Одновременно был создан банк данных, куда стекались значения этих показателей для различных хозяйственных единиц концерна

Дальнейшее свое развитие этот проект получил в 1972 г., когда он был выделен из состава General Electric и перешел под руководство Harvard Business School. К этому моменту в проекте участвовали уже наряду с General Electric еще 35 компаний с 350 хозяйственными единицами. В 1978 г. была основана ассоциация PIMS (Profit Impact of Market Strategy).

Жизненный цикл товара. За всю историю этой программы в ней участвовало более 450 компаний различного размера, производящих разные продукты и услуги, действующих на рынках Северной Америки, Европы и других частей света. В банке данных были собраны сведения о стратегиях и финансовых результатах более чем 3000 стратегических хозяйственных единиц за период от 2 до 12 лет.

Основой проекта было предположение, что успех компании зависит от трех основных факторов: характеристики рынка, на котором действует компания, ее конкурентной позиции на этом рынке и стратегии, которой эта компания придерживается. Стрелки на рис. 5.6 показывают, что факторы влияют не только на результат, но и друг на друга. В краткосрочном периоде выбор стратегии ограничивается конкурентной позицией и структурой рынка. В долгосрочном периоде конкурентная позиция складывается под влиянием тех стратегий, которым компания следовала раньше, и их результатов, которые, в свою очередь, могли вести к изменению структуры рынка.

 

К целям проекта PIMS относятся следующие:

организация банка данных;

проведение исследовательских работ (Research Program);

Разработка прикладных программ и рекомендаций и консалтинг (Applications Program).

В банке данных скапливалась информация о структуре производственных программ, процессах производства, профилях клиентов, рынках, конкурентных ситуациях, ценах, издержках, финансовых результатах и т.д.

Программа PIMS. Цель проведения исследовательских работ - открытие так называемых законов рынка. Идея проста: на основании информации, собранной в банке данных, попытаться найти, измерить и проанализировать закономерности, связывающие структуру рынка, конкурентную позицию компании, ее стратегию и ее успех. Очевидно, что если такие законы рынка будут найдены, то можно будет не только предсказывать результат деятельности компании, исходя из данных о рынке, на котором она работает, ее конкурентной позиции и стратегии деятельности, но и давать рекомендации, каким образом должна действовать компания в тех или иных рыночных условиях, чтобы достигнуть наилучшего результата. Разработка этих конкретных рекомендаций и является целью Applications Program.

Анализ данных в рамках PIMS осуществляется с помощью множественной регрессионной модели, в которой в качестве зависимой переменной выступает рентабельность. Тесты показывают, что эта модель, содержащая 37 независимых переменных, объясняет около 70% вариации рентабельности между различными хозяйственными единицами.

В результате исследования были выделены факторы, оказывающие наиболее сильное влияние на рентабельность: доля рынка, относительное качество товаров, капиталоемкость. Первые два фактора положительны, последний — отрицателен.

Основная критика программы PIMS касается ее базы наблюдения и метода исследования. Во-первых, доминирующую роль в базе данных занимают американские компании, действующие на американском рынке. Во-вторых, возможно, что в программе участвуют наиболее «сознательные», успешные на своих рынках компании, что, очевидно, является нерепрезентативной выборкой. Наконец, в-третьих, метод исследования — многомерная регрессия — не учитывает возможные взаимозависимости факторов, искажающие результаты.

Внешняя среда, окружающая компанию, характеризуется постоянной изменчивостью, Поэтому такой важный стратегический момент, как формирование компанией портфеля выпускаемой продукции, нуждается время от времени в определенных коррективах, которые могут проводиться и обычно проводятся на основе сопоставления новых данных, полученных о рынке, с имеющимися — о портфеле продукции, осуществляемого на фирме управленцами-маркетологами и высшим руководством компании. Причем после принятия решения о внесении коррективов компания может как полностью изменить свой портфель, так и просто расширить его за счет введения в старые товарные линии модификаций. Рассмотрим данные положения на примерах различных портфелей.

Матрица БКГ. Классическим (и наиболее известным) портфелем, построенным на основе рекомендаций портфельного анализа, является матрица Boston Consulting Group (БКГ), в которой за средние темпы роста рынка можно взять темпы роста ВНП или просто некоторые темпы роста, которые руководством компании считаются целевыми. В зависимости от расположения СХЕ в матрице для нее определяются нормативные стратегии, которые используются при распределении ресурсов компании.

«Звезды» (СХЕ с доминирующей долей рынка при высоких темпах роста рынка) в основном прибыльны и перспективны, но требуют значительных обратных инвестиций для поддержания высокой доли рынка на растущем рынке. Поток наличности от этих СХЕ в материнскую компанию равен нулю.

