Выработка стратегии развития предприятия торговли и сервиса

      Как правило, окончательный выбор стратегии  делается на основе сравнения перспектив развития фирмы в различных видах деятельности, установления приоритетов и распределения ресурсов между видами деятельности для обеспечения будущего успеха.

      Одной из методик выбора стратегии предприятия, считается, весьма популярная в последнее  время, процедура анализа положения компании на рынке, с помощью построения матрицы портфеля стратегических зон хозяйствования (СЗХ) [3]. Обычно такая матрица строится на основе пары стратегически важных переменных, таких как скорость роста отрасли, размеры рынка, конкурентный статус и т.д.

      Построение  таких матриц, с одной стороны, обычно не требует значительных затрат времени и капитала, а с другой – построенные матрицы отображают достаточно четкую рыночную обстановку. Наибольшее распространение получила матрица BCG, (BCG - Boston Consulting Group)[6].

      Матрица BCG (Рисунок 9) содержит четыре квадранта в координатах скорость роста отрасли - относительная доля рынка, контролируемая фирмой[16].

      Рисунок 9 - Матрица БКГ для гипотетической фирмы 

      Каждая  СЗХ определяется кругом в этих координатах, причем площадь круга соответствует  объему продаж в СЗХ или относительной  доле СЗХ в продажах всей фирмы. Относительная  доля рынка определяется как отношение объема продаж в СЗХ к объему продаж средней СЗХ фирм, действующих на этом рынке. При помощи матрицы BCG, СЗХ фирмы группируются в четыре зоны. Краткие характеристики каждой из зон рассмотрены ниже:

      «Дикая  кошка». Быстрый рост рынка делает эти СЗХ привлекательными. Но их относительная доля на рынке низка и поэтому, вполне понятен вопрос, о возможности получения высокой прибыли. Поэтому предприниматель должен решить, следует ли ему инвестировать капитал в СЗХ, расположенные в этом квадранте.

      «Звезды». Это самая лучшая позиция для бизнеса. Но «звезды» обычно требуют больших инвестиций для поддержки экспансии продукции и увеличения производственных мощностей. Они также могут генерировать свои собственные внутренние потоки инвестиций вследствие преимуществ низких издержек при больших масштабах производства. Те предприятия, которые долго существуют и приближаются к зрелости в этой зоне – поддерживают сами себя, а молодые фирмы требуют существенных внешних инвестиций.

      «Дойные коровы». Бизнес в этом секторе с относительно большой контролируемой частью рынка и при лидирующих позициях в отрасли, обеспечивает достаточно большую прибыль, но вследствие слабого роста отрасли в целом, возникает вопрос о целесообразности реинвестировать заработанный капитал для поддержания позиции предприятия на рынке. Считается, что потоки инвестиций целесообразно направить в другие секторы.

      «Собаки» - наименее привлекательный сектор вследствие непередовых позиций на рынке и малых прибылей по сравнению с лидерами, которые пользуются преимуществами масштаба производства. Таким образом, эти СЗХ, как правило, кандидаты к ликвидации.

      Другим  вариантом реализации матричной  техники может выступать матрица Томпсона – Стрикланда[8]. Эта матрица является разновидностью матрицы БКГ, с тем различием, что по осям отложены величины:

• Рост рынка;
• Конкурентная позиция.

      Однако  преимущество модели в том, что в  зависимости от того в какой квадрант попадет компания, сразу выдаются возможные варианты стратегий.

      Более сложным вариантом является модель "Стратегической Оценки Положений и Действий"[14]. Смысл модели в том, что первоначально по бальной шкале определяются следующие факторы:

• Финансовое положение компании;
• Привлекательность отрасли;
• Стабильность окружающей Среды;
• Конкурентные преимущества фирмы.

      Далее эти факторы откладываются на 4-х осях, а полученные экспертные оценки соединяются между собой. В зависимости от полученной картины  выдаются соответствующие рекомендации.

      Основное  внимание модели Hofer/Schendel сосредоточено на позиционировании существующих видов бизнеса на матрице развития рынка товаров, определении идеального набора из этих видов бизнеса и разработке путей формирования такого идеального набора. Как правило, модель применяется для диверсифицированного бизнеса. Так же подразумевается, что в рамках предприятия могут существовать только два оптимальных бизнес-решения: покупка нового (и/или усиление существующего) вида бизнеса или продажа (и/или ослабление существующего) вида бизнеса.

      Положение каждого вида бизнеса определяется соответственно степенью развития его рынка и его эффективностью относительно конкурентов. В зависимости от стадии развития рынка товаров могут быть выбраны различные стратегии.

      В своей модели Хофер и Шендель  предлагают три типа идеального бизнес-набора на уровне корпорации:

1. Набор роста,
2. Набор прибыли,
3. Уравновешенный набор (роста и прибыли).

      Корпорации  могут стремиться к достижению одного “идеального” набора из трех. Цели, задачи и требуемые ресурсы для каждого  из них различны и это может  привести к различному развитию сценария в будущем.

      Набор роста может включать много видов  бизнеса, чей рынок находится  на ранних стадиях своего жизненного цикла. В надежде на достижение успеха и извлечение большой массы прибыли  в будущем в такие виды бизнеса  будут делаться значительные инвестиции. Это может привести к кратковременным проблемам с денежной наличностью.

      Набор прибыли, как правило, состоит из таких видов бизнеса, чей рынок  находится на высокой стадии развития. Эти виды бизнеса порождают значительную массу прибыли, и если ее не использовать для реинвестиций, то могут возникнуть проблемы тогда, когда начнется падение объемов реализации.

      В уравновешенном наборе компании содержится пропорциональное количество видов  бизнеса, ориентированных на “молодые”  и “зрелые” рынки.

