Процедура вычисления параметров К полностью соответствует начальным этапам традиционного АВС-анализа.

 

В качестве второй характеристики группы продукта (вертикальной оси матрицы) предлагается параметр Т - “удельный вес группы продукта в темпе изменения объемов продажи предприятия” в течение базового периода по линейному тренду.

Для этого рассмотрим сущность понятия “линейный тренд”, являющегося частью динамического анализа функции сбыта от времени.

Ниже на диаграмме представлены для примера объемы помесячного сбыта одного из действующих предприятий в течение базового периода (за 1996 год) в стоимостном выражении.

Очевидно, что в течение года, ежемесячные объемы сбыта испытывают колебания в достаточно широких пределах.

Линейный тренд (тенденция), по сути, и призван дать ответ о направлении движения предприятия в течение базового периода.

В математическом смысле тренд представляет собой линейную функцию, восстановленную по ее дискретным фактическим значениям с минимизацией отклонений фактических значений (как правило, с использованием метода наименьших квадратов). В приложении к функции сбыта линейный тренд представляет собой тенденцию ее развития в наиболее общем, абстрагированном от случайных колебаний виде. Ниже представлен линейный тренд, вычисленный по стандартной процедуре для тех же фактических значений помесячных объемов сбыта. Видно, что в целом, в течение года, объемы сбыта проявляют тенденцию к некоторому росту.

Только линейная функция не является единственной, пригодной для моделирования функции продаж. Более того, выбор функции тренда, определение характерного базового периода для ее построения, определение весовых коэффициентов для отдельных временных отрезков, декомпозиция тренда на составляющие и использование его для прогнозирования объемов сбыта представляют собой объемный отдельный раздел маркетингового анализа. Тем не менее, линейный тренд ввиду простоты и наглядности, используется наиболее часто и, как правило, служит отправной точкой для дальнейшей детализации, особенно при рассуждениях стратегического характера, когда необходима наглядная демонстрация наиболее общей тенденции развития.

Формула линейного тренда функции сбыта представляет собой традиционное уравнение полинома первой степени: Y₀ = A₀*X + B₀ где Y₀ - расчетный объем сбыта, X - расчетный период (месяц), A₀ - расчетное изменение (приращение или спад) сбыта по сравнению с предыдущим расчетным периодом, B₀ - константа уравнения, которая может быть интерпретирована, как теоретический объем сбыта в начальный период (1-й месяц). При некоторых способах аппроксимации B₀ может равняется нулю. В общем случае коэффициенты прямой А и В вычисляются по методу наименьшего квадратичного отклонения.

Аналогичную процедуру - вычисление тренда - можно проделать и для каждой группы продукта, если из суммарного объема помесячного сбыта выделить данные о помесячном сбыте каждой группы продукта. При этом уравнения тренда для каждой i-ой группы будут иметь аналогичный вид: Y_i = A_i*X + B_i

Поскольку Y₀ =  Y_i, то в соответствии со свойством аддитивности линейных функций, A₀ =  A_i, т.е. единичное приращение суммарной продажи состоит из единичных приращений (с обоими знаками) продажи всех групп продукта, включенных в ассортимент предприятия, что и проиллюстрировано ниже на примере, где общий объем продаж состоит из двух групп. Наглядно видно, что суммарное приращение продажи A₀ состоит из A₁ и A₂, причем группа 1 обеспечивает положительный прирост продажи, а группа 2 - отрицательный, т.е. тянет предприятие назад.

Параметр Т как раз и характеризует вклад каждой группы продукта в изменении суммарного темпа объемов продаж и вычисляется для каждой группы по формуле:

T_i = A_i /A₀ * 100% где
A_i - коэффициент тренда i-ой группы продукта в течение базового периода;
A₀ - коэффициент тренда суммарного сбыта за тот же период.

Таким образом, мы получили для каждой группы продукта (заменяющей СХП) пространство координат, где одна из них К - характеризует долю каждой группы в объеме продаж (“доля рынка”), а другая Т - долю в темпе изменения объема продаж (“рост рынка”), причем значения координат для каждой группы поддаются точному вычислению на основании данных о реализации предприятия за некоторый период.

