Модель стратегического развития компании Ансоффа. 
Модель стратегического анализа PIM5

Матрица Ансоффа представляет собой матрицу, образованную двумя осями:

• • ось ординат (У) — это ось рынков компании, которые подразделяются на существующие и новые;
• • ось абсцисс (X) — это ось товаров компании, которые подразделяются так же на существующие и новые.

На пересечении этих двух осей образуются четыре квадранта (рис. 17.7). Эта модель представляет собой схему, предназначенную для помощи менеджерам в принятии решения о выборе стратегии маркетинга. Модель Ансоффа является скорее диагностическим инструментом, нежели руководством для принятия стратегических мер.

Рис. 17.7. Стратегии товарной экспансии: модель Ансоффа

Историческая справка

Игорь Ансофф (1918—2002).

Игорь Ансофф — классик стратегического маркетинга, американский математик и экономист. Родился в СССР (г.

Владивосток). В возрасте 17 лет Игорь вместе с семьей эмигрировал в США. Учился в Институте технологии Стивенса (штат Нью-Джерси) и Брауновском университете (штат Лонг Айленд). Преподавал в Калифорнийском университете ЛосАнджелеса, Международном университете Соединенных Штатов и Морской академии. Считается основоположником концепции стратегического управления. Опубликовал ряд фундаментальных и ныне широко известных работ в данной области. В России широко известны его работы, переведен ные на русский язык: «Стратегическое управление» и «Новая корпоративная стратегия»^[1].

В Голландии учреждена «Премия Игоря Ансоффа», которая присуждается за достижения в области стратегического менеджмента и планирования.

Матрица возможностей Ансоффа предусматривает использование четырех альтернативных стратегий маркетинга для сохранения и увеличения сбыта:

• • стратегия совершенствования деятельности. Это консервативная стратегия и связана с усилением маркетинговых мероприятий для усиления позиций старых товаров компании на старом и хорошо освоенном рынке. Например, для компании «Алкон-Сити» эта стратегия означает усиление конкурентных позиций на уже освоенных рынках для СЕБов soft drinks (газированных напитков)" и водки;
• • стратегия развития рынка, при которой на старых рынках выводятся новые товары или создаются новые бизнесы. Например, для компании «Алкон-Сити» эта стратегия означает вывод на рынок новых продуктов, ставших СЕБами, таких как коктейли;
• • стратегия расширения рынка, при котором компания осваивает новые рынки, внедряя там свои старые товары. Для компании «АлконСити» эта стратегия означает вывод на рынок своих водок на рынок Германии;

стратегия диверсификации рынка, при котором компания осваивает новые рынки, внедряя там свои новые товары. Для компании «АлконСити» эта стратегия означает вывод на рынок своих коктейлей и безалкогольных энергетиков на рынок Германии.

Матрицы портфельного анализа являются хорошими инструментами для стратегического осмысливания и переосмысливания позиций компании и ее СЕБов на рынке. Матрицы не являются материалами для принятия решений и директивными инструментами.

Модель стратегического анализа PIMS (от англ, profit impact of market strategy — влияние рыночной стратегии на прибыль) — это еще один подход к формированию маркетинговых стратегий. Проект PIMS представляет собой попытку установления количественных статистических закономерностей влияния факторов производства и рынка на долгосрочную рентабельности и прибыльность предприятия. Он был предложен Институтом стратегического планирования в Кембридже^[2], который располагает обширным эмпирическим материалом об опыте функционирования долее 3000 фирм в Северной Америке и Европе по 100 стратегическим факторам.

Большой объем статистических данных обрабатывается с помощью многофакторных регрессионных моделей. Они позволяют определить множества зависимых и независимых переменных и производить их перекомбинацию. Это позволяет оценить относительную важность каждого наблюдаемого фактора, выделить наиболее значимые, которые влияют на прибыльность предприятия. Более того, здесь возможно построение уравнений, связывающих рентабельность и прибыльность от комбинации независимых переменных.

В результате моделирования были определены 37 независимых фактора, которые в совокупности на 80% объясняют различия показателях эффективности хозяйственных организаций. Наиболее существенными из них являются: капиталоемкость производства, относительное качество продукции, производительность труда, конкурентная позиция бизнес-единицы, затраты на единицу продукции, вертикальная интеграция компании, доля инновационной продукции.

Пример реализации PIMS-идей для построения многофакторной модели деятельности компании ООО «Кондитерская фабрика „Победа“» (табл. 17.4).

