Учебное пособие Самара Самарский государственный технический университет 2013
![]()
|
Практическое задание IV ПОДГОТОВКА УПРАВЛЕНЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ: ОЦЕНКА РЫНОЧНЫХ СЕГМЕНТОВ Цель работы Цель – формирование практических навыков в подготовке и обосновании управленческих решений, принимаемых в условиях уве- ренности в будущем результате. Работа рассчитана на 4 часа аудиторных занятий (на персональ- ном компьютере с использованием программного пакета MS Excel). Постановка задачи В практических условиях (любая производственная система – это многоцелевая система) принятие решений осуществляется на основе нескольких различных критериев ) ( i j a f [2, с. 323]. Выделение наибо- лее важных показателей в качестве оценки возможных альтернатив, соответствующих поставленным целям, приводит к задаче векторной оптимизации [22, с. 52]. Решение такой задачи основано на нахожде- нии максимального результата совокупной функции полезности (век- тор функции): ( ) max ) ( )... ( )... ( ), ( ) ( → = i n i j i 2 i 1 * a f a f a f a f f i a Пример 4.1. Конструкторское бюро предложило новый образец электронного оборудования. Компания имеет в активе альтернатив- ные планы вывода товара на рынок. Альтернативы отражают стрем- ление предприятия закрепиться на одном из рынков: потребительский сегмент, государственный сектор, рынок оптовых торговцев и рынок промышленных товаров – «A», «B», «C» и «D». Планы характеризу- ются различной степенью достижения предпринимательских целей – величина валовой прибыли, рост объема продаж и завоевание рыноч- ной доли [4, с. 22]. Необходимая информация для принятия решения представлена в табл. 4.7. МЕНЕДЖМЕНТ И МАРКЕТИНГ 150 Таблица 4.7 Прогнозируемые показатели деятельности предприятия Цели Значимость Альтернативы (возможные рынки) «A» «B» «C» «D» Объем продаж, тыс. ед. *** 500,0 450,0 445,0 440,0 Прибыль, млн руб. ** 20,0 22,0 18,0 21,6 Доля рынка, % ***** 50,0 52,0 62,0 57,0 Наиболее простой подход к оценке альтернатив – сравнение по- казателей согласно месту, занимаемому в табели о рангах. Лучшее (наибольшее) значение показателя получает первый номер, худшее – последний. Метод ранжирования Выбор альтернативы осуществляется на основе минимизации суммы рангов каждого из вариантов или максимизации суммы пер- вых (вторых, третьих…) мест. 1 ) ( если max, ) ( ) ( 1 = → = ∑ = i j i j i * a a a f r r n j , (4.1) где ) ( i j a r – ранг (место) критерия ) ( j по альтернативе ) (i min ) ( ) ( 1 → = ∑ = n j r i j i * a a f (4.2) Пример 4.2. На основе исходной матрицы критериев (табл. 4.7) каждому значению присваивается соответствующий ранг. Наиболь- шее значение функции – первый ранг (первое место). Следующее по значимости – второй и т.