единицу в краткосрочной перспективе. Соответственно, рассматриваемые стратегические единицы ранжируются в этой матрице в качестве претендентов на дополнительные инвестиции.

Матрица Маккинзи имеет размерность 3x3. По оси Y дается оценка привлекательности рынка, по оси Х - конкурентоспособности стратегической единицы на соответствующем рынке. На обеих осях даются интегрированные оценки по нескольким факторам одновременно. Как и в случае с БКГ, ось Y представляет собой композицию внешних, практически неуправляемых предприятием факторов, ось Х интегрирует внутренние факторы, которые в принципе управляются или могут управляться предприятием. Преимущества системы показателей перед единственным показателем известны: существует множество процессов, которые не могут быть отражены адекватно единственным показателем, к таковым относятся как «привлекательность отрасли», так и «конкурентоспособность», например: прирост рынка, безусловно, один из важнейших параметров «привлекательности», может быть, даже самый важный, но есть еще несколько существенных факторов, которые нужно учитывать, - объем рынка, норма прибыли и пр.; система позволяет учесть многообразие аспектов процесса; в системе показателей амортизируется искажающее воздействие на общий результат отдельных недостоверных и неточных статистических данных, множество показателей повышает надежность статистических выводов и обеспечивает тем самым их последующую экстраполяцию. Если суммировать все выше сказанное, можно выделить три основных преимущества матрицы Маккинзи перед матрицей БКГ: во-первых, матрица Маккинзи вводит промежуточные значения между категориями «высокий - низкий» и «сильная - слабая», что позволяет позиционировать средний бизнес, во-вторых - эта модель использует значительно больший спектр стратегически важных, значимых факторов, и наконец, самое главное - данная модель позволяет уловить направление движения ресурсов корпорации к видам бизнеса, которые вероятнее всего достигнут конкурентного преимущества и смогут лучше функционировать.

Матрица ADL «конкурентная позиция - жизненный цикл продукта». Сопряжение четырех стадий жизненного цикла товара (внедрение, рост, зрелость, спад) и пяти конкурентных позиций бизнеса (доминирующая, сильная, прочная, заметная, слабая) дает возможность построить модель «конкурентная позиция - жизненный цикл» [33] (рис. 2).

Конкурентная позиция на рынке, как правило, интегратор следующих параметров: конкурентоспособность бизнеса, отношение менеджмента к риску, наличие патентов и лицензий, вертикальная интеграция и ряд других. Считается, что доминирующая позиция может заниматься только одним представителем отрасли - лидером, он определяет отраслевые стандарты, контролирует полностью позиции конкурентов, данная позиция возможна при квазимонополии или надежно защищенного технологического (или иного) лидерства (например, для издательской отрасли позиция издательства «Эксмо» в сегменте детективной литературы является доминирующей вследствие монополии, в то время как аналогичная позиция «Просвещения» в производстве учебников для школы - следствие защищенного государством лидерства по всей технологической цепочке, от авторских прав до льготного налогообложения). Сильная позиция - самое крупное предприятие на рынке, доля следующего по величине меньше в 1,5-2 раза, но абсолютного преимущества нет (издательство «Рипол Классик» в сегменте эзотерики). Прочная - лидер в слабо концентрированной отрасли. Заметная - специализация в узкой или хорошо защищенной рыноч-

ной нише. Слабая - как правило, размер бизнеса недостаточен для выживания, в этой позиции может также оказаться любое предприятие, например, вследствие серьезных ошибок при управлении деятельностью.

Жизненный цикл Спад * G * H * ** ***

Зрелость * * ** F *** E ***

Рост * ** *** *** D ***

Внедрение ** с *** *** *** в *** a

Слабая Заметная Прочная Сильная Доминирующая

Конкурентная позиция на рынке

Рис. 2. Матрица ADL

При определении стадии жизненного цикла учитывают следующие характеристики: темп роста продаж, наличие продуктовой линии, структура рынка и уровень ее стабильности, величина входных барьеров и ряд других. В терминах предыдущих моделей, позиции на рис. 2 могут быть сформулированы следующим образом: A - трудный вопрос, B - развивающийся победитель, C - скорее всего проигравший, D - падение деловой активности, E - сложившийся победитель, F - дойная корова, H и G - проигравшие и т.д.

Фирма «Arthur D. Little», предложившая данную модель, разработала также нормативные стратегии в зависимости от позиции товара или бизнес - единицы, всего их 20, для каждого сочетания конкурентной позиции и стадии жизненного цикла (например, для стратегической единицы (товара) А (рис. 2) - уточненная стратегия формулируется следующим образом: увеличение доли рынка, начало нового бизнеса). В сгруппированном виде стратегии обозначены на рис. 2: * - опасность, уход в рыночную нишу, отказ от рынка или ликвидация бизнеса; ** - осторожное, селективное развитие; *** - весь диапазон выбора стратегий.

Методология построения матричных моделей повторяет методологию типологической группировки, напомним, что цепочка методологических вопросов проведения типологической группировки выглядит следующим образом:

1) наметка типов;

2) выбор группировочных признаков (специализация признаков);

3) определение величины интервала группировки (специализация интервалов);

4) разбиение единиц совокупности по типам, т.е. собственно проведение группировки;

5) построение и оценка системы обобщающих показателей для характеристики выделенных типов.

