Методы, направленные на отбор решений

Прогнозирование. В классе методов прогнозирования широко применяются различные методы. Далее рассматриваются сценарный метод и GAP-анализ.

Сценарный метод — изложение событий в макросреде, которые будут иметь отношение к деятельности конкретного предприятия. В результате может быть выявлено преимущество одних идей перед другими. Типичные примеры применения метода — мировые сценарии. С середины 70-х годов XX в. метод применяется для стратегического планирования деятельности предприятий, разрабатывая, например, сценарий развития предприятия, сценарий сбыта.

В соответствии с методом разрабатываются три трендовых сценария — один нормальный и два экстремальных:

• нормальный сценарий — при допущении, что ситуация не изменится;
• сценарий развития — в результате учета влияния позитивных факторов;
• сценарий, основанный на учете негативных событий (помех).

Считается, что нет необходимости рассматривать сценарии для всевозможных вариантов сочетаний факторов, а достаточно разработать два экстремальных сценария.

При разработке сценария выделяются три фазы:

1. анализ исходной ситуации;
2. прогноз тенденций развития позитивных и негативных факторов;
3. предсказание развития предприятия.

Для характеристики развития могут использоваться различные показатели: риск, выручка, прибыль, рентабельность.

При разработке сценариев особое значение имеют творческие методы поиска идей относительно решений предприятия при осуществлении деятельности в тех или иных условиях. Сложность метода состоит в необходимости анализа совместного влияния множества факторов. Метод требует больших затрат времени — если число факторов не очень невелико, то необходимо не менее 20 человек в неделю, чтобы получить достоверные результаты исследования. Метод широко применяется в сочетании с имитационным моделированием по методу статистических испытаний Монте-Карло.

Краткая характеристика GAP-анализа состоит в следующем. Как показывает обзор публикаций, словосочетание «GAP-анализ» — скорее общая концепция аналитического подхода, чем обозначение какого-то определенного вида анализа. В общем, GAP-анализ — аналитическая процедура рассмотрения несоответствий (разрывов, пробелов, окон, люфтов, «ножниц»). Существует несколько видов несоответствий, которые являются предметом GAP-анализа. В маркетинге GAP-анализ рассматривает диапазон между целью и прогнозом по доходу или по прибыли.

GAP-анализ применяется в сочетании с различными методами. Известно применение GAP-анализа для каждой из четырех стратегий Ансоффа. Методика реализована в пакете программ «Marketing — Expert», где реализуется расчет прибыли для каждой стратегии Ансоффа. Возможно применение методики, включающей сочетание GAP-анализа и SWOT-анализа.

Дерево решений, экспертная оценка качества решений. Сфера применения метода дерева решений — многоступенчатые множественные решения. Метод дерева решений позволяет представить последовательность частных альтернативных решений на каждой ступени в форме дерева. Такими ступенями могут, например, быть этапы разработки и вывода на рынок нового товара, а также иные алгоритмы маркетинговой деятельности. Достоинство метода в том, что он побуждает к разложению каждого альтернативного события на цепочку последовательных зависимых событий.

Разветвления отражают возможные действия, каждому из которых соответствует определенная вероятность, которая, как правило, отражает степень успеха или степень риска и имеет экспертный субъективный характер.

Итоговая вероятность для каждого альтернативного события рассчитывается по теореме умножения вероятностей зависимых событий. Можно выделить три этапа применения метода:

1. построение дерева от корня к вершинам;
2. расчет вероятности успеха или иного показателя по каждому альтернативному решению в вершинах дерева;
3. выбор лучшего альтернативного решения. В наиболее совершенном виде каждая альтернатива на любом иерархическом уровне дерева может характеризоваться стоимостью ее реализации.

Реализация метода экспертной оценки решений проводится на основе перечня, наиболее важных объективных факторов (условий, характеристик), которые, по мнению маркетологов предприятия и иных экспертов, оказывают влияние на успех конкретной идеи или новой продукции. Оценку каждому фактору дают эксперты по балльной шкале.

Общая оценка качества решений может рассчитываться по-разному, например, как средняя величина, медиана или мода. Также показатель успеха может быть рассчитан на основе многофакторной компенсаторной модели Розенберга. При расчете средней величины и при применении компенсаторной модели возможен учет компетентности экспертов с помощью весовых коэффициентов.