д. Результаты ранжирования сводятся в табл. 4.8. По критерию максимизации суммы первых мест 1 выбор не очевиден – три альтернативы имеют одинаковые значения. В этом 1 В некоторых случаях ( при равенстве вариантов ) может быть определена сум - ма только первых мест Если и это не приводит к окончательному выбору ( сумма первых мест одинакова ), следует определить сумму вторых мест и т д В такой постановке задачи критерий суммы мест следует максимизировать ГЛАВА IV. СЕГМЕНТИРОВАНИЕ РЫНКА 151 случае необходимо анализировать сумму вторых мест. По максими- зации вторых мест «побеждает» альтернатива «B», но в системе оце- нок есть «червячок» сомнений – альтернатива «D» имеет два вторых места. В такой ситуации выбрать единственную альтернативу достаточ- но сложно. Следует использовать иные критерии оптимальности. Таблица 4.8 Метод ранжирования – сумма мест Критерии 1 a – «A» 2 a – «B» 3 a – «C» 4 a – «D» * f 1 – объем продаж 1,0 2,0 3,0 4,0 * f 2 – прибыль 3,0 1,0 4,0 2,0 * f 3 – доля рынка 4,0 3,0 1,0 2,0 Сумма первых мест 1,0 1,0 1,0 0,0 Сумма вторых мест 0,0 2,0 0,0 4,0 Критерий суммы мест 8,0 6,0 8,0 8,0 Критерий суммы мест по каждой альтернативе определяется по формуле (4.2). 0 , 8 0 , 4 0 , 3 0 , 1 ) ( 1 = + + = a f * ; 0 , 6 0 , 3 0 , 1 0 , 2 ) ( 2 = + + = a f * ; 0 , 8 0 , 1 0 , 4 0 , 3 ) ( 3 = + + = a f * ; 0 , 8 0 , 2 0 , 2 0 , 4 ) ( 4 = + + = a f * Из полученных значений сумм выбирается наименьшее – альтер- натива «B» – ) ( 0 , 6 } 0 , 8 ; 0 , 8 ; 0 , 6 ; 0 , 8 min{ ) ( 2 a f a f * i * = = = Метод ранжирования достаточно прост в реализации, но обладает серьезным недостатком. Ранг того или иного показателя оценки ниче- го не говорит о том, насколько лучше первое место относительно следующего по значимости показателя. В некоторых случаях разница между первым и вторым рангом может быть достаточно мала, что неизбежно будет приводить к искажению результата. МЕНЕДЖМЕНТ И МАРКЕТИНГ 152 Метод группировки критериев Предпринимательские цели (критерии) имеют различный мас- штаб и несопоставимые шкалы (единицы) измерения. Прежде чем приступить к решению многокритериальной задачи, их необходимо привести к одной и той же единице измерения (обычно используются безразмерные величины). Такой процесс приведения критериев в единый вид называется нормализацией [9, с. 101]. ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( a f a f a f a f a f min max min i j i * j j j j − − = ; ), ( max ) ( i j i max j a f a f = ) ( min ) ( i j i min j a f a f = (4.3) Пример 4.3. Преобразуя исходные данные задачи в соответствии с формулами (4.3), получим следующую матрицу нормализованных показателей оценки (табл. 4.9). 0 , 1 ) 440 500 /( ) 440 500 ( ) ( 1 1 = − − = a f * ; 5 , 0 ) 18 22 /( ) 18 20 ( ) ( 1 2 = − − = a f * ; 0 , 0 ) 50 62 /( ) 50 50 ( ) ( 1 3 = − − = a f * Таблица 4.9 Метод группировки критериев – нормализация функции полезности Критерии Вес 1 a – «A» 2 a – «B» 3 a – «C» 4 a – «D» * f 1 – объем продаж 0,3 1,00 0,17 0,08 0,00 * f 2 – прибыль 0,2 0,50 1,00 0,00 0,90 * f 3 – доля рынка 0,5 0,00 0,17 1,00 0,58 Равномерная оптимальность 1,50 1,34 1,08 1,48 Справедливый компромисс 0,00 0,03 0,00 0,00 Принцип свертывания критериев 0,40 0,33 0,53 0,47 ГЛАВА IV. СЕГМЕНТИРОВАНИЕ РЫНКА 153 Метод равномерной оптимальности Лучшей считается альтернатива, которая обладает максимальной суммой отдельных значений каждой целевой функции [19, с. 239]: max ) ( ) ( 1 → = ∑ = n j i a i * j * a f f (4.4) Пример 4.4. Из полученных значений по критерию равномерной оптимальности выбирается наибольшее: 50 , 1 00 , 0 50 , 0 00 , 1 ) ( ) ( ) ( ) ( 1 3 1 2 1 1 1 = + + = + + = a f a f a f a f * * * * ; 34 , 1 17 , 0 00 , 1 17 , 0 ) ( ) ( ) ( ) ( 2 3 2 2 2 1 2 = + + = + + = a f a f a f a f * * * * ; 08 , 1 00 , 1 00 , 0 08 , 0 ) ( ) ( ) ( ) ( 3 3 3 2 3 1 3 = + + = + + = a f a f a f a f * * * * ; 48 , 1 58 , 0 90 , 0 00 , 0 ) ( ) ( ) ( ) ( 4 3 4 2 4 1 4 = + + = + + = a f a f a f a f * * * * ) ( 50 , 1 } 48 , 1 ; 08 , 1 ; 34 , 1 ; 50 , 1 max{ ) ( 2 a f a f * i * = = = – наибольшее значение критерия соответствует альтернативе «А». Следует отметить, что ли- дер предыдущего «раунда» – альтернатива «В» – занимает лишь тре- тье место. Исходной посылкой принципа равномерной оптимальности явля- ется то, что все подлежащие оценке критерии имеют примерно оди- наковое (равноценное) экономическое значение. Основной недостаток сводится к тому, что в некоторых случаях малые значения (низкая степень достижения цели) компенсируются высокими результатами, что в реальной практике приводит к «размы- ванию» и подмене целевых приоритетов компании. Метод справедливого компромисса Выбор лучшей альтернативы определяется на основе максималь- ного значения произведения анализируемых критериев. max ) ( ) ( → = ∏ = n 1 j i * j i * a f a f (4.5) МЕНЕДЖМЕНТ И МАРКЕТИНГ 154 Пример 4.5. Из полученных значений, рассчитанных по формуле (4.5), выбирается наибольшее: 00 , 0 00 , 0 50 , 0 00 , 1 ) ( ) ( ) ( ) ( 1 3 1 2 1 1 1 = ⋅ ⋅ = = a f a f a f a f * * * * ; 03 , 0 17 , 0 00 , 1 17 , 0 ) ( ) ( ) ( ) ( 2 3 2 2 2 1 2 = ⋅ ⋅ = = a f a f a f a f * * * * ; 00 , 0 00 , 1 00 , 0 08 , 0 ) ( ) ( ) ( ) ( 3 3 3 2 3 1 3 = ⋅ ⋅ = = a f a f a f a f * * * * ; 00 , 0 58 , 0 90 , 0 00 , 0 ) ( ) ( ) ( ) ( 4 3 4 2 4 1 4 = ⋅ ⋅ = = a f a f a f a f * * * * ) ( 4 , 0 } 1 , 0 ; 0 , 0 ; 4 , 0 ; 0 , 0 max{ ) ( 2 a f a f * i * = = = – наибольшее значение критерия соответствует альтернативе «B». Метод свертывания критериев В этом случае каждому из анализируемых критериев присваива- ется весовой коэффициент, который отражает степень его значимости в системе целей предприятия. 1 max, ) ( ) ( 1 1 = → = ∑ ∑ = = n j n j j i * j j i * a f a f α α (4.6) Пример 4.6. Для каждого из критериев устанавливается весовой коэффициент, который характеризует значимость поставленной цели (табл. 4.9). 40 , 0 5 , 0 00 , 0 2 , 0 50 , 0 3 , 0 00 , 1 ) ( 1 = ⋅ + ⋅ + ⋅ = a f * ; 33 , 0 5 , 0 17 , 0 2 , 0 00 , 1 3 , 0 17 , 0 ) ( 2 = ⋅ + ⋅ + ⋅ = a f * ; 53 , 0 5 , 0 00 , 1 2 , 0 00 , 0 3 , 0 08 , 0 ) ( 3 = ⋅ + ⋅ + ⋅ = a f * ; 47 , 0 5 , 0 58 , 0 2 , 0 90 , 0 3 , 0 00 , 0 ) ( 4 = ⋅ + ⋅ + ⋅ = a f * ) ( 53 , 0 } 47 , 0 ; 53 , 0 ; 33 , 0 ; 40 , 0 max{ ) ( 2 a f a f * i * = = = – наибольшее значе- ние критерия соответствует альтернативе «C». Метод равномерного сжатия Выбирается альтернатива по критерию отклонений от наиболь- шего значения – метод идеальной точки. ) ( max min, )] ( [ max ) ( * * i * j i j i * j j j i * a f f a f f a f = → − = (4.7) ГЛАВА IV. СЕГМЕНТИРОВАНИЕ РЫНКА 155 Пример 4.7. Чтобы использовать принцип равномерного сжатия (метод идеальной точки), необходимо преобразовать нормализован- ные оценки (табл. 4.9) следующим образом. В первую очередь выби- рается максимальное значение по каждому