Начнем с матрицы «рост рынка - относительная доля рынка». Заметим, что статистические проблемы построения матрицы «рост рынка - доля рынка» на 90% сконцентрированы в решении вопросов 2 и 3 (как правило, первый

вопрос - наметка теоретически возможных типов решен заранее, путем теоретического качественного анализа, обычно это прерогатива специалистов в области стратегического управления, иногда практиков, так или иначе будем в дальнейшем полагать, что теоретически возможные типы в изучаемой совокупности заданы заранее) [6, 11-17]. Итак, вопрос 2 - выбор группировоч-ных признаков. Исходная постановка задачи - ось Y - интегратор внешних факторов (привлекательность отрасли), ось Х - интегратор внутренней силы предприятия (устойчивость на рынке). Априори берется по оси Y - рост рынка, по оси Х - относительная доля рынка по сравнению с главным конкурентом. Теоретически в качестве измерителя роста рынка необходимо брать показатель динамики спроса на анализируемый товар стратегической единицы в исследуемом сегменте рынка, однако такие расчеты крайне затруднительны и трудоемки, далеко не по каждому товару они возможны прежде всего вследствие проблем информационного обеспечения. Поэтому в прикладных исследованиях почти всегда для этих целей используются показатели динамики сбыта в натуральном выражении (реже - в стоимостном). Эта замена (спрос - сбыт) вынужденна, однако нужно иметь в виду, что она повышает ненадежность окончательных выводов. Относительная доля рынка (ОДР) также рассчитывается исходя из показателей сбыта. ОДР определяется как отношение абсолютной доли рынка стратегической единицы в данном сегменте к ОДР главного конкурента в этом сегменте. Нужно отметить, что БКГ (Бостонская консалтинговая группа) предлагала в начальном варианте сравнивать долю рынка стратегической единицы с долей рынка, принадлежащей лидеру [28], что, с нашей точки зрения, вырождает задачу. Если применять такой алгоритм, то число звезд и дойных коров исчерпывается единицей, это противоречит практике - часто на рынке могут нормально сосуществовать по несколько стратегических единиц указанных типов (особенно это касается растущих рынков). Чтобы избежать этого противоречия, ряд исследователей предлагает в качестве порога перехода одного качественного состояния в другое по относительной доле рынка брать не 1,0, а 0,7- 0,8 , это разумный выход, однако нам более точным представляется все-таки сравнение не с предприятием-лидером, а с предприятием - главным конкурентом.

Возникает вопрос: как из совокупности конкурентов идентифицировать главного. Нами были апробированы два подхода к решению этой задачи [6, 12]. В качестве главного конкурента можно рассматривать стратегическую единицу, наиболее близкую по основным параметрам конкуренции - цене, качеству, затратам на рекламу. Так, например, для издательской деятельности была построена следующая система показателей: цена, рейтинг автора, уровень художественного оформления, объем, бумага, затраты на рекламу. Измерения целесообразно представить в порядковой шкале. В качестве главного конкурента рассматривается предприятие, имеющее наиболее близкую сумму ранговых чисел по отношению к рассматриваемому. Идея второго подхода состоит в следующем: будем считать главным конкурентом такую стратегическую единицу, к колебаниям сбыта которой стратегическая единица предприятия наиболее «чувствительна» в негативном плане. Алгоритм действий:

а) в качестве исходных данных берутся помесячные показатели объема продаж в натуральном выражении по конкурирующим стратегическим единицам;

б) так как реальная «чувствительность» может быть искажена однонаправ-

ленными трендами (например, на растущем рынке), избавляемся от эффекта автокорреляции одним из известных методов - переход к разностям, исключение тенденции и пр.; в) по остаткам оцениваем тесноту взаимосвязи помесячных данных сбыта нашей стратегической единицы со всеми остальными. Максимальный по величине отрицательный коэффициент связи укажет главного конкурента.

Перейдем к вопросу 3 - определение величины интервала (специализация интервалов). В портфельном анализе этот вопрос сводится к проблеме поиска критических точек перехода одного качественного состояния в другое. Применительно к матрице «рост рынка - относительная доля рынка» нужно решить: какие темпы прироста считать в данной ситуации высокими, какие -низкими (для оси У), а также, какое соотношение долей переводит неустойчивое положение стратегической единицы на рынке в устойчивое (для оси X).

Рост рынка. Бостонская консалтинговая группа первоначально рекомендовала в качестве порогового значения брать два темпа прироста ВНП + инфляция, что для США в те годы составляло примерно 10%, сейчас можно встретить в рекомендациях - 5, 6, 12% и т.д., по содержанию - темп прироста ВНП, темп прироста ВВП (с поправкой на инфляцию и без этой поправки), отраслевой темп прироста, темп прироста предприятия-лидера, темп прироста предприятия-монополиста. Можно даже сформулировать эту проблему следующим образом — число рекомендаций сопоставимо с числом практических приложений. На что нужно обратить внимание? В том случае, если сравнение проводится по стоимостным показателям сбыта, поправка на инфляцию необходима, если же расчеты проводятся исходя из натуральных показателей, то этого делать не нужно, натуральные измерители скорректируют уровень инфляции. «Звезды» и «дикие кошки» присутствуют как на рынках компьютеров и сотовых телефонов, так и на металлургическом рынке, однако пороговая величина 10% годового прироста для рынка сотовой связи - это нормально, для металлургической же промышленности и 5% прироста кажется недостижимой величиной. Исходя из этих соображений, базой для выбора порогового значения должен быть отраслевой показатель динамики рынка. В том же случае, когда анализ проводится для многоотраслевой корпорации, лучше воспользоваться данными о динамике ВВП (ВНП) с поправкой на инфляцию.