Вычислив эти значения для каждой группы продукта и представив их графически (т.е. максимально удобно для восприятия) получаем параметрический график (стратегическую матрицу), характеризующий каждую группу продуктов ассортимента (производственной программы) и построенный на основании внутренней информации предприятия.

Ниже представлены примеры таких графиков, построенные для двух действующих предприятий. Для сохранения привычного для матрицы БКГ деления, осталось провести две (или более) линии, разделяющие график на квадранты. Выбор значений для такого разбиения и количество квадрантов зависит от общей стратегии и текущего положения предприятия, а также от имеющихся ресурсов и фантазии аналитика.

На графике предприятия А квадранты получены путем разделения поля по значениям Т и К, равным 20%. При таком делении, сохраняя терминологию БКГ, имеем ярко выраженную “звезду” - Группа 1 (правый верхний квадрант), “денежную корову” - Группа 2 - с очевидной тенденцией к угасанию (Т<0), и россыпь “собак” - левый нижний квадрант - разной степени значимости. Очевидно, что стратегические усилия предприятия, могут быть в таком случае направлены на “оживление” Группы 2 при максимальном внимании к “звезде”. Стрелками на графике показаны ожидаемые (планируемые) изменения в матрице после воплощения соответствующей стратегии - например, модификация или репозиционирование продуктов Группы 2, либо усиление мероприятий по продвижению, либо другой актуальный маркетинг-микс. Повторное составление матрицы через определенный период времени (после выполнения тактических мероприятий маркетинга) позволяет проследить “дрейф” каждой группы по квадрантам или кластерам, оценить эффективность принятых решений и действий, а также вовремя уловить позитивные и негативные тенденции развития для каждой группы продукта.

 

С другой стороны, в определенных условиях, возможно правильнее было бы разбить матрицу на квадранты по линии К=10%, что дополняет стадо “коров” группами 3 и 4, имеющими почти нулевые доли в тренде, но дающие в сумме пятую часть объемов сбыта.

Аналогичная процедура (разбиение по линиям К=20% и Т=20%) для Предприятия Б дает другую картину - вполне жизнеспособная “корова” - Группа 1, достаточно яркая “звезда” - Группа 2, “знак вопроса” - Группа 3, и, как обычно - стайка “собак”. С последними следует вести себя достаточно дифференцированно. При ближайшем рассмотрении оказалось, что в левом нижнем квадранте при почти одинаковых численных значениях К и Т (около нуля), в группу “собак” попадают принципиально разные группы продукта. Первые - классические продукты в конце жизненного цикла, с отрицательным темпом роста и малым объемом сбыта, требующие деинвестирования и исключения из товарного портфеля. Вторые - наоборот, инновационные продукты в стадии рыночного теста на ограниченном рыночном пространстве. Последние требуют выделения в особую инновационную группу и включаются в общую матрицу только после принятия принципиального (стратегического) решения об их развитии.

В общем случае, если процедура разбиения матрицы на квадранты оказывается достаточно трудным процессом, возможно применение процедур кластерного анализа с дальнейшей разработкой адекватных стратегий для каждого кластера. Процедуры кластерного анализа включены в качестве стандартных во многие программные пакеты по статистическому анализу данных.

Последовательное увеличение числа кластеров, т.е. в нашем случае объединение близких по значению характерных параметров Т и К товарных групп в различное число совокупностей, позволяет строить различные по углубленности типы маркетинговых стратегий.

Ниже, например, представлены результаты кластерного анализа товарного ассортимента предприятия при количестве кластеров, равном 2. Это означает, что все товарные группы предприятия разделили на две неравные части - “главные” и “остальные”.

Товарные группы 1 и 2, входящие во второй кластер, представляют собой самые важные для предприятия группы, дающие максимум объемов сбыта и обладающие высоким позитивным темпом роста. Товарные группы второго кластера являются торговым ядром предприятия и в их отношении применяется комплекс маркетинговых мероприятий, характерных для наступательной стратегии. Остальные товарные группы - кластер 1 - играют меньшую роль в общей товарной стратегии и в их направлении ресурсы распределяются во вторую очередь, а в критических для предприятия ситуациях - по остаточному принципу.