критерию: 1 ) ( max 1 = i * a f ; 1 ) ( max 2 = i * a f ; 1 ) ( max 3 = i * a f Затем каждое значение исходной матрицы необходимо вычесть из найденного максимального значения. Так, для альтернативы «A»: 0 , 0 0 , 1 0 , 1 ) ( 1 1 1 = − = − a f f * * ; 5 , 0 5 , 0 0 , 1 ) ( 1 2 2 = − = − a f f * * ; 0 , 1 0 , 0 0 , 1 ) ( 1 3 3 = − = − a f f * * Результаты преобразований сводятся в матрицу отклонений (табл. 4.10). По каждой альтернативе выбирается максимальный результат от- клонения, который затем минимизируется. 00 , 1 } 00 , 1 ; 50 , 0 ; 00 , 0 max{ ) ( 1 = = a f * ; 83 , 0 } 83 , 0 ; 00 , 0 ; 83 , 0 max{ ) ( 2 = = a f * ; 00 , 1 } 00 , 0 ; 00 , 1 ; 92 , 0 max{ ) ( 3 = = a f * ; 00 , 1 } 42 , 0 ; 10 , 0 ; 00 , 1 max{ ) ( 4 = = a f * ) ( 83 , 0 } 00 , 1 ; 00 , 1 ; 83 , 0 ; 00 , 1 min{ ) ( 2 a f a f * i * = = = – альтернатива «B». Таблица 4.10 Матрица отклонений Критерии max 1 a – «A» 2 a – «B» 3 a – «C» 4 a – «D» * f 1 – объем продаж 1,0 0,00 0,83 0,92 1,00 * f 2 – прибыль 1,0 0,50 0,00 1,00 0,10 * f 3 – доля рынка 1,0 1,00 0,83 0,00 0,42 Критерий равномерного сжатия 1,00 0,83 1,00 1,00 Сумма отклонений 1,50 1,66 1,92 1,52 МЕНЕДЖМЕНТ И МАРКЕТИНГ 156 Альтернативный подход основан на том, что анализируется (ми- нимизируется) сумма полученных отклонений. min )) ( ( ) ( 1 → − = ∑ = i * j * j n j i * a f f a f (4.8) Пример 4.8. Представим решение задачи, определив суммарные отклонения по приведенным альтернативам: 50 , 1 00 , 1 50 , 0 00 , 0 ) ( 1 = + + = a f * ; 66 , 1 83 , 0 00 , 0 83 , 0 ) ( 2 = + + = a f * ; 92 , 1 00 , 0 00 , 1 92 , 0 ) ( 3 = + + = a f * ; 52 , 1 42 , 0 10 , 0 00 , 1 ) ( 4 = + + = a f * ) ( 50 , 1 } 52 , 1 ; 92 , 1 ; 66 , 1 ; 50 , 1 min{ ) ( 2 a f a f * i * = = = – альтернатива «А» вновь «отодвигает» текущего лидера на третье место. Метод главного критерия В этом случае устанавливается наиболее значимый критерий (на основе экспертных оценок), для которого выбирается максимальное значение. Остальные критерии рассматриваются как ограничения в решении задачи [11, с. 61]. j D ≥ → = ) ( max, ) ( a f a f f * j * j * j , (4.9) где j D – нижняя граница, соответствующая предельному значению. Иными словами, на основе выполненных выше оценок (принци- пов оптимальности) разрабатывается математическая модель, в кото- рой могут получить отражение различные варианты нормализации показателей, а также альтернативы выбора принципа оптимальности. Пример 4.9. Пусть главный критерий – рыночная доля компании (наибольший вес). Остальные критерии выступают в роли ограниче- ний. Причем целевая установка представлена в следующем виде. Обеспечить не менее 20 млн руб. валовой прибыли и объем продаж не менее 450 тыс. единиц. Исходя из этих условий, можно выполнить следующий анализ. ГЛАВА IV. СЕГМЕНТИРОВАНИЕ РЫНКА 157 Максимизацию рыночной доли обеспечивает альтернатива «C» – 62 max 3 = * f . Но значения ее вторичных критериев 450 445 1 < = * f и 20 18 2 < = * f не удовлетворяют условиям задачи. Следующей по значению рыночной доли идет альтернатива «D» – 57 max 3 = * f . При этом данная альтернатива обеспечивает выполне- ние условия прибыльности 20 6 , 21 2 > = * f , но «не проходит» по кри- терию