Методика написания дипломной работы по маркетингу



Рис.7. Схема организации манипулирования в маргинальных системах управления

С позиции Администратора и Менеджера 1, информация, представляемая Проводниками, может быть недостаточно достоверна. Но если она поступает одновременно с небольшой разницей во времени и не менее чем от 3-5 Проводников, то она считается достоверной и обычно используется для принятия управленческого решения, либо накапливается для последующего использования. Проводники определяются достаточно просто в любой системе управления. Понаблюдайте - и увидите их сами. Они этого и не скрывают и даже, может быть, догадываются, что их используют для передачи информации. Манипуляторы обычно действуют на них не напрямую, а посредством совершенно не представляющих своей роли других лиц. Назовем их Посредниками (на схеме это круг с решеткой) и Резонаторами (круги с буквой Р). Роль первых - донести дозированную информацию до Проводника, что они делают с превеликим удовольствием, а роль вторых, обладающих воображением, - не только донести эту информацию, но и усилить, преобразовать эмоционально, тем самым, усилив ее достоверность. Наконец, самые главные звенья в этой системе - манипуляторы. Их можно разделить на несколько уровней.

Уровень первый (М1) обеспечивает непосредственную манипуляцию Администратора или Менеджера 1. Обычно это люди, владеющие специальными знаниями в области медицины, психологии, оккультизма, предсказатели, гадалки и др. Они имеют свои цели: стабильное положение в структуре, относительно высокая заработная плата, социальные пакеты и т.д., и обычно их достигают.

Уровень второй (М2) обеспечивает манипуляцию максимально по четырем каналам: через Посредника, Проводника, Манипулятора первого уровня и непосредственно при общении с Администратором или Менеджером 1. Это наиболее опасный уровень манипулирования, так как позволяет одновременно с высокой вероятностью доводить дозировано информацию до администратора - маргинала. Эти лица обычно занимают ключевые посты в системе управления. Таких манипуляторов в системе может быть несколько. Для достижения своих целей этот манипулятор может использовать манипуляторов первого уровня. Обычно цели манипуляторов этого уровня несколько шире: расширение своей сферы влияния, захват или переключение на себя дополнительных не свойственных этой должности, функций. Основные признаки этого манипулятора в системе управления: чрезмерно увеличенный штат сотрудников возглавляемого им отдела или службы. Например, информационная служба, в которой 150 компьютеров, составляющая 6-8 человек, бухгалтерия с штатом 9-12 человек на 100 сотрудников, кадровая служба 2-4 человека и т.д.

Уровень третий (М3) . Этот тип манипулятора может и не присутствовать в маргинальной системе управления. Он обладает дополнительными возможностями в манипулировании за счет личного, обычно непосредственного влияния на манипулятора второго уровня. Это может быть, например, сотрудник отдела у манипулятора второго уровня. Цели его манипулирования обычно зависят от уровня его амбициозности.

Наконец уровень четвертый и самый опасный для бизнеса вид манипуляции. В отличие от предыдущих, этот манипулятор обычно не является сотрудником организации. Основная цель этого манипулирования - захват бизнеса. Для достижения этой цели он вступает в коалицию с манипулятором второго или третьего уровня. Это исследование проводилось с использованием принципа рефлексии систем, потребовало определенного мыслительного представления описанных здесь процессов

Мы привели несколько примеров использования методов системного анализа при решении конкретных научных задач, которые позволяют во многих случаях получить структурное представление процессов и на основе этого предложить эффективные механизмы их совершенствования.

1.6.3 Применение методов SWOT - анализа и Бостонской матрицы в маркетинговых исследованиях

Аббревиатура SWOT обязана своим происхождением 4 англоязычным словам: сила- strength, слабость-weakness, возможность-opportunity и угроза-threat [5,6]. SWOT анализ включает в себя анализ ситуации внутри компании, а также анализ внешних факторов и ситуации на рынке. Все данные впоследствии сводятся в одну таблицу, состоящую из 4 основных полей: сила, слабость, возможности и угрозы. Такую таблицу, также называют матрицей SWOT анализа (рис.8).

Рис.8. Матрица SWOT - анализа

Сильные стороны предприятия проявляются в имеющемся опыте, доступе к уникальным ресурсам, наличии передовой технологии и современного оборудования, высокой квалификации персонала, высоком качестве выпускаемой продукции, известности торговой марки и других.

Слабые стороны предприятия обычно проявляются в узком ассортименте выпускаемых товаров, плохой репутации компании на рынке, недостатке финансирования, низком уровне сервиса и т.п.

Рыночные возможности -- это благоприятные обстоятельства, которые предприятие может использовать для получения преимущества. В качестве примера рыночных возможностей можно привести ухудшение позиций конкурентов, резкий рост спроса, появление новых технологий производства продукции, рост уровня доходов населения и т.п. Следует отметить, что возможностями с точки зрения SWOT-анализа являются не все возможности, которые существуют на рынке, а только те, которые может использовать анализируемое предприятие.

Рыночные угрозы -- события, наступление которых может оказать неблагоприятное воздействие на вашеконкретное предприятие. Примеры рыночных угроз: выход на рынок новых конкурентов, рост налогов, изменение вкусов покупателей, снижение рождаемости и т.п.

Откуда взять информацию для проведения SWOT-анализа?

На самом деле большая часть необходимой для проведения SWOT-анализа информации обычно уже имеется у исследователя в распоряжении. В основном это, конечно, данные о сильных и слабых сторонах предприятия. Для этого необходимо собрать разрозненные факты, взяв отчеты бухгалтерии, отделов производства и продаж, переговорив с менеджерами, владеющими необходимой информацией и упорядочив ее. Информацию о рынке (возможностях и угрозах) получить несколько сложнее. Вот несколько источников, из которых обычно можно почерпнуть полезные сведения:

· результаты маркетинговых исследований, обзоры рынка, которые публикуются в отраслевых журналах и на специализированных порталах типа http://www.rbc.ru;

· отчеты и сборники Госкомстата (информация о численности населения, уровне смертности и рождаемости, половозрастной структуре населения и другие полезные данные);

· материалы сайтов конкурирующих предприятий;

· СМИ и их представительства в Интернет.

