Главная    Интернет-библиотека    Маркетинг    Продуктовая политика    Продуктовый портфель мясоперерабатывающего предприятия: особенности принятия решений

Продуктовый портфель мясоперерабатывающего предприятия: особенности принятия решений

Продуктовый портфель мясоперерабатывающего предприятия: особенности принятия решений

Опубликовано в журнале "Маркетинг в России и за рубежом" №4 год - 2002

Чуровский С. Р.

к.т.н., начальник отдела ООО «Торговый Дом Парнас»
 
Сафонов Г.В.,
генеральный директор ООО «Торговый Дом Парнас»

Общие положения

Отделы продаж больших предприятий и/или торговых домов, не ограничивающиеся продвижением узкого ассортимента продуктов, как и любые другие сложные системы, на пути своего поступательного развития рано или поздно начинают испытывать на себе объективное давление накапливающихся в них количественных изменений. Эти изменения связаны и с нарастанием оборотов, и с увеличением числа клиентов, и с многократным возрастанием объемов многоплановой информации о продвигаемых продуктах. Количество последних перестает укладываться в сознании лиц, принимающих решения (генеральный директор, начальники управлений и отделов), и по этой причине решения этих должностных лиц становятся все менее обоснованными. Отдельные не очень значимые направления (продукты) перестают регулярно оцениваться даже на предмет выявления их  экономической эффективности, не говоря уже о маркетинговых нюансах продвижения. Проблему можно сформулировать следующим образом — перегруженность лиц, принимающих решения, огромным объемом количественной информации.

Частично эта проблема снимается применением метода обоснования краткосрочных решений на основе анализа положения продукта на кривой жизненного цикла [4]. Но этот инструмент позволяет получить ответ только на вопросы: «Где и когда взять деньги?» и некоторые вопросы маркетинга продаж. Вопросы: «Куда или на что потратить деньги?», а также вопросы стратегии продвижения целых групп или отдельных продуктов — остаются открытыми. Может ли в этой ситуации помочь какой-либо из известных из литературы по маркетингу инструментов принятия (обоснования) решений?

На помощь может прийти один из наиболее известных инструментов краткосрочного стратегического планирования — метод BCG (Boston Consulting Group) [1—3]. Этот метод является ярким воплощением всеобщего закона перехода количественных изменений в качественные в области экономики и, по мнению автора, вполне подходит для решения рассматриваемой в данной статье задачи — обоснования краткосрочных финансовых и продуктовых решений на основе анализа продуктового портфеля предприятия (корпорации).

Давайте проанализируем все, что можно почерпнуть из перечисленных академических источников (см. табл. 1).

Таблица 1

Название (варианты)

  1. Метод (матрица) BCG (Boston Consulting Group).
  2. Матрица «рост — доля рынка» (growth — share matrix).
  3. Модель портфеля долей рынка (portfolio analysis)

Цель формирования

Обоснование краткосрочного стратегического выбора на основе потока денежных средств (от источника получения к объекту вложения)

Способ достижения цели

Позиционирование (разделение, классификация) продукта (самостоятельной бизнес-единицы) на отраслевом рынке:

  • по темпу текущего рыночного роста целевого сегмента по отношению к ВВП в натуральных показателях (альтернатива ВВП — объем отраслевого рынка);
  • по величине занимаемой относительной доли рынка по сравнению с самым большим конкурентом

Входные данные (в натуральных показателях)

  1. Общий объем сбыта данного продукта на отраслевом рынке (всех существующих предприятий вместе).
  2. Объем сбыта данного продукта собственным предприятием.
  3. Объем сбыта данного продукта предприятием основным конкурентом.
  4. Прогноз объемов сбыта по п.п. 1—3.
  5. Данные подтверждающие гипотезу о наличии в отрасли опыта в производстве позиционируемого продукта

Что можно оценить на качественном уровне

По положению продукта внутри матрицы можно на качественном уровне сделать заключение:

  • о конкурентоспособности и привлекательности отдельных групп (продуктов) в продуктовом портфеле предприятия;
  • о потребностях в денежных средствах на поддержание темпов роста исследуемого продукта (потребность в финансировании);
  • о потенциале рентабельности (прибыльности) продукта;
  • о портфеле (группах) продуктов и направлениях дальнейшей деятельности (наращивание перспектив, уменьшение рисков и т.п.)