      В структуре модели по оси Y, отображаются стадии развития рынка. Может рассматриваться до 5 основных стадий: развитие рынка, рост, вытеснение с рынка старого продукта, зрелость, насыщение. Стадия насыщения делится на три части - насыщение, спад и застой (Рисунок 10).

      На  оси Х отображается относительная конкурентная позиция вида бизнеса в рамках отрасли. Она делится на 3 категории: сильная, средняя, слабая. Первоначальная модель включала четвертую категорию “худшая или вытесняемая”. Так как очевидно, что последняя стадия подразумевает несостоятельность бизнеса, она почти никогда не заслуживает внимания в ходе стратегического планирования.

      В данном подходе, в зависимости от положения и вида бизнеса выводится соответствующая стратегия[23].

      Рисунок 10 - Три основных типа идеального бизнес портфеля, согласно теории Хофера-Шенделя

      Не  следует так же забывать и про  достаточно хорошо известные в менеджменте  модели, такие как матрица Анзоффа, модель ADL(Arthur D. Little)/Life Cecle и другие [17].

      Для контроля и управления процессом разработки стратегии, в настоящее время на ряду с матричными моделями, используются экономико-математические и аналитико-стохастические исследовательские модели, а также специальные математические программы, позволяющие моделировать процесс разработки стратегии. Корпорации во всем мире ежегодно расходуют сотни миллионов долларов на компьютерное моделирование внешней и внутренней среды предприятия. Однако стройной математической основы для моделирования реальных объектов и анализа процесса разработки стратегии пока не существует.

      Следует однако отметить, что ведущими аналитиками  в сфере стратегического менеджмента  непрестанно осуществляются попытки  привести процесс принятия решения  к математически выверенному  алгоритму. К настоящему времени  накоплен существенный опыт разработки математических моделей и программных комплексов для моделирования двухмерных и трехмерных многофазных финансовых потоков в макро- и мезо- среде предприятия. Обусловлено это тем, что стремительное развитие средств вычислительной техники на сегодняшний день достигло небывалых высот.

      Затруднения специалистов вызывает в основном значительная неоднородность рыночных структур, слабая предсказуемость инфляции и безработицы, а так же непредсказуемость индивидуального  менталитета. В сложных, двух- и трехмерных математических моделях выработки стратегии приходится априори вводить предположения о латентном изменении потенциальных рынков и укрупнении экономических макро-составляющих. Поэтому достоверность получаемых результатов в значительной степени определяется достоверностью принятых предположений. Кроме того, не учитываются случайные флуктуации и фрактальная составляющая бизнес-процессов.

      Также отсутствуют эффективные алгоритмы  идентификации экономических систем, что приводит к необходимости  проведения большого числа итерационных расчетов для настройки моделей. Таким образом, дедуктивные (детерминированные) модели оказываются избыточно сложными. Кроме того, наличие огромного числа расчетных элементов усиливает неустойчивость счета и увеличивает погрешность расчета технологических показателей. Следовательно, при разработке модели принятия стратегического решения на предприятии следует требовать от модели следующих характеристик:

• цифровая модель должна является многомерным описанием экономической составляющей макросреды предприятия, которое должно содержать не только аналитические показатели деятельности, но и свойства среды окружения, а так же стохастические элементы развития предприятия;
• модель должна опираться на все доступные виды разнородной экономико-аналитической информации и быть максимально детальной;
• она должна быть непротиворечивой, то есть удовлетворять всем известным фактам.

      В этих условиях исследователи-практики начинают интуитивно использовать математические модели с небольшой размерностью (одно- и двухмерные), поскольку они более точны, так как ошибки при применении таких моделей взаимно погашаются (Хотя данное утверждение тоже является большим вопросом, но зато такие модели являются «обозримыми», более легко поддаются идентификации.). Классическим примером применения математического аппарата для разработки стратегии предприятия являются следующие группы моделей:

      Стохастические  модели. В имеющихся в настоящее время программных комплексах фирм Schlumberger (Geoframe, Eclipse), Roxar (RMS, More) и т.д. почти все алгоритмы построены на детерминированной основе, и только ряд небольших задач ориентирован на условия принятия решений в условиях риска (в основном с использованием метода Монте-Карло) [13].

      Специалисты фирмы Roxar считают, что наши знания об окружающей предприятие среде никогда не являются исчерпывающими, поэтому задача построения экономико-математической модели разработки стратегии имеет множество решений, каждое из которых может привести к различным прогнозам экономических показателей. Наиболее яркий пример такого подхода – это оценка перспектив разработанного бизнес плана методом Монте-Карло в виде гистограммы накопленных частот.

      Эволюционные  модели (открытые системы). Дело не только в том, что дедуктивные модели оказываются избыточно сложными. Известно, что детерминированное описание бизнес-среды может быть получено только за счет пренебрежения погрешностями данных и разрыва большого числа связей, соединяющих фирму с внешним окружением [13].

      Реальная  система связана со всем окружением, а модель, обладающая конечным числом элементов и связей, только приблизительно отражает объект, из-за чего возникает ошибка при управлении с помощью такой модели. Поэтому применение детерминированных моделей и приводит к потере целостности описания при попытках построения детерминированных моделей для сложных объектов.

      Даже  располагая максимальным количеством  данных, идеально точно описывающих  все особенности деятельности предприятия, все равно невозможно точно предсказать  конечный результат деятельности предприятия. Это связано с тем, что невозможно заранее спрогнозировать политическую составляющую, темпы циклических изменений и наконец «человеческого фактора». Вследствие этого управление процессами разработки стратегии на основе детерминированных моделей затруднено — часто прямое вмешательство, основанное на знании частных факторов, не приводит в случае сложных систем к ожидаемому результату.