Более полную информацию с примерами применения метода SWOT-анализа можно найти в Интернет по адресу http://marketing.rbc.ru.

Другим методом, позволяющим классифицировать товары и услуги фирмы по четырем группам, является метод Бостонской матрицы, разработанный в 70-е годы Бостонской консультативной группой (Boston Consulting Group). Наглядно способ иллюстрируется таблицй, состоящей из четырех квадрантов (рис.9).

Рис.9. Метод классификации товаров и услуг

Члены BCG выдвинули идею о том, что каждая услуга или продукт может быть отнесена к одному из четырех. Вертикальная ось олицетворяла темпы роста соответствующего рынка, а горизонтальная - рыночную долю продукта или услуги. Такие продукты получили титул "звезд" (Stars). Продукты со значительной долей слабо растущего рынка стали именоваться "дойными коровами" (Cash Cows). Продукты, которые смогли обеспечить себе лишь небольшую долю рынка при незначительном его развитии, получили сомнительное обозначение "собаки" (Dogs).

Матрица BCG позволяет фирме:

· классифицировать каждый из своих товаров по его доле на рынке относительно основных конкурентов и темпам годового роста в отрасли;

· определить, какие из товаров фирмы занимают ведущие позиции по сравнению с конкурентами и какова их динамика;

· произвести предварительное распределение стратегических финансовых ресурсов между товарами.

Результаты SWOT-анализа и использования Бостонской матрицы в значительной мере зависят от опыта исследователя и его способности интерпретировать полученные результаты.

1.6.4 Оценка срока окупаемости капиталовложений

Приведем пример расчета оценки срока окупаемости капиталовложений на основе моделирования доходов и затрат.

Постановка задачи. Фирма F0 занимается продажей множительной техники. Руководство фирмы приняло решение о расширении сферы услуг. Продвижение товара на рынок предполагается по следующей схеме (рис.10).

Рис.10. Схема товародвижения

Фирма F0 закупает комплектующие и организует сборку компьютеров, их тестирование и предпродажную подготовку. Для сборки и подготовки компьютеров привлекаются два оператора.

Исходные данные

Исходные данные представлены в таблице 2

Таблица 2

№№	Показатель			Значение	Обозначение
1	Цена комплектующих на компьютер (усл.ед)			600	Co
2	Цена аренды в месяц за кв.м (усл.ед)			10	Ca
3	Цена компьютеров на этапе "проникновения на рынок" (усл.ед.)	690	Cп
4	Цена компьютеров на этапе стабилизации (усл.ед.)		840	Сс
5	Количество оборудования (постоянный запас), (штук)		50	Vг
6	Площадь офиса и склада (кв.м)			120	So
7	Время проникновения на рынок (месяцы)			2	tп
8	Средний ожидаемый спрос в месяц (штук)		400	V
9	Время окупаемости вложений (месяцы)		х	to

Продажа компьютеров предполагается как корпоративному клиенту, так и отдельным покупателям (работу с клиентами осуществляет менеджер). Для обоснования решений необходимо разработать модель расчета срока окупаемости капитальных вложений, на которой рассчитать срок окупаемости вложений при заданных исходных данных и обосновать пороговые уровни цен на компьютеры на этапе стабилизации цен при условии, что срок окупаемости капитальных вложений может составлять 8 месяцев и 1 год.

Математическая модель

В общем виде математическая модель построена на соотношении расходов и доходов на всех рассматриваемых этапах продаж

 (4)

где: d - доход;

r - расход;

p - ожидаемая прибыль;

t - срок окупаемости капиталовложений.

Определим составные части модели 4:

, (5)

где первое слагаемое представляет собой доход на этапе “проникновения” на рынок, а второе слагаемое - на этапе стабилизации цен;

, (6)

где: - расходы на этапе проникновения на рынок;

- расходы на этапе стабилизации;

- расходы на аренду помещения;

- затраты на заработную плату сотрудникам;

- отчисления на налоги;

Реализация модели

Наиболее просто модель 4 реализовать в системе электронных таблиц Excel (рис.11)



Рис.11. Реализация модели в системе электронных таблиц Excel

Расчетные формулы, которые вводятся в ячейки электронной таблицы, представлены в таблице 3. Для удобства основные обозначения приняты такие же, как и в исходной модели.

Таблица 3

Формулы для расчета модели

№ пп	Формула в ячейке
H20	Сп*V*tп
H21	Сс*V*(to-tп)
H22	СУММ(H20:H21)
H24	Со*V*tп+Со*V*(to-tп)+Са*to*So
H25	Со*Vr
H26	10000
H27	m*Cc*to
H29	СУММ(H24:H27)
H31	E31/100*d
H33	H29+H31
H35	H22-H33

Для расчета срока окупаемости использовать функцию «Подбор параметра» в меню «Сервис». После вызова функции необходимо заполнить форму в соответствии рис.12.

Рис.12. Форма условия для вызова функции подбора параметров

Результаты подбора параметров в ячейке «Срок окупаемости» представлены на рис.11. Его значение равно 6 месяцев.

1.6.5 Методика решения научных задач с использованием статистических методов исследования

Очень часто при решении научной задачи в дипломных работах нам приходится иметь дело со статистическим данными. Это могут быть:

· динамика продаж;

· результаты работы биллинговых систем;

· результаты финансово-экономической деятельности групп предприятий;

· результаты статистических опросов клиентов при проведении полевых исследований и другие источники формализованных данных.

В этом разделе мы рассмотрим несколько наиболее употребительных методов анализа, начиная от постановки задачи до получения и интерпретации результатов.