объема продаж 450 440 1 < = * f В этом случае выбирается альтернатива «B» – 52 max 3 = * f , кото- рая обеспечивает соблюдение условий 20 22 2 > = * f и 450 450 1 = = * f Таким образом, в целях определения оптимального варианта в процессе принятия решений в условиях уверенности необходимо привести к единой размерности возможные критерии оценки – прове- сти ранжирование на основе методов нормализации критериев. Среди возможных подходов оптимизации решения наибольшее распространение получили следующие принципы: – метод равномерной оптимальности – лучший вариант обеспе- чивает максимум суммы значений каждой целевой функции; – метод справедливого компромисса – оптимальный вариант определяется на основе значений произведения; – метод свертывания критериев – лучший вариант обеспечивает максимум суммы каждой целевой функции с учетом «веса» критерия, отражающего его значимость в составе оценочных показателей; – метод равномерного сжатия – выбор базируется на минимиза- ции отклонений от наибольшего значения (идеальной точки); – метод главного критерия – выбор основан на максимизации наиболее значимого критерия, остальные – как ограничения; – метод ранжирования – оценка альтернатив осуществляется на соответствии критерия некоему порядковому месту (рангу). Выбор основополагающего критерия (принципа оптимальности) определяется соответствием целевым установкам компании и услови- ям внешнего окружения. МЕНЕДЖМЕНТ И МАРКЕТИНГ 158 Подготовка к выполнению задания Каждому студенту (команде) выдает задание (номер варианта) преподаватель, ведущий практические занятия. Получив задание, студент обязан: – изучить методические указания; – подготовить исходную информацию (табл. 4.11) и осуществить процесс оценки альтернатив исходя из логики поставленной задачи. Исходные данные Таблица 4.11 Исходная информация по вариантам задания Номер варианта Объем, тыс. единиц Прибыль, млн руб. Доля рынка, % min max min max min max 1 600,0 400,0 25,0 15,0 75,0 25,0 2 540,0 400,0 30,0 10,0 65,0 40,0 3 700,0 400,0 26,0 20,0 70,0 40,0 4 520,0 300,0 50,0 15,0 60,0 30,0 5 580,0 300,0 50,0 10,0 75,0 40,0 6 560,0 300,0 40,0 15,0 80,0 45,0 7 600,0 300,0 28,0 15,0 70,0 30,0 8 640,0 360,0 27,0 15,0 70,0 25,0 9 620,0 380,0 30,0 10,0 70,0 25,0 Содержание отчета Основные результаты выполненной работы должны быть пред- ставлены в виде отчета, который должен содержать следующее: 1) определение условий принятия решений и установление мето- да (методов) решения задачи; 2) составление перечня возможных оценочных показателей пред- полагаемого решения; 3) обоснование выбора принципа оптимальности (критерия) ре- шения задачи и выбора оптимальной альтернативы; 4) определение на основе критериев (принципов) оценки опти- мального результата и выбор соответствующей альтернативы. ГЛАВА IV. СЕГМЕНТИРОВАНИЕ РЫНКА 159 Библиографический список 1. Аникеев С.Н. Методика разработки плана маркетинга. – М.: Фолиум, Информ-Студио, 1996. – 128 с. – ISBN 5-900934-02-0. 2. Афанасьев М.Ю., Багриновский К.А., Матюшок В.М. Прикладные зада- чи исследования операций: учеб. пособие. – М.: ИНФРА-М, 2006. – 352 с. – ISBN 5-16-002397-6. 3. Бражников М.