Показатели (в натуральном исчислении)

  1. Объемы продаж своего предприятия по продуктовому портфелю.
  2. Объемы продаж предприятия — главного конкурента.
  3. Общий объем продаж на рынке данного продукта.
  4. Объем продаж на отраслевом рынке (замена ВВП)

Критерии

Темп роста > Х% — высокий (уточняется при настройке инструмента с учетом особенностей отрасли).

Относительная доля рынка > 1 — большая

Смысл представления результатов анализа по методу BCG приведен на рисунке 1 и в комментариях к нему.

Как следует из материала перечисленных источников:

  1. Продукт «Звезда» дает значительные прибыли, но и требует средств для поддержания роста. Основная тенденция движения: от 1 к 2 .
  2. Продукт «Дойная корова» является источником финансовых средств в основном для «Трудных детей», как правило, не требует значительных вложений для поддержания своего роста. За счет средств, приносимых этим продуктом, проводятся общее развитие, диверсификация и НИОКР. Основная тенденция движения: от 2 к 4 .

Анализ продуктового портфеля предприятия по методу BCG

Рис. 1. Анализ продуктового портфеля предприятия по методу BCG

  1. Продукт «Трудное дитя» (или «Темная лошадка», или «Знак вопроса») имеет шансы на успех, но требует значительных средств для поддержания роста. Тенденции движения: при успехе от 3 к 1 ; при неудаче от 3 к 4 .
  2. и 5. Самые неприятные позиции — «Мертвый груз» (или «Неудачник», или «Собака»). У 4 для выживания необходимы существенные вложения на «разогрев» рынка, если продукт  новый. У 5 шансов выжить мало. Основные стратегии: при наличии прибыли — скромное существование, при убыточности — деинвестирование.

Следует заметить еще и следующее: поскольку рынок продукта необязательно всегда растет, он может и сокращаться, то на оси Y ниже нулевой точки могут располагаться и отрицательные значения скорости изменения объема продаж. Это приведет к появлению в привычной форме матрицы BCG двух дополнительных позиций: убытки — «Птицы Додо» и небольшие доходы — «Боевые лошади».

Важные замечания:

  1. Автор статьи нарушил «авторское право» и отошел от традиционной формы представления матрицы BCG, когда по оси X делают обратную шкалу. На то есть несколько причин. Во-первых, это не меняет сути метода; во-вторых, такое построение графика при алгоритмизации процесса его построения упрощает программный код и, наконец, считать и писать слева направо, по мнению автора просто более привычно.
  2. По оси Y порог разделения темпов роста объемов продаж рассматриваемых продуктов подлежит обязательному обоснованию. На рисунке 1 он выбран произвольно и равен 5% по отношению к базовому периоду. Вообще же темп роста объемов продаж отдельных продуктов может быть любым.
  3. По осям X и Y используется линейная шкала.
  4. Линия изменения направления потока денежных средств обозначает границу между двумя зонами. Зоной генерации денежных средств считается зона расположенная правее линии изменения направления. Зоной потребления денежных средств считается участок левее линии изменения направления, а продукты, попавшие в нее, как правило, требуют дополнительных вложений на их развитие.

Что делать, если не хватает информации

На практике собрать всю необходимую информацию по известным причинам невозможно, особенно в части, касающейся конкурентов. Если, конечно, речь не идет о портфельном анализе корпорацией позиций своих собственных бизнес-единиц или своего продуктового портфеля. Поэтому для получения приближенных оценок доли рынка часто используют информацию о производственных мощностях конкурентов, которую получить существенно легче. Но и эти знания не дают всей необходимой информации. Поэтому в повседневной практике прибегают к косвенной оценке долей рынка.