Относительная доля рынка. В том случае, если сравнение проводится с главным конкурентом - пороговая величина 1,0, если же сравнивают с предприятием-лидером в данном отраслевом сегменте рынка - 0,7- 0,8.

Воспользуемся данными по одному из новосибирских издательств за 20032004 гг. (табл. 1).

Возьмем в качестве критических значений перехода одного качества в другое для оси У — 10% (высокие темпы прироста — низкие темпы прироста), для оси Х - 1,0 (высокая относительная доли рынка - низкая относительная доля рынка). Рис. 3 будет представлять матрицу «рост рынка - относительная доля рынка» для данного издательства.

Таким образом, имеем: трудный вопрос - серия «Рецепты и советы от тещи»; звезды - серии «Незнакомка», «Хорошее настроение»; дойные коровы - серия «Русский криминал»; голодные собаки - серии «Школьная библиотека», «Библиотека приключений и фантастики».

Таблица 1

Рыночные показатели стратегических единиц издательства в 2003 -2004 гг. на рынке Бурятии (тыс. экз., %)

Стратегическая единица Доля рынка в 2004 г. Доля рынка у главного конкурента в 2004 г. Отношение долей (2:3) Спрос в 2003 г. Спрос в 2004 г. Темп роста спроса Объем реализации в 2004 г. в % к общему объему реализации по издательству

А 1 2 3 4 5 6 7

1. РК-2. Криминальная серия 30 20 1,5 40 42 1,05 40

2. Незнакомка. Женский роман 20 15 1,33 20 30 1,50 10

3. Школьная библиотека 12 18 0,67 30 28 0,933 5

4. Рамка. Библиотека приключений и фантастики 10 20 0,5 10 10 1,00 10

5. ХН. Хорошее настроение 40 35 1,14 30 34 1,13 25

6. Теща. Рецепты и советы 20 25 0,8 15 25 1,67 10

Итого X X X 145 169 1,17 100

80 -70 -60 -

50 -| 40"

! 30л

Э

и 17 -Н

10 0

-10 --20 -

Доля рынка относительно главного конкурента

• О А ^____________

о' О О

г\ 1 2

Рис. 3. Матрица «рост рынка - относительная доля рынка»

Рассмотрим подходы к решению вопросов 2 (выбор группировочных признаков, специализация признаков) и 3 (определение величины интервалов, специализация интервалов) в рамках модели Маккинзи. Технику построения матрицы «привлекательность отрасли - конкурентоспособность» также будем обсуждать на примере издательской отрасли.Традиционно предлагается следующий алгоритм решения вопросов 2, 3:

1. Формирование списка параметров, могущих детерминировать уровни привлекательности и конкурентоспособности, и отбор значимых из них в качестве факторов.

2. Измерение отобранных факторов.

3. Построение интегрального показателя для каждой из осей (У - привлекательность, Х - конкурентоспособность).

4. Определение критических точек перехода одного качественного состояния в другое, разбиение интегральных показателей привлекательности отрасли и позиций на рынке на три типа, намеченных предварительно -низкий, средний, высокий.

1. Набор факторов, в широком смысле определяющих привлекательность рынка и конкурентоспособность, достаточно велик. В качестве исходных параметров привлекательности могут быть использованы следующие: объем рынка (внутреннего, мирового), размеры ключевых сегментов рынка -крупные рынки привлекательней мелких, здесь легче найти свободную нишу, больше возможностей дня маневра; прирост рынка - быстрорастущие отрасли имеют тенденцию быть более привлекательными, чем медленнорастущие; географические преимущества рынка; цикличность и сезонность продаж - отрасли, где спрос устойчив, традиционно более привлекательны, чем отрасли, в которых имеют место колебания потребительского спроса; эластичность цен; уровень напряженности конкуренции, тенденции изменения числа конкурентов - отрасли, в которых конкурентное давление относительно слабое, более привлекательны, чем отрасли с сильной конкуренцией; преимущества отраслевых лидеров; влияние продуктов-заменителей на отраслевой потенциал прибыли; наличие и величина входных и выходных барьеров; отраслевая норма прибыли - отрасли, обеспечивающие высокий уровень доходности, обычно более привлекательны, чем отрасли, где прибыль изначально более низкая; структура отраслевых затрат; правовые, социальные, налоговые, таможенные ограничения - отрасли с существенными проблемами в этих областях, как правило, менее привлекательны; жизненный цикл продукта - короткий жизненный цикл препятствует привлекательности отрасли; инвестиционная привлекательность - отрасли с низкими потребностями в капитале (или потребностями, которые фирма может обеспечить) более привлекательны, чем отрасли, инвестиционные потребности которых напрягают ресурсы компании; привлекательность сырья; рыночный риск и т.д. В качестве исходных характеристик конкурентоспособности обычно рассматриваются следующие факторы: относительная доля рынка - бизнес-единицы с более высокой ОДР обычно обладают большей конкурентной силой, чем те, ОДР которых меньше; издержки; имидж товара и фирмы - «известные» марки продаются «сами по себе»; сети дистрибуции; уровень управления и маркетинга; прибыль - прибыльность, превышающая средний уровень по отрасли, как правило, сигнализирует о конкурентном преимуществе; уровень использования производ-

ственных мощностей; корпоративная культура; объем продаж; бухгалтерский и экономический учет; качество продукции - при прочих равных условиях позиции качественной продукции предпочтительней; степень освоения технологических процессов и пр.