Таблица 17.4

Исходные данные для построения многофакторной модели продукции.

Матрица парных коэффициентов корреляции переменных показана на рис. 17.8.

Рис. 17.8. Матрица парных коэффициентов корреляции

Полученные значения коэффициентов парной корреляции указывают, что объем производства продукция у более тесно связаны с себестоимостью реализации продукции х₂ (г_уХ2 =0,97) и трудовыми ресурсами х₄ (г_уд-₄ =0,86). Она наименее тесно связана с временем производства единицы продукции х_г (г_уХ1 =0,72) и средней заработной платой персонала х₃ (г_ухз =0,76).

Проверим поставленную гипотезу с помощью анализа матрицы коэффициентов частной корреляции:

Как видно из расчетов, себестоимость реализации продукции х₂ и трудовые ресурсы х₄, действительно, оказывают большое влияние на объем производства продукции у, а между собой связаны слабо.

Выполним также расчеты коэффициентов частной корреляции для установления связи между временем производства единицы продукции и средней заработной платой:

Таким образом, первая из рассмотренных пар факторных признаков (себестоимость реализации продукции х₂ и трудовые ресурсы х₄ в большей мере отвечают требованиям по отсутствию межфакторного взаимодействия. Указанные обстоятельства позволяют данные факторы (себестоимость реализации продукции х₂ и трудовые ресурсы х₄) использовать для построения двухфакторной линейной регрессионной модели торговли:

Воспользуемся для упрощения расчетов методом стандартизованных переменных^[3]. В этом случае исходное уравнение приобретает вид:

Выполним расчеты коэффициентов, используя значения линейных коэффициентов парной корреляции:

В результате получаем уравнение в стандартизованном масштабе:

Сводные данные основных статистических характеристик приведены на рис. 17.9.

Рис. 17.9. Вводные данные основных статистических характеристик.

Используя значения коэффициентов, приведенных на рис. 17.9, можно рассчитать параметры уравнения в естественной форме:

В конечном счете имеем уравнение:

По значениям коэффициентов регрессии можно судить о том, на какую абсолютную величину изменяется результат при изменении каждого фактора на единицу (от своей средней).

Эффективность моделирования оценим коэффициентом множественной корреляции. В нашем случае этот коэффициент рассчитывается по следующей формуле:

Результаты расчетов оказались вполне удовлетворительными. Объем производства продукции уверенно моделируется воздействием двух независимых переменных. Это себестоимость реализации продукции х₂ и затраты трудовых ресурсов х₄. Эффективность регрессионного моделирования оценивается коэффициентом множественной корреляции (коэффициентом детерминации) R² = 0,943. Он говорит, что.

УХ 2*4.

94,3% дисперсии зависимой переменной (объем производства продукции) объясняются влиянием двух переменных, включенных в уравнение регрессии.

Таким образом, результаты моделирования показали, что в компании необходимо предпринять меры, направленные на снижение себестоимости для наращивания объемов производства и реализации продукции. Расчеты показали, что для получения больших доходов ООО «Кондитерская фабрика „Победа“» необходимо повысить цену, поскольку безубыточная прибыль наблюдается при максимальном количестве реализации трюфелей 780 ед. При обслуживании клиентов наибольшим спросом пользуется десертный шоколад и кондитерская плитка. Производство этих видов продукции является выгодным, поскольку при оптимальных объемах позволяют получить максимальные прибыли.

Вопросы и задания для самоконтроля

• 1. Как устроена матрица BKG1
• 2. Перечислите случаи, в которых применяется модель BKG.
• 3. Какие маркетинговые стратегии порождает анализ матрицы BKG?
• 4. Каков алгоритм построения матрицы BKG?
• 6. Как устроена матрица Маккинзи?
• 7. Опишите алгоритм построения матрицы Маккинзи.
• 8. Какие маркетинговые стратегии следуют из анализа матрицы Маккинзи?
• 9. Что представляет собой модель стратегического развития Ансоффа?
• 10. Какие маркетинговые стратегии следуют из анализа матрицы Ансоффа?
• 11. Что такое модель стратегического анализа P/MS?

• [1] Ансофф И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989; Его же. Новая корпоративная стратегия. СПб.: Питер, 1999.
• [2] URL: http://www.marketch.ru/rnarketing_dictionary/marketing_terms_p/PIMS-analysis.
• [3] Эконометрика: учебник / под ред. И. И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2002.