1.6.5.1 Пример анализа с использованием метода группировок

Рассмотрим на следующем примере методику применения метода группировок. Построение группировки начинается с определения состава группировочных признаков. Выбор группировочного признака, т. е. признака, по которому производится объединение единиц исследуемой совокупности в группы, один из самых существенных и сложных вопросов теории группировки и статистического исследования. От правильного выбора группировочного признака зависят выводы статистического исследования. В качестве основания группировки необходимо использовать существенные обоснованные признаки.

В основание группировки могут быть положены как количественные, так и атрибутивные признаки. Первые имеют числовое выражение (объем торгов, возраст человека, доход семьи и т. д.), а вторые отражают состояние единицы совокупности (пол человека, семейное положение, отраслевую принадлежность предприятия, его форму собственности и т. д.).

После того как определено основание группировки, следует решить вопрос о количестве групп, на которые надо разбить исследуемую совокупность. Число групп зависит от задач исследования и вида показателя, положенного в основание группировки, численности совокупности, степени вариации признака.

Если группировка строится по атрибутивному признаку, то групп, как правило, будет столько, сколько имеется градаций видов состояний у этого признака. Например, группировка предприятий по формам собственности учитывает муниципальную, федеральную собственность и собственность субъектов Федерации.

Если группировка проводится по количественному признаку, то тогда необходимо обратить особое внимание на число единиц исследуемого объекта и степень изменчивости группировочного признака. При небольшом объеме совокупности не следует образовывать большое число групп, так как группы будут включать недостаточное число единиц объекта. Поэтому показатели, рассчитанные для таких групп, не будут представительными и не позволят получить адекватную характеристику исследуемого явления.

Чем больше групп, тем точнее будет воспроизведен характер исследуемого объекта. Однако слишком большое число групп затрудняет выявление закономерностей при исследовании социально-экономических явлений и процессов. Поэтому в каждом конкретном случае при определении числа групп следует исходить не только из степени изменчивости признака, но и из особенностей объекта и цели исследования. Обычно для анализа используют не менее 3 и не более 7 групп. Большее количество групп затрудняет выявление тенденций развития социально экономического явления.

Определение числа групп можно осуществить и математическим путем с использованием формулы Стерджесса [6].

n = 1 + 3.322 lg N , (3)

где: n - число групп;

N - число единиц совокупности.

Далее следует определить интервалы группировки. Интервал - это значение измененяемого признака, лежащее в определенных границах. Каждый интервал имеет свою величину, верхнюю и нижнюю границы или хотя бы одну из них. Нижней границей интервала называется наименьшее значение признака в интервале, а верхней границей - наибольшее. Величина интервала определяется по следующей формуле:

h = (x_max - x_min)/n (4)

где:

x_max, x_min - максимальное и минимальное значения признака в совокупности;

n - число групп.

Проиллюстрируем применение метода группировок на следующем примере. Проведем анализ финансовой деятельности 30 коммерческих банков по трем показателям: величине уставного капитала, значению показателя «работающие активы банка» и величине аккумулированного в этих банках капитала [6]. Исходные данные приведены в таблице 4.

методический дипломная работа регламент

Таблица 4

Основные показатели деятельности коммерческих банков на 1 января (тыс. руб.)

№ пп	Капитал	Работающие активы	Уставный капитал
1	20 010	11 706	2 351
2	19 942	19 850	17469
3	9 273	2 556	2626
4	59256	43 587	2100
5	24654	29007	23 100
б	47 719	98 468	18684
7	24236	25 595	5 265
8	7 782	6 154	2227
9	38 290	79 794	6799
10	10 276	10 099	3 484
11	35 662	30 005	13 594
12	20 702	21 165	8 973
13	8 153	16 663	2245
14	10 215	9 115	9 063
15	23 459	31 717	3 572
16	55 848	54 435	7 401
17	10 344	21 430	4 266
18	16 651	41 119	5 121
19	15 762	29 771	9 998
20	6 753	10 857	2 973
21	22 421	53 445	3 415
22	13 614	22 625	4 778
23 .	9 870	11 744	5 029
24	24 019	27 333	6 110
25	22 969	70 229	5 961
26	75 076	124 204	17218
27	56 200	90 367	20 454
28	60 653	101 714	10700
29	14813	18245	2 950
30	41 514	127732	12 092

В исходной таблице практически невозможно оценить эффективность работы банков. Выполним группировки по 4 группам с равными интервалами. Для анализа возьмем 4 группы банков. Величину интервала (h) определим по формуле [5]

h = (23100-2100)/4 = 5250 (5)

Обозначим границы групп:

2 100 - 7 350 - 1-я группа;

7 350 - 12 600 - 2-я группа;

12 600 - 17 850 - 3-я группа;

17850 - 23100 - 4-я группа.

Показатели, характеризующие банки, разносятся по указанным группам, и подсчитываются итоги по группам. Результаты группировки заносятся в таблицу, и определяются общие итоги по совокупности единиц наблюдения по каждому показателю (табл. 5).

Таблица 5

Группировка малых и средних коммерческих банков по величине уставного капитала на 1 января

№ группы	Группы банков по величине уставного капитала, тыс. руб.	Число банков, ед	Работающие активы, тыс. руб.	Капитал, тыс. руб.	Уставный капитал, тыс. руб.
1	2 100 - 7350	18	504 898	342 889	71 272
2	7 350 - 12600	6	343 932	204 694	58 227
3.	12 600 - 17850	3	174 059	130 680	48281
4	17 850 -23100	3	217 842	128 573	62 238
Итого	30	1 240 731	806 836	240 018

Для построения таблицы 5 целесообразно использовать электронные таблицы Excel. Для подсчета значений показателей необходимо использовать функции БДСУММА и БДСЧЕТ.

Наиболее наглядно результаты группировок представляются в форме гистограммы, на которой соответствующие частоты изображаются прямоугольниками (рис.13).