«Знаки вопроса» (СХЕ, имеющие на быстро растущих рынках незначительные доли) требуют от руководства компаний стратегического решения: либо за счет значительных дополнительных инвестиций перейти в разряд «звезд», либо уйти с этого рынка, так как иначе они постепенно переместятся в разряд «собак».

«Собаки» (СХЕ с низкими долями рынка на медленно растущих или даже сжимающихся рынках) являются часто «черной дырой» для капитала компании, так как, имея относительно маленькую рентабельность, требуют инвестиций для поддержания своей позиции на рынке. В отношении «собак» разумной стратегией может быть либо постепенный уход с рынка, либо концентрация на тех его нишах, где эта СХЕ пока еще сильнее конкурентов.

«Коровы» (СХЕ с доминирующей долей рынка на медленно растущих, «зрелых» рынках) являются основным поставщиком наличности для компании, так как за счет большой доли рынка дают большие прибыли. В отношении этих СХЕ рекомендуются минимальные инвестиции для поддержания их доминирующей позиции на рынке.

Матрице БКГ в отношении рынков свойственны некоторые недостатки. Во-первых, в ней нечетко проведены границы между большими и малыми значениями долей рынка и темпами роста рынка. Для СХЕ, находящихся на границе между двумя квадратами, затруднительно предложить какую-либо стратегию. Во-вторых, два фактора, используемых в матрице, представляют из себя слишком малую информационную базу для формулирования стратегии. В-третьих, матрица практически не учитывает конкуренцию (только через относительную долю рынка).

Обычно компания проводит портфельный анализ в момент выхода на рынок. Однако, если руководство компании считает, что ее товарный портфель не приносит определенной, минимально достаточной прибыли (или в случае потерь), оно вправе потребовать повторного проведения данного анализа, причем его началом должны быть именно оценка недостатков старого портфеля и рассмотрение причин его неэффективности. Эти действия управленца-маркетолога могут быть дополнены с помощью применения матрицы General Electric и McKinsey или модели SPACE применительно к портфельному анализу (см. рис. 1.6 и 4.10).

Матричный портфельный анализ. Привлекательность рынка в этой матрице — это агрегированный показатель, который с различными весами учитывает размер рынка, его потенциал и темпы роста, качество рынка (рентабельность, стадия жизненного цикла, интенсивность конкуренции), возможность дифференциации, количество и структуру потребителей, барьеры входа, стабильность и защиту конкурентной структуры и технологии, капиталоемкость, снабжение сырьем и энергией (бесперебойность, зависимость цены от инфляции, наличие альтернативных источников), зависимость от внешних факторов (общеэкономическая конъюнктура, законодательство, общественное мнение, движение в защиту окружающей среды, профсоюзы).

Конкурентная позиция в этой матрице — это также агрегированный показатель, учитывающий с различными весами рыночную позицию (доля рынка, темпы роста, рентабельность, размер компании и ее финансовые ресурсы); маркетинговую позицию (качество, сервис, цены, имидж, местоположение, логистика, каналы сбыта); производственный потенциал (преимущества в издержках за счет новизны оборудования и технологии, обладание ноу-хау, например, в виде лицензий, местоположение производства с точки зрения снабжения ресурсами, экологичность производства, инновационный потенциал, уровень собственных НИОКР); квалификацию персонала и руководства, фирменную культуру.

Матрица General Electric. В матрице General Electric и McKinsey различаются три зоны:

Зона роста (1, 2, 3) — СХЕ с относительно сильными позициями на относительно привлекательных рынках. Стратегической рекомендацией для этой зоны является интенсивный рост с ориентацией на будущие прибыли (ср. «звезды» в матрице БКГ).

Зона выхода (7, 8, 9) — СХЕ с относительно слабыми позициями на относительно малопривлекательных рынках — рекомендуется стратегия минимизации инвестиции и выхода (ср. «собаки» в матрице БКГ).

Зона селективного подхода — для этих квадрантов рекомендуется поиск ниши, которая либо является более привлекательной, чем весь рынок в целом (квадрант 4), либо имеет СХЕ с более сильной конкурентной позицией, чем на всем рынке в целом (квадрант 6), или селективное инвестирование в сегменты, где у компании имеется конкурентное преимущество (квадрант 5).

Основным преимуществом матрицы General Electric и McKinsey no сравнению с матрицей БКГ применительно к портфельному анализу является расширение информационной базы для принятия решения с помощью агрегации многих факторов. К основным проблемам относятся, во-первых, значительная потребность в информации, во-вторых, влияние субъективного фактора при оценке качественных параметров, в-третьих, влияние субъективного фактора при придании различных весов разным параметрам и, в-четвертых, проблема разграничения различных областей матрицы, для которых рекомендуются различные стратегии.