На данном шаге аналитику необходимо сделать выбор: оценивать каждую стратегическую единицу либо на основе одних и тех же параметров (это сделает более объективными межотраслевые сравнения), либо на основе параметров наиболее значимых для исследуемой отрасли, что вроде бы должно повысить надежность выводов о конкурентных позициях. Как поступить? Пойдем от противного: невозможно найти абсолютный алгоритм отбора конечного числа значимых факторов для конкретной отрасли, если это так, лучше воспользоваться закрепленным набором параметров, отбрасывая из этого набора с учетом корпоративных и отраслевых особенностей, во-первых, неинформативные (с нулевой вариацией), во-вторых, заведомо неизмеряемые по каким-либо причинам. В качестве минимального перечня параметров для оценки отраслевой привлекательности можно взять: объем и прирост рынка, напряженность конкуренции, инвестиционная привлекательность, цикличность и сезонность, доходность отрасли, социальные, политические, правовые факторы и факторы окружающей среды. Перечень параметров для оценки конкурентной позиции: относительная доля рынка, качество продукции, сети дистрибуции, прибыль, имидж товара и фирмы, корпоративная культура, управление и маркетинг, издержки.

2. Измерение отобранных факторов. На этом шаге анализа необходимо решить две основные методологические проблемы: ряд параметров представляет собой достаточно непростой комплексный процесс, который нужно детерминировать одним показателем, например, напряженность конкуренции, инвестиционная привлекательность и т.п.; изначально факторы представлены различными шкалами измерения, например, объем рынка, прирост рынка, относительная доля рынка и т.п. - шкала интервальная (отношений), имидж товара и фирмы, социальные, политические, правовые факторы, корпоративная культура, управления, маркетинг - номинальная шкала, их же, в конечном счете, нужно представить в единицах порядковой шкалы (низкий, средний, высокий). Чаще всего в прикладных исследований обе эти проблемы прямым путем не решают, их обходят следующим образом - применяется балльная оценка, которая дается экспертами по каждому фактору (причем обычно в качестве экспертов выступает менеджмент компании, оценивающий параметры либо на основе проведенных предварительно маркетинговых исследованиях, либо исходя из своего практического опыта, иногда для этих целей привлекают независимых экспертов), например по 3-, 5-балльной системе, так в 5-балльной системе оценок низшая - 1, высшая - 5. Конечно, аналитику такой подход покажется излишне субъективным и неточным, однако рациональное зерно здесь есть. Иногда «точное» решение требует столь трудоемких и продолжительных по времени действий по сбору и обработке информации, что «оценка» окажется эффективней (всегда будет не лишним помнить, что в процессе подготовки адекватных управленческих решений, оперативность некорректных действий порой важнее пусть даже корректного действия, но предпринятого с большим опозданием). С учетом приведенных соображений мы также склоняемся к использованию на этом этапе экспертных оценок, однако

для того чтобы несколько самортизировать субъективизм оценок, считаем, что не будет лишним предоставить экспертам некоторую информацию или методику для принятия решений по тем параметрам, которые можно измерить.

Рассмотрим с этих позиций наиболее важные факторы привлекательности отрасли.

Прирост рынка. В качестве критических точек перехода одного качественного состояния этого фактора в другое могут быть взяты следующие: уровень инфляции, прирост ВВП, отраслевой прирост. Предположим, что в данный момент сложились следующие соотношения - инфляция меньше прироста ВВП, прирост ВВП меньше прироста отрасли, получим следующее разбиение стратегических единиц по данному фактору: отрицательный прирост - непривлекательный рынок (в баллах - 1); меньше уровня инфляции (не обеспечивающий простого воспроизводства) - малопривлекательный рынок (2); между уровнем инфляции и уровнем прироста ВВП - слабо привлекательный рынок (3); между приростом ВВП и приростом отрасли - средний по привлекательности рынок (4); выше отраслевого прироста - привлекательный рынок (5).

Объем рынка. Наметить типы по данному фактору сравнительно просто для старых рынков, для этого достаточно определить долю отрасли в объеме ВВП и соответственно низкая привлекательность по этому фактору будет для отраслей, доля которых меньше средней, средняя - соответствует средней доли, высокая - выше среднеотраслевой доли в ВВП. Сложнее ситуация с новыми рынками. Здесь не обойтись без маркетинговых исследований.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Рыночный риск. Привлекательность отрасли по этому параметру лучше всего, по нашему мнению, оценить с помощью еще одной матрицы портфо-лио-анализа - матрицы Игоря Ансоффа (продукт - рынок) , дающей возможность в том числе выделить четыре типа стратегических единиц по величине рыночного риска. Наименее привлекательна с позиций рыночного риска диверсификация (новый продукт на новом рынке) - средняя вероятность успеха 5%, далее - развитие рынка (старый продукт на новом рынке) - 20%, затем - товарная экспансия (новый товар на старом рынке) - 33% и, наконец, наиболее привлекательна (риск минимальный) - позиция совершенствования деятельности (старый продукт на старом рынке) - 50% вероятности успеха.