А. Маркетинг. – Самара: Самар. гос. техн. ун-т, 1999. – 32 с. 4. Бражников М.А., Хорина И.В., Селиванова Р.А. Методы принятия управ- ленческих решений и моделирование промышленного производства в националь- ной экономике: учеб. пособие. – Самара: Самар. гос. техн. ун-т, 2012. – 100 с. 5. Винд Й. Сегментирование рынка // В кн.: Маркетинг: Энциклопедия / Под ред. М. Бейкера / Пер. с англ. Н. Качановой, Н. Мишаковой, А. Романенко, Т. Еремеева. – СПб.: Питер, 2002. – С. 369-393. – ISBN 5-318-00124-6. 6. Глухов В.В., Медников М.Д., Коробко С.Б. Математические методы и модели для менеджмента. – СПб.: Лань, 2000. – 480 с. – ISBN 5-8114-0278-3. 7. Диксон П. Управление маркетингом / Пер. с англ., под общ. ред. Ю.В. Шленова. – М.: БИНОМ, 1998. – 560 с. – ISBN 5-7989-0075-4. 8. Котлер Ф. Основы маркетинга / Пер. с англ., общ. ред. и вступ. ст. Е.М. Пеньковой. – М.: Прогресс, 1993. – 736 с. – ISBN 5-01-003642-8. 9. Кузин Б.И., Юрьев В.Н., Шахдинаров Г.М. Методы и модели управления фирмой. – СПб.: Питер, 2001. – 432 с. – ISBN 5-318-00461-Х. 10. Маркетинг: выбор лучшего решения / Под ред. Е.П. Голубкова. – М.: Экономика, 1993. – 222 с. – ISBN 5-282-01354-1. 11. Орлов А.И. Менеджмент. Организационно-экономическое моделирование: учеб. пособие. – Ростов н/Д: Феникс, 2009. – 475 с. – ISBN 978-5-222-15909-5. 12. Отойдите от стереотипов // Эксперт. – 2002. – № 9. – С. 26-33. 13. О’Шонесси Дж. Конкурентный маркетинг: стратегический подход / Пер. с англ., под ред. Д.О. Ямпольской. – СПб.: Питер, 2001. – 864 с. – ISBN 5-318-00030-4. 14. Перепись потребления // Секрет фирмы. – 2004. – № 13. – С. 48-50. МЕНЕДЖМЕНТ И МАРКЕТИНГ 160 15. Траут Дж., Райс Э. Позиционирование прокладывает дорогу в хаосе рынка // В кн.: Классика маркетинга / Б.М. Энис, К.Т. Кокс, М.П. Моква / Пер. с англ., под общ. ред. Ю.Н. Каптуревского. – СПб.: Питер, 2001. – С. 293-314. – ISBN 5-272-00231-8. 16. Уилсон Й. Универсальной стратегической формулы не существует // В кн.: Курс МВА по стратегическому менеджменту / Л. Фаэй, Р. Ренделл: пер. с англ. – М.: Альпина Паблишер, 2002. – С. 574-589. – ISBN 5-94599-034-5. 17. Хейли Р. Сегментирование по выгодам: ориентированный на решение инструмент исследования // В кн.: Классика маркетинга / Б.М. Энис, К.Т. Кокс, М.П. Моква / Пер. с англ., под общ. ред. Ю.Н. Каптуревского. – СПб.: Питер, 2001. – С. 283-292. – ISBN 5-272-00231-8. 18. Хруцкий В.Е., Корнеева И.В., Автухова Е.Э. Современный маркетинг / Под ред. В.Е. Хруцкого. – М.: Финансы и статистика, 1991. – 256 с. – ISBN 5-279-00670-X. 19. Царев В.В. Внутрифирменное планирование. – СПб.: Питер, 2002. – 496 с. – ISBN 5-318-00131-9. 20. Шнайдер Д. Технологический маркетинг. – М.: Янус-К, 2003. – 478 с. – ISBN 5-8037-0115-7. 21. Энджел Дж.Ф., Блакуэлл Р.Д., Миниард П.У. Поведение потребителей: учеб. пособие / Пер. с англ., под ред. Л.А. Волковой. – СПб.: Питер, 2000. – 759 с. – ISBN 5-314-00093-8. 22. Экономико-математический энциклопедический словарь / Гл. ред. В.И. Данилов-Данильян. – М.: ИНФРА-М, 2003. – 688 с. – ISBN 5-85270-217-Х. 23. Fast moving Siemens, или как справиться с серостью // Эксперт. – 2002. – № 24. – С. 20-26. МЕНЕДЖМЕНТ И МАРКЕТИНГ 160 |