Рис.13. Гистограмма распределения групп банков по уставному капиталу

В полученной структурной группировке видно, что 42,5% всего капитала приходится на малые банки с уставным капиталом от 2100 до 7350 тыс.руб. Более конкретный анализ взаимосвязи показателей можно сделать на основе других видов группировок, для которых можно определить и сравнить средние значения показателей по каждой группе банков. Этот же результат можно получить с применением OLAP-технологий [5].

1.6.5.2 Методика обработки данных полевых исследований

Под полевыми исследованиями обычно понимают методы изучения рынка на основе опросных листов. Подобные листы могут заполняться как вручную, так и посредством интерактивных форм, распространяемых по электронной почте, либо размещаемых на сайтах фирм. Обычно при проведении опроса ставится несколько целей. В настоящем разделе мы продемонстрируем методику проведения исследований в интересах негосударственного образовательного учреждения, реализованную несколько лет назад в одном из негосударственных вузов Москвы.

Постановка задачи. Оценить эффективность существующих маркетинговых стратегий по набору студентов и предложить сбалансированные по затратам рекламные кампании, обеспечивающие гарантированные наборы студентов.

Основные цели исследования:

1. Выявление факторов (причин), обусловливающих выбор института и оценка степени их влияния, на определение среди них приоритетных факторов.

2. Оценка существенности влияний исходных данных (факультет, курс, форма обучения, возраст и пол) на приоритеты выбора института (методы дисперсионного анализа).

3. Оценка эффективности различных форм рекламных кампаний и работы приемной комиссии (методы дисперсионного анализа и теория статистической проверки гипотез).

4. Оценка эффективности деятельности администрации института (дисперсионный анализ).

5. Оценка эффективности ценовой политики среди различных форм обучения и групп (дисперсионный анализ).

6. Подготовка предложений по увеличению набора.

Метод исследования: полевые испытания с использованием опросных листов.

Шкала ответов в опросных листах:

+3 "да"

+2 скорее "да"

+1 скорее всего "да" чем "нет"

0 "не знаю" или "не уверен"

-1 скорее всего "нет" чем "да"

-2 скорее "нет"

-3 "нет"

Объем выборки: 1280 студентов первого курса на 5 факультетах.

Исходные гипотезы, определяющие выбор института:

1. Фактор места расположения института (1-3 вопросы опросного листа).

2. Фактор доверия к руководству института (4-7).

3. Фактор рекомендаций (8-10).

4. Фактор цены за обучение (11-13).

5. Фактор рекламы (14-18).

Выработанные под исходные гипотезы утверждения в опросном листе:

1. Институт расположен в удобном для меня месте.

2. Рядом с институтом располагается остановка метро.

3. Я трачу мало времени на дорогу.

4. Администрация института вызывает доверие.

5. Администрация института хорошо организует учебный процесс.

6. Я считаю, что институт выполнит свои обязательства.

7. В приемной комиссии доброжелательные люди, умеющие выслушать и посоветовать.

8. В институт мне порекомендовали мои друзья.

9. Мои родители предпочитают именно этот институт.

10. Мои знакомые учатся в этом институте и довольны им.

11. Цена за обучение меня вполне устраивает.

12. Я считаю, что институт ведет правильную политику цен и не перекладывает рост инфляции на студентов.

13. Я думаю, что цены за обучение будут стабильны и дальше.

14. Меня привлекла реклама об институте в газете.

15. Я считаю, что постоянная реклама нашего института в центральной прессе говорит о его стабильности.

16. Реклама об институте в метро более привлекательна.

17. Реклама на транспорте (в автобусе, троллейбусе или трамвае) меня всегда раздражает.

18. На меня произвел хорошее впечатление День открытых дверей в институте.

Предварительный анализ полученных результатов (При анализе использовался пакет программ Statistica 6.0)

Оценка законов распределений и анализ основных статистик

STAT. VAR1 (chi_002.sta)

BASIC K-S d=,22404, p<,01 ; Lilliefors p<,01

STATS Shapiro-Wilk W=,78847, p<,0000

Cumul. Percent Cumul % % of all

Category Count Count of Valid of Valid Cases

-4,000 < x <= -3,000 8 8 8,6022 8,6022 1,14286

-3,000 < x <= -2,000 6 14 6,4516 15,0538 ,85714

-2,000 < x <= -1,000 10 24 10,7527 25,8065 1,42857

-1,000 < x <= 0,0000 1 25 1,0753 26,8817 ,14286

0,0000 < x <= 1,0000 15 40 16,1290 43,0108 2,14286

1,0000 < x <= 2,0000 17 57 18,2796 61,2903 2,42857

2,0000 < x <= 3,0000 36 93 38,7097 100,0000 5,14286

Missing 607 700 652,6882 86,71429

Анализ накопленных частот по категориям ответов показывает, что для 56% студентов (общий процент ответивших студентов в категориях от 1 до 3 по заданной шкале) месторасположение института считается удобным, а для остальных неудобным или этот фактор был для них несущественным.

Более детальный анализ для различных специальностей студентов показал, что для юристов 72% считают месторасположение удобным, а 19% неудобным. В то время как для психологов только 45% - удобное, 33,4% - неудобное. Но что же заставляет психологов ездить издалека? Ответ на этот вопрос был получен после анализа ответов на вопросы №5, 6 и 11:

Высокий уровень организации учебного процесса (74% психологов против 56% юристов считают, что уровень организации достаточно высокий). Только 21% психологов не удовлетворены организацией учебного процесса против 33% юристов и 29% экономистов.

Цена за обучение. 34% психологов устраивает цена (31% - не устраивает) против 23% юристов, которых устраивает цена (61% - не устраивает). У экономистов соответственно 29% и 21%.

Психологи больше уверены в стабильности цен в будущем (65% против 7%), чем юристы (46% против 14%).