Цикличность и сезонность продаж. Исходя из нашего опыта, это параметр, представления о котором у экспертов сильнее всего расходятся с реальным положением вещей. Предлагаемый нами подход заключается в разбиении на критические значения коэффициента вариации внутригодового сбыта. Для начала определим границы изменения данного коэффициента. Если помесячные (квартальные и т.д.) данные о сбыте неизменны, коэффициент вариации равен 0. Если весь годовой объем продаж пришелся на один месяц, коэффициент вариации достигает своего максимального значения и это значение составляет 3,318 (331,8%). Можно наметить три типа уровня сезонности отрасли - низкий уровень сезонности, средняя сезонность, высокий уровень сезонности. Принято считать, что если коэффициент вариации меньше 0,33, исследуемый признак имеет незначительную колеблемость, если же коэффициент вариации больше 1,0, колеблемость значительна. Исходя из этих соображений в качестве критических точек разбиения возьмем эти два значения

(0,33 и 1,0), соответственно получим: 0-0,33 - низкая сезонность (отрасль максимально привлекательна по данному фактору); 0,33-1,0 - средняя сезонность (привлекательная отрасль); 1,0 -3,318 - высокая сезонность (непривлекательная отрасль).

Напряженность конкуренции. Этот фактор можно измерить самыми разнообразными подходами - от сравнительно простых до сложных, требующих значительного объема информации о рынке. Например, можно воспользоваться граничными значениями индекса Херфиндала-Хершмана, который применяется в официальных методиках департамента юстиции США с 1984 г., определяется он по следующей формуле:

^НН _ ^ dt,

где dt — доля на рынке 1-й фирмы.

Считается, что если этот индекс больше или равен 0,18, то для исследуемого рынка характерна высокая концентрация и соответственно низкая напряженность конкуренции, а значение индекса 0 (точнее 1/п) - 0,09 - высокая напряженность конкуренции, 0,09- 0,18 - средняя сила конкуренции.

Параметры конкурентоспособности.

Относительная доля рынка. Если этот параметр рассматривается по отношению к главному конкуренту, можно взять следующие интервалы качественных переходов: 0 - 0,7 - низкая ОДР, 0,7-1,0 - средняя, 1,0 и более - высокая, если же данный фактор сравнивается с показателями лидера отрасли, то обычно берут следующие интервалы значений: меньше трети доли лидера -низкая, больше трети доли лидера - средняя, лидер - высокая.

Имидж товара и фирмы. Значения следующие - имидж отсутствует, имидж размыт, сильный имидж.

Издержки. Больше главного конкурента - низкий уровень конкурентоспособности, равны издержкам главного конкурента - средний, меньше издержек главного конкурента - высокая оценка позиций на рынке.

Качество товара. Товар типа «как все» - низкий уровень конкурентоспособности, дифференцированный товар - средние позиции на рынке, товар как «уникальное предложение» - высокий уровень конкурентоспособности.

Прибыль. В основу расчета границ изменения этого параметра лучше всего положить среднеотраслевую норму плановой рентабельности, так для книгоиздания можно применить следующие интервалы до 50% - низкий уровень конкурентоспособности, 50 - 80 - средний, более 80 — высокий. Аналогичным образом можно измерить остальные параметры, формирующие уровень привлекательности отрасли и позиции компании на рынке.

3. Построение интегральных показателей для каждой из осей ^ - привлекательность отрасли, Х - конкурентоспособность). Расчет интегральных показателей, согласно методики GE, осуществляется в форме многомерной средней по отобранной и измеренной системе факторов:

^^ Ут (¿Т.

Здесь YT - значение интегрального показателя привлекательности отрасли (конкурентоспособности) для стратегической единицы;

У1- - оценка фактора в балльной системе;

dT - вес фактора.

Предварительно факторам присваиваются веса с позиций их значимости в формировании интегрирующего показателя. Как определяются веса? И на этом шаге чаще всего используют экспертный метод. Рассмотрим один из самых простых алгоритмов взвешивания факторов с применением мнения экспертов. В 2004 г нами были опрошены 10 независимых экспертов - специалистов в области книгоиздания и книготорговли по поводу оценки значимости факторов привлекательности отрасли и позиций на рынке (табл. 2). Оценки экспертов даны в балльной системе по возрастанию значимости фактора. Для начала проверим уровень согласованности оценок с помощью коэффициента конкордации:

W = 12s / (ш2 (и3 - и)).

Здесь W — коэффициент конкордации; ш — число экспертов (10); и — число факторов (наблюдений - 8);

s — сумма квадратов отклонений всех оценок рангов каждого объекта экспертизы от среднего значения

W = 12 (18730 - 16200) / (100 (512 - 8)) = 0,602.