При разделении же общих товарных групп на четыре кластера (что равно традиционному количеству квадрантов в матричном подходе) получаем четыре возможные сходные стратегии, применяемые к определенному количеству товарных групп, входящих в общий кластер.

Сами стратегии вырабатываются с учетом наиболее актуальных стратегических целей предприятия. К числу альтернатив в этом случае относятся решения, связанные либо с увеличением объемов реализации, либо с ускорением темпов роста отдельных групп.

В заключение отметим, что сходные по методике процедуры могут оказать значительную помощь и в начальном сегментировании рынка. При этом единицей анализа (i-ой точкой матрицы) является каждый покупатель (группа покупателей, сегмент рынка), а характеризующими координатами матрицы могут быть, например, “удельный вес в объеме продаж - доля в количестве покупок” в течение базового периода.

Построив параметрический график и разделив его на четыре квадранта или на четыре кластера, получим как минимум четыре характерные группы потребителей - покупающих много и часто (“кормильцы”), покупающих много, но редко (скорее “варяжские гости”), покупающих немного, но часто (нечто вроде “знаков вопроса”) и покупающих мало и редко (название «собаки»). Далее уже от выработанной стратегии, тактики и их осуществления зависит, кто именно станет основным сегментом для предприятия.

Таким образом, предложенный подход позволит получить достаточно простой и эффективный инструмент стратегического анализа, планирования и контроля, использующий в качестве базы внутреннюю информацию предприятия и объединяющий в себе наиболее характерные процедуры концентрационного, динамического, матричного и кластерного анализа объемов и темпов продаж товарных групп предприятия.

 

Стратегическое планирование товарного портфеля предприятия на основе моделирования ЖЦТ применением модели бинарного замещения

Обоснование динамики товарного портфеля предприятия представляет собой совокупность товаров, обладающих различным уровнем рентабельности, находящихся на различных этапах жизненного цикла (ЖЦТ) и, как следствие, имеющих различные перспективы на рынке. Из-за ограниченной продолжительности ЖЦТ состав портфеля является величиной переменной во времени, что обусловлено снятием с производства старых товаров и освоением новых.

При этом состав и структура товарного портфеля должны соответствовать совокупности целей различного горизонта планирования, которые ставит перед собой организация. Таким образом, обоснование структуры товарного портфеля является сложным процессом и заключается в выборе оптимального решения с учетом всех возможных критериев оптимизации и ограничений, имеющих место в существующих и возможных условиях при реализации различных альтернатив развития.

Подобная постановка вопроса несколько шире стандартной постановки задачи оптимизации плановых решений, поскольку включает в себя необходимость и возможность использования как формализованных (математических), так и математически неформализованных (качественных, эвристических) методов анализа и принятия решений. По этой причине задачу поиска наилучших характеристик товарного портфеля производства предлагается называть не оптимизацией, а поиском сбалансированной структуры.

Понятие сбалансированности товарного портфеля может быть выражено с использованием следующих подходов:

1. Исходя из целей и задач предприятия.

Сбалансированностью следует называть такое состояние товарного портфеля предприятия, при котором, с учетом имеющихся внешних и внутренних условий, обеспечивается достижение всех или большинства наиболее важных целей организации как в краткосрочном, так и в долгосрочном горизонтах планирования.

Основными целями в области управления структурой товарного портфеля будут: обеспечение максимальной загруженности производственных мощностей, достижение максимальной или минимально необходимой прибыльности, обеспечение максимального роста доли рынка и объемов продаж, снижение риска товарного портфеля.

Необходимо учитывать, что ряд целей могут противоречить друг другу, если их достижение будет относиться к одному и тому же плановому периоду. В частности, при обследовании различных предприятий и их товарных портфелей выяснилось, что наибольшие противоречия возникают между выбором альтернатив получения дохода или роста, так как в первом случае структура портфеля должна состоять в большей мере из зрелых товаров, а во втором, наоборот, — из молодых на стадии роста. Поэтому в процессе формирования сбалансированной структуры портфеля важным фактором является правильное распределение целей по различным горизонтам планирования и обеспечение тем самым синергизма в их достижении, то есть создание такой ситуации, когда достижение целей более раннего периода способствует достижению целей более отдаленного временного горизонта.