Дальнейший анализ распределений ответов по различным специальностям позволил выявить следующее:

1. Мнение родственников (родителей) при поступлении в институт очень мало значат для психологов (14%) и экономистов (16%), но в значительной степени важны для юристов (38%). Это означает, что в будущей рекламной деятельности необходимо изменить стиль и формы работы приемной комиссии для различных факультетов. Для юридического факультета необходимо использовать формы, обеспечивающие влияние на взрослых людей.

2. Проверка статистически значимых различий в ответах студентов различных факультетов показала, что существуют значительные различия в оценке мнений студентов различных факультетов на уровне значимости 0,05 по следующим вопросам:

· политика цен;

· оценка стабильности цен в будущем;

· оценка эффективности дней открытых дверей.

Все студенты

STAT. Factor Loadings (Varimax normalized) (chi_002.sta)

FACTOR Extraction: Principal components

ANALYSIS (Marked loadings are > ,700000)

Factor Factor Factor Factor Factor

Variable 1 2 3 4 5

VAR1 ,052652 ,851428* -,089128 ,039677 ,067405

VAR2 -,046822 ,612805 ,290209 ,078646 ,030772

VAR3 ,109170 ,895132* -,097120 -,004157 ,020256

VAR4 ,626223 -,044155 -,140659 -,112459 ,576220

VAR5 ,260984 ,034308 -,390103 ,026855 ,718161*

VAR6 ,661346 -,156378 ,066145 ,034392 ,460678

VAR7 ,370769 ,148641 ,246785 -,149145 ,349469

VAR8 ,042039 -,083819 ,061217 -,810411* ,073438

VAR9 ,193275 -,078015 ,387080 -,160344 ,309332

VAR10 -,172506 ,210161 ,230062 -,224712 ,650262

NEWVAR11 ,824705* ,172433 -,131797 -,026830 ,009758

NEWVAR12 ,747955* ,118885 ,181816 ,013973 ,035211

NEWVAR13 ,797569* -,084973 ,047302 ,025183 ,167687

NEWVAR14 -,013002 ,023089 ,043407 ,817672* ,028048

NEWVAR15 ,257297 -,082921 ,157986 ,401573 ,665069

NEWVAR16 -,018549 -,023301 ,786575* -,014119 ,015595

NEWVAR17 -,037853 -,062787 -,581361 -,057440 -,080273

NEWVAR18 ,159132 ,052895 ,232268 ,009866 ,466805

Expl.Var 3,090042 2,074454 1,635486 1,612537 2,409110

Prp.Totl ,171669 ,115247 ,090860 ,089585 ,133839

Наиболее интересные результаты были получены методами факторного анализа, когда были выявлены скрытые мотивы поступления в институт.

В представленных результатах в первой колонке отображены наименования переменных (номера вопросов в листе). Во всех остальных колонках представлены факторные нагрузки по 5 факторам, определяющим мотивы поступления в институт. Значения факторных нагрузок были получены методом вращения Варимакс. Все значимые в представленных результатах нагрузки выделены прямоугольниками. Внизу таблицы представлен «вес» каждого фактора, который пропорционален величине объясненной дисперсии (Expl.var). Таким образом, среди значимых было выявлено 5 скрытых факторов, определяющих мотив поступления в институт, которые далеко не во всем совпали с первоначальными гипотезами:

Стабильная ценовая политика администрации вуза (фактор 1).

Высокий уровень образовательного менеджмента (фактор 2).

Фактор удобного месторасположения института (фактор 3).

Фактор обычной рекламы (фактор 4).

Фактор рекомендаций знакомых и друзей (фактор 5).

Выявленные факторы позволили уточнить методы и формы ведения рекламных кампаний с учетом специальностей и факультетов, создать новые формы рекламы, ориентированной на родителей абитуриентов, реорганизовать методы работы приемной комиссии и учебный процесс и провести ряд других мер. Мы привели только некоторую часть результатов обработки опросных листов. Только прямой эффект подобного исследования может составить величину, соизмеримую с годовыми затратами на проведение рекламных кампаний среднего вуза. Но есть еще и косвенные эффекты, связанные с повышением имиджа вуза, снижением уровня рисков по набору студентов, повышением качества образовательных услуг и другие. Подобные исследования достаточно объективны и позволяют во многих случаях предложить новые эффективные политики в маркетинге.

1.6.6 Решение оптимизационной задачи (на примере планирования ассортимента фармацевтической компании)

Наиболее сложные и одновременно интересные научные задачи решаются в области оптимизации бизнес-процессов. Основная сложность таких задач заключается в формализации модели исследуемых процессов. Рассмотрим пример решения логистической задачи по оптимальному планированию ассортимента фармацевтической компании с учетом различных факторов.

Постановка задачи.

Провести оптимальное планирование ассортимента товаров фармацевтической компании F_о, обеспечивающее получение фирмой максимальной прибыли при следующих ограничениях:

полезный объём склада V_c= 1000 куб. м;

период планирования (t) равен 1 году;

при планировании должна быть учтена существующая на период планирования система договорных поставок;

гарантийный срок хранения ассортимента препаратов не должен превышать длительности цикла «поставка-продажа-хранение»;

количество препаратов на складах не может превышать среднего значения спроса за период цикла «поставка-продажа-хранение»;

процессы поставок и продаж препаратов - стационарные, поставки - мгновенные (штрафы за нулевые запасы отсутствуют).

В течение всего времени ассортимент товара поддерживается на постоянном уровне (регулируется менеджером).

Схема товародвижения.

Рассмотрим типичную схему товародвижения, относительно которой и будем решать задачу оптимального планирования ассортимента (рис.14).

Рис.14. Схема товародвижения фирмы F_о

Условные обозначения:

Х_i -фирмы, поставляющие товары крупным оптом;

Р - фирма - посредник;

И - фирма-изготовитель товаров;

М - магазины;

К - клиенты;

материальные потоки;

финансовые потоки.