Такой подход базируется на гипотезе о том, что существует объективная зависимость доли рынка, занимаемой производителем или его продуктом, от небольшого перечня ключевых факторов. Только эти факторы и включаются в анализ, а все прочие считаются равными. Далее по принимаемым во внимание факторам, с помощью первичных исследований или прибегая к помощи экспертов, по каждому из факторов для каждого конкурента выставляются баллы. Данная балльная оценка и характеризует конкурентную силу каждого из производителей по каждому из ключевых факторов успеха (КФУ). Далее рассчитывают относительную конкурентную силу каждого из участников анализа. Она является отношением силы позиции конкретного конкурента к аналогичному показателю сильнейшего из оставшихся. На последнем этапе весь рынок принимается за 100%, к которым и приравнивается сумма относительных показателей силы бизнеса рассматриваемых конкурентов. Доля каждого из них будет прямо пропорциональна своему показателю конкурентной силы, а относительная доля рынка каждого — равна отношению его собственной доли к наибольшей из оставшихся. Подобный подход реализован в продвигаемой фирмой Pro-Invest Consulting программе стратегического планирования маркетинга Marketing expert.

Например, на рынке оперируют три конкурента К1, К2 и К3. Они выпускают одинаковую продукцию, оцениваемую потребителями одинаково по всем показателям, кроме одного (в принципе, могут рассматриваться не портфели, а отдельные продукты разных производителей). Ключевым фактором успеха в предлагаемой ситуации и будет этот единственный показатель, так как только от него будет зависеть выбор потребителей. Первичные исследования и/или опросы экспертов позволили получить оценки этого показателя у каждого из конкурентов — 4, 3 и 2 балла соответственно (по 5-балльной шкале — см. табл. 2).

Таблица 2

Косвенная оценка долей рынка, занимаемых разными производителями

 

К1

К2

К3

Оценка показателя (по 5-балльной шкале)

4

3

2

Относительная сила бизнеса

1,33

0,75

0,5

Доля рынка

0,52

0,29

0,19

Относительная доля рынка

1,79

0,56

0,37

В реальной ситуации КФУ может быть гораздо больше, чем один, и степень их вклада (влияния) в общую оценку будет неодинакова. Но это приведет только к необходимости взвешивания оценок и не изменит сути метода в принципе.

Пример применения модели BCG

Все описанное в основном относится к анализу конкурентов. Наша же задача, поставленная в начале статьи, — обоснование решений на основе портфельного анализа своих собственных продуктов. Это означает, что, обладая исчерпывающей внутренней информацией, мы не будем прибегать к косвенным оценкам относительных долей рынка, занимаемых каждым из продуктов, а воспользуемся информацией отдела сбыта по общему объему продаж и каждого из продуктов в частности.

Перед рассмотрением конкретного примера сделаем две оговорки:

  • допустим, что существует предприятие N, выпускающее k групп продуктов по i наименований в каждой из них;
  • поскольку проводится анализ своего собственного портфеля на предмет позиционирования каждой из групп, а в группе — каждого из продуктов, то при построении матрицы BCG данные по общему объему продаж предприятия вполне могут заменить данные об объеме отраслевого рынка.

Пусть существует предприятие, выпускающее колбасную продукцию, делящуюся на следующие группы: вареные колбасы, сосиски, сардельки, полукопченые колбасы, варено-копченые колбасы, сырокопченые колбасы. Данные об объемах производства за 2000 и 2001 гг. представлены в таблице 3. Как видно из таблицы, предприятие интенсивно развивается, о чем свидетельствует более чем 20%-ный рост общего объема продаж в 2001 г. по отношению к 2000 г.

Таблица 3

Объем продаж по видам продукции и месяцам, кг

 

Вареные колбасы

Сосиски

Сардельки

П/к колбасы

В/к колбасы

С/к колбасы

Всего колбас

Прирост к 2000, %

Прирост к январю, %

2000 г.

январь

40523

32300

5567

3026

2935

1313

102441

 

0

февраль

40224

29942

6145

3571

3185

1723

101237

 

-1,18

март

43596

30976

6967

3493

3630

1963

106302

 

3,77

апрель

44646

31463

7325

3591

4245

2120

108981

 

6,38

май

51963

34544

8382

4072

4219

1812

119474

 

16,63

июнь

58663

37784

8950

4911

4335

2118

132379

 

29,22

июль

49922

34668

8166

3723

3899

1951

115978

 

13,21

август

44161

34002

8656

3055

3972

2146

110229

 

7,60

сентябрь

52639

37368

9442

3076

4120

1917

123379

 

20,44

октябрь

57572

38979

9996

3070

4122

1995

130499

 

27,39

ноябрь

67291

43726

10598

3417

4278

2150

146057

 

42,58

декабрь

73820

43043

10086

4249

6358

3567

158043

 

54,28

2001 г.