Анализ рисков. Анализ рисков представляет собой особенно актуальную задачу маркетинговых исследований. Уровень риска является характеристикой привлекательности того или иного проекта или решения. Далее под риском понимается возможность финансовых потерь предприятия на рынке. Факторы финансовых потерь представляют собой случайные события, поэтому для характеристики рисков применяются статистические методы.

Для оценки общего уровня риска наиболее часто применяется показатель вероятности или экспертная балльная оценка. В соответствии с экспертным методом комплексной факторной оценки риска показатель (R) имеет вид

где п — число факторов риска;

В — частный уровень риска по конкретному фактору;

W — вес фактора риска, причем

Если факторы риска В оценены по десятибалльной шкале, то максимальное значение показателя Rmax = 10. В результате, можно использовать следующую градацию общего уровня риска: минимальный риск R (от 0 до 2,5), повышенный (2,5—5), критический (5—7,5), недопустимый (7,5—10). При R = 0 риск отсутствует.

Следует отметить, что для расчета общего уровня риска может быть применен вышеизложенный метод дерева решений. При этом на каждом разветвлении перечисляются риски, а затем рассчитывается итоговый риск по каждому альтернативному решению в виде произведения рисков предшествующих событий.

Наиболее важная практическая сторона анализа рисков — анализ факторов рисков. Можно выделить следующие причины или факторы возникновения рисков:

1. неравномерность сбыта по товарам;
2. состояние стоимостной структуры сбыта портфеля продукции по фазам жизненного цикла товара;
3. неравномерность сбыта по потребителям;
4. сочетание возраста товара и возраста рынка;
5. изменение цен во времени.

Первая и вторая причины связаны с состоянием портфеля продукции. Далее следует более подробное рассмотрение первых четырех перечисленных факторов риска.

Неравномерность сбыта по товарам. Наличие самого товарного портфеля, т.е. переход от узкой специализации предприятия к диверсификации, имеет две причины: увеличение доходов в результате расширения и снижение риска, поскольку при этом предприятие перестает находиться в сильной зависимости от состояния какого-либо одного своего продукта.

Характеристика степени снижения зависимости от цен может быть дана на основании общего коэффициента эластичности, предложенного выше. При наличии портфеля продукции снижение риска происходит аналогично ситуации с фондовым портфелем, который, как известно, формируется так, чтобы потери по одним ценным бумагам были компенсированы прибылью по другим.

Считается, что значение товаров в портфеле не должно сильно различаться. Эмпирические наблюдения показывают, что если портфель продавца приближается к соотношению 20/80 в том смысле, что на 20% продуктов с наибольшими объемами сбыта приходится 80% товарооборота, то надо сделать все, чтобы изменить его, уделяя внимание продуктам, которые пока остались в стороне. Такое соотношение свидетельствует о высокой степени неравномерности распределения товарооборота по продуктам.

В целом если соотношение далеко от 50/50, то это свидетельствует о неуравновешенном портфеле. Основой для анализа является вариационный ряд объема сбыта по товарам. Наиболее наглядно результаты анализа представляются в виде кривой Лоренца.

Распределение продуктов в портфеле продукции по фазам их жизненного цикла. В маркетинге сформулировано эмпирическое правило, в соответствии с которым в портфеле должны присутствовать продукты, находящиеся на разных стадиях жизненного цикла. На практике также удобно пользоваться матрицей БКГ (Boston Consulting Group), которая фактически дает характеристику приспособленности к рынку. Вывод дается по результатам сравнения фактической и эталонной структур товарооборота с расчетом коэффициента структурных различий.

Неравномерность сбыта по потребителям. Анализ неравномерности сбыта по потребителям актуален и для производителей и для оптовиков. Высокая неравномерность распределения товарооборота по покупателям нежелательна. Стабилизированный портфель означает, что предприятие должно избегать так называемого соотношения 20/80, означающего, что на малую долю покупателей приходится большая доля товарооборота. Соотношение, когда продавец около 80% своего товарооборота реализует через приблизительно 20% клиентов, нежелательно, особенно если оно долго сохраняется. Нагляднее всего результаты анализа изображаются в виде кривой Лоренца с накопленными долями по клиентам и по товарообороту.

Возраст товара и возраст рынка. Анализ рисков проводится по известной матрице Ансоффа «продукт — рынок». Известно, что в 1977 г. проведены исследования по затратам предприятия при осуществлении каждой из четырех стратегий, а через два года были получены вероятности успеха при применении каждой из стратегий. Затраты даны по отношению к затратам при старом товаре на старом рынке, которые приняты за единицу. Результаты сведены в табл. 1.4.