Продвижение товара до покупателя (К) проходит в несколько этапов. Фирма F_о получает товар крупнооптовыми поставками либо непосредственно от фирмы - изготовителя товаров, либо от других фирм (Х). Закупаемый товар поступает на один из складов фирмы F_о, где находится определенное время.

Со складов товар отгружается либо фирме - посреднику, а затем в сеть магазинов или непосредственно покупателю, либо непосредственно в сеть магазинов. Допускается определенная перегруппировка ассортимента товаров фирмы F_о на складах путем перевозки некоторых номенклатур товара с одного склада на другой. Это позволяет ускорить процесс обслуживания клиентов. В такой достаточно сложной схеме через некоторое время устанавливается определенное равновесие ассортимента. Это позволяет сделать допущения о стационарности процесса поставок Стационарным называется процесс, вероятностные свойства которого не изменяются во времени (более строгое определение см.[5,6] ) . В рассмотренной схеме отношения между фирмами, магазинами и клиентами определяются системой договоров и контрактов между участниками этого процесса. Решение задачи оптимального планирования ассортимента товаров должно проводится при условии сохранения существующей системы взаимоотношений между фирмами в сложившихся схемах товародвижения. Это второе и существенное ограничение, которое будет использоваться в математической модели процесса.

Функция доходов

,

где: - количество препарата,

=- разница цен,

- количество циклов («поставка-продажа-хранение»),

- длительность цикла продаж препарата в неделях;

t - длительность в месяцах.

Функция расходов

,

где: - затраты по невыполненным обязательствам

,

- затраты на хранение и реализацию товара;

c_i - среднее количество дней задержек поставок (просроченных платежей) i-ой фирмы за прошедший год;

- - величина потерь за 1 день по невыполненным обязательствам;

k - количество фирм, не выполнивших свои обязательства по договорам и контрактам.

Прибыль

Система ограничений

1) ,

где -функция (индикатор, определяющий принадлежность товара планируемому ассортименту)

2) ,

т.е. поставки по ранее заключённым договорам планируются как обязательные.

3) ,

срок хранения препарата должен быть больше длительности цикла «поставка-продажа-хранение».

4) ,

количество препаратов не должно превышать среднего значения спроса за период «поставка-продажа-хранение».

5) ,

Значение прибыли должно быть неотрицательным.

6) ,

объем препаратов на складах не превышает значение предельного полезного объема всех складов.

Функция цели

,

Находим максимальное значение прибыли.

Результаты решения задачи

Решение задачи можно получить с использованием электронных таблиц Excel. В полной версии электронных таблиц для этих целей используется функция "Поиск решения", находящаяся в разделе меню "Сервис". Исходные данные представлены в таблице 6. Здесь же приведены расчетные формулы для определения дохода, расхода и прибыли по каждой номенклатуре товаров. В графе таблицы "Ограничения по договорным поставкам" приведены объемы поставок по предыдущим договорам на момент планирования ассортимента. В графах "Цена_с" и "Цена_п" представлены соответственно цена закупок и отпускная цена на медицинские препараты. Перед решением задачи все значения в графе "Оптимальный ассортимент" обнуляются.



Рис.15. Ввод системы ограничений



Для решения задачи необходимо ввести рассмотренную ранее систему ограничений, заполнив форму (рис.15).

В процедуре поиска решения Microsoft Excel используется алгоритм нелинейной оптимизации Generalized Reduced Gradient (GRG2), разработанный Леоном Ласдоном (Leon Lasdon, University of Texas at Austin) и Аланом Уореном (Allan Waren, Cleveland State University).

После успешного выполнения процедуры поиска оптимального решения появляется форма (рис.16)

Результаты решения задачи представлены в таблице 6 в графе "Оптимальный ассортимент". Расчетная прибыль от продаж препаратов составляет 45808 (условная величина). При этом выполнение обязательств по поставкам препаратов №3, 4 и 7 оказывается не выгодным для фирмы. В условиях нашего примера эти поставки были запланированы как обязательные.

Рис.16. Форма с результатами поиска оптимального решения

Наиболее выгодными являются препараты по номерами: 1,2,5 и 6. Их количество соответствует предельным значениям, заданным в столбце "Ожидаемый спрос за цикл продаж". В целом из результата решения задачи следует, что для получения максимальной прибыли необходимо поддерживать ассортимент на расчетном уровне.

В том случае, если вычислительная процедура не сходится и появляется сообщение "Решение не найдено", необходимо снизить точность вычисления параметров используя форму "Параметры" (рис.17.). Эта форма может быть вызвана из формы "Параметры" поиска решения.

Рис.17. Форма настройки параметров вычислительной процедуры

Если после изменения параметра "Относительная погрешность" процедура поиска оптимального решения не дает найти подходящего решения, появляется форма «Результаты поиска решения».

Такой результат обычно появляется при некорректном вводе системы ограничений математической модели планирования ассортимента. В этом случае следует внимательно провести анализ системы ограничений и удалить несовместные из них. Если и в этом случае не удается найти решения, необходимо последовательно снижать требования по системе ограничений модели, удаляя их из формы (рис.16).

Исследование модели планирования ассортимента

Проведем исследование рассмотренной модели планирования ассортимента фармацевтической компании. Прежде всего определим, как влияют основные параметры на прибыль. В качестве таких параметров рассмотрим следующие:

разницу цен между ценой закупки препаратов и отпускной ценой;

длительность цикла "поставка-продажа-хранение";

удельные затраты на хранение и реализацию препаратов.

Для наглядности выберем так называемую "критическую" номенклатуру товаров, которая при заданных условиях не приносит прибыли. Такая задача возникает в том случае, если были заключены ранее договора на поставки препаратов по невыгодным для фирмы условиям. К сожалению, такое в бизнесе не исключается. В нашем случае это препарат под номером 3. Минимальная поставка по этому препарату составляет 20 комплектов (планируется как обязательная по нашим условиям).