январь

59013

37779

9038

3317

4417

1782

125857

22,86

0

февраль

60764

37751

8835

3219

4992

1923

129432

27,85

2,84

март

74985

39920

9501

4670

6349

1886

151741

42,75

20,57

апрель прогноз

75400

39200

11000

6300

7500

1850

154400

41,63

22,64

Для того чтобы провести анализ продуктового портфеля предприятия на основе краткосрочной динамики (по отношению к предыдущему месяцу), простроим таблицу 4, в которой приведены данные на конец марта 2001 г.

Таблица 4

Таблица показателей продуктового портфеля для метода BCG

Наименование продукции

Объем реализации на отчетную дату (март), тонн

Темп роста к предыд. месяцу, %

Относительная доля в сбыте

Вареные

75

23

1,88

Сосиски

40

6

0,53

Сардельки

10

8

0,13

П/к

5

45

0,06

В/к

6

27

0,08

С/к

2

-2

0,03

Всего:

152

 

 

По данным таблицы 4 построим модель BCG (см. рис. 2).

Модель продуктового портфеля предприятия (BCG)

Рис. 2. Модель продуктового портфеля предприятия (BCG)

Настройка инструментария

Давайте остановимся на принципиально важном вопросе — настройке данного инструмента или его адаптации к особенностям отрасли. Автор имеет в виду необходимость обоснования количественных значений порогов, до которых и темп роста, и относительная доля рынка будут считаться малыми, а свыше которых — большими. Почему эти цифры на рисунке 2 именно такие, как в большинстве учебников по маркетингу? На рисунке показано, что граница перехода темпа роста из малого в большой соответствует 10%, а аналогичная граница относительной доли рынка равна 1. Случайно ли такое совпадение? Может ли быть по-другому?

Теоретически рассматриваемый критерий по темпу роста может быть любым, разве что исключая крайние значения плюс и минус бесконечность. Но на практике эта цифра должна выбираться обоснованно, а не просто 5 или 10%. Предвидя необходимость такого обоснования, мы привели в таблице 3 данные не только за 2001 г., на основе которых строилась матрица, но и данные за 2000 г. И, что еще более важно, — сразу обратили внимание на более чем 20%-ный темп роста общего объема продаж. Значит, установленный сейчас порог в 10% — это примерно среднее значение наблюдающегося в этом году темпа роста данного предприятия (и именно эти данные мы условились считать за отраслевые). Если бы общий темп роста был не 20%, а только 5%, что, кстати сказать, по западным меркам тоже немало, то критерий по оси Y мог бы быть равным 2 или 3%. Это упрощенное обоснование, но дающее возможность понять направление действий при обосновании любой степени сложности.

Теперь давайте задумаемся над смыслом относительной доли рынка. Очевидно, что всегда в любом количественном ряду будет лидер, имеющий объем продаж хоть на килограмм, но больше всех остальных (ситуация полного совпадения не рассматривается как маловероятная). Это означает, что отношение объема продаж лидера к объему продаж любого из оставшихся продуктов всегда будет больше 1, а обратные отношения — всегда меньше 1. Отсюда следует, что на рисунке 1 представлена не осуществимая на практике (в рамках установленного критерия по оси Х) ситуация, когда есть и «Звезда», и «Дойная корова». Этот вывод ярко подтверждает рисунок 2, на котором справа от введенного критерия есть одна единственная «Звезда» — группа вареных колбас с темпом роста 23% и 75 т реализации в месяц. Означает ли это, что вторая по величине объема реализации в 40 т в месяц и небольшим темпом роста в 6% группа сосисок действительно является обреченной на вымирание «Неудачницей»?! Ответ очевиден — нет. Критерий, выставляемый по оси Х, вдумчивый маркетолог может и должен обосновывать сам в зависимости от целей проводимого анализа.

Анализ ситуации

Мы пока только обсудили примерный ход мыслей при настройке маркетологом инструмента представления количественной информации в качественных образах. И совсем не занимались анализом того, что же за ситуация складывается с портфелем предприятия и надо ли немедленно что-то делать с группой сырокопченых колбас, у которой и объем реализации всего 2 т, и отрицательный темп роста — 2% к предыдущему месяцу: явная «Птица Додо».

