ООО «Рэйлтрансхолдинг», Украина

Методический подход к выбору целевых сегментов
рынка на основе применения методов многомерного
шкалирования к оценке их привлекательности

В рамках концепции многоуровневого иерархического планирования реструктуризации промышленных предприятий, разрабатываемой группой ученых [1, 2, 6, 7, 8], проблема выбора целевых сегментов рынка является одной из подпроблем проблемы формирования стратегических целей реструктуризации, а методы решения задачи выбора целевых сегментов являются одним из инструментов целеполагания и, в частности в системе классификации целей, предложенной в [7], формирования приоритетных целей.

В соответствии с такой методологией стратегического планирования реструктуризации промышленных предприятий выбор плановых целей, в отличие от приоритетных целей, должен осуществляться на заключительном этапе стратегического планирования – этапе разработки (оптимального) стратегического плана реструктуризации с учетом всех альтернативных вариантов (программ) достижения каждой из приоритетных целей. В результате решения соответствующей задачи оптимального планирования плановыми считаются те приоритетные цели, мероприятия по достижению которых включены оптимальным решением в план реструктуризации.

Такое место задачи выбора целевых сегментов рынка обосновывает целесообразность рассмотрения этой задачи как задачи стратегического анализа, основной целью которого является не принятие окончательного решения о целевых сегментах рынка, а формирование информационного обеспечения, информационная поддержка принятия такого решения, что делает правомерными достаточно агрегированные постановки задачи и применение соответствующих походов и методов ее решения.

К числу наиболее распространенных методов решения указанной задачи относятся так называемые матричные методы, наиболее известными представителями которых являются матрицы BCG, Ансоффа, GE-McKinsey, ADL, HoferSchendel и др., SWOT-, SNW-, PEST-анализ и т.п., основное предназначение которых состоит в группировке в относительно небольшое число классов сегментов рынка в системе координат "привлекательность рынка – конкурентная позиция предприятия", которые и представляют собой основу для принятия соответствующих решений.

В качестве основных недостатков этих подходов автор настоящего исследования рассматривает использование упрощенных моделей привлекательности рынка и конкурентной позиции предприятия; небольшое число классов; высокий удельный вес экспертных процедур; применение недостаточно обоснованных методик интегральной оценки уровня привлекательности рынков и силы бизнеса (конкурентной позиции предприятия, и ряд других. Собственно решение о целевых сегментах рынка или, хотя бы, упорядочение по уровню привлекательности выносится за скобки.

Как альтернатива матричным методам, в определенной степени обобщающая подходы подобного рода, автором предложен методический подход к оценке привлекательности и выбору целевых сегментов рынка, основанный на многопараметрической модели привлекательности рынка (системе факторов привлекательности) определенной структуры и методах многомерного неметрического шкалирования потенциально перспективных сегментов рынка в пространстве первичных факторов привлекательности рынков [3, 4].

Модель привлекательности рынка включает в себя факторы привлекательности следующих групп: (1) доходность сегмента (отрасли); (2) барьеры входа в рынок (отрасль); (3) условия функционирования на рынке; (4) факторы, определяющие возможности предприятия по входу в рынок; (5) факторы рыночного успеха предприятия в сегменте рынка (отрасли). При этом внутри каждой группы выделяются статические факторы – факторы состояния и динамические факторы – факторы, характеризующие тенденции изменения состояния.

Оценки факторов – первичные оценки привлекательности сегмента рынка/отрасли – могут быть как интервальными, так и порядковыми, полученными с применением методов экономического и статистического анализа, а также методов экспертного оценивания. Их общее количество ограничивается лишь возможностями пакетов статистической обработки данных типа STATISTICA и IBM SPSS Statistics.

Наборы первичных оценок каждого из потенциально перспективных сегментов рынка (отраслей) образуют векторы в пространстве первичных факторов привлекательности рынка.

Для сравнительной оценки привлекательности указанных сегментов предложено использовать методы многомерного неметрического шкалирования, позволяющие оценить степень сходства/различия всей совокупности объектов оценки в произвольном пространстве обобщенных признаков меньшей размерности [2, 4, 5]. С этой целью каждый фактор привлекательности рынка относится к классу стимуляторов либо дестимуляторов. На основе наблюденных первичных оценок всех сегментов рынка либо на основании теоретических соображений формируются гипотетические сегменты "Эталон" и "Антиэталон". Осуществляется шкалирование сегментов рынка, включая гипотетические, в одномерное финальное пространство, координаты в котором каждого сегмента в интервальной шкале характеризуют степенно сходства/различия с любым другим сегментов исследованной совокупности. В качестве показателя привлекательности рынка предложено использовать показатель расстояния r_i сегмента i до сегмента-эталона в одномерном нормализованном на отрезке [-1, 1] финальном пространстве шкалирования, где оценка –1 отвечает антиэталону, а оценка 1 – эталону:

(1)

В формуле (1) L – множество индексов сегментов ринка; a_l – координата в финальном пространстве сегмента l.

Ранжирование оцениваемых сегментов по значению показателя r позволяет упорядочить все сегменты по уровню привлекательности и может служить достаточным основанием для принятия решения о том, какие из них считать целевыми.

Литература:

1. Рачковский Э.А. Задача выбора целевых сегментов рынка новой продукции в системе планирования реструктуризации предприятий / Э.А. Рачковский, С.А. Шпак // Бизнес Информ. – 2014. – № 6. – С. 270-278.

2. Рачковский Э.А. Количественный анализ потенциальных сегментов рынка в стратегическом планировании реструктуризации предприятий / Э.А. Рачковский // Бизнес Информ. – 2015. – № 2. – С. 253-260.

3. Рачковский Э.А. Метод многомерного неметрического шкалирования как обобщение матричных методов стратегического анализа рынка // III Літні наукові читання : Міжнар. конф., 17 серпня 2015 року. – Київ, 2015. – С. 53-56.

4. Рачковский Э.А. Применение методов многомерного неметрического шкалирования к сравнительной оценке привлекательности рынков / Э.А. Рачковский // Вісник Хмельницького національного університету. – 2015. – № 3, Т. 2. – С. 165-171.

5. Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования / Терехина А.Ю. – М.: Наука, 1986. – 168 с.

6. Шпак С.А. Концепция непрерывного скользящего иерархического планирования реструктуризации предприятия / С.А. Шпак // Вісник Хмельницького національного університету. – 2013. – № 3. – Т. 2. Економічні науки. – С. 177-182.

7. Шпак С.А. Реструктуризация предприятий. Диагностика и анализ как инструмент целеполагания / Шпак С.А. – М.: Издательство "Авторская книга". – 2015. – 215 с.

8. Шпак С.А. Целевой подход к диагностике предприятия и разработке стратегии реструктуризации (стратегический аспект) / С.А. Шпак // Ефективна економіка. – 2013. – № 1. – Режим доступа к журналу :

http://www.economy.nayka.com.ua/index.php?operation=1&iid=1750.