Фирма F_o при выполнении этих обязательств несет убытки на уровне 118 относительных единиц. Очевидно, чтобы достичь прибыли, необходимо изменять ценовую политику в отношении этой номенклатуры. Возможны два пути: первый заключается - в снижении закупочной цены, а второй - в повышении отпускной. Возможно и комбинированные решение.

Практически это достигается работой менеджера и во многом зависит от его умения вести переговоры и убеждать партнеров. Опыт показывает, что использование подобных моделей позволяет сделать этот процесс более аргументированным и успешным. Так как наша модель оптимальная, определить непосредственно минимальную разницу цен на этот препарат, при которой обеспечивается прибыль, не представляется возможным.

При каждом изменении любого из параметров модели меняется и планируемый оптимальный ассортимент товаров. Поэтому, при каждом изменении разницы цен мы будем получать и другой план.

Будем изменять отпускную цену препарата №3 на 0,1 в интервале от 0,4 до 0,8 и при этом наблюдать за изменением значений объемов закупок по этому наименованию.

Рис.19. Влияние разницы цен препаратов на прибыль компании

Таким образом, алгоритм исследования влияния разницы цен на прибыль сводится к следующему:

1. увеличить значение "Цена_п" для препарата №3 на 0,1;

2. обнулить значение "Оптимальный ассортимент";

3. провести поиск оптимального решения с использованием функции "Поиск решения";

4. записать в электронную таблицу полученное значение прибыли и объем поставок по исследуемой номенклатуре;

5. повторить все с п.1, пока разница цен не достигнет заданного предельного значения (0,8).

Результаты расчетов по этому алгоритму представлены на рис.19.

Анализ полученных результатов показывает, что при повышении разницы цен до 0,7 объем продаж держится на уровне 22. Это значение отличается от заданного в контракте (20) из-за введенного нами условия целочисленности результата решения. При значении разницы цен равном 0,7 наблюдается скачок в планируемых объемах поставок и прибыли. Поставки этого товара становятся выгодными и их объем увеличивается в 20 раз. Следовательно, модель планирования ассортимента чувствительна к изменению цен и позволяет, кроме того, определить разумные границы цен, при которых продажа товара становится выгодна фирме.

Определим влияние длительности цикла "поставка-продажа-хранение" на оптимальный ассортимент и прибыль. Для этого для любой номенклатуры ассортимента, например "препарат-001" рассчитаем значения дохода при различных значениях длительности цикла продаж 1,2,3,...,6 недель. Для удобства представления результата на оси ординат отложим относительную величину дохода , которую определим как

Полученный результат расчета зависимости дохода от длительности цикла продаж представлен на рис.20.

Рис.20. Зависимость величины дохода от длительности цикла "поставка-хранение-продажа"

Интерпретация графика вполне очевидна: сокращение длительности цикла "поставка-хранение-продажа" увеличивает доход фирмы F_o. Эта зависимость достаточно хорошо аппроксимируется гиперболической функцией.

Наконец, определим как влияют удельные затраты, связанные с хранением и реализацией препаратов, на величину дохода. Анализ проведем по 2-ой номенклатуре. Рассчитаем, как изменяется доход в зависимости от величины удельных затрат: 0,32; 0,64; 0,96; 1,28. Одновременно будем определять, как изменяется планируемый объем продаж по этой номенклатуре товара.

Алгоритм расчета аналогичен приведенному выше при определении влияния разницы цен на величину дохода. Результаты расчета представлены на рис.21. Интерпретация полученных результатов достаточно проста и соответствует "здравому" смыслу. Увеличение удельных затрат на хранение и реализацию товара приводит к уменьшению дохода фирмы. При этом объем планируемого ассортимента товара по этой номенклатуре практически не изменяется при увеличении затрат в 1,5-2 раза. Затем происходит резкое уменьшение объема планируемого ассортимента практически до 0. При величине удельных затрат более 0,7 продажа этого препарата становится убыточной для фирмы и при затратах более 1,28 планируемый объем препарата, определяется только договором (10).



Рис.21. Влияние величины удельных затрат по хранению и реализации товара на величину дохода фирмы F_o

Вполне естественно может возникнуть вопрос: почему модель предполагает продолжение планирования рассмотренной нами номенклатуры товара даже в том случае, если его продажа при некоторых условиях становится убыточной для фирмы. Ответ на этот вопрос заложен в системе ограничений и в определенной нами ранее функции цели планирования ассортимента.

Во-первых, следует отметить, что даже снижение доходов по отдельным номенклатурам в целом мало влияет на общую величину прибыли.

Во-вторых, на результат планирования ассортимента оказывает значительное влияние ограничение по заполнению полезного объема складов. Этим и объясняется, почему появляются номенклатуры товаров, продажа которых не приносит дохода фирме.

Очевидно, что, в принципе, мы можем провести планирование таким образом, чтобы по каждой номенклатуре товара была заложена прибыль. Для этого необходимо снять ограничения по выполнению взятых до момента планирования обязательств по договорам и ввести дополнительное условия ограничения по недопустимости отрицательных доходов для каждой номенклатуре товара

.

Этот путь позволит получить значительно большую общую прибыль, но при этом не будут выполнены предыдущие обязательства. В условиях "цивилизованного" рынка это недопустимо. Поэтому оставим эти ограничения и попробуем увеличить прибыль за счет введения менее жестких требований на заполнение полезного объема склада. Например, можно считать разумным такое планирование ассортимента, когда склады будут заполнены на 70-100% от их полезного объема. Для этого необходимо ввести дополнительно два условия:

Результаты планирования с новыми ограничениями показывают, что общая прибыль увеличилась на 1%, а степень заполнения склада уменьшилась на 18 процентов. При этом "невыгодные" номенклатуры товаров были спланированы на уровне договорных поставок. Следовательно, модель может быть улучшена некоторым изменением системы ограничений.