Таблица 2

Оценка значимости факторов привлекательности отрасли

Фактор Эксперт Суммарная оценка по фактору

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Прирост рынка 8 8 6 7 7 8 5 8 7 6 70

Объем рынка 7 6 8 8 6 6 4 7 8 5 65

Цикличность, сезонность продаж 3 3 4 3 2 5 3 3 4 3 33

Рыночный риск 4 4 3 4 3 4 7 5 3 4 41

Напряженность конкуренции 5 5 5 6 4 3 6 4 5 8 51

Эластичность цен 6 7 7 5 8 7 2 2 6 7 57

Инвестиционная привлекательность 1 1 2 1 1 1 1 6 1 1 16

Входные барьеры 2 2 1 2 5 2 8 1 2 2 27

Итого 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 360

Таким образом, согласованность мнений экспертов достаточно высокая и можно перейти к взвешиванию факторов. Вес соответствующего фактора определим отношением суммы оценок по данному фактору к общей сумме оценок (360). Аналогичным образом дается оценка значимости факторов, формирующих уровень конкурентоспособности.

4. Определение критических точек перехода одного качественного состояния интегрального показателя в другое. На этом шаге выбираются, как правило, равные интервалы разбиения в зависимости от выбранной системы балльной оценки. Если, скажем, была выбрана 5-балльная система оценки, то

значение интегрального показателя по типам разбивается следующим образом: 1-2,33 - низкий уровень; 2,33-3,66 - средний уровень; 3,66-5,0 - высокий уровень. Для 10-балльной оценки - 1-4 - низкий уровень, 4-7 - средний уровень, 7-10 - высокий уровень и т.п.

В данном разделе статьи мы попытались достаточно подробно рассмотреть статистические аспекты построения матриц портфельного анализа, тех, что чаще всего используются в практике управления бизнесом. Резюмируя, отметим, что основные проблемы построения матричных моделей лежат в плоскости информационного обеспечения, особенно это касается российского предпринимательства. Отрасли, сегменты, виды экономической деятельности России в силу ряда причин представляют собой информационно недоступные системы по большинству показателей, которые мы рассматривали. Дело даже не в коммерческой тайне, просто нет нужной статистики. Как у них? Приведем пример. В Великобритании много лет действует и доступна каждому издателю электронная система БУКТРЭКЕР (путь книги), в которой можно отследить, например, место, время, цену конечной продажи каждой книги соответствующего ISBN.

Портфельный анализ в статистическом исследовании клиентов предприятия. Оценка клиентской составляющей является важнейшим приоритетом разработки стратегии предприятия, функционирующего в рыночной среде. Цель анализа - определить типы клиентов, выявить важных клиентов и выяснить их покупательское поведение. По каждой группе клиентов, а также по каждому клиенту в отдельности можно будет проводить затем целенаправленную работу. Для инноваций в области продукции и услуг важно четко знать желание и требования клиентов предприятия. Успешная работа с клиентами -один из решающих, если не решающий фактор эффективности бизнеса, не случайно в системе сбалансированных показателей Нортона и Каплана из всех отраслевых факторов и факторов ПЭСТ лишь клиентская составляющая выделена самостоятельным блоком [2, 4, 22, 27]. Совместное решение проблем (для предприятия - прибыль, для клиента - качественное удовлетворение потребности) эффективно в том случае, если предприятие имеет представление о структуре клиентской базы, имеющихся и потенциальных типах клиентов -по важности, по уровню переговорных сил, по частоте закупок и т.п.

Прежде всего, необходимо отметить, что критерии типологии клиентской базы очень тесно связаны с особенностями исследуемого бизнеса, решаемыми им задачами, достаточно индивидуальны. Тем не менее какие-то общие моменты есть и постараемся на некоторых из них остановиться подробней. Результаты исследований опубликованы также в работах [6, 13, 14, 16].

Одним из известных инструментов исследования является модель портфельного анализа ABCD. В ранговой шкале измерения учитывают четыре рыночных параметра клиента: охват рынка (сильный, слабый); активность конкурентов (высокая, низкая); размер клиента в настоящее время (большой, средний, небольшой); рост клиента (высокий, низкий). Эта модель больше подходит для предприятий среднего и крупного бизнеса, для малого бизнеса на первый план, с нашей точки зрения, выдвигаются несколько иные параметры, в частности, очень важен аспект конкурентоустойчивости предприятия в отношении к клиенту, а также важным является не столько величина клиента (например, риски обратной интеграции, в том случае если клиент круп-

нее предприятия и его доля в обороте предприятия велика), сколько высокая частота и стабильность заказов [9, 10]. Исходя из этих соображений мы попытались построить несколько иную матрицу клиентов для одного из новосибирских издательств. При решении подобного рода задач основные трудности возникают в информационном поле, собрать необходимую информацию достаточно сложная задача. Остановимся подробней на том, как мы формировали исходные данные для исследования. Исходные данные были сформированы из общей совокупности клиентов издательства с учетом следующих критериев: отобраны клиенты, которые в течение 2003 и 2004 гг. делали оптовые закупки литературы в издательстве; исключены клиенты, сотрудничающие с издательством по другим направлениям и обмену; исключены клиенты, сотрудничество с которыми началось в 2004 г.; исключены клиенты, сотрудничество с которыми было прекращено в период 2003-2004 гг. В результате данного отбора было получено 45 клиентов. Общий оборот в объеме продаж за периоды 2003 и 2004 гг. составил 60-70%, таким образом, можно считать совокупность достаточно представительной. Данные полученной совокупности подвергаются нормализации и приводятся в стандартизованный вид. Дополнительно к информации, полученной из анализа клиентской базы, необходимо изучить такие аспекты: другие поставщики, обслуживающие клиента; рост или сокращение заказов, полученных от клиента; лица, принимающие решение по заказам.