Если маркетолог все-таки начнет что-то делать с группой сырокопченых колбас, то он нарушит один из принципов управления в маркетинге — отслеживай все, даже краткосрочные изменения, а реагируй на долгосрочные тенденции.

Для того чтобы соблюсти этот принцип, маркетолог-аналитик, прежде чем начать что-то анализировать, просто обязан построить еще одну, но теперь уже относительно долгосрочную модель портфеля предприятия, учитывающую динамику не к предыдущему месяцу, как в первом случае (табл. 4 и рис. 3), а хотя бы к началу года. Здесь и далее, конечно же, условно речь идет об относительно большем периоде анализа по сравнению с краткосрочной моделью, где за базовые принимаются данные предыдущего месяца.

Для этого построим таблицу 5, отличающуюся от таблицы 4 только столбцом с данными о темпе роста. Последний, естественно, будет другим, так как за базовый период будет принят январь, а не февраль, как в первом случае. И по новым данным построим относительно долгосрочную модель BCG, содержащую в себе информацию о тенденциях за более продолжительный отрезок времени (см. рис. 3).

Таблица 5

Показатели продуктового портфеля для метода BCG

Наименование продукции

Объем реализации на отчетную дату (март), тонн

Темп роста к предыд. месяцу, %

Относительная доля в сбыте

Вареные колбасы

75

27

1,88

Сосиски

40

6

0,53

Сардельки

10

5

0,13

П/к колбасы

5

41

0,06

В/к колбасы

6

44

0,08

С/к колбасы

2

6

0,03

Всего

152

 

 

Модель BCG на основе данных за три месяца
                                    КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТЬ

Рис. 3. Модель BCG на основе данных за три месяца

В модели, использующей информацию за более длительный промежуток времени, мы видим, что положение группы сарделек стало еще хуже, а вот позиция сырокопченых колбас значительно улучшилась по сравнению с ее положением на рисунке 2. Группы вареных колбас и сосисок своего положения не изменили. Критерий по оси Х выбран равным 0,5. Какие из этого можно сделать выводы?

  1. Менее весомые группы более подвержены воздействию текущей конъюнктуры рынка, и доказательством тому может послужить то, что полукопченые и варено-копченые колбасы практически поменялись местами.
  2. Изменение позиции более весомых групп продуктов происходит только под воздействием долгосрочных тенденций, и доказательством этого служит то, что группы вареных колбас и сосисок практически не изменили своих позиций.
  3. Группу сосисок можно по праву считать «Дойной коровой», не требующей для своего существования каких-то дополнительных усилий. Именно поэтому мы и перенесли границу принятия решения влево по оси Х к отметке 0,5.
  4. При размышлении о том, что спасать — сырокопченые колбасы или сардельки, — выбор склоняется в пользу группы сарделек, так как у нее темп роста в относительно долгосрочной перспективе падает.

Если бы нам была важна информация просто о тенденциях в движении групп продуктового портфеля, лишенная влияния конъюнктуры текущего года, можно было бы построить модель еще более долгосрочную, где за базовый период был бы принят март 2000 г. Оставим эту работу любознательным читателям. Сами же попробуем получить как можно больше качественной информации, модифицируя используемую нами модель в поисках ответа на два часто задаваемых вопроса: какие группы оказывают наибольшее влияние на ситуацию в продуктовом портфеле [5] и как повлиять на ситуацию в нужном направлении.

Для этого дополним таблицу 5 данными, как это показано в таблице 6.

Таблица 6

Модифицированная таблица показателей продуктового портфеля

Наименование продукции

Объем реализации на отчетную дату (март), тонн

Темп роста к предыд. месяцу, %

Относительная доля в сбыте

Удельный вес в объеме сбыта, %

Удельный вес в темпе изменения объемов, %

Доходность к цене, %

Вареные колбасы

75

27

1,88

49,4

62

18

Сосиски

40

6

0,53

26,3

8

16

Сардельки

10

5

0,13

6,3

2

15

П/к колбасы

5

41

0,06

3,1

5

12

В/к колбасы

6

44

0,08

4,2

7

13

С/к колбасы

2

6

0,03

1,2

0

25

Всего

152

 

 

90,5

 

17

И построим по этим данным еще две модели, представленные на рисунках 4 и 5.