Особенности моделирования при нестационарном спросе

В рассмотренном выше примере мы делали ограничение на стационарность спроса товаров в течение всего планируемого периода. Реально так не бывает. Спрос на препараты очень часто изменяется в зависимости от сезона, социально-экономических изменений в обществе, активности рекламных компаний и других факторов. В результате анализа предыдущих продаж с использованием метода временных рядов можно получить математическую модель, в которой учитывается тренд, сезонные и различные циклические колебания. Наиболее простой способ учета этих факторов - использование метода кусочно-линейной аппроксимации функции спроса. Схема применения метода показана на рис.22.

Рис.22. Кривая кусочно-линейной аппроксимации спроса

В поле графика предыдущих продаж выделяются интервалы времени (месяцы, кварталы или сезоны) и определяется средний ожидаемый спрос. При этом предполагается, что спрос в этих интервалах будет стационарным.

Таблица 6 в этом случае несколько видоизменяется. Для каждого интервала вводятся дополнительные столбцы:

· средний ожидаемый спрос в интервале времени (пропорциональный объему прошлогодних продаж);

· длительность интервала времени (сутки или недели);

· планируемый ассортимент на этот интервал времени;

· занимаемый объем препаратов на складе.

Кроме того, вводятся дополнительные ограничения по каждому интервалу (4 и 6). В результате решения задачи определяется оптимальный ассортимент товаров на каждом прогнозируемом интервале времени.

Выводы: рассмотренная модель планирования ассортимента позволяет с учетом принятой системы ограничений, достаточно близких к реальным процессам, провести оптимальной выбор ассортиментной стратегии фирмы на определенный период времени (квартал, сезон, год) по критерию максимальной прибыли.

1.7 Некоторые подходы к оценке эффективности предложенных решений

Оценка экономической эффективности предложенных решений является обязательным разделом дипломной работы. Результаты такой оценки могут служить достаточно серьезным основанием для принятия решений о целесообразности предложенных в работе механизмов разрешения противоречий. Сегодня существует несколько подходов к оценке экономической эффективности инноваций или нововведений [7-9]. Наиболее универсальный метод основан на инвестиционном подходе, когда экономические эффекты рассчитываются на соотношении ожидаемых результатов от предлагаемых нововведений и требуемых затрат для их реализации за один и тот же период времени

где: d - величина ожидаемого эффекта от внедрения предложенных в работе решений, руб;

прямой и косвенный экономический эффект, руб;

затраты по различным статьям, руб;

r - затраты на реализацию нововведений за расчетный период времени, руб;

p - ожидаемая прибыль.

расчетный период времени;

продолжительность цикла внедрения (обычно один год).

При этом, если уровень затрат является значительным или существуют определенные риски в проекте, то обычно учитывается ставка дисконтирования. Смысл дисконтирования заключается в следующем - привести будущие денежные потоки к настоящему времени. С экономической точки зрения ставка дисконтирования -- это норма доходности на вложенный капитал В более простых случаях, когда затраты окупаются за малый период времени (обычно менее года), ставка дисконтирования в расчетах либо не учитывается, либо принимается равной средней ставке по кредиту за тот же период времени. Однако, может быть использован и другой аналогичный метод определения величины дисконтной ставки.

Все учитываемые эффекты разделяются на прямые и косвенные. Прямые эффекты обычно характеризуются снижением трудовых, стоимостных показателей и непосредственно влияют на увеличение прибыли.

Косвенные эффекты проявляются через другие факторы, которые способствуют увеличению числа клиентов, улучшению имиджа организации, снижают уровень брака в производстве, уменьшают количество рекламаций клиентов, снижению затрат на сырье и материалы, уменьшению сумм штрафов и неустоек и т.д.

При обосновании выбора предложенного решения необходимо обосновать методику расчета показателей экономической эффективности. Как правило это трудовые, стоимостные показатели, а также срок окупаемости вложений.

К трудовым показателям относятся следующие:

1) абсолютное снижение трудовых затрат:

?T=T_О - Т_{1 ,}

где: T_О - трудовые затраты до реализации предложений, чел/ч.;

T₁ - трудовые затраты после реализации предложений, чел/ч;

2) коэффициент относительного снижения трудовых затрат:

К_Т = ?T / T_О * 100%

3) индекс снижения трудовых затрат или индекс повышение производительности труда:

Y_Т = T_О / То

4) индекс повышение производительности труда:

Y_Т = T_О / Т₁

К стоимостным показателям относятся: абсолютное снижение стоимостных затрат (?С), коэффициент относительного снижения стоимостных затрат (К_С), индекс снижения стоимостных затрат (Y_С), которые рассчитываются аналогично.

Помимо рассмотренных показателей целесообразно также рассчитать срок окупаемости затрат на внедрение предложенных решений (T_ОК):

T_ОК = К_П / ?С ,

где: К_П - затраты на реализацию предложенных в работе решений.

Результаты расчета показателей экономической эффективности необходимо представить в наглядной форме (таблицы, графики и т.д.). Здесь же следует определить улучшение качественных характеристик процесса управления соответствующим объектом и оценить влияние автоматизированного комплекса задач на эффективность деятельности органов управления и конечные результаты.

При анализе экономической эффективности инвестиционных проектов обычно используют следующие показатели:

· NPV (Net present value) - чистый приведенный доход или чистая приведенная стоимость, что зависит от формулировки.

· IRR (Internal rate of return) - внутренняя норма доходности или внутренняя норма рентабельности, что тоже зависит от формулировки.

При этом, чаще всего используют показатель NPV . Под термином "приведенный" подразумевается, что доход от инноваций приведен на начальный момент времени по следующей формуле

,

где:

NCF(i) - чистый денежный поток на i-том интервале планирования; Re - ставка дисконтирования (в десятичном выражении).