В матрице клиентов по оси Y возьмем темпы прироста частоты закупок -уровень привлекательности клиента, по оси Х будем отображать конкуренто-устойчивость издательства.

Конкурентноустойчивость издательства по каждому клиенту определяли следующим образом: годовой объем закупок у издательства / годовой объем закупок этого клиента у главного конкурента издательства, размер круга внутри сегмента будет соответствовать объему закупок клиента в течение 2004 г. Привлекательность клиента определяется его сегодняшней и ожидаемой в будущем частотой закупок. Всю информацию, свидетельствующую о покупательном поведении клиента и позволяющую оценить его в будущем, следует собирать и анализировать.

Ось Y разбивается на две позиции - низкие темпы прироста частоты закупок и высокие темпы частоты закупок, ось Х также делится на две части: низкая конкурентоустойчивость издательства и высокая конкурентоустойчи-вость издательства.

Сбор данных о конкурентоустойчивости осуществлялся путем специального статистического обследования - опроса. Каждому клиенту задавались следующие вопросы: с каким количеством издательств сотрудничает данный клиент по подобной литературе; какой процент составляют объемы поставки издательства в общих объемах всех поставщиков по подобной литературе. Такая и аналогичная информация может быть получена самыми разнообразными средствами, от рекламных буклетов конкурентов; прайс-листов; площадей, занятых продукцией конкурентов, до выставленных ими у клиента образцов продукции.

Разбиение позволяет получить четыре сегмента: клиенты поля № 1 называются «подрастающими клиентами». Их поведение в будущем трудно предсказать, а также не всегда удается дать ему объективную оценку. Поэтому по-

требности этих клиентов необходимо проанализировать особенно тщательно для того, чтобы привязать их на долгое время к предприятию. Целью должен стать перевод этих клиентов в поле № 2, где расположены самые важные, так называемые «инвестиционные клиенты». Они - хорошие покупатели продукции и услуг предприятия. Их необходимо и в дальнейшем привязывать к предприятию. С этими клиентами легче всего можно реализовывать инновации; другие важные клиенты находятся в поле № 3. Их доля в объеме продаж удовлетворительная, однако сколько-нибудь значительный рост отсутствует. Необходимо тщательно наблюдать за соотношением затрат и доходности от работы с ними. Прибыль, полученную в этом сегменте, следует не реинвестировать, а использовать для рекламы и привлечения новых клиентов; поле № 4 включает в себя «проблемных клиентов», доля которых в объеме продаж незначительна. Они часто выражают особые пожелания, уменьшающие показатель покрытия постоянных затрат. Усиление работы с этим сегментом клиентов, как правило, считается неуместным. Значения показателей представлены в табл. 3.

Возьмем в качестве критических значений перехода одного качества в другое для оси Y - 0% (положительные темпы прироста частоты заказов -отрицательные темпы прироста частоты заказов), для оси Х - 1,0 (высокая конкурентоустойчивость издательства - низкая конкурентоустойчивость издательства).

Таблица 3

Данные о закупках клиентов издательства

Клиент или группа клиентов Частота закупок 2003 г. Частота закупок 2004 г. Объем продаж в 2004 г. Относительная доля закупок у издательства по сравнению с главным конкурентом Темп прироста частоты закупок, %