Модель оценки вклада в динамику общего объема продаж

Рис. 4. Модель оценки вклада в динамику общего объема продаж

Какую информацию можно почерпнуть из представленных моделей?

Рисунок 4 в качественной форме показывает, что общий прирост объемов продаж предприятия происходит в основном за счет «Звезды» — группы вареных колбас, расположенной выше и правее других. Это означает, что при принятии финансовых решений в первую очередь должны рассматриваться вопросы, связанные с финансированием мероприятий, направленных на поддержание темпов роста именно этой группы.

Модель оценки вклада в общий доход предприятия

Рис. 5. Модель оценки вклада в общий доход предприятия

Вторая по степени влияния группа сосисок по праву занимает место «Дойной коровы», и мы, выбрав критерий 0,5, не ошиблись. Учитывая положительную тенденцию в темпах роста группы сосисок, при длительном ее поддержании предприятие вполне может получить еще одну «звезду» и тем самым завоюет еще один сегмент рынка.

Группа сарделек и в этой модели занимает не самую лучшую позицию, а ведь товар-то очень ходовой! В чем же дело, в чем ошиблись маркетологи предприятия? Давайте обратимся к модели на рисунке 5.

Что же мы видим? Доходность группы вареных колбас уступает только доходности сырокопченых колбас. Предприятие на этой группе зарабатывает львиную долю своих доходов. Пересчитав доходность из процентов в рубли и взяв из таблицы объем реализации, руководитель получает очень точную оценку суммы получаемых доходов. Ну, чем не инструмент достижения целевой прибыли, особенно если в его полномочиях решения о цене продукта?! Аналогичная картина происходит и с группой сосисок.

В группе сырокопченых колбас доходность самая высокая. Это может быть связано и с позиционированием этой продукции как деликатесной, и/или с ограничением спроса высокой ценой из-за недостатка производственных мощностей, и с некоторыми другими факторами. Видимо, то, что происходит с этой группой, контролируется маркетологами и руководством предприятия и вполне устраивает и тех и других.

Что же с проблемной группой сарделек? Доходность их немногим меньше групп сосисок и вареных колбас. Вот и ответ: стремясь заработать больше средств и на группе сарделек, лицо, принимавшее решения об отпускной цене продукта, возможно, не учло, что данный продукт потребляется наименее обеспеченными слоями населения, более чувствительными именно к цене продукта (сегментация по выгодам) — это раз. Именно в группе сарделек происходит сильнейшая конкуренция между уже функционирующими предприятиями и мини-цехами, входящими на этот рынок, как правило, с сардельками (конкуренция между существующими и/или новыми предприятиями), — это два. Поняв это и своевременно скорректировав и цену продукта, и все маркетинговые мероприятия, предприятие может поправить положение дел и с этой группой. Возможна и другая мотивировка: ставилась задача в короткий срок любой ценой заработать определенный объем прибыли. Поэтому на короткий промежуток времени предприятие пошло на повышение цены, зная, что позиции будут восстановлены как только цена станет конкурентоспособной.

Мы с вами обсудили только то, что лежит на поверхности, не вдаваясь в глубокий анализ с наложением на полученные модели конъюнктуры рынка, глубокой сегментации, позиционирования и многих других факторов.

Кроме того, никак нельзя оставить без внимания наверняка уже возникший  у читателей интерес к напрашивающимся вопросам: «А что происходит внутри проблемной группы сарделек?» и «Почему это происходит?» Для ответа на эти вопросы приведем данные по объемам реализации отдельных наименований сарделек за 2001 г., построим сразу относительно долгосрочные модели и предоставим возможность читателям разобраться самим в том, что происходит с каждым из наименований сарделек и как можно повлиять на сложившуюся ситуацию (см. табл. 7 и 8 и рис. 6—8).

Таблица 7

Отгрузка сарделек по месяцам 2001 г.