В зависимости от вида задач, на достижение которых ориентирована структура товарного портфеля предприятия, и временного горизонта, в котором планируется достижение целевых показателей, могут быть выявлены следующие типы товарного портфеля:

- -	портфель дохода, портфель максимума объема продаж, портфель максимума доли рынка — с точки зрения вида используемого критерия оптимальности;
-	страховой портфель — с точки зрения отношения к возможности снижения риска;
-	специализированный и диверсифицированный портфели — с точки зрения типа охвата сегментов целевого рынка, отраслевой и технологической однородности;
-	однородно целевой и многоцелевой портфели — с точки зрения состава целевого показателя;
-	портфель максимума текущего результата, портфель роста — с точки зрения длительности охватываемого периода достижения целевого показателя, ожидаемой динамики.

 

Стратегическое планирование товарного портфеля на примере компьютерных услуг для рынка Калининградского региона

Разработка стратегии развития услуг на Калининградский рынок на основе планирования жизненного цикла услуг предприятия применением метода бинарного замещения

Таблица 1. Базовые уравнения некоторых наиболее распространенных моделей диффузии и замещения.[9, с.55]

Вид модели	Исходное уравнение модели диффузии f = j(F).	Прогноз f' на основе модели замещения f'=φ(F')
1. Bass	f = (p + qF)(1 - F)	f' = (p' + qF')(1 - F)
2.Gompertz	f = qF* ln (1/F)	f' = q F' * ln (1/F)
3. Jeuland	f =(p+qF)(1 - F)(1+y)	f' =(p'+qF')(1 – F)(1+y)
4. Модель неоднородного влияния Mahajan, Muller	f = (p+qFб)(1- F)

 

Планирование продаж инновационной продукции на основе диффузионной модели Басса.

Фрэнк Басс опубликовал свою работу [1] в 1969 году. В этой работе он рассмотрел, так называемую, «диффузионную модель» распространения инноваций. Она описывает процесс принятия рынком новых товаров через взаимодействие между уже сделавшими покупки и потенциальными покупателями. Эта модель широко используется в прогнозировании и стратегическом планировании и особенно для новой продукции и применение новых технологий. Работа Басса в 2004 году была отмечена как одна из 10-ти наиболее часто упоминаемых работ в 50-летней истории журнала "Management Science". Эта работа находится на 5-м месте в этом списке и является единственной из работ по маркетингу.

Суть модели Басса (Bass model) состоит в следующем. На существующем или новом рынке, на котором появляется принципиально новый продукт (товар или услуга), не имеющий аналогов и, соответственно, конкуренции со стороны других продуктов. Этот продукт создает новый спрос, т.е. появляется определенное количество людей, желающих приобрести этот продукт и, тех, кто уже совершил покупку и влияет на потенциальных покупателей.

В дискретной форме основная модель Басса выглядит следующим образом:

,где m - максимальное число потенциальных покупателей или рыночный потенциал; N(t) - кумулятивные продажи или кумулятивное число покупателей за время t; S(t) - прирост продаж или число покупателей в периоде t, ; p - есть коэффициент инновации; q - есть коэффициент имитации.

Потенциальные покупатели состоят из двух групп — инноваторов и имитаторов. Таким образом, покупки в периоде t, S(t), моделируются как сумма покупок покупателей инноваторов и покупателей имитаторов. Число инноваторов, в периоде t пропорционально оставшемуся числу не купивших из числа всех потенциальных покупателей в начале периода (t-1), т.е. p(m-N(t-1)), в то время как число имитаторов пропорционально как числу не купивших, так и доле уже купивших, т.е. q(N(t-1)/m)(m-N(t-1)). При совершении первоначальных покупок инноваторы не руководствуются числом предыдущих покупателей, а, главным образом, руководствуются рекламой в средствах массовой информации (т.н. внешнее влияние), что заложено в коэффициент инновации p. В то же время имитаторы подвержены числу предыдущих покупателей, эффекту молвы («word of mouth», т.н. внутреннее влияние), что отражено коэффициентом имитации q.

Основная модель Басса в непрерывной форме имеет вид:

Пусть n - текущий объем потребности (спроса на товар) конкретного и будем называть текущим потреблением товара в натуральном измерении.