1 2 3 4 5 6

1 90 74 610 1,6 -17,8

2 4 8 7466 0,6 100,0

3 8 7 2963 0,4 -12,5

4 3 1 2 1,8 -66,7

5 2 3 246 0,4 50,0

6 13 2 282 0,4 -84,6

7 9 3 247 0,9 -66,7

8 27 64 10444 0,6 137,0

9 12 28 19467 1,5 133,3

10 10 25 2481 0,4 150,0

11 10 8 2945 1,5 -20,0

12 2 3 852 1,7 50,0

13 7 3 817 1,7 -57,1

14 8 4 3448 1,8 -50,0

15 11 10 999 0,8 -10,0

16 98 99 11004 0,5 1,0

17 8 4 1538 0,6 -50,0

18 7 12 3463 0,8 71,4

Окончание табл. 3

1 2 3 4 5 6

19 1 3 1501 0,6 200,0

20 3 1 47 0,8 -66,7

21 8 3 1948 1,8 -63,0

22 3 1 285 0,4 -66,7

23 2 3 695 0,8 50,0

24 13 9 4432 1,4 -30,8

25 9 16 7673 1,4 77,8

26 2 15 28715 0,2 650,0

27 13 31 62863 0,1 138,5

28 7 10 4134 1,3 42,8

29 101 111 63358 0,1 9,9

30 17 11 3338 0,2 -35,3

31 1 1 239 0,5 0,0

32 3 4 893 0,6 33,3

33 4 5 899 0,2 25,0

34 2 4 1848 1,1 100,0

35 8 10 18271 1,1 25,0

36 4 1 128 0,6 -75,0

37 4 8 6460 1,3 100,0

38 8 5 10481 0,7 42,10

39 19 27 27403 1,7 36,8

40 8 12 3341 1,3 50,0

41 3 2 166 0,7 -33,3

42 5 6 1647 1,0 20,0

43 20 3 363 0,6 -85,0

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

44 6 7 1542 0,5 16,7

45 5 5 1079 0,9 0,0

По полученным данным строим матрицу клиентов (рис. 4). В результате построения матрицы клиентов были получены следующие результаты: клиенты поля № 1 подрастающие клиенты: 2, 5, 8, 10, 16, 18, 19, 23, 26, 27, 29, 31, 32, 33, 44, 45; клиенты поля № 2 инвестиционные клиенты: 9, 12, 25, 28, 34, 35, 37, 39, 40, 42; клиенты поля № 3 важные (стабильные клиенты): 1, 4, 11, 13, 14, 21, 24; клиенты поля № 4 проблемные клиенты: 3, 6, 7, 15, 17, 20, 22, 30, 36, 38, 41, 43.

Определение позиции клиента является очень важным моментом в деятельности предприятия вследствие того, что по каждому типу клиентов предприятие имеет нормативные стратегии поведения, понятно, что каждый клиент требует отдельного внимания, однако гораздо удобней иметь общую концепцию по группам клиентов. Полученные типы клиентов позволяют, с одной стороны, организовать работу с наличной клиентской базой, с другой - полученная информация определяет наиболее перспективные направления обновления клиентской составляющей, или, напротив, позволяет увидеть ошибки менеджмента предприятия в отношении той или иной группы клиентов.

Подрастающие клиенты

Инвестиционные клиенты

800,00

37 25 ^^ зд

-200,00 -Ч

Относительная доля закупок у издательства по сравнению с главным конкурентом

Рис. 4. Матрица клиентов издательства

О н м н з о н

з *

м а

я о а о 2

з £■

п а я о

п

а

2

, п V

го

а а

п

и\

Рассмотрим полученные типы клиентов в двух основных разрезах: форма сбытовой деятельности (табл. 4) и местоположение клиента (табл. 5).

Таблица 4

форма сбытовой деятельности клиентов издательства

Форма сбытовой деятельности клиента Проблемные Подрастающие Важные Инвестиционные Итого

Оптовые фирмы 2(3, 30) 5(10, 16, 26, 27, 29) 1(11) 1(9) 9

Прямые розничные сети 5(7, 15, 17, 22, 38) 4(18, 19, 32, 44) 4(13, 14, 21,24) 8(12, 25, 28, 34, 35, 37, 39, 40) 21

Книжные магазины 2(6,41) 4(2, 5, 31,33) 0 0 6

Прочие структуры 3(20, 36, 43) 3 (8, 23,45) 2(1, 4) 1(42) 9

Всего 12 16 7 10 45

Легко увидеть, что из 10 инвестиционных клиентов 8 - прямые розничные сети, книжные магазины - проблемные и подрастающие клиенты и т.д.

Таблица 5

география клиентской базы издательства

Регион Проблемные Подрастающие Важные Инвестиционные Итого

Новосибирск и область 8 6 2 1 17

Соседи 1 1 2 3 7

Восток 0 3 3 4 10

Москва и Запад 3 6 0 2 11

Всего 12 16 7 10 45

Таким образом, проблемные клиенты сосредоточены в основном на родине, что ж, так бывает, и в Москве, это, как правило, и не только на издательском рынке. Наиболее привлекательные регионы для издательства - Восток и Соседи (Кемерово, Алтайский край, Красноярск, Томск); позиция автора в отношении клиентской составляющей достаточно прозрачна: уделять внимание нужно всем типам клиентов, другое дело, на разных уровнях менеджмента и в разном объеме, в зависимости от типа, но в некотором смысле важны все клиенты без исключения; есть другие точки зрения, в том числе, и основанные на статистических выводах. Во многих изданиях по стратегическому управлению и маркетингу делается ссылка на распределение Парето в связи с анализом клиентской базы предприятий. Смысл высказываний формулируется правилом Парето - 80% клиентов обеспечивают предприятию лишь 20% общего сбыта (прибыли), в то время как остальные 20% закрывают 80% итоговых показателей. С этим мы полностью согласны. Правило Парето действительно работает. Соответственно от неэффективных клиентов необходимо избавляться и все усилия сосредоточить на инвестиционных клиентах. А здесь хотелось бы возразить.

Мы попытались смоделировать последствия такой рекомендации на условном примере. Возьмем исходное распределение клиентов для условного из-

Таблица 6

Условное распределение клиентской базы

Категория Объем поставки Численность клиентов Оборот Оборот, %

Мелкие 8 2500 20000 20

Ниже среднего 32 500 16000 16

Средний 128 100 12800 12,8

Выше среднего 512 20 10240 10,24

Крупные 2048 4 8192 8,192

Очень крупный 32768 1 32768 32,768

Итого X 3125 100000 100,0

дательства (табл. 6). Легко увидеть, что правило Парето выполняется для данной клиентской базы. Наряду с преобразованиями исходной таблицы, будем рассчитывать какой-нибудь показатель концентрации, что немаловажно, так как он покажет нам состояние переговорных сил клиентов.

Ситуация 1