 

Шпикачки

Ветчинные

Пикантные

Для завтрака

Говяжьи

Дачные

Славянские

ВСЕГО

Январь

215

718

170

1223

3675

841

2196

9038

Февраль

251

901

155

1148

3503

810

2067

8837

Март

326

852

168

1429

3222

754

2511

9501

Апрель (прогноз)

345

745

152

1480

3402

959

3106

10988

Таблица 8

Показатели продуктового портфеля группы «сардельки»

Наименование продукции

Удельный вес в объеме сбыта, %

Удельный вес в темпе изменения объемов, %

Коэффициент тренда

Относительная доля в сбыте

Темп роста к началу года, %

Доходность к цене, %

Объем реализации на отчетную дату, т

Шпикачки

3

24

56

0,10

51,5

12,0

0,33

Ветчинные

9

29

67

0,26

18,6

15,6

0,85

Пикантные

2

0

-1

0,05

-0,8

13,1

0,17

Для завтрака

15

44

103

0,44

16,8

12,0

1,43

Говяжьи

34

-98

-226

1,28

-12,3

17,9

3,22

Дачные

8

-19

-43

0,23

-10,3

13,2

0,75

Славянские

26

68

158

0,78

14,3

16,2

2,51

Всего

97

 

231

 

 

 

9,50

Рис. 7 

Рис. 8 

Заключение

Проведенный на конкретном примере анализ возможностей метода позволяет сделать вывод о том, что метод BCG и его модификации вполне пригодны для решения задачи, сформулированной в начале статьи, и обладает рядом неоспоримых достоинств, а именно:

  • по праву считается одним из базовых инструментов анализа, планирования, обоснования решений и грамотного построения стратегии рыночного поведения;
  • представляет собой удачный способ визуализации относительного характера информации о положении дел в продуктовом портфеле предприятий;
  • позволяет интегрировать в себе важнейшие показатели процесса продвижения продукции и теоретические концепции маркетинга;
  • позволяет лицам, принимающим решения, быстро и в запоминающихся образах ухватить суть складывающейся ситуации;
  • легко вписывается в современные процессы поддержки принятия управленческих решений за счет своей простой алгоритмизации и встраиваемости в витрины данных OLAP-технологий, и дает возможность в режиме реального времени сигнализировать о положении и изменении во времени отдельных позиций или целых групп в продуктовом портфеле предприятия;
  • позволяет предвидеть ситуацию в том случае, если модели строятся по прогнозным (будущим) данным;
  • позволяет анализировать и разрабатывать товарные стратегии собственными силами предприятий без приглашения сторонних специалистов;
  • позволяет своевременно деинвестировать и/или исключать из ассортимента целые группы или отдельные позиции на заключительных стадиях жизненного цикла;
  • является объективным инструментом контроля, основывающегося на внутренней (обладающей абсолютной точностью) информации предприятия и допускающего любую степень детализации.

Очевидные достоинства метода позволяют ему по праву считаться одним из базовых методов маркетингового анализа и обоснования краткосрочных стратегических решений. Но при этом нельзя не сказать о наличии у него существенных ограничений, серьезно сужающих область его применения.

Во-первых, несмотря на кажущуюся простоту и проработанность метода BCG, выводы, сделанные на основании портфельного анализа, задают только общую ориентацию, требующую детального уточнения с помощью других инструментов анализа.

Во-вторых, метод включает в себя маркетинговую концепцию только внутреннего конкурентного преимущества и не учитывает внешних конкурентных преимуществ, которыми может обладать предприятие с успешно диверсифицированным производством.

В-третьих, метод строго применим только в условиях обладания опытом, позволяющим подтвердить наличие зависимости между относительной долей рынка и потенциалом доходности, что возможно в отраслях с массовым производством.

Поэтому при разработке эффективной ценовой и сбытовой политики метод BCG не в коем случае не заменяет собой все остальные, а направляет их, опираясь на объективные, легко измеримые показатели развития ситуации.

Литература

  1. Голубков Е.П. Основы маркетинга: Учебник. — М.: Финпресс, 1999. — 656 с.
  2. Ламбен Жан-Жак. Стратегический маркетинг. — М.: Наука, 1996. — 589 с.
  3. Мак-Доналд М. Стратегическое планирование маркетинга. — СПб.: Питер, 2000. — 320 с.
  4. Чуровский С.Р. Применение финансовых критериев при оценке положения продукта на кривой жизненного цикла // Маркетинг в России и за рубежом. — 2001. — № 3. — С. 15—22.
  5. Укрощение строптивой ма

Также по этой теме: